模糊多准则决策在复杂工程问题中的应用

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多准则决策作为决策领域的一个重要研究课题，在实际决策中有着广泛的应用。它是处理复杂工程问题的建模和方法论工具。在MCDM问题中，决策者需要解决许多信息不完全和不确定的问题。MCDM致力于构建和解决涉及多个标准的决策和规划问题，以支持决策者。一般情况下，这类问题不存在唯一的最优解，决策者通常根据其工具来区分解决方案，而模糊集理论在这类问题中发挥了重要作用。

模糊集理论被认为是问题建模和求解的一项重要技术。模糊集是Zadeh在1965年引入的，作为集合的经典概念的扩展[1］．几乎所有早期对模糊集理论的兴趣都与表示人类认知过程中的不确定性有关，现在模糊集理论已经扩展到工程、商业、医疗和相关健康科学以及自然科学中的问题[2，3.］．

指标已被广泛用于世界和更多的理论提出了解决指标问题,如论文r .廖和h .郑等人介绍了一个基于模糊理论和证据推理的集成模型的决策方法,电力变压器的状态评估(4］．实验结果表明，该集成模型能够准确地评估电力变压器的运行状况。因此，这种集成的方法可以看作是电子设备监测的一个根本性的创新。MCDM的另一个成功应用是人脸识别。Ramalingam描述了MCDM在三维人脸识别系统中的多模态特征融合中的应用[5］．提出了三维人脸识别系统中多模态特征融合的模糊区间值TOPSIS (IVFT)方法，显著提高了识别精度。

本特刊收录了MCDM涉及的8篇论文，与上面总结的主要特点非常吻合。他们的调查被应用到不同的学科(电气工程、计算机科学、经济学、交通和宝石鉴定)，以帮助决策者做出最优的选择。

首先，N. a . Sedova等人的论文提出了一种神经模糊方法来解决交通繁忙区域的船舶碰撞预防问题。采用无格聚类方法生成192个神经模糊船舶防撞系统仿真模型，以及288个神经模糊船舶防撞系统仿真模型，利用操纵板形成学习样本元素。其中，网络是通过子聚类方法生成的。仿真研究表明，混合优化方法具有最佳的性能。通过对最有效的神经模糊船舶避碰系统的测试，证明了神经模糊船舶避碰系统能够准确地确定船舶操作人员改变航向避免船舶碰撞的值。

下一篇由B. Erdebilli等人撰写的题为“Using intuition Fuzzy TOPSIS in Site Selection of Wind Power Plants in Turkey”的论文讨论了如何选择一个合适的地点来建设一个风电场。他们采用TOPSIS方法结合直觉模糊数，反映决策者的判断，处理决策过程中的复杂性，从而得到更准确的结果。将风势、位置、成本和社会效益定义为准则的维度，并在这些维度下收集10个选择的准则。在风电场建设过程中，确定了准则重要性的权重，并进行了选择。根据计算数据，确定了风电场最适宜的选址。

A. Guleria和R. K. Bajaj在题为“勾股定理”( ， ）-多准则决策问题的范数信息测度 ， ）-给出了毕达哥拉斯模糊集的范数信息测度及其有效性的证明，并讨论了其极大值和所考虑参数的单调性。此外，本文还提出了一种解决MCDM问题的算法，并利用权重部分已知或完全未知的两种不同类型的数值例子实现了该算法。最后，对今后的工作进行了总结。

H. Hui等人的“基于模糊聚类和RBF神经网络的风力发电超短期预测”研究表明，模糊聚类和RBF神经网络预测风力发电的精度较高。风电场的输出功率受到风速、风向、机组尾流效应等因素的影响。每个单元的产量对其他单元有一定的影响。根据风力发电机组出力及各因素之间的不确定关系，将模糊聚类和RBF神经网络相结合，建立两步预测模型。考虑了风力机在不同空间位置对风电场功率的不同贡献以及风力功率时间序列的相关性。对比ARIMA预测模型和单RBF模型，验证了两步预测方法能有效提高超短期功率预测的精度。

a . Janjic在《利用多准则模糊影响图进行配电网风险评估》一文中提出了一种基于影响图和模糊概率的配电网资产多准则风险评估新方法。影响图已用于确定所有与风险及其相互依赖性有关的因素。模糊概率用三角形模糊数表示，并对所引出的概率的可行性加以约束。这种方法可以在不确定的环境中进行决策，并对每个特定的分配资产或资产组件进行影响评估。通过配电变电站断路器维修策略选择的实例分析，验证了该方法的有效性。

M. S. D. Putra等人在题为“确定宝石质量的模糊层次分析法”的论文中使用了模糊层次分析法(F-AHP)来选择和评估待交易宝石的质量。众所周知，宝石鉴定不仅需要相关的专业知识，还需要丰富的经验。通过使用F-AHP方法，决策者可以基于可用的准则和方案做出更有效、更灵活、更现实的决策。

A. Basu和S. Ghosh在《在云类型和服务提供商选择中实施模糊TOPSIS》一文中采用多准则决策方法，从现有排名前四的公司中找出最优的服务提供商，并根据需求选择部署模式。云计算作为IT行业的前沿技术之一，已被广泛应用于各个行业。然而，消费者往往很难根据自己的需求从众多的云提供商中选择最合适的一个。本文分析了选择合适的服务提供商的不同标准，以及使用MCDM概念的部署模型。采用与理想解相似的排序偏好(TOPSIS)方法进行评价。MCDM方法帮助决策者将客观测量与基于集体观点而非个人观点的价值判断相结合。根据与模糊正理想解的最短距离和与模糊负理想解的最短距离，推导出最佳方案。

t·o·法赫德的研究和a . a .阿里题为“VANETs多目标优化的路由协议”采用优化的集成多播、多准则,自适应路由寿命作为VANETs路由协议,即只有一个邻居车辆的最佳子集选择中继路由请求(RREQ)消息基于距离,方向,速度和未来的方向信息在一个联合的发送-接收方式。采用模糊控制器来评估航线的成本和寿命。在此基础上，采用人工蜂群(ABC)算法对所有模糊系统进行并行优化，得到路由发现过程中可选择邻居作为中继节点的链路代价值最高的最优秩。仿真结果表明，在不同车辆密度情况下，所提出的路由方案在城市和公路场景下都能显著提高网络性能。

的利益冲突

编辑们声明他们对于特刊的出版没有利益冲突。

致谢

特邀编辑团队感谢所有作者选择本期特刊作为传播学术成果的平台。编者也感谢匿名审稿人对特刊投稿的认真阅读，提出了许多有见地的意见和建议。

Hanbo郑
张依依
Junhui赵
Jiefeng刘
气曾

参考文献

1. L. A. Zadeh，《模糊逻辑——个人视角》模糊集与系统， 2015, vol. 281, pp. 4-20。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
2. S. Kusumadewi和I. Guswaludin，《模糊多准则决策》，媒体Informatika，第3卷，第2期。1，页25-38,2005。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. c . Kahraman Ed。模糊多准则决策，第16卷施普林格优化及其应用，施普林格，纽约，2008。视图:出版商的网站|MathSciNet
4. 廖瑞华，“基于模糊推理和证据推理的电力变压器状态评估综合决策模型”，IEEE电力传输汇刊第26卷第2期2, pp. 1111-1118, 2011。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. S. Ramalingam，“基于模糊区间值多准则的多模态3D人脸识别特征排序决策”，模糊集与系统， 2018, vol. 337, pp. 25-51。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet

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