排队理论驱动的可再生能源投资决策：基于动态混合多面模糊建模与人工智能专家选择

《iScience》：Queuing-theory-driven renewable energy investment decisions through artificial expert choices with dynamic hybrid multi-facet fuzzy modeling

本研究针对可再生能源投资中的排队动态问题，提出了一种结合Q学习评估与混合分子模糊建模的创新框架。通过分析大规模专家数据集，该研究评估了影响能源分配、效率和市场稳定性的决策策略，揭示了自适应学习与不确定性之间的相互作用。研究结果表明，该模型能有效识别区块链赋能交易环境中的合作、竞争和均衡形成模式，为可持续能源分配挑战提供了智能计算工具，突出了人工智能、模糊系统与去中心化市场机制结合在推进资源管理韧性和效率方面的广泛意义。

　　

在全球能源转型的浪潮中，可再生能源项目以其环境友好、资源可持续等优势成为各国关注的焦点。然而，这类项目在实际推进过程中却面临诸多挑战：高额的初始投资成本、受气候条件影响的能源生产不稳定性、储能需求带来的额外开支，以及法律法规不完善等制度性障碍。更为关键的是，如何根据特定地区的地理条件、气候特征和能源消费 profile 选择最合适的可再生能源类型，成为决定投资成败的核心问题。传统研究方法往往难以系统捕捉这些复杂因素间的动态交互作用，特别是在需求与供应不确定条件下，投资者需要更智能的工具来指导决策过程。

正是在这样的背景下，发表在《iScience》上的这项研究开辟了一条新路径。研究人员创新性地将排队理论(Queuing Theory)与人工智能技术相结合，构建了一个动态混合多面模糊模型(Dynamic Hybrid Multi-facet Fuzzy Modeling)，为可再生能源投资决策提供了科学依据。该研究不仅考虑了技术因素，还引入人工专家选择机制，使决策模型更贴近实际应用场景。

研究团队采用了一套完整的方法论框架，主要包括三个关键技术环节：首先，他们利用排队理论中的关键性能指标（如利用率因子ρ、空闲概率P₀、队列长度L_q、等待时间W_q和系统响应性S_q）构建评价体系；其次，开发了动态多面模糊集(DMFFS)来处理语言评价中的不确定性，这一创新模糊集包含了满意度(m)、拒绝度(n)、犹豫度(h)、参与度(e)和抵抗度(r)五个维度；最后，结合对数最小二乘加权法(LLSW)和正交度量鲁棒聚合(OMRA)技术，对五种可再生能源投资方案（太阳能电池板、风力涡轮机、地热、水电和生物质）进行了系统评估。

研究团队还采用了德尔菲法(Delphi Method)进行专家咨询，通过三轮迭代收集了10位领域专家的共识评价，确保了研究结果的可靠性和代表性。这种方法不仅减少了单一专家评价的主观性，还提高了决策模型的实际应用价值。

评估排队理论驱动的可再生能源投资决策

研究人员首先确定了五个关键的排队理论参数作为评价标准：利用率因子(UF)、空闲概率(IP)、队列长度(QL)、等待时间(WTM)和系统响应性(SR)。通过将这些参数与五种可再生能源投资方案相结合，构建了完整的评价体系。分析结果表明，队列长度被证明是最重要的影响因素，这反映了系统满足需求能力的关键指标。高队列长度意味着系统容量不足，为投资者提供了关于何时何地需要新增容量的重要参考。

排队理论参数的权重分配

通过对不同情景和条件下的参数权重进行计算，研究发现队列长度和系统响应性是对可再生能源投资绩效改善最为显著的排队理论参数。特别是在负面情景下，利用率因子显示出较高重要性，而在正面情景下，系统响应性的重要性显著提升。这一发现说明，在不同的市场条件下，投资者需要关注不同的性能指标。

可再生能源投资方案的排序

对五种可再生能源投资方案的排序结果显示，太阳能和风能成为最优选择，这与全球可持续发展目标高度一致。地热能源在某些条件下表现良好，而生物质能源在多数情况下排名靠后。这一排序结果为企业投资决策提供了明确的方向性指导，特别是在资源有限的情况下，可以帮助投资者优先考虑最具潜力的领域。

与10位专家组的比较分析

为验证模型的稳健性，研究还采用了德尔菲法收集了10位专家的共识评价。比较分析表明，无论是基于单一专家还是专家组共识评价，情景和条件导向的排序结果都具有一致性和可应用性。这证明了所提出模型在不同评价主体下的适应能力和可靠性。

研究的讨论部分深入分析了排队理论在可再生能源投资中的应用价值。队列长度作为最重要的标准，直接反映了系统容量与需求之间的平衡状况，为投资时机和规模的确定提供了量化依据。空闲概率则反映了现有资源的利用效率，帮助投资者避免在资源闲置率高的地区进行过度投资。

太阳能和风能之所以成为最优选择，是因为它们不仅环境友好，而且长期经济效益显著，操作维护成本相对较低。与化石燃料相比，这些能源类型几乎不产生碳排放，在应对气候变化方面发挥关键作用。同时，它们还能增强国家的能源独立性，减少对能源进口的依赖。

该研究的主要理论贡献在于首次系统地将排队理论、模糊逻辑和人工智能技术整合到可再生能源投资决策框架中。方法论上，提出的动态多面模糊集有效捕捉了决策过程中的不确定性和多维特性，而正交度量鲁棒聚合技术则确保了排序结果的稳定性和抗干扰能力。

然而，研究也存在一定局限性，如对专家意见的依赖性较强，可能引入主观偏差。未来研究可结合实时能源生产数据，并在不同气候区进行区域分析，以进一步提高模型的普适性。此外，将模型扩展到更多可再生能源类型和更复杂的市场环境也是值得探索的方向。

总体而言，这项研究为可再生能源投资决策提供了创新的方法论工具，将排队理论的数学严谨性与人工智能的适应性相结合，为政策制定者和投资者提供了科学依据。随着全球能源转型进程的加速，这类智能决策模型将在促进可持续能源发展方面发挥越来越重要的作用。