DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-24344-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41501107
تاريخ النشر: 2026-01-08
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تؤثر صناعة السيارات بشكل كبير على النمو الاقتصادي العالمي والتقدم التكنولوجي، مما يستلزم وجود أطر فعالة لصنع القرار للتنقل بين الخيارات المعقدة في التصميم والإنتاج والاستدامة. يقدم هذا المقال نظام تحليل القرار الذي يستخدم المجموعات الضبابية الكروية (SFSs) لمعالجة عدم اليقين في الأحكام البشرية. يقوم المؤلفون بتطوير نماذج رياضية جديدة، بما في ذلك متوسط Aczel Alsina Hamy الضبابي الكروي (SFAHM) ومشغل متوسط Hamy الضبابي الكروي الموزون (SFAWHM)، جنبًا إلى جنب مع تعديلات على نماذج متوسط Hamy المزدوج (DHM)، مما يؤدي إلى مشغل DHM الضبابي الكروي Aczel Alsina (SFADHM) ومشغل DHM الضبابي الكروي Aczel Alsina الموزون (SFAWDHM). تهدف هذه الابتكارات إلى تعزيز مرونة وموثوقية عمليات صنع القرار في قطاع السيارات.
تستكشف الدراسة أيضًا منهجيات اتخاذ القرار الجماعي متعدد المعايير (MAGDM)، موضحة فعاليتها من خلال مثال عددي ذي صلة بصناعة السيارات. تظهر النماذج المقترحة مزايا على الأساليب الحالية من خلال استيعاب الأرقام الضبابية الكروية (SFNs) والنظر في العلاقات المتبادلة بين عدة مدخلات. بالإضافة إلى ذلك، تسلط الأبحاث الضوء على قابلية تطبيق هذه المنهجيات في سيناريوهات العالم الحقيقي المختلفة، مثل اختيار الموردين وإدارة الرعاية الصحية، مما يبرز قدرتها على معالجة تحديات صنع القرار المعقدة بفعالية.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطوير وتطبيق مشغلات التجميع المتقدمة ضمن أطر ضبابية متنوعة، مع التركيز بشكل خاص على المجموعات الضبابية الكروية (SFS) وعمليات Aczél-Alsina. يبرزون قيود المجموعات الضبابية التقليدية والحدسية في إدارة مستويات أعلى من عدم اليقين ويقترحون المجموعات الضبابية الكروية كبديل أكثر مرونة. تتضمن SFS ثلاث درجات من العضوية—إيجابية وسلبية وغموض—مع ضمان أن مجموع قيمها المربعة لا يتجاوز واحدًا، مما يوفر تمثيلًا شاملاً لعدم اليقين. يتم تحفيز دمج مشغلات التجميع Aczél-Alsina في هذا الإطار من خلال قدرتها على نمذجة درجات مختلفة من التنازل بين المعايير، مما يعزز عمليات صنع القرار في بيئات معقدة مثل إدارة سلسلة التوريد وصنع القرار متعدد المعايير.
يحدد المؤلفون عدة مساهمات رئيسية لعملهم، بما في ذلك تقديم نماذج تجميع جديدة، مثل متوسط Aczél-Alsina Hammy الضبابي الكروي (SFAAHM) ومشغل متوسط Hammy الموزون (SFAAWHM). تم تصميم هذه المشغلات لتجميع آراء الخبراء مع الحفاظ على تفاصيل المعلومات الضبابية الكروية. بالإضافة إلى ذلك، يقدمون خوارزمية قرار مصممة لمشاكل اتخاذ القرار الجماعي متعدد المعايير (MAGDM)، مدعومة بأمثلة عددية من صناعة السيارات لإظهار قابلية التطبيق العملية وفعالية المنهجيات المقترحة. تشير النتائج إلى أن النماذج المقترحة تحسن بشكل كبير من دقة وموثوقية صنع القرار تحت عدم اليقين، مما يوفر ميزة تنافسية في السياقات الصناعية الديناميكية.
القيود
تسلط فقرة القيود الضوء على عدة عيوب مرتبطة بالمنهجيات المقترحة من قبل Aczel وAlsina وHamy لمشغلات المتوسط ونماذج صنع القرار. أولاً، تتزايد التعقيدات الحسابية لهذه النماذج مع زيادة عدد المعايير والبدائل، مما يجعل مشاكل القرار على نطاق واسع تستغرق وقتًا طويلاً. ثانيًا، تتطلب المنهجيات إدخال بيانات واسعة من الخبراء، بما في ذلك معلومات العضوية والتغيب والتردد التفصيلية، مما قد يؤدي إلى إرهاق المستجيبين وعدم اتساق البيانات المجمعة.
علاوة على ذلك، فإن غياب المعايير في تطبيق هذه المنهجيات عبر مجالات مختلفة يشكل تحديات بالنسبة لقابلية مقارنة النتائج وإعادة إنتاجها. على الرغم من أسسها النظرية القوية، تواجه هذه الطرق عقبات كبيرة تتعلق بالكفاءة الحسابية، وقابلية التفسير العملية، وتبنيها الأوسع في سيناريوهات العالم الحقيقي.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-24344-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41501107
Publication Date: 2026-01-08
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
The automobile industry significantly impacts global economic growth and technological advancement, necessitating effective decision-making frameworks to navigate complex choices in design, production, and sustainability. This article introduces a decision analysis system utilizing spherical fuzzy sets (SFSs) to address uncertainty in human judgments. The authors develop new mathematical models, including spherical fuzzy Aczel Alsina Hamy mean (SFAHM) and spherical fuzzy Aczel Alsina weighted Hamy mean (SFAWHM) operators, alongside modifications to Dual Hamy mean (DHM) models, resulting in spherical fuzzy Aczel Alsina DHM (SFADHM) and spherical fuzzy Aczel Alsina weighted DHM (SFAWDHM) operators. These innovations aim to enhance the flexibility and reliability of decision-making processes in the automobile sector.
The study further explores multi-attribute group decision-making (MAGDM) methodologies, demonstrating their effectiveness through a numerical example relevant to the automobile industry. The proposed models exhibit advantages over existing approaches by accommodating spherical fuzzy numbers (SFNs) and considering interrelationships among multiple input arguments. Additionally, the research highlights the applicability of these methodologies in various real-world scenarios, such as supplier selection and healthcare management, thereby underscoring their potential to address complex decision-making challenges effectively.
Discussion
In this section, the authors discuss the development and application of advanced aggregation operators within various fuzzy frameworks, particularly focusing on spherical fuzzy sets (SFS) and Aczél-Alsina operations. They highlight the limitations of traditional fuzzy and intuitionistic fuzzy sets in managing higher levels of uncertainty and propose spherical fuzzy sets as a more flexible alternative. SFS incorporates three degrees of membership—positive, negative, and indeterminacy—while ensuring that the sum of their squared values does not exceed one, thus providing a comprehensive representation of uncertainty. The integration of Aczél-Alsina aggregation operators into this framework is motivated by their ability to effectively model varying degrees of compromise among criteria, enhancing decision-making processes in complex environments such as supply chain management and multi-criteria decision-making.
The authors outline several key contributions of their work, including the introduction of new aggregation models, such as the spherical fuzzy Aczél-Alsina Hammy mean (SFAAHM) and weighted Hammy mean (SFAAWHM) operators. These operators are designed to aggregate expert opinions while preserving the nuances of spherical fuzzy information. Additionally, they present a decision algorithm tailored for multi-attribute group decision-making (MAGDM) problems, supported by numerical examples from the automotive industry to demonstrate the practical applicability and effectiveness of their proposed methodologies. The findings indicate that the proposed models significantly improve the accuracy and reliability of decision-making under uncertainty, thereby offering a competitive advantage in dynamic industrial contexts.
Limitations
The section on limitations highlights several drawbacks associated with the methodologies proposed by Aczel, Alsina, and Hamy for mean operators and decision-making models. Firstly, the computational complexity of these models escalates with an increasing number of attributes and alternatives, rendering large-scale decision problems time-consuming. Secondly, the methodologies require extensive data input from experts, including detailed membership, non-membership, and hesitancy information, which can lead to respondent fatigue and inconsistencies in the data collected.
Moreover, the absence of standardization in the application of these methodologies across various domains poses challenges for the comparability and reproducibility of results. Despite their robust theoretical underpinnings, these methods encounter significant obstacles related to computational efficiency, practical interpretability, and their broader adoption in real-world scenarios.