DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-025-01813-z
تاريخ النشر: 2025-04-22
المؤلف: Fengyu Guo وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير الملوثات الجوية، وخاصة PM 2.5، على الصحة التنفسية والقلبية الوعائية، وتقييم فعالية أجهزة تنقية الهواء في التخفيف من هذه الملوثات. تستخدم الدراسة مشغل المتوسط الهيروني (HM) ضمن إطار دائري ضبابي حدسي (C-IF) لتعزيز عمليات اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM). يُعتبر نظرية C-IF متفوقة على مجموعات الضبابية الحدسية التقليدية (IFS) في معالجة التحديات البيئية الدائرية. تشمل المساهمات الرئيسية تطوير خوارزمية لمشاكل MCDM باستخدام مشغل C-IFHM المقترح، بالإضافة إلى مثال عددي يوضح عملية التطبيق والفعالية.
تسلط النتائج الضوء على أن كفاءة أجهزة تنقية الهواء في تقليل مستويات PM 2.5 تتأثر بتداول الهواء المنقى داخل المنطقة المعالجة. توضح الورقة عدة خصائص لمشغل C-IFHM المقترح، مثل الاستقلالية، والتزايد، والحدود، والتي تعتبر أساسية لاتخاذ القرار في البيئات التي تتميز بالعلاقات الدائرية. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف مشغلات التجميع المتقدمة ودمج الذكاء الاصطناعي لتعزيز تقنيات تنقية الهواء وتطبيقاتها في تصميم المباني وصيانتها.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على الدور الحاسم لاتخاذ القرار (DM) في الحياة اليومية، وخاصة في اختيار البدائل المثلى من بين عدة معايير لتحقيق أهداف محددة. يتم تسليط الضوء على اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) كنهج منهجي يساعد صانعي القرار في تقييم الخيارات من خلال تخصيص أوزان لمعايير مختلفة وترتيب البدائل وفقًا لذلك. توفر تقنيات MCDM التقليدية، مثل TOPSIS وVIKOR وSAW، تصنيفات بشكل أساسي ولكن تفتقر إلى القدرة على التعامل مع الغموض وعدم الدقة المتأصلة في المصطلحات اللغوية، مما يتطلب قيم عددية.
لمعالجة هذه القيود، تناقش الورقة تطور نظرية مجموعة الضبابية، بدءًا من مجموعات زاده الضبابية (FS) والتقدم إلى مجموعات الضبابية ذات القيم الفترية (IVFS) ومجموعات الضبابية الحدسية (IFS)، التي تقدم تمثيلًا أكثر دقة لعدم اليقين. يقدم إدخال مجموعات الضبابية الحدسية الدائرية (C-IFS) تحسينًا إضافيًا لهذا الإطار، مما يسمح بتصوير أكثر دقة للظواهر الدائرية في سياقات MCDM. توضح الورقة أيضًا تطبيقات متنوعة لـ C-IFS في سيناريوهات اتخاذ القرار، بما في ذلك تقييم الموردين والتحديات المتعلقة بالوباء. بالإضافة إلى ذلك، تناقش أهمية مشغلات التجميع (AO) في MCDM، موضحةً مختلف الأساليب التي تعزز عملية اتخاذ القرار من خلال دمج مدخلات متعددة في مخرج واحد.
طرق
في هذا القسم، يستكشف المؤلفون نهج اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) بالتزامن مع مشغل C-IFHM، موضحين تطبيقاته العملية من خلال دراسة حالة من العالم الحقيقي. يركز البحث على المواد الضوئية الحفازة، وخاصة ثاني أكسيد التيتانيوم (TiO₂)، التي تُستخدم لتنقية الهواء من خلال بدء تفاعلات كيميائية عند التعرض للأشعة فوق البنفسجية أو الضوء المرئي. تُنتج هذه العملية أنواع الأكسجين التفاعلية (ROS) مثل الجذور الهيدروكسيلية (-OH) وأيونات السوبر أكسيد (O₂⁻)، التي تؤكسد وتفكك مجموعة متنوعة من ملوثات الهواء بشكل فعال.
يبرز المؤلفون مزايا التحفيز الضوئي، بما في ذلك بساطته، وقابليته للتكيف، وفعاليته في تحلل مجموعة واسعة من الملوثات. ومع ذلك، يشيرون إلى أن كفاءة الأنظمة الضوئية الحفازة تتأثر بعدة عوامل، بما في ذلك الظروف البيئية (درجة الحرارة، الرطوبة، تركيزات الملوثات)، نوع الضوء المستخدم (UV-A أو UV-C)، ونوع المحفز الضوئي المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، بينما يُعترف على نطاق واسع بفعالية TiO₂، فإنه يُصنف أيضًا كعامل مسرطن من قبل الوكالة الدولية لبحوث السرطان، مما يثير القلق بشأن استخدامه على المدى الطويل في تقنيات تنقية الهواء.
مناقشة
في هذه الورقة، يتم تقديم هيكل هجين جديد من المتوسط الهيروني الضبابي الحدسي الدائري (C-IFHM) لمعالجة مشاكل اتخاذ القرار (DM) التي تتميز بخصائص دائرية. تؤكد الدراسة على قيود مجموعات الضبابية الحدسية القياسية (IFS) في البيئات الدائرية وتقترح مجموعة متنوعة من مشغلات التجميع، بما في ذلك المتوسط الهيروني الضبابي الحدسي الدائري الموزون (C-IFWHM) والمتوسط الهيروني الضبابي الحدسي الهندسي الدائري (C-IFGHM). الهدف الرئيسي هو تعزيز عمليات اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM) من خلال استخدام C-IFS، التي تلتقط بشكل فعال عدم اليقين والتردد في تقييمات الخبراء، خاصة في سياقات مثل تقييم جودة الهواء واختيار أجهزة تنقية الهواء.
تبرر الورقة استخدام مجموعات الضبابية، وخاصة IFS، لقدرتها على نمذجة سيناريوهات اتخاذ القرار المعقدة حيث قد تكون البيانات غير متسقة أو غير مؤكدة. يسمح هذا الإطار بتقييم أكثر دقة للبدائل، وهو أمر حاسم في مجالات مثل العلوم البيئية والهندسة. يوضح قسم المنهجية خوارزمية لتطبيق المشغلات المقترحة على مشاكل MCDM من العالم الحقيقي، موضحةً من خلال دراسة حالة حول أجهزة تنقية الهواء، التي تسلط الضوء على تأثير الملوثات الجوية على مؤشرات جودة الهواء (AQI). تظهر النتائج عملية وفعالية النهج المقترح، مدعومة بأمثلة عددية وتحليلات مقارنة مع الأساليب الحالية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-025-01813-z
Publication Date: 2025-04-22
Author(s): Fengyu Guo et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This research paper investigates the impact of airborne pollutants, particularly PM 2.5, on respiratory and cardiovascular health, and evaluates the effectiveness of air purifiers in mitigating these pollutants. The study employs the Heronian mean (HM) operator within a circular intuitionistic fuzzy (C-IF) framework to enhance multicriteria decision-making (MCDM) processes. The C-IF theory is posited as superior to traditional intuitionistic fuzzy sets (IFS) for addressing circular environmental challenges. Key contributions include the development of an algorithm for MCDM problems using the proposed C-IFHM operator, along with a numerical example that demonstrates the practicality and effectiveness of the approach.
The findings highlight that the efficiency of air purifiers in reducing PM 2.5 levels is influenced by the circulation of purified air within the treated area. The paper outlines several properties of the proposed C-IFHM operator, such as idempotency, monotonicity, and boundedness, which are essential for decision-making in environments characterized by circular relationships. Future research directions include exploring advanced aggregation operators and integrating artificial intelligence to enhance air purification technologies and their applications in building design and maintenance.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the critical role of decision-making (DM) in everyday life, particularly in selecting optimal alternatives from multiple criteria to achieve specific goals. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) is highlighted as a systematic approach that aids decision-makers in evaluating options by assigning weights to various criteria and ranking alternatives accordingly. Traditional MCDM techniques, such as TOPSIS, VIKOR, and SAW, primarily provide rankings but lack the ability to handle ambiguity and imprecision inherent in linguistic terms, necessitating numerical values.
To address these limitations, the paper discusses the evolution of fuzzy set theory, beginning with Zadeh’s fuzzy sets (FS) and advancing to interval-valued fuzzy sets (IVFS) and intuitionistic fuzzy sets (IFS), which offer a more nuanced representation of uncertainty. The introduction of circular intuitionistic fuzzy sets (C-IFS) further refines this framework, allowing for a more accurate depiction of circular phenomena in MCDM contexts. The paper also outlines various applications of C-IFS in decision-making scenarios, including supplier evaluation and pandemic-related challenges. Additionally, it discusses the significance of aggregation operators (AO) in MCDM, detailing various approaches that enhance the decision-making process by synthesizing multiple inputs into a single output.
Methods
In this section, the authors explore the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) approach in conjunction with the C-IFHM operator, demonstrating its practical applications through a real-world case study. The focus is on photocatalytic materials, particularly titanium dioxide (TiO₂), which are utilized for air purification by initiating chemical reactions upon exposure to UV or visible light. This process generates reactive oxygen species (ROS) such as hydroxyl radicals (-OH) and superoxide ions (O₂⁻), which effectively oxidize and decompose a variety of air pollutants.
The authors highlight the advantages of photocatalysis, including its simplicity, adaptability, and effectiveness in degrading a wide range of pollutants. However, they note that the efficiency of photocatalytic systems is influenced by several factors, including environmental conditions (temperature, humidity, pollutant concentrations), the type of light used (UV-A or UV-C), and the specific photocatalyst employed. Additionally, while TiO₂ is widely recognized for its efficacy, it is also classified as a carcinogen by the International Agency for Research on Cancer, raising concerns about its long-term use in air purification technologies.
Discussion
In this paper, a novel hybrid structure of circular intuitionistic fuzzy Heronian mean (C-IFHM) is introduced to address decision-making (DM) problems characterized by circular features. The study emphasizes the limitations of standard intuitionistic fuzzy sets (IFS) in circular environments and proposes various aggregation operators, including circular intuitionistic fuzzy weighted Heronian mean (C-IFWHM) and circular intuitionistic fuzzy geometric Heronian mean (C-IFGHM). The primary objective is to enhance multi-criteria decision-making (MCDM) processes by utilizing C-IFS, which effectively captures uncertainty and hesitancy in expert evaluations, particularly in contexts such as air quality assessment and air purifier selection.
The paper justifies the use of fuzzy sets, particularly IFS, for their ability to model complex decision-making scenarios where data may be inconsistent or uncertain. This framework allows for a more nuanced evaluation of alternatives, which is crucial in fields like environmental science and engineering. The methodology section outlines an algorithm for applying the proposed operators to real-world MCDM problems, illustrated through a case study on air purifiers, which highlights the impact of airborne pollutants on air quality indices (AQI). The findings demonstrate the practicality and effectiveness of the proposed approach, supported by numerical examples and comparative analyses with existing methods.