Application du processus hiérarchique analytique flou pythagoricien pour évaluer les critères de comportement des conducteurs associés à la sécurité routière

L'examen des problèmes de sécurité routière a longtemps constitué un défi redoutable en raison de la pratique complexe et imprévisible du comportement humain. Pour répondre à cette complexité, les experts du domaine ont recouru à des termes linguistiques pour l'évaluation, tirant parti des avancées récentes dans les ensembles flous ordinaires. Une approche prometteuse dans la prise de décision multi-critères (MCDM) est l'utilisation des ensembles flous pythagoriciens (PFS), qui offrent une représentation plus flexible des tâches d'appartenance. Cette étude propose une approche innovante, le processus hiérarchique analytique flou pythagoricien (PF-AHP), pour mesurer et classer les critères de comportement des conducteurs essentiels dans un modèle hiérarchique adapté à différents groupes de conducteurs dans la ville de Budapest. Notre méthode classe efficacement les critères et sous-critères du modèle en fonction de leurs scores pondérés. Par conséquent, nous déterminons que les critères 'erreurs' et 'lapsus' sont les facteurs les plus décisifs sur la base des poids agrégés par rapport à toutes les autres considérations. En revanche, le critère 'désobéissance aux limites de vitesse' se révèle être le moins critique, suivi de 'désobéissance aux règles de dépassement' comme le deuxième moins critique. Notre recherche met en évidence que l'approche proposée produit des résultats robustes et utiles, s'adaptant bien à l'ambiguïté inhérente aux processus décisionnels. La résilience de nos résultats est en outre confirmée par une analyse de sensibilité une-à-une.