DOI: https://doi.org/10.15388/26-infor628
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Priyanka Majumder وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على إطار هجين مقترح يدمج عملية التحليل الهرمي (AHP) مع المجموعات النيوتروسوفية ذات القيمة الواحدة (SVNS) وتقنية ترتيب التفضيل من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) لصنع القرار متعدد المعايير (MCDM). يهدف هذا الإطار إلى تعزيز اتخاذ القرار في ظل عدم اليقين من خلال معالجة الغموض والمعلومات الجزئية بشكل فعال. تسلط الدراسة الضوء على أهمية AHP في تحديد أوزان معايير التقييم، بينما يتم استخدام Neutrosophic-TOPSIS لترتيب البدائل، خاصة في سياق تقييم أداء محطة الطاقة الكهرومائية (HPP) المتأثرة بالتحضر، وتغير المناخ، وأعطال الآلات.
تشير النتائج إلى أن كفاءة المولد تظهر كأهم معلمة في تقييم أداء HPP. تدعم نتائج النموذج المقترح الأبحاث الحالية، مما يبرز صلاحيتها وإمكانية تطبيقها في سيناريوهات اتخاذ القرار المعقدة. يملأ هذا النهج المبتكر فجوة في الأدبيات من خلال دمج AHP مع Neutrosophic-TOPSIS، والتي لم يتم استكشافها سابقًا.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية المجال الحاسم لصنع القرار متعدد المعايير (MCDM)، والذي يتم تصنيفه إلى مشاكل مستمرة ومشاكل منفصلة. تُستخدم تقنيات صنع القرار متعددة الخصائص (MADM) عادةً للمسائل المنفصلة، بينما تُخصص صنع القرار متعدد الأهداف (MODM) للتحديات المستمرة. لقد عززت التطورات الأخيرة في نظريات المجموعات الضبابية وعوامل التجميع من التعامل مع عدم اليقين وذاتية الخبراء في عمليات اتخاذ القرار. من الجدير بالذكر أن الورقة تسلط الضوء على استخدام عوامل التجميع الضبابية المعقدة اللغوية ذات الثنائي 2 لتسهيل اتخاذ القرار الجماعي متعدد الخصائص (MAGDM)، مما يظهر دقة ومرونة محسّنة في سياقات اتخاذ القرار المعقدة من خلال التحليل المقارن.
علاوة على ذلك، توضح المقدمة دمج مجموعات Q-rung orthopair الضبابية (Q-ROFSs) في تحليل أنماط الفشل وتأثيراتها (FMEA) لتعزيز تقييم المخاطر، خاصة في معالجة عوامل خطر COVID-19. يتضمن نموذج Q-ROFSsFMEA المقترح وزن الخبراء الديناميكي وعوامل التجميع لتحقيق توافق الخبراء، مما يعرض نتائج تصنيف مستقرة. تناقش الورقة أيضًا تطوير إجراءات تجميع جديدة تحت معلومات الضبابية الثلاثية الكسرية (FOF)، مع التركيز على تقليل الذاتية في سيناريوهات اتخاذ القرار. تختتم المقدمة بتحديد فجوة منهجية في دمج عملية التحليل الهرمي (AHP) مع Neutrosophic-TOPSIS، مما يؤدي إلى اقتراح إطار هجين جديد لـ MCDM يستفيد من نقاط القوة في كلا المنهجين لتحسين اتخاذ القرار في ظل عدم اليقين والغموض.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطوير والتحقق من صحة إطار اتخاذ القرار الهجين الجديد، AHP-SVNS-TOPSIS، الذي يهدف إلى تقييم كفاءة أداء محطات الطاقة الكهرومائية (HPPs) تحت تأثيرات التحضر، وتغير المناخ، وأعطال الآلات. يدمج الإطار عملية التحليل الهرمي (AHP) مع المجموعات النيوتروسوفية ذات القيمة الواحدة (SVNS) وتقنية ترتيب التفضيل من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS). تشير النتائج إلى أن التحضر يؤثر بشكل كبير على أداء HPP، حيث تم تحديد كفاءة المولد كأهم عامل بين البدائل التي تم تقييمها، مما يبرز ضرورة الصيانة والتحديث لمكونات الكهرباء والميكانيكا.
تتم التحقق من النتائج من خلال المقارنات مع الطرق الحالية، مما يظهر قوة النموذج المقترح. تؤكد تحليل الحساسية أيضًا أن كفاءة المولد تظل المقياس الأكثر أهمية وحساسية عبر سيناريوهات الوزن المختلفة. بينما يظهر الإطار وعدًا في تسهيل اتخاذ القرار المستنير في بيئات التشغيل المعقدة، يعترف المؤلفون بالقيود، خاصة نقص التحليل القائم على الموثوقية لمكونات HPP. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تعزيز الإطار من خلال دمج تقييمات الموثوقية والمخاطر وتطبيقه على مجالات ذات صلة مثل كفاءة معالجة المياه. بشكل عام، يقدم إطار AHP-SVNS-TOPSIS نهجًا منظمًا وموثوقًا لتقييم أداء الطاقة الكهرومائية في ظل التحديات المتزايدة من التحضر وتغير المناخ.
DOI: https://doi.org/10.15388/26-infor628
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Priyanka Majumder et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
The section provides an overview of a proposed hybrid framework that integrates the Analytic Hierarchy Process (AHP) with Single-Valued Neutrosophic Sets (SVNS) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) for Multi-Criteria Decision-Making (MCDM). This framework aims to enhance decision-making under uncertainty by effectively addressing ambiguity and partial information. The study highlights the significance of the AHP in determining the weights of evaluation criteria, while Neutrosophic-TOPSIS is employed to rank alternatives, specifically in the context of assessing hydropower plant (HPP) performance influenced by urbanization, climate change, and machine failures.
The findings indicate that the generator’s efficiency emerges as the most critical parameter in evaluating HPP performance. The proposed model’s outcomes are corroborated by existing research, underscoring its validity and potential applicability in complex decision-making scenarios. This innovative approach fills a gap in the literature by combining AHP with Neutrosophic-TOPSIS, which has not been previously explored.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the critical domain of multi-criteria decision-making (MCDM), which is categorized into continuous and discrete problems. Multi-attribute decision-making (MADM) techniques are typically employed for discrete issues, while multi-objective decision-making (MODM) is reserved for continuous challenges. Recent advancements in fuzzy set theories and aggregation operators have enhanced the handling of uncertainty and expert subjectivity in decision-making processes. Notably, the paper highlights the use of 2-tuple linguistic complicated intuitionistic fuzzy aggregation operators for multiple attribute group decision-making (MAGDM), demonstrating improved accuracy and flexibility in complex decision contexts through comparative analysis.
Furthermore, the introduction outlines the integration of Q-rung orthopair fuzzy sets (Q-ROFSs) into Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) to enhance risk assessment, particularly in addressing COVID-19 risk factors. The proposed Q-ROFSsFMEA model incorporates dynamic expert weighting and aggregation operators to achieve expert consensus, showcasing stable ranking outcomes. The paper also discusses the development of novel aggregation procedures under fractional orthotriple fuzzy (FOF) information, emphasizing the reduction of subjectivity in decision-making scenarios. The introduction culminates in identifying a methodological gap in the integration of the Analytic Hierarchy Process (AHP) with Neutrosophic-TOPSIS, leading to the proposal of a new hybrid MCDM framework that leverages the strengths of both methodologies to improve decision-making under uncertainty and ambiguity.
Discussion
In this section, the authors discuss the development and validation of a novel hybrid decision-making framework, AHP-SVNS-TOPSIS, aimed at assessing the performance efficiency of hydropower plants (HPPs) under the influences of urbanization, climate change, and machine failures. The framework integrates the Analytic Hierarchy Process (AHP) with Single-Valued Neutrosophic Sets (SVNS) and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The findings indicate that urbanization significantly impacts HPP performance, with generator efficiency identified as the most critical factor among the evaluated alternatives, underscoring the necessity for maintenance and modernization of electro-mechanical components.
The results are validated through comparisons with existing methods, demonstrating the robustness of the proposed model. Sensitivity analysis further confirms that generator efficiency remains the most significant and sensitive metric across various weight scenarios. While the framework shows promise in facilitating informed decision-making in complex operational environments, the authors acknowledge limitations, particularly the lack of reliability-based analysis for HPP components. Future research directions include enhancing the framework by incorporating reliability and risk assessments and applying it to related fields such as water treatment efficiency. Overall, the AHP-SVNS-TOPSIS framework presents a structured and reliable approach for evaluating hydropower performance amidst increasing urbanization and climate variability challenges.