DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3368395
تاريخ النشر: 2024-01-01
المؤلف: Priyank Trivedi وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل المخاطر والسلامة
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة نهجًا هجينًا لاتخاذ القرارات متعددة المعايير (MCDM) يدمج طريقة الأفضل والأسوأ (BWM) وتقنية تفضيل الطلب من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) وطريقة الوزن الإضافي البسيط (SAW) لتعزيز تحسينات سلامة الطرق. تركز الدراسة على قسم طريق بطول 500 متر، مقسم إلى خمسة أقسام فرعية، وتقييم ثمانية معايير مختلفة لتحسين الطرق. من خلال استخدام BWM لتحديد أوزان هذه المعايير، تعطي المنهجية الأولوية بشكل فعال لتحسينات السلامة، مما يكشف أن تدابير تهدئة السرعة، ومرافق المشاة، والتخفيف من المخاطر على جوانب الطرق هي مجالات حاسمة للتدخل الفوري. تؤكد عملية التحقق من صحة هذا النهج من خلال مشاورات الخبراء والتحليل المقارن مع نتائج SAW المستقلة موثوقيتها وقابليتها العملية لأصحاب المصلحة في سلامة الطرق.
تسلط النتائج الضوء على الحاجة إلى إطار عمل مرن لاتخاذ القرارات يمكن أن يتكيف مع سيناريوهات سلامة الطرق المختلفة. بينما تعالج الدراسة الحالية جميع مدخلات الخبراء بشكل متساوٍ، فإنها تعترف بذلك كقيود، مما يشير إلى أن الأبحاث المستقبلية يمكن أن تعطي أوزانًا مختلفة بناءً على عوامل مثل الخبرة والتجربة. بالإضافة إلى ذلك، يُقترح تطوير تطبيق دعم القرار القائم على الهاتف المحمول لتسهيل تدقيقات وتحسينات سلامة الطرق في الوقت الحقيقي. تسهم هذه الدراسة بشكل كبير في مجال إدارة سلامة الطرق من خلال تقديم أداة شاملة وقابلة للتوسع لتحديد أولويات تدابير السلامة، بهدف تقليل الحوادث وتعزيز سلامة مستخدمي الطرق.
مقدمة
في مقدمة هذه الورقة البحثية، يبرز المؤلفون أهمية اتخاذ القرارات متعددة المعايير (MCDM) في مجالات مختلفة، بما في ذلك الإدارة والاقتصاد والهندسة. يتضمن MCDM تصنيف البدائل بناءً على معايير متعددة، مما يتطلب إنشاء نظام معايير اتخاذ القرار وتخصيص أوزان لكل معيار. من بين تقنيات MCDM المختلفة، يُلاحظ أن عملية التحليل الهرمي (AHP) تُستخدم على نطاق واسع، على الرغم من أن المؤلفين يؤكدون على أهمية دمج فحص التناسق لضمان موثوقية الاستجابات. تناقش الورقة أيضًا طرق MCDM الأخرى مثل عملية الشبكة التحليلية (ANP) وطريقة الأفضل والأسوأ (BWM) وتقنية تفضيل الطلب من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS)، مع تسليط الضوء على كفاءة BWM في الحاجة إلى مقارنات أقل من AHP.
يحدد المؤلفون فجوة في الأدبيات الحالية بشأن العوامل التي يأخذها خبراء سلامة الطرق في الاعتبار عند التوصية بتحسينات السلامة وغياب نهج دعم القرار لتحديد أولويات تحسينات سلامة الطرق. لمعالجة هذه الفجوات، تقترح الدراسة إطار عمل هجين BWM-PROMETHEE يدمج مدخلات الخبراء لتحديد أولويات تحسينات سلامة الطرق الضرورية بشكل فعال. تتضمن المنهجية جمع ملاحظات الخبراء، وحساب أوزان المعايير باستخدام BWM، واستخدام تقنيات TOPSIS وSAW لتحديد الأولويات. تتم مقارنة نتائج هذه الطرق للتحقق من صحتها، ويتم مراجعة الإطار من قبل الخبراء لضمان قوته. ستتناول الأقسام التالية من الورقة المنهجية والتحليل والاستنتاجات المستخلصة من الدراسة.
طرق
توضح قسم المنهجية طريقة الأفضل والأسوأ (BWM) كحل للتعقيدات وعدم التناسق المرتبطة بعملية التحليل الهرمي (AHP)، خاصة فيما يتعلق بالمقارنات الزوجية الواسعة المطلوبة. تبسط BWM عملية التقييم من خلال السماح لصانعي القرار (DMs) بالتركيز فقط على مقارنة كل معيار مع أفضل وأسوأ معايير، والتي تُسمى المقارنات المرجعية. تعمل هذه الطريقة على تبسيط تقدير الأوزان النسبية، حيث تعتبر المقارنات الثانوية غير ضرورية.
يتكون عملية BWM من عدة خطوات: أولاً، يحدد DMs أفضل (الأكثر أهمية) وأسوأ (الأقل أهمية) المعايير بناءً على خبرتهم. بعد ذلك، يتم تحديد التفضيلات للمعيار الأفضل على جميع المعايير الأخرى ولجميع المعايير على الأسوأ، باستخدام مقياس محدد. يتم تمثيل هذه التفضيلات رياضيًا في متجهات. يتم اشتقاق الأوزان المثلى لكل معيار من خلال حل مشكلة تقليل تضمن أن الأوزان تلبي شروطًا معينة تتعلق بالتفضيلات المحددة. أخيرًا، يتم حساب نسبة التناسق (CR) لتقييم موثوقية الأوزان المستمدة، حيث تعتمد قيمها على القيم القصوى لمقارنات التفضيل. تعزز هذه الطريقة المنظمة قوة اتخاذ القرار في التقييمات متعددة المعايير.
نتائج
في هذه الدراسة، تم تحليل مقطع بطول 500 متر من الطريق السريع الوطني 3 في هاثيجان، أحمد آباد، لتحسينات سلامة الطرق، بناءً على مدخلات من السكان المحليين والشرطة. تم تقسيم المقطع إلى خمسة أقسام بطول 100 متر لتحديد المناطق المحددة التي تحتاج إلى تحسينات. تم إجراء مسح شامل بالفيديو والصور، وتم تقييم النتائج من قبل لجنة مكونة من خمسة خبراء في سلامة الطرق. حدد الخبراء المعايير المطلوبة للتحسين، حيث حصلت تدابير تهدئة السرعة (C8) ومرافق المشاة (C2) على أعلى درجات الأولوية، بينما اعتُبر جودة سطح الطريق (C6) الأقل أهمية، مما يشير إلى ظروف مرضية.
تم استخدام طريقة الأفضل والأسوأ (BWM) لتخصيص أوزان لمعايير التحسين، مما أسفر عن نسبة تناسق تؤكد الأوزان المخصصة: $W_{C1} = 0.086$، $W_{C2} = 0.220$، $W_{C3} = 0.129$، $W_{C4} = 0.091$، $W_{C5} = 0.113$، $W_{C6} = 0.027$، $W_{C7} = 0.098$، و$W_{C8} = 0.236$. كشفت التحليلات أن قسم 0-100 متر تم تحديده كأولوية لتحسينات فورية في كلا الاتجاهين، مما تم تأكيده من خلال منهجية SAW، التي أنتجت تصنيفات متسقة. تؤكد النتائج فعالية نهجي BWM-TOPSIS وBWM-SAW في تقييم سلامة الطرق، مما يبرز الحاجة الملحة لتدابير تهدئة السرعة في مقاطع معينة، بينما تؤكد على إمكانية استخدام هذه المنهجية كنظام دعم قرار لمتخصصي سلامة الطرق.
نقاش
تناقش هذه القسم تنفيذ تقنية تفضيل الطلب من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) وطرق الوزن الإضافي البسيط (SAW) ضمن نهج هجين مقترح لاتخاذ القرارات متعددة المعايير (MCDM) يهدف إلى تحديد أولويات تحسينات سلامة الطرق. تعمل TOPSIS على مبدأ أن البديل الأفضل هو الأقرب إلى الحل المثالي الإيجابي والأبعد عن الحل المثالي السلبي. تتضمن المنهجية عدة خطوات منهجية، بما في ذلك بناء مصفوفة القرار، وتطبيع الدرجات، وحساب الأوزان باستخدام طريقة الأفضل والأسوأ (BWM)، وتحديد المسافات الإقليدية لتحديد البديل الأمثل بناءً على معامل القرب.
يجمع النهج الهجين المقترح بين BWM وTOPSIS وSAW لتقييم قسم طريق بطول 500 متر مقسم إلى خمسة أقسام فرعية، تم تقييمه وفقًا لثمانية معايير تم تحديدها من خلال مشاورات الخبراء. تسلط النتائج الضوء على المجالات الحرجة للتحسين، مثل تدابير تهدئة السرعة ومرافق المشاة، مما يظهر فعالية الطريقة العملية. تؤكد الدراسة على أهمية إطار عمل مرن لاتخاذ القرارات يمكن أن يتكيف مع سيناريوهات سلامة الطرق المختلفة، مع الإشارة أيضًا إلى القيود المتعلقة بتوزيع الأوزان المتساوية لمدخلات الخبراء. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تطوير تطبيق جوال لدعم القرار في الوقت الحقيقي واستكشاف أنظمة وزن أكثر دقة لمساهمات الخبراء.
DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3368395
Publication Date: 2024-01-01
Author(s): Priyank Trivedi et al.
Primary Topic: Risk and Safety Analysis
Overview
This research presents a Hybrid Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) approach that integrates the Best-Worst Method (BWM), the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), and the Simple Additive Weighting (SAW) method to enhance road safety improvements. The study focuses on a 500-meter road section, segmented into five subsections, and evaluates eight distinct road improvement criteria. By employing BWM to determine the weights of these criteria, the methodology effectively prioritizes safety enhancements, revealing that speed calming measures, pedestrian facilities, and roadside hazard mitigation are critical areas for immediate intervention. The validation of this approach through expert consultations and comparative analysis with standalone SAW results confirms its reliability and practical applicability for road safety stakeholders.
The findings highlight the need for a flexible decision-making framework that can adapt to various road safety scenarios. While the current study treats all expert inputs equally, it acknowledges this as a limitation, suggesting that future research could assign different weights based on factors such as expertise and experience. Additionally, the development of a mobile-based decision support application is proposed to facilitate real-time road safety audits and improvements. This study contributes significantly to the field of road safety management by offering a comprehensive and scalable tool for prioritizing safety measures, ultimately aiming to reduce accidents and enhance the safety of road users.
Introduction
In the introduction of this research paper, the authors highlight the significance of Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) in various fields, including management, economics, and engineering. MCDM involves ranking alternatives based on multiple criteria, necessitating the establishment of a decision criteria system and the assignment of weights to each criterion. Among the various MCDM techniques, the Analytic Hierarchy Process (AHP) is particularly noted for its widespread use, although the authors emphasize the importance of integrating a consistency check to ensure the reliability of responses. The paper also discusses other MCDM methods such as the Analytic Network Process (ANP), Best-Worst Method (BWM), and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), highlighting BWM’s efficiency in requiring fewer comparisons than AHP.
The authors identify a gap in the existing literature regarding the factors considered by road safety experts in recommending safety enhancements and the lack of a decision-support approach for prioritizing road safety improvements. To address these gaps, the study proposes a hybrid BWM-PROMETHEE framework that incorporates expert input to prioritize necessary road safety improvements effectively. The methodology involves gathering expert feedback, calculating criterion weights using BWM, and employing TOPSIS and Simple Additive Weighting (SAW) techniques for prioritization. The results of these methods are compared for validation, and the framework is reviewed by experts to ensure its robustness. The subsequent sections of the paper will elaborate on the methodology, analysis, and conclusions drawn from the study.
Methods
The methodology section outlines the Best-Worst Method (BWM) as a solution to the complexities and inconsistencies associated with the Analytic Hierarchy Process (AHP), particularly regarding the extensive pairwise comparisons required. BWM simplifies the evaluation process by allowing decision makers (DMs) to focus solely on comparing each criterion to the best and worst criteria, termed reference comparisons. This approach streamlines the estimation of relative weights, as secondary comparisons are deemed unnecessary.
The BWM process consists of several steps: First, DMs identify the best (most important) and worst (least important) criteria based on their expertise. Next, preferences are established for the best criterion over all others and for all criteria over the worst, using a specified scale. These preferences are mathematically represented in vectors. The optimal weights for each criterion are then derived by solving a minimization problem that ensures the weights satisfy specific conditions related to the established preferences. Finally, the consistency ratio (CR) is calculated to assess the reliability of the derived weights, with its values dependent on the maximum values of the preference comparisons. This structured approach enhances the robustness of decision-making in multi-criteria evaluations.
Results
In this study, a 500-meter segment of National Highway 3 in Hathijan, Ahmedabad, was analyzed for road safety improvements, based on inputs from local residents and police. The stretch was divided into five 100-meter chainages to identify specific areas needing enhancements. A comprehensive videography and photographic survey was conducted, and the findings were evaluated by a panel of five road safety experts. The experts identified the criteria for improvement, with speed calming measures (C8) and pedestrian facilities (C2) receiving the highest priority scores, while road surface quality (C6) was deemed least critical, indicating satisfactory conditions.
The Best-Worst Method (BWM) was employed to assign weights to the improvement criteria, resulting in a consistency ratio that validated the weights assigned: $W_{C1} = 0.086$, $W_{C2} = 0.220$, $W_{C3} = 0.129$, $W_{C4} = 0.091$, $W_{C5} = 0.113$, $W_{C6} = 0.027$, $W_{C7} = 0.098$, and $W_{C8} = 0.236$. The analysis revealed that the 0-100m chainage was prioritized for immediate improvements in both directions, corroborated by the SAW methodology, which produced consistent rankings. The results underscore the effectiveness of the hybrid BWM-TOPSIS and BWM-SAW approaches in evaluating road safety, highlighting the critical need for speed calming measures in specific segments while affirming the potential of this methodology as a decision support system for road safety professionals.
Discussion
The section discusses the implementation of the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and the Simple Additive Weighting (SAW) methods within a proposed hybrid Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) approach aimed at prioritizing road safety improvements. TOPSIS operates on the principle that the best alternative is the one closest to the positive ideal solution and furthest from the negative ideal solution. The methodology involves several systematic steps, including the construction of a decision matrix, normalization of scores, calculation of weights using the Best-Worst Method (BWM), and the determination of Euclidean distances to identify the optimal alternative based on a closeness coefficient.
The proposed hybrid approach integrates BWM with TOPSIS and SAW to assess a 500-meter road section divided into five subsections, evaluated against eight criteria determined through expert consultations. The findings highlight critical areas for improvement, such as speed calming measures and pedestrian facilities, demonstrating the method’s practical effectiveness. The study emphasizes the importance of a flexible decision-making framework that can adapt to various road safety scenarios, while also noting limitations regarding the equal weighting of expert inputs. Future research directions include the development of a mobile application for real-time decision support and the exploration of more nuanced weighting systems for expert contributions.