Пројектовање улица за људе: студија о доношењу одлука

Ključne reči: Улица за људе, ВИСП метода, Урбан Павемент, Вишекритеријско одлучивање, Истраживање случаја, АХП-Гаусов метод

Sažetak


Пројектовање улица за људе подразумева одабир одговарајућих материјала, одређивање оптималне конфигурације и проналажење најбољег решења на основу техничких критеријума за урбане структуре. Овај рад има за циљ да идентификује најбоље решење упоређивањем две вишекритеријумске методе одлучивања: ВИСП (ен. Weighted Sum-Product) и АХП-Гауссиан, који представља новији алгоритам за доношење одлука аналитичким хијерархијским процесом (АХП). Направили смо матрицу са осам фактора (цена, пут кочења, животни век, ширина тротоара, угљенични отисак, потрошња електричне енергије и температура коловоза) да бисмо изабрали између четири опције коловоза (бетон и асфалт са различитим ширинама тротоара). ВИСП је препоручио бетонски тротоар и тротоар од 2,0 метара. Најмање исплатива опција је асфалтни коловоз са тротоаром од 1,2 метра, због већег угљичног отиска (12%), повишене температуре ваздуха (10%) и већих трошкова јавне расвете (11%). ВИСП омогућава додељивање пондера критеријумима са робусношћу, рачунарском ефикасношћу и транспарентношћу. Насупрот томе, АХП-Гауссиан укључује функцију осетљивости која омогућава доносиоцима одлука да додељују тежине на основу статистичке анализе. Упркос ограничењима сваке методе, обе су погодне за урбане пројекте, процењујући одлуке засноване на више техничких аспеката, чиме се промовишу интегрисанији и ефикаснији избори.

Reference

Aboelata, A. (2021). Reducing Outdoor Air Temperature, Improving Thermal Comfort, and Saving Buildings’ Cooling Energy Demand in Arid Cities-Cool Paving Utilization. Sustainable Cities and Society, 68, 102762.

ADB – Asian Development Bank (2010). Methodology for estimating carbon footprint of road projects-case study: India. Asian Development Bank, Mandaluyong City, Philippines.

Apolinário, B.S., & Kowalski, L.F. (2023). Evaluation of the thermal performance of EPS core panels: A multicriteria approach. Journal of Building Engineering, 76, 107157.

Bellman, R.E., & Zadeh, L.A. (1970). Decision-making in a fuzzy environment. Management Science, 17 (4), 141-164.

Boix-Cots, D., Pardo-Bosch, F., Blanco, A., Aguado, A., & Pujadas, P. (2022). A systematic review on MIVES: A sustainability-oriented multi-criteria decision-making method. Building and Environment, 223, 109515.

Carli, R., Dotoli, M., & Pellegrino, R. (2018). Multi-criteria decision-making for sustainable metropolitan cities assessment. Journal of Environmental Management, 226, 46-61.

Da Silva, R.R., Santos, G.D., & Setti, D. (2022). A multi-criteria approach for urban mobility project selection in medium-sized cities. Sustainable Cities and Society, 86, 104096.

Demircan, B.G., & Yetilmezsoy, K. (2023). A Hybrid Fuzzy AHP-TOPSIS Approach for Implementation of Smart Sustainable Waste Management Strategies. Sustainability, 15 (8) 6526.

Gilani, G., Hosseini, S.A., Pons-Valladares, O., & De La Fuente, A. (2022). An enhanced multi-criteria decision-making approach oriented to sustainability analysis of building facades: A case study of Barcelona. Journal of Building Engineering, 54, 104630.

Gupta, A., Castro-Fresno, D., Lastra-Gonzalez, P., & Rodriguez-Hernandez, J. (2021). Selection of fibers to improve porous asphalt mixtures using multi-criteria analysis. Construction and Building Materials, 266, 121198.

Jato-Espino, D., Rodriguez-Hernandez, J., Andrés-Valeri, V.C., & Ballester-Muñoz, F. (2014). A fuzzy stochastic multi-criteria model for the selection of urban pervious pavements. Expert Systems with Application, 41 (15), 6807–6817.

Kutty, A.A., Kucukvar, M., Onat, N.C., Ayvaz, B., & Abdella, G.M. (2023). Measuring sustainability, resilience and livability performance of European smart cities: A novel fuzzy expert-based multi-criteria decision support model. Cities, 137, 104293.

Li, H. (2016). Pavement materials for heat island mitigation: design and management strategies (1. ed). Elsevier Inc.

Loss, C.F. (2018). Application of the multi-criteria decision support method when choosing urban pavements: case study in São Carlos/SP (Doctoral dissertation) (in Portuguese). Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, Brazil.

Moreira, M.Â.L., Santos, M., & Gomes, C.F.S. (2021). Gaussian AHP Software Web (v.1). 2021. Retrieved from: https://decision-making.shinyapps.io/gaussian_ahp/.

Nesticò, A., & De Mare, G. (2018). A multi-criteria analysis model for investment projects in smart cities. Environments, 5 (4), 50.

Pamučar, D.S., Božanić, D., & Ranđelović, A. (2017). Multi-criteria decision making: An example of sensitivity analysis. Serbian journal of management, 12 (1), 1-27.

Pomerantz, M., Akbari, H., & Harvey J. (2000). Cooler reflective pavements give benefits beyond energy savings: durability and illumination. Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA.

Pujadas, P., Cavalaro, S.H.P., & Aguado, A. (2018). MIVES multi-criteria assessment of urban-pavement conditions: application to a case study in Barcelona. Road Materials and Pavement Design, 20 (8), 1827-1843.

Puška, A., Beganović, A.I., & Šadić, S. (2018). Model for investment decision making by applying the multi-criteria analysis method. Serbian Journal of Management, 13 (1), 7-28.

Rodrigues, M., Ferreira, F., & Ferreira, N. (2023). Constructing smarter and more sustainable urban ecosystems: a dynamic analysis of challenges and initiatives. Annals of Operations Research, 1-41.

Saaty, T.L. (1980). Multicriteria decision making: the analytic hierarchy process: planning, priority setting resource allocationMcGraw-Hill, New York.

Santos, M. d., Araujo Costa, I.P., & Gomes, C.F.S. (2021). Multicriteria decision-making in the selection of warships: a new approach to the AHP method. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 13 (1), 147-169.

Silva, B. (2023). WISP Calculator. shinyapps.io. Retrieved from: https://bernardosilva.shinyapps.io/rwisp/.

Simjanović, D.J., Vesić, N.O., Zdravković, N., & Šibalija, T. (2023). Applying AHP to Smart City Development: Mobility, Healthcare, and Education. In Advanced Engineering Optimization Through Intelligent Techniques: Select Proceedings of AEOTIT 2022. Springer Nature Singapore, Singapore. 369-376.

Singh, M., & Pant, M. (2021). A review of selected weighing methods in MCDM with a case study. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 12, 126-144.

Stanujkic, D., Popovic, G., Karabasevic, D., Meidute-Kavaliauskiene, I., & Ulutaş, A. (2023). An Integrated Simple Weighted Sum Product Method - WISP. IEEE Transactions on Engineering Management, 70 (5), 1933-1944.

Stanujkić, D., Karabašević, D., Popović, G., Zavadskas, E. K., Saračević, M., Stanimirović, P. S., Ulutaş, A., Katsikis, V.N., & Meidute-Kavaliauskiene, I. (2021). Comparative analysis of the simple WISP and some prominent MCDM methods: A python approach. Axioms, 10 (4), 347.

Ulutaş, A., Topal, A., Pamučar, D., Stević, Ž., Karabašević, D., & Popović, G. (2022). A new integrated multi-criteria decision-making model for sustainable supplier selection based on a novel grey WISP and grey BWM methods. Sustainability, 14 (24), 16921.

Zhu, S., & Mai, X. (2019). A review of using reflective pavement materials as mitigation tactics to counter the effects of urban heat island. Advanced Composites and Hybrid Materials, 2 (3), 381-388.

Objavljeno
2024/12/05
Rubrika
Originalni naučni članak