ایجاد سیستم پشتیبانی از تصمیم فازی در مدیریت و برنامه‌ریزی اقدامات ایمن‌سازی راه

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

چکیده

هدف از ارایه این تحقیق ایجاد یک سیستم پشتیبانی از تصمیم فازی (FDSS) است که در آن از اطلاعات گذشته سازمان‌ها و دستگاه‌های اجرایی مختلف در  زمینه اقدامات انجام شده در هر یک از استانهای کشور، در جهت کاهش سوانح و تلفات ترافیکی، استفاده می‌شود. در این تحقیق از مفهوم ناکارآیی  استفاده شده که عبارت است از نسبت نرخ تلفات جاده‌ای به مجموع وزندار نرخ اقدامات ایمن‌سازی، و به نحوی میزان عدم ایمنی یا ریسک فوت نسبت به اقدامات ایمنی. تعیین ناکارآیی ‌ نسبی بین استانهای مختلف با استفاده از روش تحلیل پوششی داده‌ها و برنامه‌ریزی برای آینده براساس تصمیم‌گیری در محیط فازی انجام می‌شود. پس از محاسبه میزان ناکارآیی  در هر استان، فرآیند الگوگذاری به منظور شناسایی استان‌های موفق و الگوبرداری سایر استان‌ها از آنها انجام شده و اهداف ایمن‌سازی برای هر یک از این واحدها تعیین می‌شود. در پایان، بر اساس مجموع تجربیات به دست آمده برای 30 استان ایران در دو سال 1387 و 1388 پایگاه دانش قابل استفاده در یک سیستم خبره با استفاده از استدلال فازی تشکیل شده و  می‌تواند به عنوان سیستم پشتیبانی از تصمیم فازی در مدیریت و برنامه‌ریزی اقدامات ایمن‌سازی راه مورد استفاده قرار ‌گیرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Developing the Fuzzy Decision Support System in Road Safety Management

چکیده [English]

The study aims at developing a system (DSS) to help policy makers find out the most efficient road safety measures throughout the provinces in Iran. The system serves the purpose to support future road safety decisions based on information on the efficiency of different types of measures taken previously. More specifically, this efficiency, expressed as an index, is calculated based on historical information from previously implemented measures across different regions in Iran. The identified indicators are all linked to road safety measures contributing to the achievement of sustainable road safety. Considering the number of fatalities as the road safety outcome, an efficiency analysis can be carried out for each region to evaluate the efficiency of the measures taken in the past. To do so, inefficiency measure is calculated, defined by the proportion of fatality rates in relation to the combined measure of road safety performance indicators which should be minimized. The relative inefficiency for each region is modeled by the Data Envelopment Analysis (DEA) technique. The inefficiency rate for each DMU must be minimized by either decreased fatality indices and/or increased safety measures to an optimal extent. Using a dual model of the main DEA model for each DMU, a target setting task can be conducted by identifying the benchmarks as the best-performing entities. In a next step, a fuzzy decision making system is constructed to convert the information obtained from the DEA analysis into a rule-based system that can be used by policy makers to evaluate the expected outcomes of certain alternative investment strategies in road safety.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Road Safety Measures
  • Data Envelopment Analysis
  • Fuzzy Decision Support System
آذر، عادل، غلامرضایی، داوود (1385)"رتبه­بندی استان­های کشور با رویکرد تحلیل پوششی داده­ها (با به کار گیری شاخص­های توسعه انسانی)"، فصلنامه پژوهش­های اقتصادی ایران.
مهرگان، محمدرضا (1378) "مدل­های کمّی در ارزیابی عملکرد سازمان­ها (تحلیل پوششی داده­ها)"، تهران: انتشارات دانشکده مدیریت دانشگاه تهران، چاپ دوم.
-Bao, Q., Ruan, D., Shen, Y., Hermans, E. and Janssens, D. (2011) “Improved hierarchical fuzzy TOPSIS for road safety performance evaluation”, Knowledge-Based Systems, Article in Press, doi:10.1016/j.knosys.2011.08.014.
-Cafiso, S., Lamm, H. R. and La Cava, G. (2004) “A fuzzy model for safety evaluation process of new and old roads”, TRB 2004 Annual Meeting, Transportation Research Board, Washington D.C.
-Charnes, A., Cooper, W., W. and Rhodes, E., L. (1978) “Measuring the efficiency of decision making units”, European Journal of Operational Research 2, pp.429–444.
-Cook, W.D., Kazakov, A. and Persaud, B.N. (2001) “Prioritizing highway accident sites: a data envelopment analysis model”, Journal of  Operational Research Society, 52, pp.303–309.
-Deb, S. K. and Bhattacharyya, B.(2005) “Fuzzy decision support system for manufacturing facilities layout planning”, Decision Support Systems (40), pp. 305-314.
Hermans, E., Brijs, T., Wets, G. and Vanhoof, K. (2009) “Benchmarking road safety: Lessons to learn from a data envelopment analysis”, Accident Analysis and Prevention, 41, pp.174-182.
Ma, Z., Shao, C., Wang, Y. and Ma, S.  (2009)  “Research on regional road safety evaluation based on fuzzy theory”, Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, ICICTA '09.
Shen, Y., Li, T., Hermans, E., Ruan, D., Wets, G., Vanhoof, K. and Brijs, T. (2010) “A hybrid system of neural networks and rough sets for road safety performance indicators”, Soft Computation, 14: pp.1255-1263.
Shen, Y., Hermans, E., Brijs, T., Wets, G. and Vanhoof, K.  (2012)  “Road safety risk evaluation and target setting using data envelopment analysis and its extensions”, Accident Analysis and Prevention, doi:10.1016/j.aap.2012.02.020.
Shi, H. (2009) “Fuzzy evaluation approach of road traffic safety based on AHP”, International Conference on Future BioMedical Information Engineering, FBIE.
Wei, S. and Jian-Xiao, M. (2009) “Fuzzy synthesis evaluation procedure for road safety level of cities in China”, International Workshop on Intelligent Systems and Applications, ISA.