基于模糊决策分析的锂离子电池优选策略提升电动汽车效能研究

为解决电动汽车电池选型难题，研究人员创新性地提出基于复杂区间q阶正交模糊集(CIVq-ROFS)的模糊多准则决策方法(F-MCDM)，整合CRITIC权重计算与CRADIS排序算法，最终确定镍钴铝酸锂电池为最优选择。该研究为绿色交通能源系统优化提供了突破性决策工具。

　　

随着化石燃料汽车加剧全球变暖，电动汽车因其环保特性成为转型关键。然而电池选型涉及能量密度、成本等多重矛盾指标，传统决策方法难以处理评估过程中的模糊性与不确定性。这一难题直接制约着电动汽车产业的商业化进程。

DGIST（韩国大邱庆北科学技术院，Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology）的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表突破性研究。他们创造性地构建了复杂区间q阶正交模糊集(CIVq-ROFS)，这种新型模糊集合同时融合了复杂模糊集、区间值模糊集和q阶正交对模糊集(q-ROFS)的优势，显著提升了决策精度。通过CRITIC（基于指标相关性的权重分配）方法计算属性权重，结合CRADIS（基于理想解距离的妥协排序）算法对5种锂电池6项关键指标进行评估，最终证明镍钴铝酸锂电池综合性能最优。该研究为新能源汽车产业链提供了可量化的智能决策工具。

关键技术包括：1) 构建CIVq-ROFS数学模型处理评估不确定性；2) 采用CRITIC方法计算6项技术指标的客观权重；3) 运用CRADIS算法对5种锂电池阴极材料进行排序；4) 通过Spearman秩相关和4种敏感性分析验证模型鲁棒性。

在"数值描述结果"部分，研究团队首先将专家评价转化为CIVq-ROFS决策矩阵，通过得分函数实现模糊量精确化。标准化处理显示，能量密度（0.214）和循环寿命（0.203）成为最关键指标。"讨论"章节通过8种F-MCDM方法对比验证，本模型排序结果与TOPSIS、VIKOR等方法保持高度一致性（Spearman系数>0.9）。

结论表明，CIVq-ROFS框架有效解决了传统模糊集信息表征不足的缺陷，其特有的^q参数调节机制（当q≥3时）可灵活适应不同决策场景。该研究不仅为电动汽车电池选型建立新标准，其创新算法体系更可推广至医疗设备选择、环境评估等复杂决策领域。正如通讯作者Daekook Kang指出，这项获得韩国科学与信息通信技术部（NRF-2024S1A5A8028933）资助的研究，标志着人工智能在可持续能源决策中取得里程碑式进展。