Решения устойчивого развития общественного транспорта: интегрированный подход IMF SWARA и нечеткий оператор Бонферрони

Повышение качества общественного транспорта эффективно привлекает больше пользователей к переходу от частных автомобилей к общественному транспорту, что имеет значительный потенциал для сокращения дорожных заторов, шума и выбросов CO2 в городских районах. По этой причине политики и исследователи стремятся повысить качество предложения в системах общественного транспорта; привлечение граждан наряду с экспертами и лицами, принимающими решения, в процесс принятия решений позволит учесть существующий и будущий спрос и предложить более устойчивые решения, оказывающие положительное влияние на местную среду. В настоящем исследовании определяются предпочтения лиц, принимающих решения, и операторов относительно важности элементов качества предложения автобусных городских перевозок в городе Мерсин, Турция. В процесс оценки были вовлечены лица, принимающие решения, и эксперты для предоставления обратной связи по качеству общественного транспорта с целью повышения удовлетворенности и, следовательно, уровня использования, что положительно сказывается на доле общественного транспорта и снижении выбросов CO2 в транспорте. Мы сформировали список из трех основных критериев — качество перевозок, качество обслуживания и прослеживаемость, которые в сумме включают 21 подкритерий. Для определения весов всех критериев было построено 112 моделей с использованием метода IMF SWARA (Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis), а для окончательного определения весов критериев применялся нечеткий оператор Бонферрони (FBO). Применение такой модели обеспечило стабильность окончательных значений критериев и привело к оптимальным результатам на основе предпочтений принимающих решения. Полученные результаты показывают, что наиболее значимым атрибутом является «Прослеживаемость» с наивысшим весом (0.398), за ней следует «Качество перевозок» (0.334), тогда как «Качество обслуживания» занимает последнее место (0.264). Оригинальность работы заключается в применении метода IMF SWARA для улучшения качества обслуживания в системе общественного транспорта.