基于Fermatean模糊分数函数和距离尺度的小组决策框架,用于家庭废物回收工厂的位置选择

科学领域:

• 环境科学与工程环境科学与工程
• 运营研究 运营研究
• 决策科学 决策科学 决策科学

背景情况:

• 城市化和废物产生的增加对家庭废物 (HW) 处置和回收提出了重大挑战.
• 为高温回收工厂选择最佳位置需要考虑多个可持续性维度.
• 现有的决策模型可能无法充分处理选址标准中固有的不确定性.

研究的目的:

• 开发一种新的决策模型,用于评估和优先考虑家庭废物回收工厂的位置.
• 引入改进的数学工具来处理决策分析中不确定的信息.
• 提出一个混合框架,整合多种决策技术,以确保可靠的选址选择.

主要方法:

• 开发了一种改进的分数函数,用于比较费尔马特模糊数 (FFN).
• 引入Fermatean模糊集 (FFS) 的新距离测量方法,以评估歧视.
• 将MEREC,SWARA和MARCOS方法与费尔马特模糊信息的整合,称为FF-MEREC-SWARA-MARCOS框架.
• 使用FF-距离测量来确定专家权重,并将MEREC-SWARA组合用于标准权重.

主要成果:

• 拟议的得分函数和距离测量方法证明了其有效性和优势相对于现有方法.
• 在FF-MEREC-SWARA-MARCOS框架中,成功评估和优先考虑了家庭废物回收工厂的位置.
• 通过比较研究和敏感性分析的验证证实了该框架的可行性和稳定性.

结论:

• 开发的混合决策分析方法对家庭废物回收工厂位置选择过程产生了重大影响.
• 在FF-MEREC-SWARA-MARCOS框架提供了一个可行的解决方案,复杂的选址问题与不确定的数据.
• 这项研究为决策者和规划者提供了一个有价值的工具,用于开发可持续的废物管理基础设施.