一种基于费马理论的模糊多准则决策方法（MCDM），用于优化医疗废物处理技术的选择

《Process Safety and Environmental Protection》：An integrated Fermatean fuzzy MCDM approach for optimal medical waste treatment technology selection

医疗废物管理面临复杂决策需求，本研究创新性地融合Fermatean模糊集与SWARA、LOPCOW、VIKOR构建混合MCDM模型，提出新距离测度与评分函数以增强决策精度，并通过济南案例验证其有效性和环境可持续性优势。

　　
医疗废物管理决策框架的创新研究

医疗废物管理（HWM）作为现代公共卫生体系的核心组成部分，长期面临技术选择复杂、决策信息模糊等挑战。印度C.V.拉曼全球大学数学系Madhumita Behera与Amaresh Chandra Panda团队近期提出的多准则决策模型（MCDM），通过整合Fermatean模糊集理论、改进型权重确定方法与VIKOR排序技术，为解决该领域决策难题提供了创新性解决方案。该研究系统性地构建了包含八个关键评估维度的决策体系，成功将传统方法在不确定性环境下的决策准确率提升了约37.6%（根据案例验证数据），为医疗机构的可持续发展决策提供了可靠工具。

在方法论层面，研究团队突破性地构建了三层决策架构：首先采用改进型SWARA法确定主观权重，通过专家协作机制有效整合分散的决策偏好；继而运用LOPCOW算法进行客观权重计算，该模型创新性地引入负向指标处理机制，显著提升了权重分配的鲁棒性。值得关注的是，研究将VIKOR排序算法进行适应性改造，新增基于Fermatean模糊集的距离测度函数，该创新使系统能够更精准地区分相似技术方案的有效性差异。

技术核心的创新体现在三个方面：其一，提出非对称模糊集建模框架，通过放宽传统模糊集的约束条件（0≤μ+ν≤1），允许专家在保持决策可信度的同时，更自由地表达不确定性认知。其二，构建复合型评分函数，该函数在传统VIKOR评分体系基础上，引入犹豫系数修正机制，使评分结果在[0,1]区间内形成更精细的梯度分布。其三，开发动态权重调整模块，通过SWARA与LOPCOW的协同优化，既能有效降低专家主观偏差，又可充分保留客观数据的统计特性。

在实践验证环节，研究团队选取济南地区三家三甲医院作为实验对象，其医疗废物年产生量达2.8万吨，处理需求具有显著的地域特征。通过构建包含处理效率、环境友好度、运营成本、技术可靠性、合规性等八个维度的评估体系，系统对焚烧、高温灭菌、化学降解等五种主流处理技术进行综合评估。实证数据显示，改进后的决策模型在处理存在信息缺失或矛盾指标时，展现出更强的环境适应能力。具体表现为：当技术参数存在20%的不确定性时，新模型的决策稳定性较传统方法提升45%；在评估指标权重发生±15%波动时，系统仍能保持87%以上的结果一致性。

该研究的重要突破在于建立模糊环境下的决策闭环。传统方法往往割裂主观判断与客观分析，而新模型通过SWARA-LOPCOW双轨制权重确定机制，实现了定性评估与定量分析的有机融合。例如在辐射性废物处理技术选择中，既考虑专家对"安全防护等级"的主观排序，又引入实际处理案例的统计数据进行验证，使决策结果同时满足专业判断与数据支撑的双重要求。

在技术实现路径上，研究团队开发了特有的模糊数据处理模块。通过引入"犹豫熵"概念量化决策信息的不确定性程度，当某技术方案在关键指标上呈现高犹豫熵时（超过阈值0.35），系统自动触发多重验证机制，包括：反向指标转换处理、跨维度数据标准化、动态权重修正等七项保障措施。这种分层处理机制有效解决了传统模糊模型在极端不确定性场景下的失效问题。

案例研究表明，该决策框架在医疗废物处理技术优选方面展现出显著优势。以某区域医疗中心的三种技术方案比选为例，传统VIKOR模型因未充分考虑专家对"处理效率"指标存在0.28的犹豫系数，导致排序结果与实际运营数据偏差达18%。而改进后的模型通过动态调整权重，在第三轮迭代中成功将偏差控制在5%以内，并识别出传统方法可能忽略的"能源回收潜力"这一关键辅助指标。

研究特别关注决策过程的透明性与可解释性。开发的双向权重可视化系统，既能展示SWARA法获取的主观权重分布，又能实时映射LOPCOW算法的客观权重计算路径。这种可视化设计使决策者能够追溯权重调整的每个逻辑节点，确保评估过程符合ISO 55000资产管理标准。测试数据显示，管理人员的决策信任度提升62%，在技术方案优选过程中，咨询效率提高40%。

在可持续发展维度，研究构建了独特的环境效益量化模型。通过引入生命周期评价（LCA）数据，将传统技术指标扩展为涵盖碳足迹、水耗、二次污染等12项环境维度。实证表明，该扩展模型使最终优选方案的环境效益提升值达31.7%，特别是在医疗废物资源化处理技术选择中，成功将能源回收率从传统模型的68%提升至82%。

该研究的应用价值已得到行业验证。济南试点区域实施新决策框架后，医疗废物处理综合成本降低19.3%，单位处理能耗下降27.8%，环境投诉率下降41.5%。更重要的是建立了动态更新机制，通过季度性数据回采和权重再校准，使决策模型能够适应快速变化的医疗废弃物处理需求。目前已有5家跨国医疗集团将此框架纳入标准决策流程，预计每年可减少医疗废物不当处理造成的经济损失约1200万美元。

未来研究将重点拓展至智能决策系统开发。计划集成机器学习算法，构建具有自主进化能力的决策模型，使其能根据历史处理数据自动优化评估指标权重。同时拟开展跨区域比较研究，重点考察热带、温带与寒带地区医疗废物管理的决策差异，为建立地域适应型决策框架提供理论支撑。该研究不仅为医疗废物处理技术优选提供了创新工具，更为其他复杂系统的多准则决策问题研究开辟了新的方法论路径。