技术领域
[0001] 本发明涉及机场安全管理技术领域，具体涉及一种机场消防站选址方法及装置。
相关背景技术
[0002] 根据数据统计，2015年年旅客吞吐量超过1000万的机场有26个，而2019年年旅客吞吐量超过1000万的机场已经达到39个，与此相对的是运输总周转量从2015年的851.7亿吨公里飞速增长至2019年的1292.7亿吨公里，旅客运输量从2015年的4.36亿人次增长至2019年的6.6亿人次。随着机场人流量的增加,机场消防安全保障也迎来了极大的挑战。机场消防站是指在机场及其邻近地区设置的对发生事故的飞机进行灭火等救援工作的设施,其数量和位置被要求在最佳能见度条件和地面通畅条件下，且应答时间不超过3分钟。
[0003] 目前民航机场消防站选址主要存在以下实际问题：①既有行业标准中对机场消防站选址的具体规定偏少；②很多机场并未考虑机场消防救援路线的拥堵程度及跑道事故分布等对机场消防站选址的影响；③机场消防站规划初期未能考虑实际运营风险及与其他运营部分的协调和集成。
[0004] 由于专家评价的结果是模糊的，故引入直觉模糊数以及直觉模糊集的概念，但目前绝大部分只考虑了直觉模糊集隶属度与非隶属度的绝对偏差程度,而未考虑犹豫度对直觉模糊集不确定性的影响；而Brauers等将全乘模型引入比例分析多目标优化(MOORA)方法中,进而提出全乘比例分析多目标优化(MULTIMOORA)方法，但MULTIMOORA模型在实际应用中存在以下问题：①占优理论尚未实现程序自动化,较难获取选址备选方案的等级；②没有加入权重的考虑；③目前的MULTIMOORA尚无法处理多属性群决策问题，上述问题直接影响了机场消防站选址的准确性。
具体实施方式
[0053] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
[0054] 实施例1
[0055] 如图1所示，本发明提供一种机场消防站选址方法，包括如下步骤：
[0056] S10：构建机场消防站选址评价指标体系。
[0057] 具体地，由于现有行业标准中对机场消防站选址的具体规定偏少，很多机场并未考虑机场消防救援路线的拥堵程度以及跑道事故分布等因素对机场消防站选址的影响，而在机场消防站规划初期也并未考虑实际运营风险及与其他运营部分的协调和集成，基于此，本方法构建一种新的机场消防站评价指标体系，以适应实际需求。
[0058] 本实施例中的机场消防站选址评价指标包括救援时间、拥堵程度、事件发生概率、运行风险以及与其他运营部分的协调。
[0059] 按照中国民航局《民用航空运输机场消防站管理规定》规定，机场消防站执勤人员听到出动信号后，应迅速出动，消防车从接警到驶离车库时间不得超过一分钟，即机场消防车需要在两分钟内到达事发地点进行救援，因此，将救援时间设置为机场消防站选址的一个评价指标。
[0060] 在机场实际运行过程中，越靠近航站楼，情况越复杂，机场消防车在航站楼附近可能无法发挥最佳效率，当机场消防站设置在航站楼附近时，在机场消防车出警的初始路线上，复杂的周边情况可能会影响机场消防车的行驶速度，因此，将拥堵程度设置为机场消防站选址的一个评价指标。
[0061] 起飞或着陆阶段中大部分的航空事故都发生在跑道上，或者临近跑道一定距离的范围内，为提升机场消防站救援效率，机场消防站应该尽可能靠近事故发生概率高的地方，因此，将事件发生概率设置为机场消防站选址的一个评价指标。
[0062] 尽量减少消防车辆穿过飞机活动的跑道、飞机滑行道等对机场正常运行影响较多的区域，不干扰空中交通指挥塔的视线，满足机场区域建筑限高要求；对现有道路、航空燃油储存区、飞机滑行区或停放区等位置的干扰或障碍最少；不干扰消防车辆或消防站点通设备或航空通信设施，因此，将运行风险设置为机场消防站选址的一个评价指标。
[0063] 不阻塞消防通道或影响相邻道路、建筑、人行道和停车场等，易于与机场安全系统例如应急医疗建立连接或实现集成等，因此，将与其他运营部分的协调设置为机场消防站选址的一个评价指标。
[0064] 上述机场消防站评价指标体系指不同评估专家根据上述机场消防站评价指标对k不同选址备选方案进行评估后的矩阵，将该矩阵成为直觉模糊评价决策矩阵X。
[0065] 为便于理解，假设评估专家DM为7位，记为DMk(k＝1，2，3，4，5，6，7)，选址备选方案A为3个，记为Am(i＝1，2，3)，机场消防站评价指标C为5个，记为Cj(j＝1，2，3，4,5)。
[0066] 专家DM1提供的的直觉模糊评价决策矩阵X1如表1：
[0067]
[0068] 表1
[0069] 专家DM2提供的的直觉模糊评价决策矩阵X2如表2：
[0070]
[0071] 表2
[0072] 专家DM3提供的的直觉模糊评价决策矩阵X3如表3：
[0073]
[0074] 表3
[0075] 专家DM4提供的的直觉模糊评价决策矩阵X4如表4：
[0076]
[0077] 表4
[0078] 专家DM5提供的的直觉模糊评价决策矩阵X5如表5：
[0079]
[0080] 表5
[0081] 专家DM6提供的的直觉模糊评价决策矩阵X6如表6：
[0082]
[0083] 表6
[0084] 专家DM7提供的的直觉模糊评价决策矩阵X7如表7：
[0085]
[0086] 表7
[0087] S20：基于机场消防站选址评价指标体系构建熵权直觉模糊MULTIMOORA模型。
[0088] 具体地，由于MULTIMOORA模型在实际应用中没有加入权重的考虑，无法处理多属性群决策问题，占优理论尚未实现程序自动化，较难获取选址备选方案的等级等问题，因此，本实施例通过设置新的直觉模糊熵计算公式，引入熵权法拓展MULTIMOORA模型，并加入权重的考虑。
[0089] 熵表示的是不确定性的量度，某个指标的信息熵越小,则表明该指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也越大。
[0090] 设X为非空论域，X上的直觉模糊集定义为 其中：为元素x对于集合 的隶属度函数， 为元素x对于集合
的非隶属度函数， 对于任意
称作集合 的直觉模糊犹豫度，且 非空论域X上
的直觉模糊集全体记作IFS(X)。称 为直觉模糊数(IFN)。
[0091] 称函数E:IFS(X)→[0,1]为直觉模糊熵，如果它满足以下准则：
[0092] 准则1： 当且仅当 为清晰集，即 有 或
[0093] 准则2： 当且仅当 有
[0094] 准则3：
[0095] 准则4： 如果对于 有：
[0096] 当 时， 且
[0097] 当 时， 且
[0098] 准则5：对于 成立，则
[0099] 本模型给出一个符合以上准则的新的直觉模糊熵公式：
[0100]
[0101] 式中， 表示直觉模糊熵，n表示第n个机场消防站选址评价指标，i表示第i个选址备选方案， 为元素x对于集合 的隶属度函数，表示非空论域X上的直觉模糊集， 表示元素x对于集合 的
非隶属度函数, 对于任意
称作集合 的直觉模糊犹豫度，且 元素x为选址
备选方案。
[0102] 该新的直觉模糊熵公式计算得到的熵更为全面地考虑了直觉模糊集中包含的直觉信息和模糊信息，既反映了隶属度和非隶属度的绝对偏差相同时，犹豫度对直觉模糊熵的影响，也反映了犹豫度相同时，隶属度和非隶属度的绝对偏差所引起的直觉模糊熵的变化趋势，体现了新的直觉模糊熵公式的合理性和优越性。
[0103] S30：获取选址备选方案，并基于熵权直觉模糊MULTIMOORA模型对选址备选方案进行处理，得到各选址备选方案的综合排序向量。
[0104] 具体地，在构建熵权直觉模糊MULTIMOORA模型后，首先根据熵权直觉模糊MULTIMOORA模型对选址备选方案进行处理，得到各选址备选方案的综合比率值、与参照点的距离和全体效用值，然后根据综合比率值越小越优越的原则对综合比率值进行排序，得到比率值排序向量，根据与参照点的距离越小越优越的原则对与参照点的距离进行排序，得到距离排序向量，根据全体效用值越大越优越的原则对综合比率值进行排序，得到效用值排序向量。将上述三种不同的排序向量作为一个整体，得到综合排序向量。
[0105] 如根据熵权直觉模糊MULTIMOORA模型对7位评估专家对于3个选址备选方案进行评估后的结果进行处理得到的综合比率值、与参照点的距离和全体效用值分比为表8、表9和表10。
[0106] 7位专家评价下3个备选方案的综合比率值如表8所示：
[0107]
[0108] 表8
[0109] 由表8可知，例如专家DM1评价三个备选方案的综合比率值分别为0.303、0.076和T0.153，选址备选方案A1，A2，A3的排序向量为[1,3,2]。
[0110] 7位专家评价下3个备选方案与参照点的距离如表9所示：
[0111]
[0112] 表9
[0113] 由表9可知，例如在专家DM1评价下三个备选方案到参考点的距离分别为0.039、T0.068和0.051，选址备选方案A1，A2，A3的排序向量为[1,3,2]。
[0114] 7位专家评价下3个备选方案的全体效用值如表10所示：
[0115]
[0116] 表10
[0117] 由表10计算可知，例如专家DM1评价三个备选方案全体效用值的记分函数分别为T0.116、‑0.031和‑0.021，选址备选方案A1，A2，A3的排序向量为[1,3,2]。
[0118] 整理可得专家DM1对机场消防站选址三个备选方案的综合排序向量如表11所示：
[0119]
[0120] 表11
[0121] 同理可得其他评估专家对机场消防站选址三个备选方案的综合排序向量，其他评估专家对机场消防站选址三个备选方案的综合排序向量如表12‑17所示。
[0122]
[0123] 表12
[0124]
[0125] 表13
[0126]
[0127] 表14
[0128]
[0129] 表15
[0130]
[0131] 表16
[0132]
[0133] 表17
[0134] S40：结合占优策略，对得到的各选址备选方案的综合排序向量进行处理，得到方案排序矩阵。
[0135] 具体地，在得到各选址备选方案的综合排序向量后，结合占优策略，两两比较各评估专家对不同选址备选方案的综合排序向量，得到最终的方案排序矩阵。
[0136] 例如评估专家DM1评估得到选址备选方案A1在所有选址备选方案中具有绝对优势，TA2对A3绝对占优，所以专家DM1评估的最终排序为[1,3,2] ，其他评估专家同理，确定方案排序矩阵H如表18所示：
[0137]
[0138] 表18
[0139] 进一步地，本实施例中的占优策略包括三大准则：优势准则、传递性准则和平等准则，默认序数越小越占优。
[0140] (1)优势准则
[0141] 优势准则分为绝对优势准则和部分优势准则。
[0142] 绝对优势准则指一个选址备选方案在所有其他选址备选方案中处于主导地位，占绝对优势。在MULTIMOORA三个子模型排序中体现为(1,1,1).
[0143] 部分优势原则指一个选址备选方案经过MULTIMOORA三个子模型计算,在两种及以上模型下的排序占优。假设序数a
[0144] A(a,a,a)对B(b,b,b)全部占优；
[0145] A(a,d,a)对B(b,c,b)部分占优；
[0146] A(a,a,d)对B(b,b,c)部分占优；
[0147] (2)传递性准则
[0148] 如果备选方案A对B占优，又有备选方案B对C占优，则可以得到：备选方案A对C占优。
[0149] (3)平等准则
[0150] 平等准则分为绝对平等准则、部分平等准则和循环推理中的平等准则。
[0151] 绝对平等指例如两个备选方案的排序向量均为A(a，a，a)的情况；
[0152] 部分平等指两个备选方案在MULTIMOORA模型下有一组排序数对应相等，其他各有一组占优，例如A(5，b，7)和B(6，b，3)；
[0153] 尽管分类上有所不同，在循环推理中可能存在一些矛盾，例如：
[0154] A(11，20，14)对B(14，16，15)部分占优；
[0155] B(14，16，15)对C(15，19，12)部分占优；
[0156] 按照传递性准则，备选方案A对C占优，然而部分优势准则下，备选方案C对A部分占优，这类情况下三者被判定为排序一致.
[0157] S50：按照占优凸组合原则对方案排序矩阵进行聚合，得到选址备选方案的最终排序，并基于选址备选方案的最终排序选择排序最靠前的选址备选方案作为机场消防站的最优选址方案。
[0158] 具体地，占优凸组合原则为：
[0159] DC(Hm×s)＝D(h1,h2,DC(hk,k＝3,4,…,s))
[0160] 其中，DC(Hm×s)表示占优凸组合，函数D(*)表示占优理论，且DC(hs‑2,hs‑1,hs,)＝Ds‑2 s‑1 s(h ,h ,h ,), k∈S,k表示第k位评估专家，S表示评估专家的
k
总个数， 表示第k位评估专家对第i个选址备选方案依据直觉模糊决策矩阵X得到的排序值，m表示第m个选址备选方案, 表示第k位评估专家对第m个选址备选方案依据直觉模糊k
决策矩阵X得到的排序值。
[0161] 在得到如表18所示的方案排序矩阵H后，按照占优凸组合原则对方案排序矩阵H进行聚合，得到选址备选方案的最终排序：
[0162]
[0163] 计算结果表明A1、A2、A3的优越性为：A1>A3>A2，选择排序最靠前的选址备选方案A1作为机场消防站的最优选址方案。
[0164] 进一步地，如图2所示，步骤S10，构建机场消防站选址评价指标体系，具体包括如下步骤：
[0165] S11：获取各评估专家根据机场消防站选址评价指标对不同选址备选方案进行评k估后得到的直觉模糊评价决策矩阵X。
[0166] S12：基于得到的所有直觉模糊评价决策矩阵构建机场消防站选址评价指标体系。
[0167] 进一步地，如图3所示，步骤S20，基于机场消防站选址评价指标体系构建熵权直觉模糊MULTIMOORA模型，具体包括如下步骤：
[0168] S21：根据直觉模糊熵计算公式，对机场消防站选址评价指标体系中的所有直觉模糊评价决策矩阵进行计算，得到各专家标识对应的直觉模糊熵。
[0169] 具体地，在得到直觉模糊熵计算公式后，根据该直觉模糊熵公式：
[0170]
[0171] 对机场消防站选址评价指标体系中的所有直觉模糊评价决策矩阵进行计算，得到各专家标识对应的直觉模糊熵。
[0172] S22：根据指标权重评价公式，计算各评估专家对不同机场消防站选址评价指标进行评价时的权重，作为评价权重。
[0173] 具体地，指标权重评价公式具体为：
[0174]
[0175] 式中，k表示第k位评估专家，j表示第j个机场消防站选址评价指标， 表示第k位评估专家对第j个机场消防站选址评价指标的评价权重， 表示第k位评估专家对第j个机场消防站选址评价指标的评价均值，n表示第n个机场消防站选址评价指标，N表示机场消防站选址评价指标的总个数，S表示评估专家的总个数。
[0176] S23：将直觉模糊熵和评价权重加入到原始MULTIMOORA模中，得到熵权直觉模糊MULTIMOORA模型。
[0177] 进一步地，如图4所示，步骤S30中，基于熵权直觉模糊MULTIMOORA模型对选址备选方案进行处理，得到各选址备选方案的综合排序向量，具体包括如下步骤：
[0178] S31：基于熵权直觉模糊MULTIMOORA模型，计算各评估专家对不同选址备选方案的综合比率值、与参照点的距离和全体效用值。
[0179] S32：按照数值大小，对各评估专家对不同选址备选方案的综合比率值、与参照点的距离和全体效用值进行排序，得到各评估专家对不同选址备选方案的比率值排序向量、距离排序向量和效用值排序向量。
[0180] S33：将每个评估专家对不同选址备选方案的比率值排序向量、距离排序向量和效用值排序向量作为各评估专家对不同选址备选方案的综合排序向量。
[0181] 本发明提供的一种机场消防站选址方法，通过构建机场消防站选址评价指标体系，以充分考虑机场消防救援路线的拥堵程度及跑道事故分布等对机场消防站选址有影响的因素，构建熵权直觉模糊MULTIMOORA模型，更为全面地考虑了直觉模糊集中包含的直觉信息和模糊信息,既反映了隶属度和非隶属度的绝对偏差相同时,犹豫度对直觉模糊熵的影响,也反映了犹豫度相同时,隶属度和非隶属度的绝对偏差所引起的直觉模糊熵的变化趋势，以使得到各选址备选方案的综合排序向量更加合理，并结合占优策略和占优凸组合原则，使得创建的熵权直觉模糊MULTIMOORA模型适用于多属性群决策的情况，确定最优的机场消防站选址方案，提高机场消防站选址的准确性。
[0182] 实施例2
[0183] 如5所示，提供一种机场消防站选址装置，该一种机场消防站选址装置与上述实施例中一种机场消防站选址方法一一对应，包括评价指标构建模块10、模型构建模块20、模型处理模块30、排序矩阵获取模块40和最优选址方案确定模块50。
[0184] 评价指标构建模块10，用于构建机场消防站选址评价指标体系。
[0185] 模型构建模块20，用于基于机场消防站选址评价指标体系构建熵权直觉模糊MULTIMOORA模型。
[0186] 模型处理模块30，获取选址备选方案，并基于熵权直觉模糊MULTIMOORA模型对选址备选方案进行处理，得到各选址备选方案的综合排序向量。
[0187] 排序矩阵获取模块40，用于结合占优策略，对得到的各选址备选方案的综合排序向量进行处理，得到方案排序矩阵。
[0188] 最优选址方案确定模块50，用于按照占优凸组合原则对方案排序矩阵进行聚合，得到选址备选方案的最终排序，并基于选址备选方案的最终排序选择排序最靠前的选址备选方案作为机场消防站的最优选址方案。
[0189] 进一步地，模型处理模块30包括模型因素计算单元、排序向量获取单元和综合排序向量获取单元。
[0190] 模型因素计算单元，用于基于熵权直觉模糊MULTIMOORA模型，计算各评估专家对不同选址备选方案的综合比率值、与参照点的距离和全体效用值。
[0191] 排序向量获取单元，用于按照数值大小，对各评估专家对不同选址备选方案的综合比率值、与参照点的距离和全体效用值进行排序，得到各评估专家对不同选址备选方案的比率值排序向量、距离排序向量和效用值排序向量。
[0192] 综合排序向量获取单元，用于将每个评估专家对不同选址备选方案的比率值排序向量、距离排序向量和效用值排序向量作为各评估专家对不同选址备选方案的综合排序向量。
[0193] 以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
