基于圆盘直觉模糊CRADIS决策分析的Web 4.0技术在建筑仓库可持续物料管理中的应用研究

《Expert Systems with Applications》：Advancing Sustainable Material Handling in Construction Warehouses using Web 4.0 Technologies through Disc Intuitionistic CRADIS-based Decision Analytics

本文综述了将圆盘直觉模糊集（D-IFS）与妥协解排序法（CRADIS）相结合的新型多准则决策（MCDM）框架，用于评估建筑仓库物料管理中Web 4.0技术（如IoT、AI）的可持续性应用。该模型通过引入半径函数增强了处理不确定性的能力，为复杂决策环境下（如供应链中断、高事故率）的技术选型提供了灵活且精确的分析工具，旨在提升建筑供应链（CSC）的运营效率、资源优化和环境友好性。

　　

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Preliminaries

本节探讨了指导本研究的关键概念的重要性和影响力。这些基本概念在确定研究方向和方法的进程中至关重要，其影响体现在所提出框架的构建和实施方式中。

Definition 1 (Atanassov, 2020)

一个圆形直觉模糊集（C-IFS）定义为：Λ = {(ε, ??_Λ(ε), δ_Λ(ε); ????) | ε ∈ U}，其中??_Λ和δ_Λ是将全集U映射到[0,1]的函数，分别代表正隶属度和负隶属度。此外，??_Λ和δ_Λ满足特定条件：0 ≤ (??_Λ(ε)) ≤ 1, 0 ≤ δ_Λ(ε) ≤ 1，且0 ≤ ??_Λ(ε) + δ_Λ(ε) ≤ 1。参数????表示半径。

Methodology

本节介绍了为应对建筑物料处理中的挑战和不确定性而提出的决策框架。我们详细阐述了如何将圆盘直觉模糊集（D-IFS）与CRADIS方法相结合，详述了D-IF-CRADIS算法的流程，并确定了该模型如何有效评估并精确排序备选方案。文中还说明了属性权重的估算方法，以及该途径如何使整个方法在处理多准则决策（MCDM）问题时具备灵活性和可靠性。

Case Study

建筑行业在采用Web 4.0技术方面面临诸多挑战，主要源于项目复杂性、不确定性、碎片化的建筑供应链（CSC）以及频繁的短期变更。不可预测的现场条件、不足的物流支持、库存波动和其他运营困难进一步使物料处理过程复杂化。此外，相当数量的项目利益相关者对新技术的采纳仍持犹豫态度，这主要是出于对成本和技术集成复杂性的担忧。

Results and Discussion

在本部分，我们提供并检验了应用所提出的D-IF-CRADIS技术所得到的结果。我们将首先描述计算过程，提及模型如何应用于所选数据集。随后，将所提方法得出的排序结果与已知方法的排序结果进行详细对比。最后，我们总结这些排序的意义，解释结果，并阐述所提出模型在处理建筑仓库背景下不确定性决策问题方面的优势。

Conclusions

拟议的研究包含多项重要的创新点，可用于推动不确定性条件下建筑物料处理决策的发展。首先，这是首次尝试将CRADIS方法与圆盘直觉模糊集（D-IFS）相结合，从而创建了一个通用且强大的多准则决策（MCDM）工具，可用于描述建筑实际情境中伴随的高度模糊性和不确定性。与现有方法相比，所提出的框架通过允许每个准则评估具有不同的置信半径，更准确地反映了专家判断的现实情况。这项研究为在建筑供应链（CSC）管理中更广泛地应用高级决策分析技术奠定了基础。