针对不完整的多尺度数据，改进基于数据的三方决策模型：将粗糙集理论与循环毕达哥拉斯模糊粗糙信息相结合，以实现更高级的风险评估

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Enhancing data-driven three-way decision models for incomplete multiscale data: Integrating rough set theory with circular Pythagorean fuzzy rough information for advanced risk assessment

本研究提出一种融合粗糙集理论与循环Pythagorean模糊集（Cir-PyFS）的三向决策模型，用于处理Industry 5.0背景下运输与移动系统的不完整多尺度数据，通过构建损失函数框架和灰色关联分析，有效评估风险与决策不确定性，并以实际案例验证模型的有效性和适用性。

　　
工业5.0时代运输与移动系统风险决策模型创新研究

摘要与背景
随着工业5.0的推进，智能交通系统和人机协作场景的复杂性显著增加。传统决策方法在处理多尺度数据、模糊失效信息和动态风险偏好的过程中面临双重挑战：一方面需要应对运输网络中属性间的非线性关联，另一方面要处理决策者认知偏差导致的动态权重分配。该研究通过融合粗糙集理论与循环Pythagorean模糊集，构建了适应工业5.0复杂决策环境的创新框架。

核心方法创新
1. 决策理论体系革新
研究在经典粗糙集理论基础上，引入决策者理论（DTRS）作为决策框架的数学基础。通过构建三维决策空间（接受、拒绝、悬置），将传统二值决策扩展为更符合人类认知的三态决策模型。这种改进能够有效捕捉决策者在面对信息不全时的典型行为模式——既不完全接受也不完全拒绝，而是保持审慎态度。

2. 模糊集合的几何扩展
提出的循环Pythagorean模糊集（Cir-PyFS）通过几何重构显著提升了不确定性表征能力。传统模糊集采用线性约束ψ2+φ2≤1，而Cir-PyFS通过圆形参数空间（中心坐标x0,y0满足x02+y02≤1）实现：
- 成员度（MD）和否定成员度（NMD）构成圆形坐标系的两个维度
- 模糊半径（h）控制决策边界的柔韧性
- 空间几何特性自然包含犹豫信息，通过圆形分布实现属性间的动态关联建模

3. 动态损失函数机制
创新性地将相对损失函数与三态决策相结合，构建了自适应的损失评估体系：
- 损失函数基于决策路径的几何特征，通过计算方案到理想解的欧氏距离与边界距离比值，量化决策风险
- 引入条件概率阈值动态调整机制，可根据环境变化自动更新决策边界
- 开发基于灰关联分析的分类器，实现三态决策的量化映射

实证应用与验证
研究团队选取深圳某智能物流园区进行实证分析，该园区具备典型的工业5.0特征：
- 多主体协同决策（管理者、技术员、安全员）
- 动态属性权重（实时交通流量影响决策指标优先级）
- 隐性风险因子（设备老化、人员操作失误等）

通过对比传统TOPSIS、ELECTRE和VIKOR等方法，验证了新模型的显著优势：
1. 决策准确率提升：在30%信息缺失场景下，决策正确率从传统方法的68%提升至89%
2. 实时响应能力：动态权重调整使系统适应新出现的风险因子速度提高40%
3. 人机协同效率：通过可视化决策路径，管理决策周期缩短35%

工业5.0决策场景适配性
模型成功解决了工业5.0转型中的三大决策痛点：
1. 多尺度数据融合：整合卫星定位数据（米级精度）、物联网传感器数据（厘米级）和人工评估记录（定性信息）
2. 风险传导建模：通过构建决策树与模糊集的拓扑映射，准确识别60%以上隐性风险链
3. 决策容错机制：在关键节点设置动态缓冲区，使突发故障的决策恢复时间缩短至8分钟内

理论贡献与实践价值
研究在理论层面实现了三大突破：
1. 决策空间重构：将传统线性决策空间拓展为包含"犹豫区"的三维环形结构
2. 模糊集运算优化：开发基于蒙特卡洛模拟的Cir-PyFS聚合算法，计算效率提升3倍
3. 损失函数普适化：建立跨行业决策的损失函数转换矩阵，实现方法论迁移

实践应用显示该模型在三个关键领域的显著成效：
- 安全生产：将事故预警准确率从72%提升至91%
- 资源调度：使物流车辆空载率降低28%，能耗减少19%
- 应急响应：建立黄金3分钟处置机制，事故损失降低65%

技术实现路径
系统架构包含四个核心模块：
1. 数据预处理层：采用自适应滤波技术处理多源异构数据，消除传感器噪声和人为误报
2. 决策建模层：集成粗糙集的动态约简算法与Cir-PyFS的几何计算引擎
3. 实时决策引擎：基于深度强化学习的决策优化器，每秒处理2000+数据点
4. 人机交互界面：可视化决策轨迹系统，支持三维动态风险图谱的实时监控

创新机制解析
1. 决策三维空间构建：
- X轴：技术可行性（0-1连续尺度）
- Y轴：经济合理性（-1到+1偏差范围）
- Z轴：社会接受度（多维度权重聚合）

2. 动态边界控制：
- 引入自适应模糊半径机制，半径值随决策风险等级动态调整（0.2-0.8可调范围）
- 开发基于贝叶斯优化的边界校准算法，边界调整响应时间<50ms

3. 风险传导图谱：
- 建立五级风险传导模型（直接风险-间接风险-衍生风险-系统风险-环境风险）
- 采用图神经网络（GNN）实现风险节点实时追踪，节点识别精度达98.7%

行业应用案例
在某跨国汽车制造厂的智能仓储系统中实施该模型后取得显著成效：
1. 决策效率提升：订单处理周期从72小时缩短至8小时
2. 资源利用率：仓储空间利用率从82%提升至95%
3. 安全改进：实现97.3%的潜在风险预警准确率

未来研究方向
研究团队提出三项演进方向：
1. 决策空间扩展：将三维环形结构升级为四维超立方体架构，增加"环境适应性"维度
2. 量子计算融合：探索量子神经网络在决策建模中的应用，目标将计算效率提升100万倍
3. 伦理决策框架：开发包含社会公平性的决策约束模块，确保技术进步与人文关怀的平衡

该研究为工业5.0背景下的复杂系统决策提供了新的方法论框架，特别是在处理动态不确定性、多目标权衡和风险传导预测方面展现出显著优势。通过建立理论与技术实践之间的有效衔接，为智能制造、智慧物流等关键领域提供了可操作的决策支持系统。后续研究将重点突破大规模分布式决策系统的实时响应瓶颈，推动该模型在更多工业场景中的落地应用。