一种基于模糊参数熵的TOPSIS方法用于土壤稳定性适宜性排序 G?khan ?uvalc?o?lu, Sinem Y?lmaz Tarsuslu 以及 Arif Bal

《Applied Sciences》：A Fuzzy Parametric Entropy-Based TOPSIS Method for Soil Stabilization Suitability Ranking G?khan ?uvalc?o?lu, Sinem Y?lmaz Tarsuslu and Arif Bal

路基土强度预测研究提出基于改进模糊熵的TOPSIS多准则决策方法，通过对比验证和敏感性分析证明该方法能有效支持不确定环境下的决策，提升评估一致性。

　　

摘要

本研究探讨了预测路基土壤强度这一具有挑战性的任务，路基土壤是上部结构系统的基础。由于土壤行为的固有复杂性，传统的经验方法往往无法提供一致且可靠的估算结果。为了解决这一局限，本文提出了一种基于模糊熵的TOPSIS多标准决策（MCDM）方法。在方法论上，本研究引入了一种新的模糊熵函数，该函数扩展了现有的模糊熵公式，并将其与传统的模糊熵度量方法进行了比较。利用新提出的模糊熵函数（m = 0.5），对土壤稳定性进行了排序，并将其结果与基于经典模糊熵的TOPSIS结果进行了验证。需要强调的是，所提出框架的主要目标不是直接提供CBR值的数值估计，而是通过在不确定性条件下基于多个标准对土壤选项进行排序来支持决策过程。通过使用加州承载比（CBR）数据和全面的敏感性分析，进一步检验了排序结果的稳健性，以考虑专家判断和实验室测量中的不确定性。所提出的方法为不确定环境中的多标准决策过程提供了解决方案，确保了评分结果的一致性和适应性。

1. 引言

熵的概念最早由Shannon在1948年提出，作为一种用于量化信息系统中不确定性的概率度量方法。随着Zadeh在1965年引入模糊集理论，Kosko正式定义了模糊熵的概念，他从几何角度解释了模糊性，并提出了基于熵的度量方法来量化模糊集的模糊程度。由于熵能够降低不确定性带来的复杂性，因此在工程应用中得到了广泛的应用。由于现实世界的数据通常是通过专家判断或实验室实验获得的，因此来自经验、测量设备和环境因素的不确定性不可避免地会影响数据质量。

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