在社会，经济和环境标准下橡胶种植园中排名的模糊多轨道决策

抽象的

橡胶价格不稳定导致泰国橡胶种植园的巨大问题。Intercroping是解决问题解决中的橡胶农民的另一种方式。在本文中，我们在社会，经济和环境标准下建立了在社会​​，经济和环境标准下的橡胶领域的决策系统，利用模糊多轨决策（FMCDM）来排名植物选择。首先，通过用规范质心的Defuzzzzezzzezzzezzzezzize修改了传统的FMCDM，并开发了模糊映射到三角模糊数（TFN）的标准质心映射。根据模糊化，植物选项的最终评级评估由总用途值确定。最后，获得了植物选择的排名。与传统方法相比，我们的修改提供了一种具有更软的计算能力的替代决策过程。除了软计算，可以调查数据可视化和分析每个因素的可能性。该决策制度在泰国Phang-Nga省实施。其产出辅助橡胶农民选择合适的植物进行栽培。 Pros and cons of each plant options and area-based approaches were easily seen by data visualizations. This decision-making system provided beneficial information which support precision developments for rubber farmer and government agencies.

1.介绍

橡胶是泰国南部栽培的主要作物之一，这是地区拥有最大的橡胶园区[1]。最近，橡胶价格波动会影响农民的生计。橡胶树种植园的间作是从橡胶作物获得更高收入的策略[2]。橡胶间作挑战21^英石Century不仅考虑了物理环境，还考虑了社会经济和环境。因此，在合适的基于面积的种植条件下的植物选择将可持续橡胶养殖[3.]。

合适的种植园条件可以通过社会，经济和环境因素的若干标准确定。MCDM是一种数学工具，具有导入定性和定量数据的能力。此外，它是解决复杂决策问题的强大方法。MCDM的应用可以在各种领域找到，如商业和管理，经济学，教育和农业4.-7.]。此前，MCDM已应用于在泰国Phitsanulok省的地理标准和经济标准下选择橡胶田间的互补田。他们比较了分析层次处理（AHP）的使用，通过相似性与理想解决方案（TOPSIS）的顺序偏好的技术，以及计算中简单的添加剂加权（SAW）[8.]。

在不观察到事件存在的情况下的不确定问题的计算是众所周知的模糊集合理论。模糊集合耦合到MCDM的应用是开发FMCDM，并已被证明在几个现实问题中取得成功[9.]。在FMCDM中，语言数据以模糊数的形式进行评估。使用排序模糊数的技术进行排序[10.-12.]。例如，使用Excel中的FVK模块正在开发计算中的新技术[13.]使用模糊数字的质心[14.]。

用质心排名是一种有趣的方法，根据FMCDM的数据收集类似于Tensor模型。如果我们使用具有每个模糊数的质心标准的Defuzzzification技术，则张量数据将接近实数的矩阵。因此，该方法是更软的计算。这项技术由陈于1997年开发[15.]在模糊环境下解决刀具钢材选择问题[16.]。语言术语的梯形模糊数量的特征在于其质心，并在简单的算术运算上排名。它与在模糊算术上计算的原始问题不同，并且由总实用程序函数排名，如下所示：让是一个模糊的套装;模糊数的效用 是由的 在哪里和会员资格函数的最低和超级职能。

实际上，通过重复模糊形状的核心，从TFN延伸了额定秤的梯形模糊数（TRFN）。例如，非常高水平的TFN（0.7,1,1）扩展到TRFN（0.7,1,1,1）。通过考虑使用TFN（0.7,1,1）= 0.9和TRFN（0.7,1,1,1）= 0.925的质心的用途，方块分别等于0.81和0.855625。我们看到最好的级别的乘法将获得减少价值。在这项研究中，确定了质心的乘法以及决策过程的计算的发展，包括调查在社会，经济和环境标准下订购跨性橡胶树种植园的决策制度。本文组织如下。在部分2开发了数学工具和TFN的规范质心的计算。为排名过程的排名过程建立了Defuzzification-Fuzzification技术。在部分3.，讨论了通过FMCDM在标准质心上通过FMCDM进行植物选择和排序处理的当前决策系统。在部分4.，我们说明了决策制度的应用，该制度向橡胶农民提供建议，最后一节提出了相对于发展和实施结果的结论和讨论。

2.数学工具和计算的开发

在本节中，我们将在规范质心上开发模糊计算。通过考虑在这项工作中使用的TFN，它被认为是一个子集 。让 是一个这样的然后让和是TFN，加法和乘法制定如下[13.]：

基于上述计算方法，两个TFN的一个操作对应于真实数字的三个操作。因此，大TFN数据产生了巨大的计算。为了降低计算的复杂性，硬计算由软计算代替，该软计算称为Defuzzzification方法[14.]。通过该技术，2 TFN的一个操作对应于质心的一个操作。

2.1。改进的Defuzzzzied和意义

如前所述，质心的乘法降低了决策水平。因此，我们将在本节中通过常规质心来修改语言术语的Defuzzzzzize。让和 那一个模糊的规范 是由的

在[中的语言术语质心使用[15.]被召回。与TFN相关的语言术语 扩展到TRFN 和Defuzzied 。显然看到了Defuzzzied是 。如果我们认为置信水平为100％= 1.0，那么95％= 0.95。我们假设质心的乘法约为0.95，属于 。所以，在整个工作中，使用已在我们的决策系统中实施。五个重要性的重要性表示如下：ni：=不重要，li：=不太重要，oi：=普通重要，i：=重要的，和vi：=非常重要。同样，五个水平的可能性如下表示：I：=不可能，WP：=可能性弱，OP：=普通可能性，P：=可能，SP：=强大的可能性。灰度级是计算的如表所示1。

添加和乘法的模糊规范很简单：

近似经过 那表中的错误2被验证

因此， 。因此，该方法提供了两个有效数字。

2.2。模糊化

在传统模糊MCDM的最终状态，我们申请（1）到最终的评级模糊分数。因此，我们需要建立一个改变范围的模糊到tfn。数字1被认为是，让 和 是连续评级规模的tfn 。

构建三角形形状从其规范中，我们认为下规范和上规范的比例。假使，假设 那我们得到了

因此 为了 。

假设我们得到了 。从表格1那 。经过 （8.）， 我们获得

所以， 。

3.材料和方法

传统的MCDM在图中2由五个步骤组成。步骤1：问题情况，第2步：分配权重，步骤3：分配评级，步骤4：聚合额定值，以及第5步：排名。

3.1。问题情况和数据收集

在选择提供的选择的广义决策中，我们假设有的话既拥有的方式和适用性指标标准。评估R.决策者由2部分组成：（1）标准的重要性和（2）每个标准中选择的可能性。这两个评估都提供了2个模糊矩阵，称为加权模糊矩阵和额定模糊矩阵。

让在表中是一组评级尺度1。为了和 那可以写入加权模糊矩阵 那在哪里是重量标准，评估专家。评级模糊矩阵 那为了和 。注意是由决策者评估的选择的评级。在这里，我们看到了是A.矩阵和是A.矩阵。

3.2。在FMCDM上的应用

最终评级在传统的FMCDM中计算如下：

然后，我们将总实用程序函数应用于模糊集 。因此，将获得选择的排名。现在，我们将在FMCDM上应用我们的方法。让是矩阵每个元素 那那是， 。同样地， 。考虑通过法律的含义（10.） 和 （5.）：

申请（4.）然后近似（5.），我们得到

最后，我们将Defuzzzzzzezzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzeed 。获得用于指示每种选择的总用途的最终评分模糊矩阵。计算程序是表示的3.。

3.3。订购最佳的Intercrop橡胶树种植园

接下来，我们将展示实施，并说明泰国Phang-Nga省的案例研究。第1步。问题情况：在订购交易所橡胶树的案例研究中，需要3个专家（ ）;所有专家都是农业学会（D1），农业经济学（D2）和农业环境（D3）的专业人士。所选择的植物包括5种选择（ ）包括Robusta Coffee（A1），Baegu（A2），Manpu（A3），Chaya（A4）和白色姜黄（A5）。共有25个标准（ ）[17.-21.]分为3个，包括社会，经济和环境观点（表3.）。第2步。数据收集及其可视化步骤2.1。专家加权标准：我们将加权标准分配给专家，每个标准的重要性水平都显示在表格中4.-6.与社会，经济和环境观点有关。通过在表中申请结果1，上述数据表示可视化，如表所示7.。步骤2.2。橡胶农民评级鳞片：我们分配了对农民所有标准下每个工厂的评级秤评估，结果显示在表格中8.-10.。表中的可视化11.显示在每个标准下裁剪的可能性。第3步。最终评分：表中的最终排放得分12.通过使用（12.）第四步。排名：最后，将模糊被视为表中每株植物的除霜得分的平均值12.通过模糊规则（4）。通过指示每种植物的总效用功能来获得排名。该步骤的结果如表所示13.。

在一个案例研究中，表格7.那11.那12.， 和13.提出了用于分析和提供建议的有用信息。表中专家的可视化7.表明，与其他因素相比，发现环境因素不太重要，如着色强度所示。它根据事实令人满意的是，攀岩省可以被视为农业用地。橡胶农民的缺点在表中展示11.。据说，橡胶农民的兴趣涉及和缺乏对所有植物的农业经济学信任，除了罗布斯塔咖啡。然而，就社会农业而言，发现罗布斯塔咖啡的农业实践和管理是有问题的。根据植物选择和表中所代表的标准的关系12.（行视图），在经济观点方面的有趣结果在罗斯塔咖啡和丘娅发现，其他植物被发现在社会农业观点中有趣。在列视图中，社会，经济和环境标准方面的最佳工厂选择是Baegu。最后，该表提供了橡胶农民的合适植物选项排名的结果。

4。结论

研究了橡胶场中的橡胶场中的兼容选择的决策系统，特别是该地区的橡胶船只。根据制度承认专家的一般信息，所有这些都居住在当地。在分析中，专家根据社会，经济和环境观点验证了基于地区的标准，并评估了每个标准的重要性水平。接下来，橡胶农民基于兴趣的植物上市，并评估每个植物在每个标准中的可能性。据报道，该系统的结果适合个人;输入数据以五种模糊额定尺度的形式表示的模糊，并通过模糊常规排出。我们的数学对象从模糊空间转变为真实空间。此外，可以通过着色废除值来可视化加权标准（重要性）和等级替代工厂（可能性）的数据。最后，我们使用了模糊化技术并应用了总实用功能。植物的排名决定支持农民的决策。 Hence, the complexity of computation was reduced by the defuzzification-fuzzification technique.

通过执行我们决策系统的结果解决，解决了在泰国攀钟省攀钟省，攀钟府的社会，经济，环境标准下的最佳跨性橡胶树种植园，我们得到了如下的排名：Baegu，Manpu，Robusta咖啡，白色姜黄和Chaya分别。决策者（橡胶农民）同意基于众议院的普及和曼普的普及结果。然而，在商业广告方面，巴伊乌与Manpu相比具有更多优势。Chaya被视为当地农民的新工厂。有些农民可能会发现这种植物有趣，但农场管理和营销缺乏知识导致少年被视为最糟糕的选择。总的来说，橡胶农民不仅可以从决策制度中受益，而且还受益于政府机构和地方当局。来自橡胶农民的足够基于面积的数据可以提供支持进一步发展的信息，并且发展计划可以从实际上导致可持续的橡胶间作。通过考虑一些限制，应该承认所产生的决策制度可以为地方问题提供建议和决议，排名与个体橡胶农民兼容;它无法推广到所有本地或全球橡胶农民。为了进一步研究，基于各种平台开发决策软件将更有益，以便未来的决策系统可以适应与各个分辨率发生的其他问题，例如，各个学生的适当教育计划。

数据可用性

用于支持本研究结果的数据可根据要求可从相应的作者获得。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

我们想特别感谢3个专家：（1）农业协会（Choosak Vanichwatanakul先生），（2）农业经济（Worapat Saisin先生），以及（3）农业环境（Amornsak Matchawet先生）以及决策者（Nantaboot家族）。作者感谢泰国研究基金/普吉岛Rajabhat大学的基本研究授权，07/2562。

参考

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