การคัดเลือกระบบขนส่งมวลชนขนาดรองในพื้นที่กรุงเทพมหานคร โดยวิธีการวิเคราะห์ทฤษฎีคุณลักษณะอรรถประโยชน์พหุลักษณ์ และวิธีการจัดลำดับชนิดเข้าหาศูนย์กลาง

วิชาญยุทธ มีพยุง; เอกชัย ศิริกิจพาณิชย์กูล

ผู้แต่ง

วิชาญยุทธ มีพยุง ภาควิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
เอกชัย ศิริกิจพาณิชย์กูล ภาควิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

คำสำคัญ:

การวิเคราะห์ทฤษฎีคุณลักษณะอรรถประโยชน์พหุลักษณ์, การจัดลำดับชนิดเข้าหาศูนย์กลาง, ระบบขนส่งมวลชนขนาดรอง, การวิเคราะห์การตัดสินใจแบบพิจารณาหลายเกณฑ์, การตัดสินใจ

บทคัดย่อ

การคัดเลือกระบบขนส่งมวลชนขนาดรองในพื้นที่กรุงเทพมหานคร โดยวิธีการวิเคราะห์ทฤษฎีคุณลักษณะอรรถประโยชน์ พหุลักษณ์ และวิธีการจัดลำดับเข้าหาศูนย์กลาง กรณีศึกษาบริเวณสถานีประตูน้ำ (รถไฟฟ้าสายสีส้ม) ถึง แยกผาสุก (ถนนอ่อนนุช) มีวัตถุประสงค์เพื่อพิจารณาระบบขนส่งมวลชนขนาดรองที่เหมาะสมในบริเวณดังกล่าว ซึ่งงานวิจัยได้แบ่งผู้มีส่วนได้ส่วนเสียออกเป็น 4 ส่วนคือ 1. ผู้ออกแบบและกำหนดโครงการ 2. ภาคสังคม 3. ผู้ให้บริการ และ 4. ผู้ใช้บริการ โดยจัดทำแบบสอบถามผู้เชี่ยวชาญ ส่วนที่ 1-3 จำนวน 17 ตัวอย่าง และแบบสอบถามสำหรับผู้ใช้บริการ ส่วนที่ 4 จำนวน 425 ตัวอย่าง ผู้ตอบแบบสอบถามให้คะแนนตัวแปรการตัดสินใจในแต่ละทางเลือก และจัดลำดับความสำคัญของตัวแปรการตัดสินใจ จากนั้นทำการวิเคราะห์คะแนนโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ทฤษฎีคุณลักษณะอรรถประโยชน์พหุลักษณ์ (Multi Attribute Utility Theory, MAUT) และทำการวิเคราะห์การจัดลำดับความสำคัญ โดยใช้วิธีการจัดลำดับชนิดเข้าหาศูนย์กลาง (Rank Order Centroid, ROC) จากการวิเคราะห์จะได้ระบบขนส่งมวลชนขนาดรองที่เหมาะสมในแต่ละกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย โดยผู้ออกแบบและกำหนดโครงการ เลือก Monorail เป็นอันดับแรก และภาคสังคมเลือก Monorail, AGT และ LRT เป็นอันดับแรก ผู้ให้บริการเลือก Surface BRT เป็นอันดับแรก และผู้ใช้บริการเลือก Monorail หรือ LRT เป็นอันดับแรก และจากการให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละกลุ่มมีความสำคัญเท่ากัน ผลวิเคราะห์การคัดเลือกระบบขนส่งมวลชนขนาดรองที่เหมาะสมรวมกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ได้เลือก Monorail เป็นอันดับแรก

เอกสารอ้างอิง

Office of Transport and Traffic Policy and Planning (2010). The Study of Adjustment Master Plan for Rail Transportation in Bangkok and Vicinity, p.290 (In Thai).

Office of Transport and Traffic Policy and Planning (2012). The Study of Passengers Travelling from Public Transportation Part 1 Phathum Thani Province Area, p.559 (In Thai).

Nikola (2013). New Generation of Trams. Available via DIALOG. https://kojects.

com/2013/03/20/new-generation-of-trams/. Accessed 4 Jun. 2018.

Bombadier (2018). Clean. Quiet. Electric. – Moving with battery power. Available via DIALOG. https://rail.bombardier.com/en/solutions-and-technologies/urban/e-mobility-battery-technology.html. Accessed 15 May. 2019.

Bombadier (2012). INNOVIA monorail system – mass transit capabilities with iconic aesthetics. Available via DIALOG. https://rail.bombardier.com/en/solutions-and-technolo

gies/urban/monorail.html. Accessed 15 May. 2019.

Siemens Mobility (2017). Val: The latest generation of fully Automated People Mover. Available via DIALOG. https://www.mobility.siemens.com/global/en/portfolio/rail/rolling-stock/val-systems.html. Accessed 20 Jun. 2019.

Mass Rapid Transit Authority of Thailand (2014). MRT Pink Line Project Khae Rai – Minburi Section. Available via DIALOG. https://www.mrta.co.th/th/projectelectrictrain/bangkok-and-vicinities/pinkline/. Accessed 17 May. 2018. (In Thai).

Mass Rapid Transit Authority of Thailand (2014). MRT Yellow Line Project Ladprao – Samrong Section. Available via DIALOG.https://www.mrta.co.th/th/projectElectrictrain/bangkok-and vicinities/yellowline/. Accessed 17 May. 2018. (In Thai).

Opasanon S (2013). Multiple Criteria Decision Making. Journal of Business Administration, 35(139): 4-7. (In Thai).

Opasanon S (2013). Multiple Criteria Decision Making (2). Journal of Business Administration, 36(140): 5-9. (In Thai).

Zopounudis C, and Doumpos M (2004). Multicriteria decision aid in Classification problems. Available via DIALOG. http://www.cs.put.poznan.pl/ewgmcda/pdf/OpZopounidisDoumpos.pdf. Accessed 13 Apr. 2018.

Alessio Ishizaka, and Philippe Nemery (2013). Multi – Criteria Decision Analysis Methods and Software. John Wiley and Sons, Ltd., West Sussex, PO19 8SQ.

Keeney R, and Raiffa H (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade – offs. John Willey and Sons, Inc., New York.

Edwards W, Guttentag M, and Snapper K (1975). A decision – theoretic approach to evaluation research. Sage Publication, Beverly Hills, CA.

Edwards W, and Newman J R (1982). Multi attribute evaluation. Sage Publication, Beverly Hills, CA.

Pholmanee S (1998). An Application of The Multi - Attribute Utility Theory in Prioritizing Types of The School – Lunch Program. The Master’s Degree Dissertation, Chulalongkorn University. (In Thai).

Sirikijpanichkul A, Winyoopadit S, and Jenpanitsub A (2017). A multi – actor multi – criteria transit system selection model: A case study of Bangkok feeder system, Transportation Research Procedia, 25(2017): 3736-3755.

Kengpol A, and Salakkam T (2011). Decision Support Methodology for Recycling End of Life Parts of Vehicles: A Case Study of Automobile Tyre. The Journal of KMUTNB, 21 (1): 99-107. (In Thai).

Samstad A, Sundberg L, and Larsson A (2019). Assessing Stakeholder Preferences in Urban Planning – A Multi-Attribute Utility Approach. Proceeding of the 2019, (2019): 1417-1421.

Rohan S, Shubham J, Arpan P, Kishan F, and Jay V (2020). Multi-response Optimization of Electric Discharge Machining Using Grey Relational Analysis (GRA) and Multi-attribute Utility Theory (MAUT). 2020 7th International Conference on Industrial Engineering and Applications, 2020: 65-69.

Xiao Zhao, Jianhua Yang, and Xin Shi (2018). Multi-Criteria Decision Model for Imperfect Maintenance using Multi – Attribute Utility Theory. International Journal of Performability Engineering, 14(12): 3014-3024.

Kraujaliene L (2019). Comparative Analysis of Multicriteria Decision-Making Methods Evaluating the Efficiency of Technology Transfer. Business, Management and Education, 17: 72-93.

Roszkowska E (2013). Rank Ordering Criteria Weight Methods – a Comparative Overview. Optimum Studia Ekonomiczne, 5(65): 14-33.

Jia J, Fischer G W, and Dyer J S (1998). Attribute Weighting Methods and Decision Quality in the Presence of Response Error: A Simulation Study. Journal of Behavioral Decision Making, 11(22): 85-105.

Barron F H, and Barrett B E (1996). Decision Quality using Ranked Attribute Weights. Management Science, 42(11): 1515-1523.

Sriwattananusart K, and Sureeyatanapas P (2017). Supplier Selection Using TOPSIS and ROC Methods: A Case Study of Restaurant Industry. The Journal of KMUTT, 40(30): 385-403. (In Thai).

Wang J, and Zionts S (2015). Using Ordinal Data to Estimate Cardinal Values. Journal of Multi – Criteria Decision Analysis, 22(3-4): 185-196.

Luke S, and MacDonald M (2006). Public transport mode selection: a review of international practice. The Association for European Transport Conference, 18-20 September 2006, Strasbourg, France.

Suresh J, Preeti A, Prashant K, Shaleen S, and Prateek S (2014). Identifying public preferences using multi – criteria decision making for assessing the shift of urban commuters from private to public transport: A case study of delhi. Transportation Research Part F, 24(2014): 60-70.

Zofia B, and Lidia Z (2017). Multi – criteria evaluation of public transport interchanges. Transportation Research Procedia, 24(2017): 25-32.

Wongsiri A (2017). Evaluation of Phuket Transit System Performance and Flexible by Analytic Hierarchy Process (AHP). The Master’s Degree Dissertation, Kasetsart University.

Samuel B B, Marcelo G G F, Elton M N, Jorge A C, Fernando A F, Jéssica G, and José B S O de A G (2017). Multi – criteria analysis model to evaluate transport systems: An application in Florianópolis, Brazil.Transportation Research Part A, 96(2017): 1-13.

Deok – Joo Lee (2018). A multi – criteria approach for prioritizing advanced public transport modes (APTM) considering urban types in Korea. Transportation Research Part A, 111(218): 148-161.

Rasa U, Edita Š, and Daiva Ž (2020). Multi-Criteria analysis of indicators of the public transport infrastructure. Promet – Traffic & Transportation, 32(1): 119-126.