基于简约灰色多准则决策模型的可持续城市公交系统评估研究

为解决城市公交系统优化中的不确定性与多目标决策难题，研究人员开展了一项结合Parsimonious AHP（P-AHP）与MOORA方法在灰色环境下的集成研究。该研究以布达佩斯公交系统为案例，识别出“可靠性（C25）”为最关键因素（权重0.1269），并提出了基于权重排序的改进策略。该方法显著提升了决策效率与客观性，为可持续城市交通规划提供了创新性方法论支持，成果发表于《Sustainable Futures》。

　　

随着全球城市化进程加速，公共交通系统在缓解交通拥堵、降低空气污染和能源消耗方面扮演着关键角色。然而，传统的公交系统优化面临多重挑战：决策过程中存在大量主观判断、数据不完整性问题突出，且多目标决策中存在难以权衡的冲突因素。特别是在布达佩斯这样的欧洲历史名城，如何在保留城市风貌的同时提升公交服务质量，成为城市规划者面临的重要课题。

为系统解决这些问题，研究人员创新性地将Parsimonious Analytic Hierarchy Process（简约层次分析法，P-AHP）与Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis（多目标优化比率分析法，MOORA）相结合，并在灰色系统理论框架下构建了全新的决策模型。这项研究最近发表在《Sustainable Futures》期刊上，为城市公共交通优化提供了重要的方法论突破。

研究采用的技术方法主要包括：1）基于专家问卷的灰色P-AHP权重计算，通过语言尺度转换和几何平均聚合处理不确定性数据；2）灰色MOORA多目标优化算法，对布达佩斯公交系统的三种改进方案（新增车辆A1、新增线路A2、站点重组A3）进行排序评估；3）敏感性分析验证模型稳定性。所有数据来源于布达佩斯实地调研和10位交通工程专家的专业评估。

研究结果主要包含以下发现：

灰色简约层次分析过程

通过构建包含5个主准则和11个子准则的评估体系，研究人员采用9级灰色语言尺度进行专家评估。计算结果显示，在主要准则中，"可达性(C1)"权重最高（0.5685），其次是"直达性(C2)"（0.3167）。在子准则层面，"出行安全(C13)"以0.1938的权重成为最关键指标，而"可靠性(C25)"更是以0.1269的全局权重成为最具影响力的核心因素。

灰色MOORA评估

通过对三种改进方案的量化评估，新增车辆方案(A1)以0.708的综合得分位居第一，显著优于新增线路方案(A2)和站点重组方案(A3)。这一结果通过灰色数的白化处理和标准化计算得到验证，表明提升车辆供给是改善布达佩斯公交系统的最有效途径。

比较分析

与传统MOORA方法的结果对比显示，灰色P-AHP-MOORA模型在保持结果一致性的同时，大幅减少了决策时间和计算复杂度。这表明该模型在保持精度的同时显著提高了决策效率。

敏感性分析

通过对准则权重进行±10%的扰动测试，发现模型输出保持稳定。仅在"C1"权重调整至0.6时出现轻微排序变化，证明该决策框架具有较强的鲁棒性。

研究问题、解决方案与理论贡献

本研究成功解决了公交系统优化中的三大约束：信息不确定性、多目标冲突和决策主观性。通过灰色系统与简约决策理论的结合，不仅降低了数据收集成本，还提高了决策透明度。理论上的创新在于首次实现了灰色环境下的P-AHP与MOORA的完整集成，为复杂系统决策提供了新范式。

研究结论表明，基于灰色P-AHP-MOORA的决策框架能够有效处理公交系统优化中的不确定性问题。布达佩斯案例证实，"可靠性"是提升公交服务质量的核心要素，而增加车辆供给是最有效的改进措施。该方法较传统决策方式节省约40%的时间成本，且具有更好的适用性和可解释性。

这项研究的重要意义在于：首先，为可持续城市交通规划提供了经过验证的科学决策工具；其次，提出的灰色简约方法可推广至其他基础设施评估领域；最后，研究结果直接支持联合国可持续发展目标（SDG 11）的实现，为全球城市可持续发展提供了可复制的解决方案。尽管研究聚焦布达佩斯，但其方法论框架适用于面临类似挑战的其他城市，具有广泛的推广应用价值。