改进GRA-TOPSIS模...式建筑施工风险评估中的应用_辛酉阳.pdf

文章编号:1009-6094(2023)07-2212-11改进 GATOPSIS 模型在装配式建筑施工风险评估中的应用*辛酉阳，杨德磊，方前程(黄淮学院建筑工程学院，河南驻马店 463000)摘要:为使装配式建筑施工风险评估模型更科学，降低装配式建筑施工事故发生率，装配式建筑施工风险评估具有复杂性、随机性、模糊性特点，提出了基于改进 GA TOPSIS的装配式建筑施工风险综合评价模型。首先，从人员、物料、技术、管理和环境 5 个方面，选取了 18 个典型影响因素，构建了装配式建筑施工风险综合评价指标体系，并确定指标分级标准;其次，借助区间层次分析法、改进 CITIC 法和博弈论分别计算指标主观权重、客观权重和综合权重;引入盲数理论，对专家赋值进行处理，合理确定各指标得分，通过计算灰色关联贴近度，实现装配式建筑施工风险综合评价。最后，将建立的综合评价模型应用于 5 个装配式建筑施工风险评估中，得到了各个项目施工风险等级及排名，将评估结果与物元可拓和云模型评估结果对比，并基于雷达图法进行装配式建筑施工风险差异分析。研究表明，评价模型结果合理可靠，为风险评估工作提供了新思路。关键词:安全工程;装配式建筑;施工风险;灰色关联分析(GA);逼近理想解(TOPSIS)中图分类号:X947文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2022.0718*收稿日期:2022 04 20作者简介:辛酉阳，高级实验师，硕士，从事土木工程智能检 测 与 防 灾 减 灾 等 研 究，20070931 huanghuai edu cn;杨德磊(通信作者)，教授，博士，从事土木工程智能检测与防灾减灾等研究，20070916 huanghuai edu cn。基金项目:河南省科技攻关计划项目(222102320320，222102230113，222102320164);河南省高等学校重点科研项目(22B560009)0引言2016 年，国务院办公厅出台了关于大力发展装配式建筑的指导意见，深入推动了我国建筑业的结构升级与调整。装配式建筑具有建造速度快、节能环保等优势，更符合创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，在各省市得到了快速推广与应用，且显现出较强的发展势头1。但是，与世界上发达国家和地区相比，我国装配式建筑起步稍晚，相应的质量管理体系还不健全，施工工艺发展还不成熟，导致装配式建筑施工存在较大安全隐患，一定程度制约着装配式建筑业健康发展。因此科学准确地进行装配式建筑施工风险评估，及时发现并合理控制施工风险因子，对于降低装配式建筑施工风险、促进装配式建筑可持续发展具有重要的现实意义。目前，装配式建筑施工风险评估和安全管理是建筑领域研究的热点问题之一，取得了一系列科研成果。卢毅等2 在构建装配式建筑施工风险评价指标体系的基础上，采用结构方程模型(StructuralEquation Model，SEM)计算指标权重，建立了装配式建筑施工风险的模糊综合评价模型。方成宽等3 考虑了装配式建筑施工风险评估的模糊性和随机性特点，引入云模型理论，耦合熵权法建立了综合评价模型。Liu 等4 基于熵权法对装配式建筑施工各阶段的重大危险源进行辨识，丰富了装配式建筑安全管理理论。胡庆国等5 基于五元联系数建立了装配式建筑施工风险评估的同异反分析模型，实现了施工风险动态评估。吴溪等6 运用马尔科夫链和贝叶斯网络对装配式建筑施工风险因素发生概率进行估算。Jin 等7 从基坑施工、施工及运输、吊装作业和预制件安装方面建立了装配式建筑施工风险评价指标体系，通过灵敏度函数进行风险发生概率的灵敏度分析，有效识别了风险因素。随着数学评估模型研究的不断深入，诸如熵权 未确知测度理论8、熵权 物元可拓模型9、灰色聚类10、熵权 模糊综合理论11 等逐渐应用到装配式建筑施工风险评估中，一定程度上推动了装配式建筑施工风险评估工作发展。从整体研究现状分析发现，还存在一些不足。一是权重计算不合理。权重计算结果的科学合理性决定评估结果的可靠性。当前，权重计算主要分为主观赋权法和客观赋权法两大类，其中主观赋权法主要依靠评估者主观经验，忽视了对客观事实的真实反映，权重具有较强的主观性;而客观赋权法基于指标数据本身属性，能够全面反映事物本质特征，但忽视了评估者在评价过程中的主观能动性，而上述研究多采用单一赋权法，权重结果或偏于主观或偏于客观，影响评估结果准确性。二是评估过程不科学。由于装配式建筑施工风险评估指标多为定性指标，目前的研究成果主要采取专家打分法进行指标赋值，受专家认知水平的影响，难以准确给出指标具体得分，指标赋值有一定的主观任意性，无法客观反映事物模糊本质和动态变化特性。三是计算过程复杂化。上述评估模型计算量较大，多不能借助数据分析软件提高评估工作效率，可操作性不强。2122第 23 卷第 7 期2023 年 7 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 7Jul，2023装配式建筑施工风险评估影响因素较多，各因素之间相互交织，关系复杂，是典型的多属性决策问题。逼 近 理 想 解(TechniqueforSequencingbyApproximate Ideal Solution or Technique for OderPreference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS)是一种多属性决策的理想模型，能够将定性概念进行量化分析，实现待评对象的优劣性评价，计算结果可以结合 Excel 快速求解，具有计算简便化、可操作性强等优势。2010 年，张毅军等12 首次将 TOPSIS 模型应用于地铁施工风险评估中。随着 TOPSIS 的应用与发展，常春光等13 和张彦奇等14 以不同的赋权方式改进 TOPSIS，建立了装配式建筑施工风险综合评价模型。王志强等15 建立了失效模式影响分析法(Failure Modes and Effects Analysis，FMEA)模糊 TOPSIS 的装配式混凝土建筑建造质量风险评价，确定了待评对象的风险优先等级。上述研究成果验证了 TOPSIS 在装配式建筑施工风险评估方面的可行性。但是，研究发现，传统的 TOPSIS 法是通过计算待评对象与正负理想解的欧式距离和相对贴近度来确定待评对象的优劣性，在实际应用过程中，当多个待评对象均位于正负理想解中垂线上时，此时基于欧式距离算法得到的相对贴近度相等，评估结果具有模糊性16。鉴于此，考虑到装配式建筑施工风险评估具有复杂性和不确定性特点，本文采用灰色关联分析(Grey elational Analysis，GA)对传统 TOPSIS 进行改进，借助区间层次分析法、改进 CITIC 法(CriteriaImportance Though Intercrieria Correlation)和博弈论分别计算指标主观权重、客观权重和综合权重，并引入盲数理论，对专家赋值进行处理，合理确定各指标得分，降低专家主观因素对评估结果的影响，以提高评估的科学性。最后以 5 个在建装配式建筑施工项目为研究对象，进行施工风险综合评估，验证模型的适用性，以期为装配式建筑施工风险评估提供一种科学可靠的评估模型。1理论基础1.1盲数理论20 世纪 90 年代，中国工程院院士王光远教授基于“未确知”理论首次提出了盲数理论，成为了分析处理具有不确定信息、灰色信息和盲信息问题的理想工具，为多指标模糊性问题的解决提供了新思路，其具体定义为17 假设 G 为区间型灰数集，i G，f(x)为在 G 上的灰函数。若 i 0，1 i=1，2，n，且f(x)=i且 x=i(i=1，2，n)0其他(1)当 ij 时，xixj且ni=1i=1，则称函数f(x)为盲数。用 x1，xn，f(x)表示，其中 x1为 x的下限，xn为 x 的上限，称 i为 x 在 xi的可信度，=ni=1i为 x 的总可信度。1.2博弈论计算指标权重目前，指标权重计算主要包括主观赋权法和客观赋权法两类。其中主观赋权法是专家结合主观经验，根据指标相对重要性程度，给出较为合理的排序来计算权重，但存在对专家主观经验依赖性较强、主观权重随意性较大的缺点，而客观赋权法权重分配客观性强，但忽视了决策者的主观意志。因此，单一的主观或客观赋权法权重结果不尽如人意。博弈论是一种描述客观世界普遍存在的矛盾、冲突、合作和对抗等关系的数学理论，将主观赋权法和客观赋权法计算的权重设置为博弈双方，组成一组博弈双方的策略集，博弈双方根据实现自身利益最大化的原则进行决策，最终寻找实现共同利益最大化的均衡组合，能够体现矛盾和合作的关系。因此，根据博弈论思想，可以获得较为理想的权重分配结果。1.2.1区间层次分析法主观赋权权重结果的可靠性和科学性直接决定了评估结果的准确性。目前，层次分析法(Analytic HierarchyProcess，AHP)是应用最为广泛、理论相对成熟的主观赋权方法。该方法由专家结合自身经验，给出明确的指标相对重要性比值，根据重要性比值构建判断矩阵。但是，在处理指标相对较多、指标之间关系复杂问题时，受限于专家主观经验，往往难以给出确切的重要性比值。1994 年，吴育华教授运用区间算法对传统层次分析法进行改进，在构建判断矩阵时，以数值区间代替点值，解决了指标之间相对重要性程度难以精准把握的问题，进一步降低了人为主观因素对权重结果的影响，研究表明，基于区间层次分析法确定指标权重计算更客观合理18。1)构建区间数判断矩阵。区间层次分析法依然采用 1 9 标度法，给定一个区间 a=aij，aij+，对指标之间相对重要性程度进行量化，aij表示第 i 个指标相对第 j 个指标的相对重要性程度。然后，依据区间数来构建指标判断矩阵 A=(aij)m n。其中，1 9 标度量化规则见表 1。31222023 年 7 月辛酉阳，等:改进 GA TOPSIS 模型在装配式建筑施工风险评估中的应用Jul，2023表 11 9 标度量化判据Table 1Criteria of 1 9 caling method标度含义1两个指标相比，具有相同的重要性3两个指标相比，前者比后者稍重要5两个指标相比，前者比后者明显重要7两个指标相比，前者比后者特别重要9两个指标相比，前者比后者极为重要2、4、6、8两个指标相比，重要性程度处于相邻标度的中间值1/1、1/2、1/9Aji=1/aij说明，在实际判定重要性程度时，可依据主观经验对标度进行再次细化。2)一致性检验。区间判断矩阵经过一致性检验才能计算指标权重，否则需要对区间判断矩阵进行调整，直到通过一致性检验。区间判断矩阵 A 由上、下界判断矩阵A、A+两部分组成，分别计算两个判断矩阵的最大特征值 imax和基础权重向量 w=(w1，w2，wn)和 w+=(w+1，w+2，w+n)，具体计算式为w1=kw，w2=w+(2)imax=ni=1ni=1aijwinwi(3)k=nj=11ni=1a+槡ij(4)=nj=11ni=1a槡ij(5)式中k、均为区间数权系数，约定当 k1 且 1时认为一致性较好，通过检验;当 k 1，1 时，认为一致性较差，不能通过检验。3)计算指标权重。根据基础权重向量计算结果，计算指标权重m(At)，并对指标权重归一化处理，得到最终的权重W，计算式为m(At)=12(kw+w+)(6)W=(w1，w2，wn)(7)1.2.2改进 CITIC 法确定指标客观权重CITIC 法是 Diakoulaki 提出的一种基于数据本身属性的客观赋权法，该方法通过计算指标标准差和相关系数进行权重分配。由于指标量纲和量级不同，数据无法直接比较分析，因此，原有的 CITIC 法计算并不科学。为提高权重结果的可靠性，引入差异系数消除指标量纲量级差异。具体计算过程见文献 19。1.2.3基于博弈论的指标综合权值的确定N 种权重赋权方法，可以得到 N 种权重计算结果，由此可以得到一组权重策略集合 W=(w1，w2，wn)，对这 N 个向量进行任意的线性组合，有w=Nk=1akwTk基于最优策略，对 w 和 wk进行离差极小化处理，即minNk=1akwTk wTj，j=(1，2，N)(8)由矩阵的微分性质可知，最优化一阶导数条件满足式(9)。w1wT1w1wTNwNwT1wNwTNa1aN=w1wT1wNwTN(9)对系数(a1，a2，aN)归一化处理后得到最优权重系数，则综合权重为w*=Nk=1a*kwTk(10)1.3改进 GATOPSIS 评价方法TOPSIS 基本原理为20:1)根据待评对象和指标选取情况建立多属性决策矩阵，经归一化处理得到标准决策矩阵;2)将标准决策矩阵与指标权重相乘，得到加权标准化决策矩阵;3)根据加权标准化决策矩阵，由指标最优与最劣值组成虚拟集合确定正负理想解;4)计算待评方案与正负理想解的欧氏距离和相对贴近度，根据相对贴近度大小，综合评价待评对象优劣性。传统的 TOPSIS 方法计算简便直接，但在求解贴近度时有一定局限性。基于此，本文以灰色关联度理论(GA)对传统的 TOPSIS 进行改进，通过构建灰色关联系数，构建新的贴近度计算公式，计算灰色关联贴近度，提高待评对象优劣性区分合理性。具体实现过程如下16。1)计算加权规范化矩阵。根据传统 TOPSIS 原理，计算加权标准化决策矩阵，确定指标最优集 Uj*，作为 GA TOPSIS 最优参考序列。U*j=(*0(1)，*0(2)，*0(m)(11)4122Vol 23No 7安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 7 期式中0*(j)为各待评对象中最优指标取值。2)计算各指标的灰色关联系数 sij，得到灰色关联系数矩阵 S=(sij)m n。其中，灰色关联系数计算式为sij=miniminji(j)+maximaxji(j)i(j)+maximaxji(j)(12)式中i(j)=*0(j)rij，为分辨系数，取值区间为 0 1，一般取 0.5，rij为加权标准化矩阵中的元素。3)确定灰色关联矩阵 S 正负理想解 s0+、s0，具体计算公式为s+0=max si(j)1in=(s+0(1)，s+0(2)，s+0(m)(13)s0=min si(j)1in=(s0(1)，s0(2)，s0(m)(14)式中si(j)为第 i 个待评对象第 j 个指标灰色关联系数。4)计算灰色关联欧氏距离。具体式为d+i=mj=1(si(j)s+0(j)槡2di=mj=1(si(j)s0(j)槡2(15)5)计算灰色关联相对贴近度。灰色关联相对贴近度计算式为Gi=did+i+di(16)根据灰色关联相对贴近度计算结果，对待评对象优劣性综合评价。1.4基于改进 GATOPSIS 的装配式建筑施工风险综合评价模型实现过程如前所述，本文建立了基于改进 GA TOPSIS的装配式建筑施工风险综合评价模型，具体的计算过程为:1)从人、物、技、管、环等 5 个方面，选取典型影响因素，构建装配式建筑施工风险综合评价指标体系，并进行指标分级;2)由专家给出各个待评价对象的指标评分区间，基于盲数理论思想，对专家赋值进行盲数化处理，得到最终的指标得分，并采用区间层次分析法、改进 CITIC 法和博弈论分别计算指标主观权重、客观权重和组合权重;3)建立灰色关联函数，计算灰色关联相对贴近度，对待评对象进行综合评估。2构建装配式建筑施工风险综合评价指标体系装配式建筑施工风险受多因素的综合影响，在指标选取时，总体上应该遵循科学性、系统性、全面性、典型性、可测算性等原则。装配式建筑施工工艺和施工方法与传统浇筑式建筑具有较大差异，如装配式建筑对吊装机械、运输机械的标准和要求较高;施工现场预制构件堆放量较大，要保证较好的构件运输环境和开阔的作业视野，预制构件质量和连接固定的精度也影响着施工安全;施工工序复杂、难度较大，高空立体作业多，对现场管理水平、施工人员技术水平提出了更高的要求。装配式建筑施工存在很多不确定性风险因素，容易面临高处坠落、物体打击、坍塌、机械伤害等多样化事故。因此，装配式建筑施工风险综合评价指标体系的建立必须考虑施工风险特点。为建立系统完善的装配式建筑施工风险综合评价指标体系，在中国知网以“装配式建筑施工”为关键词，检索相关课题研究成果，统计高频率指标因素。结合 JGJ 592011建筑施工安全检查标准、GB/T 511292017装配式建筑评价标准、GB/T 511292015工业化建筑评价标准 等国家法律法规及行业标准，同时遵循指标建立原则，根据4M1E 原理，从“人、物、技、管、环”等 5 个方面，综合考虑装配式建筑施工技术特点，根据指标因素统计结果，分类归纳了 18 个指标，并征求了现场施工人员、现场管理人员和具有丰富施工风险评估专家的意见，最终构建了装配式建筑施工风险综合评价指标体系，如图 1 所示。为定量评估装配式建筑施工风险，将风险等级划分为优、良、中、差 4 个等级，分级标准分别为(90，100、(80，90、(60，80、(0，60。3模型应用以中建 2021 年承建的 5 个装配式混凝土住宅项目(K1 K5)为研究背景，验证本文所建立的改进GA TOPSIS 模型在装配式建筑施工风险评估方面的适用性。5 个在建项目均为高层住宅，采用装配整体式剪力墙结构，总建面约为 5 万 m2，预制构件有预制外墙板，预制内墙板，预制阳台板，预制楼梯，预制叠合楼板。3.1盲数矩阵构建由专家对定性指标进行指标赋值，为此，组织了来自装配式建筑行业、安监部门和风险评估领域专家等 6 人组成了评审组，结合项目施工现状和评分标准进行打分。为更好体现装配式建筑施工风险动态变化，评审组采取区间形式对指标赋值。考虑专家认知水存在平差异，考虑职称、学历、工作年限等51222023 年 7 月辛酉阳，等:改进 GA TOPSIS 模型在装配式建筑施工风险评估中的应用Jul，2023确定专家可信度 i和综合可信度 i。其中专家可信度评判标准见表 2。计算式为m=3i=1i/30(17)i=m/nj=1k(18)式中i、i分别为第 i 个专家可信度和综合可信度，n 为专家组成员人数。经过综合分析，得到最终的各位专家的可信度和综合可信度，见表 3。表 2专家可信度判据Table 2Criteria of expert credibility项目分类可信度项目分类可信度项目分类可信度职称高级 8，10中级 4，7初级 1，3工龄/a 10，15 8，10 5，10 4，7 0，5 1，3学位博士 8，10硕士 6，7学士 3，5图 1装配式建筑施工风险评估综合评价指标体系Fig 1Comprehensive evaluation index system for risk assessment of prefabricated building construction表 3各专家基本情况Table 3Basic information of experts序号职称工龄/a学位可信度综合可信度S1教授8博士0.8500.169S2副教授5博士0.8250.164S3高级工程师10硕士0.8750.174S4高级工程师15硕士0.9000.179S5高级工程师7硕士0.7750.154S6高级工程师8硕士0.8000.159以项目 K1为例，说明盲数理论计算原理，各位专家指标赋值情况见表 4。表 4各评价指标评估值Table 4Evaluation value of each evaluation index指标专家评分S1S2S3S4S5S6A1176 8381 9283 9472 8885 9480 93A1274 8381 9375 8363 7884 8976 85A1382 9378 8667 7673 8275 8373 86A2182 8571 8883 9468 9271 8572 89A2281 9288 9384 9683 9274 8972 88A2383 9275 8381 8772 7880 8875 84A3180 8883 9275 9275 8883 8778 89A3284 9281 8773 8683 8885 9380 92A3378 9081 8582 9375 8884 9278 88A3477 8682 8687 9273 8175 8470 81A4181 8886 9891 9578 9284 9383 92A4283 9584 8973 8985 9483 9278 91A4377 8175 8680 9178 9175 8873 84A4474 7865 7875 8280 8473 8171 84A4575 8078 8571 7875 8265 7762 83A5184 9181 8573 8275 8583 9581 93A5275 8580 9570 8065 7582 8583 87A5371 7564 7573 8575 8071 8272 856122Vol 23No 7安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 7 期根据表 3 可知，各专家赋值与分级标准有交叉，需要结合盲数理论，重新划分打分区间。以指标 A11为例，专家赋值分别为(76 83)、(81 92)、(83 94)、(72 88)、(85 94)、(80 93)，重新排列无交叉得分区间为(72 76)、(76 80)、(80 83)、(83 85)、(85 88)、(88 92)、(92 93)、(93 94)，计算各评分区间可信度，可得 1=(76 72)/(88 72)0.179=0.0448，同理，其他得分区间可信度分别为 2=0.1768，3=0.1273，4=0.1107，5=0.2204，6=0.2410、7=0.0614，8=0.0331。由此构建盲数函数为fA11(x)=0.044872 x 760.176876 x 800.127380 x 830.110783 x 850.220485 x 880.241088 x 920.061492 x 930.033193 x 94按照指标分级标准重新整理，得到最终的盲数函数，表示如下。f A11(x)=00 x 600.224860 x 800.560280 x 900.215090 x 100用同样的方法，对指标 A12 A53进行处理，可以得到最终的盲数矩阵 D 为D=00.224 80.560 20.215 00.083 30.429 70.431 90.055 10.058 00.478 00.410 20.053 80.022 40.217 20.658 80.101 600.161 40.582 00.256 600.430 40.532 00.037 600.222 40.691 10.086 500.093 70.778 50.127 800.131 40.782 50.086 100.487 60.442 80.069 600.025 60.828 10.146 300.046 30.820 40.133 300.362 90.621 20.015 90.063 50.549 40.381 700.134 30.673 70.192 0000.224 90.697 20.077 90.089 50.348 00.507 50.055 00.105 00.733 20.161 80根据盲数矩阵 D，基于插值法原理，确定各分级标准中值点分别为 a1=30，a2=70，a3=85，a4=95，将中值点与区间分布概率相乘，得到最终的指标综合评价得分。以指标 X11为例，根据盲数矩阵计算可知，指标 A11落在 4 个区间概率分别为 0、0.224 8、0.560 2、0.215 0，则指标 A11的综合得分为 A11=0 30+0.224 8 70+0.5602 85+0.2150 95=83.778。同理，各待评对象指标最终综合得分情况见表 5。3.2指标权重计算1)区间层次分析法计算主观权重。以准则层指标(A1 A5)为例，说明区间层次分析法确定主观权重原理。由专家结合自身经验，经充分讨论后，给出各指标之间相对重要性比值区间，具体见表 6。根据式(2)(7)，分别计算两个比较矩阵最大特征值对应的特征向量，并归一化处理后得到权重向量分别为:x=(0.306，0.177，0.228，0.182，0.107)，x+=(0.301，0.175，0.234，0.182，0.108)。计算 k=1.038，p=0.995，符合一致性 检 验 标 准，得 到 权 重 w=(0.304，0.176，0.231，0.182，0.107)。同理，可以得到指标层权重结果。指标权重计算结果为 W1=(0.087，0.099，0.118，0.069，0.048，0.059，0.062，0.052，0.045，0.072，0.025，0.032，0.036，0.032，0.057，0.031，0.043，0.033)。2)改进 CITIC 法计算指标客观权重。根据文献 19 得到最终的指标客观权重 W2=(0.076，0.062，0.046，0.050，0.056，0.048，0.026，0.064，0.035，0.046，0.037，0.036，0.041，0.073，0.103，0.038，0.061，0.104)。3)基于博弈论计算指标综合权重。根据权重计算结果可知，主观权重 W1和客观权重 W2两者差异较大，表明单一赋权法并不合理，对最终评估结果影响显著，因此需要根据博弈论思想对权重组合优化处理，以实现权重计算结果均衡性。根据式(8)(10)，运行 MATLAB 软件，计算组合权重系数，归一化处理后得到最终组合权重系数为a*=0.5671，b*=0.4329。指标组合权重为 W=(0.082，0.083，0.087，0.061，0.051，0.054，0.047，0.057，0.041，0.061，0.030，0.034，0.038，0.050，0.077，0.034，0.051，0.064)。权重计算结果如图 2 所示。由图 2 可知，基于博弈论思想权重计算结果兼顾了专家主观经验和项目施工实际，权重结果更加合理。如操作人员技术水平 A13因各项目之间作业71222023 年 7 月辛酉阳，等:改进 GA TOPSIS 模型在装配式建筑施工风险评估中的应用Jul，2023表 5待评对象指标综合得分Table5Comprehensive scores of target indexes to be evaluated项目指标综合得分A11A12A13A21A22A23A31A32A33K183.77877.02376.91882.19885.14578.9282.52984.87283.891K281.35481.25871.54878.47576.15781.36781.35981.25781.364K374.35884.25978.48574.45874.15878.45280.14578.45785.141K478.41975.12874.35985.24883.15774.16778.42379.54978.451K573.48984.23582.12883.14979.47683.14584.25974.36784.351项目指标综合得分A34A41A42A43A44A45A51A52A53K178.38286.07985.63979.715575.17271.53782.405578.09371.377K271.45978.45981.45781.34971.49584.21674.26976.35878.415K375.42181.24579.41482.14681.49678.41578.41984.15783.146K479.62578.41983.14484.54285.41786.14982.14880.17389.147K583.14683.48279.65278.41683.15291.24580.14789.31891.345表 6指标相对重要性结果Table6esults of relative importance of indicatorsAA1A2A3A4A5A1 1.000，1.000 1.700，1.800 1.100，1.200 1.600，1.700 2.500，3.000A2 0.556，0.588 1.000，1.000 0.600，0.700 0.900，1.000 1.600，1.800A3 0.833，0.909 0.428，0.667 1.000，1.000 1.400，1.600 2.500，2.700A4 0.588，0.625 1.000，1.100 0.625，0.714 1.000，1.000 1.500，1.800A5 0.333，0.400 0.555，0.625 0.370，0.400 0.555，0.667 1.000，1.000图 2指标权重计算情况Fig 2Calculation results of index weight人员水平差异性不显著，指标蕴含信息量较少，基于改进 CITIC 法计算客观权重较小，但实际上人员技术水平对装配式建筑安全施工影响较大，因此，基于区间层次分析法计算主观权重较大，经博弈论思想优化后，权重结果更加均衡。3.3基于改进 GATOPSIS 法装配式建筑施工风险综合评价由式(11)得到加权标准化决策矩阵，选取改进 GA TOPSIS 的灰色关联最优指标集 Uj*:0.0823、0.083 0、0.086 6、0.060 8、0.051 3、0.054 0、0.046 5、0.057 1、0.040 8、0.060 7、0.030 1、0.033 8、0.0380、0.049 5、0.076 8、0.034 2、0.050 6、0.063 8。将Uj*作为参考序列，评估各项目施工风险优先等级。根据式(15)(16)，分别计算 5 个项目灰色关联欧 式 距 离:d+1=1.5601，d+2=1.8554，d+3=8122Vol 23No 7安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 7 期1.7312，d+4=1.6397，d+5=1.2037;d1=1.4079，d2=0.7199，d3=1.0331，d4=1.2823，d5=1.8471。灰色关联相对贴近度:G1=0.4744，G2=0.2795，G3=0.3737，G4=0.4388，G5=0.6054。根据灰色关联贴近度计算结果，可知 5 个施工项目风险优先等级排序为 K5 K1 K4 K3 K2。为便于结果比较分析，根据文献 20，计算基于传统 TOPSIS 法的贴近度。其中，B1=0.5033，B2=0.4213，B3=0.4730，B4=0.4902，B5=0.6388，可知 5 个施工项目风险优先等级排序为 K5 K1 K4 K3 K2。可知两种方法评估结果一致。为便于比较两种方法在装配式建筑施工风险评估的有效性，计算了两种评估结果的极值与变异系数。在评估结果相同的前提下，极差和变异系数越大，说明该评估模型在装配式建筑施工风险评估方面离散程度越高，更有利于区分各个项目施工风险优先等级，分辨度更高，适用性更强。具体计算结果见表 7。由表 7 可 知，基 于 改 进 GA TOPSIS 法、TOPSIS 法的极值分别为 0.325 9、0.217 5，变异系数分别为 0.121 1、0.080 8。显然，改进 GA TOPSIS法极值和变异系数较大，表明改进 GA TOPSIS 模型能较好区分各项目风险优先等级，能够更加直观分析施工管理和风险控制水平。对比项目 K2与 K3和 K3与 K4相对贴近度差值可知，基于 TOPSIS 法为0.017 2 和0.051 7，改进GA TOPSIS 法为0.065 1 和0.094 2，即传统 TOPSIS 法在风险优先等级排序方面模糊性、不确定性更大。综上所述，改进 GA TOPSIS 法在装配式建筑施工风险评估优势更为突出，体现了研究价值。表 7各模型评估结果Table 7Evaluation results of each model项目名称GA TOPSISTOPSIS综合值排序综合值排序K10.474 420.503 32K20.279 550.421 35K30.373 740.473 04K40.438 830.490 23K50.605 410.638 81极值0.325 90.217 5变异系数0.121 10.080 83.4装配式建筑施工风险评价等级评估灰色关联贴近度反映的是各待评对象与正负理想解的灰色关联欧式距离，贴近度趋于 1，表明该项目施工管理和风险控制水平越高，风险等级越优。因此，可以通过贴近度计算结果判断风险等级。根据装配式建筑施工风险分级标准，计算灰色关联贴近度，得到装配式建筑施工风险等级判定标准如下。优级，Ci=1;良级，0.5592Ci1;中等，0.2693Ci0.5592;差级，0Ci0.2693。将本文所建立的改进 GA TOPSIS 的装配式建筑施工风险综合评价模型评价结果与云模型和物元可拓模型进行对比，具体结果见表 8。由表 8 可知，3 种模型评估结果完全一致，表明本文所建立的模型评估结果合理可靠，可以为装配式建筑施工安全风险评价提供一条新思路。本文建立了改进 GA TOPSIS 的装配式建筑施工风险综合评价模型，引入了盲数理论对不确定性指标因素进行数据处理，既能充分考虑评估对象模糊性特点，又能体现模糊概念的动态可变性，评估模型更具科学性和理论性。与云模型评估模型相比，本文不需要运行 MATLAB 等大型数据分析软件，不需要设置过多参数，可以通过 EXCEL 等基础数据处理软件进行计算分析，可操作性和应用性更强。而基于物元可拓评估模型，由于本文建立了多层次评价指标体系，需要计算多级可拓隶属度确定综合评价等级，因此，本文所建立的改进 GA TOPSIS 的综合评价模型，计算过程相对简便，能够在保证评估结果有效的前提下，进一步提高评估工作效率。3.5基于雷达图的施工风险管理分析为更直观比较 5 个装配式建筑施工风险管理的表 8计算结果对比Table 8Comparison of calculation results项目名称理论模型本文云模型8 物元可拓9 实际K1中中中中K2中中中中K3中中中中K4中中中中K5良良良良91222023 年 7 月辛酉阳，等:改进 GA TOPSIS 模型在装配式建筑施工风险评估中的应用Jul，2023差异，计算了人、物、技、管、环等 5 个方面的灰色关联贴近度，基于雷达法分析比较，雷达图如图 3所示。图 3评价结果雷达图Fig 3adar chart of evaluation results由图 3 可知，K1和 K5两个项目整体表现较好，施工风险较低，但项目 K1需要重点加强人员风险管控，加强安全教育培训，进一步强化工人安全施工意识，要求施工人员严格按照安全规章制度作业，并佩戴好防护用品;要组织开展技能培训，提升施工人员技术水平和操作熟练度;项目 K2整体表现较差，经过现场调研发现，该项目管理人员学识水平较高，但从业年限普遍较短，缺乏成熟的管理经验，作业人员施工安全意识相对薄弱，现场构件管理混乱、乱码乱堆，不利于施工顺利进行，需要进一步加强对管理人员管理技能培训，提升管理能力和水平，要加大对安全防护用品资金投入，依托建筑信息模型(BuildingInformation Modeling，BIM)和无线射频设别(adioFrequency Identification，FID)信息化技术水段实现装配式建筑构件施工精细化管理;项目 K3和 K4整体表现中等，但项目 K3要加强预制构件质量管理，吊装过程要做好起重设备能力核算，特殊构件要选用专用吊架减少对构件损害，要加强建筑施工安全管理，构建科学合理的临时支撑体系，切实保证施工作业安全;项目 K4要进一步加强施工关键点