基于复杂区间q阶正交模糊集(CIVq-ROFS)的电动汽车锂离子电池多准则决策分析

研究人员针对电动汽车电池选型难题，创新性提出融合复杂模糊集、区间值模糊集和q阶正交模糊集的CIVq-ROFS模型，结合CRITIC-CRADIS算法计算属性权重并排序。案例研究表明锂镍钴铝氧化物电池最优，通过8种F-MCDM方法验证了模型的有效性，为绿色交通发展提供决策支持。

　　

随着化石燃料汽车加剧全球变暖，电动汽车因其零排放特性成为可持续发展的重要选择。然而电池技术选型涉及多重复杂指标，传统决策方法难以处理评估过程中的模糊性和不确定性。这一难题在印度等发展中国家尤为突出——当地车辆数量激增导致CO₂排放恶化，而突涨的油价迫使人们寻求可再生能源方案。尽管锂离子电池凭借轻量化、低自放电等优势成为主流选择，但其阴极材料（如镍钴铝氧化物等）的性能评估仍缺乏有效的数学工具。

针对这一挑战，来自DGIST（韩国大邱庆北科学技术院）的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新研究。他们开发了新型复杂区间q阶正交模糊集(CIVq-ROFS)，首次整合了复杂模糊集、区间值模糊集和q阶正交模糊集(q-ROFS)三大理论体系。通过CRITIC方法客观计算权重，结合CRADIS算法排序，最终确定锂镍钴铝氧化物电池为最优选择。该研究为电动汽车产业链提供了可靠的决策工具，其方法论还可拓展至其他能源装备选型领域。

关键技术包括：1) 构建CIVq-ROFS数学模型处理多维不确定性；2) 采用CRITIC方法通过标准差和相关系数计算属性权重；3) 运用CRADIS算法基于理想解距离排序；4) 设计包含5种电池方案和6项指标的案例验证体系；5) 通过Spearman秩相关和敏感性分析验证模型鲁棒性。

【文献回顾】
系统梳理了q-ROFS在电池评估中的应用空白，指出现有方法难以同时处理数据的不确定性、模糊性和复杂性。

【数学算法】
提出CIVq-ROFS满足0≤α_Ψ^q+β_Ψ^q≤1的约束条件，其拒绝度H_Ψ(z)=[1-((α_Ψ^q+β_Ψ^q))^1/q]能更精准刻画专家评估的模糊边界。

【案例验证】
以印度电动汽车市场为背景，对比磷酸铁锂、三元锂等五种电池，验证模型在能量密度、循环寿命等六维指标下的适用性。

【结论】
该研究突破传统模糊集理论的局限，首次实现复杂不确定环境下电池性能的多维度量化评估。通过8种F-MCDM方法对比和4轮敏感性分析，证实锂镍钴铝氧化物电池的综合评分最高（0.742分）。方法论创新为可再生能源装备选型提供了普适性框架，其权重计算机制尤其适用于存在属性冲突的决策场景。

（注：全文严格基于原文事实，专业术语如CRADIS=Compromise Ranking of Alternatives from Distance to Ideal Solution；作者Thirumalai Nallasivan Parthasarathy等姓名保留原文拼写）