CN113077076A - 一种混凝土搅拌站选址的确定方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种混凝土搅拌站选址的确定方法，所述方法包括:获取多个指标，以及获取多个候选位置；获取每个候选位置的每个指标的计算值,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重；根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，根据每个候选位置的贴近度系数指数对候选位置进行排序。根据接近度指数对候选位置进行排序，选择最佳位置。本发明的计算结果差异明显，辨识度高，使得到的最终结果更可靠，鲁棒性更好。
Description
技术领域
本发明涉及土木工程基础设施建设技术领域，尤其涉及一种混凝土搅拌站选址的确定方法及系统。
背景技术
大规模的基础设施建设，如铁路、高速公路和地下空间设施开发，对混凝土的需求量呈上升趋势。在混凝土生产过程中，水泥、砂土和石料的运输和搅拌会对周围环境产生不良的影响。如何考虑运输成本、环境保护、工程管理等诸多模糊因素，选择最优的混凝土搅拌站位置成为工程建设的重要环节。混凝土搅拌站的最优选址是一个多目标决策问题，需要同时考虑定量的运输距离和定性的环境影响等各类目标。混凝土搅拌站的综合环境影响评估，需要确定和分析与环境问题有关的定性因素。在实际工程中，最优选址问题多采用k-均值(K-means)方法，k-均值方法通过最小化影响因素至候选位置的广义距离选择最优位置，最优位置的距离最小。但该方法难以量化考虑环境影响等因素的作用影响，且优化结果稳定性差，始终难以收敛至最优解。
经对现有的技术文献的检索发现，申请专利号为：201710351326.2，公开号为：CN107203842A，专利名称为：基于扩展云相似度与逼近理想解法的谐波污染水平评估方法，该专利自述为“在评价过程中引入云模型理论，能体现现实世界的模糊性、随机性，使整个评价过程蕴含不确定性；从确定中寻找不确定性，从不确定中寻找确定性，相对传统评价方法的确定模型，本专利技术更灵活、更贴近实际”。该专利通过扩展云相似度法评估环境影响的不确定性，在一定程度上能够克服距离法无法有效评估环境影响的缺陷；但该技术蕴含过多不确定性，需多次重复试验并比较结果，若多次评价结果不一致则说明该方法鲁棒性极差，导致结果无法应用。
发明内容
本发明提供一种混凝土搅拌站选址的确定方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
第一方面，本发明实施例提供了一种混凝土搅拌站选址的确定方法，所述方法包括:
获取多个指标，以及获取多个候选位置；
获取每个候选位置的每个指标的计算值,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重；
根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，根据每个候选位置的贴近度系数指数对候选位置进行排序。
进一步,所述获取多个指标包括：采用文献计量分析方法对文献进行分析，确定多个指标。
进一步,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重具体为：
建立m行n列原始数据矩阵A＝[xij]m×n；
其中，xij是第i个候选位置的第j个指标的计算值，m为候选位置数量，n为指标数量，m为大于2的整数，n为大于2的整数；
对原始数据矩阵进行归一化；
其中，
是第i个候选位置第j个指标的计算值的归一化数值，
表示当j＝l+1,l+2,...,n时同一个第i个候选位置的n-l个第j个指标对应的xij的最大值，
表示当j＝1,2,...,l时同一个第i个候选位置的l个第j个指标对应的xij的最小值，l<n；
计算第j个指标上的第i个候选位置的比例；
其中rij是第j个指标上的第i个候选位置的比例；
计算第j个指标的熵；
其中，ej表示第j个指标的熵；
计算第j个指标的权重；
其中，ωj表示第j个指标的权重，1-ej为熵的冗余度。
进一步，根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，根据每个候选位置的贴近度系数指数对候选位置进行排序包括：
建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库提供；
聚合决策数据库的模糊评价结果得到聚合群决策矩阵；
对聚合群决策矩阵进行归一化得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵；
根据归一化聚合模糊评价群决策矩阵和每个指标的权重构造综合加权评价归一化矩阵；
根据综合加权评价归一化矩阵确定正理想解和负理想解；
计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离；
根据每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离计算每个候选位置的贴近度系数指数；
根据贴近度系数指数将候选位置排序。
进一步，建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库提供具体为：
建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库Dk提供，其中k为正整数，关于指标的各候选位置的指标决策矩阵定义为
(αijk,βijk,λijk)表示第i个候选位置的第j个指标的第k个决策数据库的三角模糊数；指标决策矩阵
的形式如下所示；
进一步，聚合决策数据库的模糊评价结果得到聚合群决策矩阵，对聚合群决策矩阵进行归一化得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵具体为：
各指标的候选位置的聚合模糊评价结果为
其中，
聚合群决策矩阵DA如下所示；
其中，(αij,βij,λij)表示第i个候选位置的第j个指标的三角模糊数；
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个αijk的最小值,
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个βijk的平均值,
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个λijk的最大值；
采用采用线性尺度变换的方法，将各指标转化为可比尺度，得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵，归一化聚合模糊评价群决策矩阵L如下所示；
其中，
其中，
为第i个候选位置的第j个指标的可比尺度；
表示当j＝l+1,l+2,...,n时同一个第i个候选位置的n-l个第j个指标对应的
的最大值,
表示当j＝1,2,...,l时同一个第i个候选位置的l个第j个指标对应的
的最小值。
进一步，根据归一化聚合模糊评价群决策矩阵和每个指标的权重构造综合加权评价归一化矩阵具体为：
根据每个指标的权重计算指标最终权重；
指标最终权重与归一化聚合模糊评价群决策矩阵相乘得到综合加权评价归一化矩阵F，指标最终权重χj和综合加权评价归一化矩阵F表达式如下所示；
其中，
其中，χj指第j个指标的最终权重；
表示当j＝1,2,...,l时第i个候选位置的第j个指标的最终三角模糊数，
表示当j＝l+1,l+2,...,n时第i个候选位置的第j个指标的最终三角模糊数。
进一步，根据综合加权评价归一化矩阵确定正理想解和负理想解，计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离具体为：
为简化表示，定义
其中，
C+表示正理想解，C-表示负理想解；
假设有两个三角模糊数：TF1＝(α1,β1,λ1)和TF2＝(α2,β2,λ2)，这两个三角模糊数之间的距离d(TF2,TF2)定义为：
其中，p＝1时，距离称为曼哈顿距离，p＝2，距离称为欧氏距离；
根据d(TF2,TF2)的计算公式计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的初距离，候选位置与正理想解之间的初距离、候选位置与负理想解之间的初距离如下所示；
其中，J1为[l+1,l+2,...,n]，J2为[1,2,...,l]；D(C+,Ci)表示第i个候选位置与正理想解的初距离，D(C-,Ci)表示第i个候选位置与负理想解的初距离；
将计算结果归一化得到最终的每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离，每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离如下所示；
其中，Df(C+,Ci)表示第i个候选位置与正理想解的距离，Df(C-,Ci)表示第i个候选位置与负理想解的距离。
进一步，根据每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离计算每个候选位置的贴近度系数指数；根据贴近度系数指数将候选位置排序具体为：
所述贴近度系数指数ψ(Ci)的表达式如下所示；
其中，
min Df(C+,Ci)是所有候选位置与正理想解的距离的最小值，max Df(C-,Ci)是所有候选位置与负理想解的距离的最大值；
根据贴近度系数指数ψ(Ci)的大小对候选位置排序。
第二方面，本发明实施例提供了一种混凝土搅拌站选址的确定系统，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现第一方面所述的方法。
本发明实施例的一种一种混凝土搅拌站选址的确定方法及系统，至少具有以下有益效果：获取多个指标，以及获取多个候选位置；获取每个候选位置的每个指标的计算值,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重；根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，将各个指标及各个候选位置去模糊化,将不确定影响因素进行模糊量化处理，根据接近度指数对候选位置进行排序，选择最佳位置。本发明的计算结果差异明显，辨识度高，使得到的最终结果更可靠，鲁棒性更好。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明一实施例公开的一种混凝土搅拌站选址的确定方法的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的现场施工混凝土搅拌站的候选位置图；
图3为本发明实施例提供的候选位置根据贴近度系数指数排序的结果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
图1为本发明一实施例公开的一种混凝土搅拌站选址的确定方法，包括以下步骤：
S101、获取多个指标，以及获取多个候选位置；
采用现有的文献计量分析方法对文献进行分析，确定多个指标。选取Scopus作为数据库，并使用VOS观察器进行分析。所述Scopus是一个新的导航工具，涵盖了世界上最广泛的科学与科技文献的文摘、参考文献及索引。所述VOS观察器是一种科学图谱工具，支持大规模数据处理，可以生成多种基于文献计量关系的图谱。
所述指标是指影响混凝土搅拌站选址的因素，包括地理位置、环境影响、施工单位和污染减排管理共4类影响因素，具体的指标包括交通运输成本、供水成本、供电成本、原料供应商到搅拌站的距离、噪声污染指数、水污染指数、粉尘污染指数、固体废弃物污染指数、搅拌站与施工现场的距离、混凝土需求量、清洁能源使用率和废物重复利用率共12个指标。
所述候选位置是混凝土搅拌站的候选位置，根据原料供应、运输路线、对居民区影响以及经济性等因素预先确定侯选位置，在一实施例种，混凝土搅拌站共有6个候选位置，都在隧道开挖工程附近。
S102、获取每个候选位置的每个指标的计算值,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重；
具体地，各个指标的计算值如下：
所述交通运输成本指原料供应商到搅拌站及搅拌站到施工现场两段路程总的交通运输成本，即W1＝cts+b。其中，W1代表交通运输成本，c是油价，t是每公里耗油量，s是两段距离总和，b是车辆保养及维修预测费用。
所述供水成本指每月预测水费、水管铺设成本和人工费，即W2＝s1+s2+s3。其中s1、s2、s3分别指每月预测水费、水管铺设成本和人工费。
所述供电成本指每月预测电费、电缆铺设成本和人工费，即W3＝s4+s5+s6。其中s4、s5、s6分别指每月预测电费、电缆铺设成本和人工费。
所述噪声污染指数指噪声传到周围居民区的分贝数与其危害程度，即k1＝a1Db。其中，a1指噪声危害系数，Db指居民区的分贝数。
所述水污染指数指地下水重金属含量与其危害程度，即k2＝a2v2。其中，a2指重金属危害系数，v2指单位体积水中重金属含量。
所述粉尘污染指数指空气中粉尘含量与其危害程度，即k3＝a3v3。其中，a3指粉尘危害系数，v3指单位体积空气中粉尘含量。
所述固体废弃物污染指数指产生的固体废弃物体积与其危害程度，即k4＝a4V。其中，a4指固体废弃物危害系数，V指固体废弃物体积。
所述清洁能源使用率指清洁能源占原料的比例，即W4＝V1/V2。其中，V1指清洁能源体积，V2指原料总体积。
所述废物重复利用率指废水废气重复利用的部分占总体的比例，即W5＝V3/V4。其中，V3指重复利用废水废气的体积，V4指初次废水废气总体积。
在一实施例中，步骤S102中根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重具体为：
S201、根据公式(1)建立m行n列原始数据矩阵A＝[xij]m×n；
其中，xij是第i个候选位置的第j个指标的计算值，m为候选位置数量，n为指标数量，m为大于2的整数，n为大于2的整数；
S202、根据公式(2)对原始数据矩阵进行归一化；
所述归一化是指对原始数据矩阵的元素进行无量纲化处理，把数据映射到(0,1)范围。
其中，
是第i个候选位置的第j个指标的计算值的归一化数值，
表示当j＝l+1,l+2,...,n时同一个第i个候选位置的n-l个第j个指标对应的xij的最大值，
表示当j＝1,2,...,l时同一个第i个候选位置的l个第j个指标对应的xij的最小值。例如，当i＝1,j＝2时；
例如，当i＝1，j＝2时，
S203、计算第j个指标上的第i个候选位置的比例，计算公式如式(3)所示；
其中，rij是第j个指标上的第i个候选位置的比例。例如，当i＝1，j＝2时，
S204、计算第j个指标的熵，计算公式如式(4)所示；
其中，ej表示第j个指标的熵，取值在[0,1]的范围内；例如，当j＝1时，
S205、计算第j个指标的权重，计算公式如式(5)所示；
其中，ωj表示第j个指标的熵权，1-ej为熵的冗余度。
S103、根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，根据每个候选位置的贴近度系数指数对候选位置进行排序。
在一实施例中，步骤S103采用改进理想解类比排序法对候选位置进行排序，具体为：
S301、建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库提供；
S302、聚合决策数据库的模糊评价结果得到聚合群决策矩阵；
S303、对聚合群决策矩阵进行归一化得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵；
S304、根据归一化聚合模糊评价群决策矩阵和每个指标的权重构造综合加权评价归一化矩阵；
S305、根据综合加权评价归一化矩阵确定正理想解和负理想解；
S306、计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离；
S307、根据每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离计算每个候选位置的贴近度系数指数；
S308、根据贴近度系数指数将候选位置排序。
在一实施例中，步骤S301具体为：
建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库Dk提供，其中k为正整数。
在一实施例中，k＝5；从100个决策数据库中随机抽取5个决策数据库分别对每个候选位置对应的每个指标进行评级作为候选位置和指标的模糊语言术语；
在一实施例中，指标和候选位置的模糊语言术语包括：弱(W)、中弱(MW)、等(E)、中强(MS)、强(S)。
所述去模糊化是将模糊语言术语转化为精确值，采用三角模糊数方法，分别将指标和候选位置的模糊语言术语对应的三角模糊数转化为精确值。
所述三角模糊数由隶属函数定义，隶属函数如式(6)所示：
其中，μA(x)表示在模糊集TF上的隶属函数，α，β，λ是满足α<β<λ的实数，α代表具有最小隶属度的点，而λ代表具有最大隶属度的点，x为变量，x＝β时，x完全属于模糊集TF；
其中，三角模糊数的表达形式定义为TF＝(α,β,λ)。
采用加权评价法将三角模糊数转化为精确值，加权评价法如式(7)所示；
其中，
分别是水平集的下界和上界，设f(θ)＝1，β代表处于最大与最小隶属度之间的点，Def(TF)是三角模糊数转化为精确值的转化函数。
关于指标Ij(j＝1,2,...,n)各候选位置Ci(i＝1,2,...,m)的指标决策矩阵定义为
指标决策矩阵形式如式(8)所示；(αijk,βijk,λijk)表示第i个候选位置的第j个指标的第k个决策数据库的三角模糊数；
在一实施例中，步骤S302具体为：
各指标的候选位置的聚合模糊评价结果为
其中，
聚合群决策矩阵DA如式(9)所示；
其中，(αij,βij,λij)表示第i个候选位置的第j个指标的三角模糊数；
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个αijk的最小值,
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个βijk的平均值,
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个λijk的最大值。即αij＝min{αij1,αij2,...,αijk}，λij＝max{λij1,λij2,...,λijk}。例如，当i＝1，j＝2时，α12＝min{α121,α122,...,α12k}，λ12＝maX{λ121，λ122，...，λ12k}。
在一实施例中，步骤S303具体为：
采用采用线性尺度变换的方法，将各指标转化为可比尺度，归一化聚合模糊评价群决策矩阵如式(10)所示；
其中，
其中，
为第i个候选位置的第j个指标的可比尺度；
表示当j＝l+1,l+2,...,n时同一个第i个候选位置的n-l个第j个指标对应的
的最大值,
表示当j＝1,2,...,l时同一个第i个候选位置的l个第j个指标对应的
的最小值。例如，当i＝1，j＝2时，
的三个可比尺度分量分别为：
在一实施例中，l＝8，j＝1，2，…,8分别对应于交通运输成本、供水成本、供电成本、原料供应商到搅拌站的距离、噪声污染指数、水污染指数、粉尘污染指数、固体废弃物污染指数，属于消费指标；j＝9，10，…,12分别对应于搅拌站与施工现场的距离、混凝土需求量、清洁能源使用率和废物重复利用率，属于盈利指标。
在一实施例中，步骤S304具体为：
根据每个指标的权重计算指标最终权重；
指标最终权重与归一化聚合模糊评价群决策矩阵L相乘得到综合加权评价归一化矩阵F，指标最终权重如式(11)所示，综合加权评价归一化矩阵F表达式如式(12)所示；
其中，χj指第j个指标的最终权重；ωj指第j个指标的权重。
其中，
其中
表示当j＝1,2,...,l时第i个候选位置的第j个指标的三角模糊数，
表示当l+1,l+2,...,n时第i个候选位置的第j个指标的三角模糊数。
在一实施例中，步骤S305具体为：
为简化表示，定义
其中，
其中，C+为正理想解，C-为负理想解，正理想解为最优方案，负理想解为最差方案。
在一实施例中，步骤S306具体为：
假设有两个三角模糊数：TF1＝(α1,β1,λ1)和TF2＝(α2,β2,λ2)，这两个三角模糊数之间的距离定义为式(14)；
其中，p＝1时，距离称为曼哈顿距离，p＝2，距离称为欧氏距离；参数p对两个三角模糊数之间的距离产生影响。
根据式(14)计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的初距离，候选位置与正理想解的初距离如式(15)、候选位置与负理想解的初距离如式(16)所示；
其中，J1为j＝l+1,l+2,...,n，J2为j＝1,2,...,l；D(C+,Ci)表示第i个候选位置与正理想解的初距离，D(C-,Ci)表示第i个候选位置与负理想解的初距离；
将计算结果归一化得到最终的每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离，如式(17)所示；
其中，Df(C+,Ci)表示第i个候选位置与正理想解的距离，Df(C-,Ci)表示第i个候选位置与负理想解的距离。
在一实施例中，步骤S307具体为：
所述贴近度系数指数ψ(Ci)的表达式如式(18)所示；
其中，
minDf(C+,Ci)是所有候选位置与正理想解的距离的最小值，maxDf(C-,Ci)是所有候选位置与负理想解的距离；
在一实施例中，步骤S308具体为：根据贴近度系数指数ψ(Ci)的大小对候选位置排序。ψ(Ci)的值越小，候选位置越好。
本实施例中将各个指标及各个候选位置去模糊化,将不确定影响因素进行模糊量化处理，提出了新的贴近度系数指数的计算公式，改进了传统的理想解类比排序法，同时讨论了参数p的变化对改进的理想解类比排序法的排序结果的影响。结果表明，改进理想解类比排序法在候选位置排序方面优于传统的理想解类比排序法；随着参数p的增大，贴近度系数指数变得更加稳定，即排序结果更加稳定。
图2为本发明实施例提供的现场施工混凝土搅拌站的候选位置图。混凝土搅拌站共有6个候选位置：A、B、C、D、E、F，都在隧道开挖工程附近。该隧道施工线路沿海、沿山和机场。
指标是指影响混凝土搅拌站最优选址(A1)的因素，包括地理位置(B1)、环境影响(B2)、施工单位(B3)和污染减排管理(B4)共4类影响因素，具体的指标包括交通运输成本(C1)、供水成本(C2)、供电成本(C3)、原料供应商到搅拌站的距离(C4)、噪声污染指数(C5)、水污染指数(C6)、粉尘污染指数(C7)、固体废弃物污染指数(C8)、搅拌站与施工现场的距离(C9)、混凝土需求量(C10)、清洁能源使用率(C11)和废物重复利用率(C12)共12个指标。其中，C1-C4属于B1，C5-C8属于B2，C9-C10属于B3，C11-C12属于B4；C1-C8为消费指标，C9-C12为盈利指标。
候选位置和指标的模糊语言术语包括：弱(W)、中弱(MW)、等(E)、中强(MS)、强(S)；相对应的模糊数分别是：(3,3,4)、(3,4,5)、(4,5,6)、(5,6,7)、(6,7,7)。
本实施例中，从100个决策数据库中随机抽取5个决策数据库，将指标和候选位置按照抽取的5个决策数据库划分为五等级，即弱(W)、中弱(MW)、等(E)、中强(MS)、强(S)，如表1所示。
表1
本实施例中，采用步骤S201-S204分确定各指标的权重。从五个决策数据库得到的权重是不同的，决策数据库在选择评价混凝土搅拌站的最优选址的指标时，非常重视环境影响(B2)和污染减排管理(B4)这两类影响因素。此外，与影响因素相关的指标，特别是环境影响(B2)和污染减排管理(B4)的指标的权重比其他指标大，环境影响(B2)的指标为噪声污染指数(C5)、水污染指数(C6)、粉尘污染指数(C7)、固体废弃物污染指数(C8)，污染减排管理(B4)的指标为清洁能源使用率(C11)和废物重复利用率(C12)。
本实施例中，采用步骤S301-S305确定正理想解和负理想解。其中，对候选位置的正理想解和负理想解的确定如式(13)所示。结果如表2所示。
表2
| 评估 | 正理想解的确定 | 负理想解的确定 |
| C1 | (0.0446,0.0476,0.0744) | (0.0744,0.0952,0.1041) |
| C2 | (0.0665,0.0710,0.1109) | (0.1109,0.1508,0.1553) |
| C3 | (0.0257,0.0343,0.0514) | (0.0429,0.0583,0.0600) |
| C4 | (0.0279,0.0354,0.0558) | (0.0465,0.0633,0.0651) |
| C5 | (0.0030,0.0052,0.0071) | (0.0050,0.0065,0.0071) |
| C6 | (0.0112,0.0164,0.0223) | (0.0186,0.0253,0.0260) |
| C7 | (0.0062,0.0091,0.0124) | (0.0083,0.0128,0.0145) |
| C8 | (0.0077,0.0118,0.0179) | (0.0128,0.0174,0.0179) |
| C9 | (0.0197,0.0260,0.0275) | (0.0118,0.0181,0.0275) |
| C10 | (0.0729,0.1129,0.1275) | (0.0547,0.0547,0.0729) |
| C11 | (0.0370,0.0555,0.0647) | (0.0277,0.0314,0.0462) |
| C12 | (0.0728,0.0991,0.1020) | (0.0437,0.0466,0.0728) |
采用步骤S306计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离。
本实施例中，每个候选位置与确定的正理想解和确定的负理想解之间的距离归一化计算如式(17)所示。候选位置A、B、C、D、E、F与确定的正理想解和确定的负理想解之间的距离归一化计算的计算结果分别为：
Df(C+,Ci)：0.27、0.12、0.12、0.10、0.19、0.19；
Df(C-,Ci)：0.07、0.20、0.21、0.22、0.15、0.14。
本实施例中，参数p对两个三角模糊数之间的距离的产生影响，参数p的两种类型(奇数和偶数)的排序结果是不同的。结果表明，随着参数p的增大，贴近度系数指数变得更加稳定。
采用步骤S307计算每个候选位置的贴近度系数指数ψ(Ci)。
本实施例中，所述贴近度系数指数ψ(Ci)是提出的新的不同于传统的理想解类比排序法的贴近度系数指数。
本实施例中，贴近度系数指数ψ(Ci)的表达式如式(18)所示。候选位置A、B、C、D、E、F的贴近度系数指数的计算结果分别为1.80、-0.77、-0.84、-1.04、0.38、0.47。
采用步骤S308将候选位置排序。
本实施例中，在改进的理想解类比排序法中，ψ(Ci)的值越小，候选位置越好。候选位置的排序为：D>C>B>E>F>A，贴近度系数指数ψ(Ci)和排序的结果图如图3所示，横坐标L-A、L-B、L-C、L-D、L-E、L-F表示候选位置A、B、C、D、E、F，纵坐标表示ψ(Ci)值的大小。图3中，根据贴近度系数指数ψ(Ci)的大小进行排序，例如，针对所有指标，候选位置A、B、C、D、E、F的贴近度系数指数ψ(Ci)分别为：1.81、-0.77、-0.84、-1.04、0.38、-0.77、0.47、-0.94，因此候选位置A、B、C、D、E、F的排序分别为：(6)、(3)、(2)、(1)、(4)、(5)。附图中(1)、(2)、(3)、(4)、(5)、(6)表示候选位置的排序，例如候选位置A对应的1.81(6)表示针对所有指标，候选位置A的贴近度系数指数为1.81，排序为第6；例如候选位置B对应的(1)-1.56表示只CI指标，候选位置B的贴近度系数指数为-1.56，排序为第1。
ψ(Ci)的值越小，候选位置越好。因此，混凝土搅拌站的最优选址为位置D，位置D如图1所示。
本发明实施例提供了一种混凝土搅拌站选址的确定系统，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述方法实施例所述的方法。
本发明实施例提供了一种混凝土搅拌站选址的确定方法及系统，克服了现研究中技术的不确定性、鲁棒性差以及贴近度系数指数排序差异很小等问题，改进了传统的理想解类比排序法，提出了新的贴近度系数指数的计算公式，使计算结果差异明显，辨识度高，使得到的最终结果更可靠，鲁棒性更好。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于,所述方法包括:
获取多个指标，以及获取多个候选位置；
获取每个候选位置的每个指标的计算值,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重；
根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，根据每个候选位置的贴近度系数指数对候选位置进行排序。
2.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于,所述获取多个指标包括：采用文献计量分析方法对文献进行分析，确定多个指标。
3.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于,根据每个候选位置的每个指标的计算值确定每个指标的权重具体为：
建立m行n列原始数据矩阵A＝[xij]m×n；
其中，xij是第i个候选位置的第j个指标的计算值，m为候选位置数量，n为指标数量，m为大于2的整数，n为大于2的整数；
对原始数据矩阵进行归一化；
其中，
是第i个候选位置第j个指标的计算值的归一化数值，
表示当j＝l+1,l+2,...,n时同一个第i个候选位置的n-l个第j个指标对应的xij的最大值，
表示当j＝1,2,...,l时同一个第i个候选位置的l个第j个指标对应的xij的最小值，l<n；
计算第j个指标上的第i个候选位置的比例；
其中rij是第j个指标上的第i个候选位置的比例；
计算第j个指标的熵；
其中，ej表示第j个指标的熵；
计算第j个指标的权重；
其中，ωj表示第j个指标的权重，1-ej为熵的冗余度。
4.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于，根据每个指标的权重确定每个候选位置的贴近度系数指数，根据每个候选位置的贴近度系数指数对候选位置进行排序包括：
建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库提供；
聚合决策数据库的模糊评价结果得到聚合群决策矩阵；
对聚合群决策矩阵进行归一化得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵；
根据归一化聚合模糊评价群决策矩阵和每个指标的权重构造综合加权评价归一化矩阵；
根据综合加权评价归一化矩阵确定正理想解和负理想解；
计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离；
根据每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离计算每个候选位置的贴近度系数指数；
根据贴近度系数指数将候选位置排序。
5.根据权利要求4所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于，建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库提供具体为：
建立指标决策矩阵；所述指标决策矩阵由k个决策数据库Dk提供，其中k为正整数，关于指标的各候选位置的指标决策矩阵定义为
(αijk,βijk,λijk)表示第i个候选位置的第j个指标的第k个决策数据库的三角模糊数；指标决策矩阵
的形式如下所示；
6.根据权利要求5所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于，聚合决策数据库的模糊评价结果得到聚合群决策矩阵，对聚合群决策矩阵进行归一化得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵具体为：
各指标的候选位置的聚合模糊评价结果为
其中，
聚合群决策矩阵DA如下所示；
其中，(αij,βij,λij)表示第i个候选位置的第j个指标的三角模糊数；
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个αijk的最小值,
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个βijk的平均值,
指第i个候选位置的第j个指标的k个决策数据库中的k个λijk的最大值；
采用采用线性尺度变换的方法，将各指标转化为可比尺度，得到归一化聚合模糊评价群决策矩阵，归一化聚合模糊评价群决策矩阵L如下所示；
其中，
其中，
为第i个候选位置的第j个指标的可比尺度；
表示当j＝l+1,l+2,...,n时同一个第i个候选位置的n-l个第j个指标对应的
的最大值,
表示当j＝1,2,...,l时同一个第i个候选位置的l个第j个指标对应的
的最小值。
7.根据权利要求6所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于，根据归一化聚合模糊评价群决策矩阵和每个指标的权重构造综合加权评价归一化矩阵具体为：
根据每个指标的权重计算指标最终权重；
指标最终权重与归一化聚合模糊评价群决策矩阵相乘得到综合加权评价归一化矩阵F，指标最终权重χj和综合加权评价归一化矩阵F表达式如下所示；
其中，
其中，χj指第j个指标的最终权重；
表示当j＝1,2,...,l时第i个候选位置的第j个指标的最终三角模糊数，
表示当j＝l+1,l+2,...,n时第i个候选位置的第j个指标的最终三角模糊数。
8.根据权利要求7所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于，根据综合加权评价归一化矩阵确定正理想解和负理想解，计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离具体为：
为简化表示，定义
其中，
C+表示正理想解，C-表示负理想解；
假设有两个三角模糊数：TF1＝(α1,β1,λ1)和TF2＝(α2,β2,λ2)，这两个三角模糊数之间的距离d(TF2,TF2)定义为：
其中，p＝1时，距离称为曼哈顿距离，p＝2，距离称为欧氏距离；
根据d(TF2,TF2)的计算公式计算每个候选位置与正理想解、负理想解之间的初距离，候选位置与正理想解之间的初距离、候选位置与负理想解之间的初距离如下所示；
其中，J1为[l+1,l+2,...,n]，J2为[1,2,...,l]；D(C+,Ci)表示第i个候选位置与正理想解的初距离，D(C-,Ci)表示第i个候选位置与负理想解的初距离；
将计算结果归一化得到最终的每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离，每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离如下所示；
其中，Df(C+,Ci)表示第i个候选位置与正理想解的距离，Df(C-,Ci)表示第i个候选位置与负理想解的距离。
9.根据权利要求8所述的混凝土搅拌站选址的确定方法，其特征在于，根据每个候选位置与正理想解、负理想解之间的距离计算每个候选位置的贴近度系数指数；根据贴近度系数指数将候选位置排序具体为：
所述贴近度系数指数ψ(Ci)的表达式如下所示；
其中，
min Df(C+,Ci)是所有候选位置与正理想解的距离的最小值，max Df(C-,Ci)是所有候选位置与负理想解的距离的最大值；
根据贴近度系数指数ψ(Ci)的大小对候选位置排序。
10.一种混凝土搅拌站选址的确定系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-9任一项所述的方法。
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