摘要
选择合适的医疗废弃物处理技术是一个具有挑战性的多准则决策问题，其特点在于不确定性、相互冲突的评估标准以及有限的决策支持信息。现有的方法往往依赖主观权重分配，因此得出的排序结果容易受到专家判断差异的影响。本研究提出了ARAS-H-IW这一混合决策支持框架，它结合了基于犹豫模糊集的加性比率评估法（ARAS-H）与逆权重机制（IW），后者能够通过约束二次优化直接从专家偏好约束中推断出各准则的权重。为检验该框架的实际应用效果，研究人员以摩洛哥费兹-梅克内斯地区卫生局提供的数据为依据，对一个真实的医疗废弃物管理案例进行了应用分析。此外，还开发了一个基于Python的可完全复现的网页平台，用于自动化整个分析流程，包括犹豫模糊建模、多专家排序聚合、逆权重推断、对比评估、敏感性分析、蒙特卡洛稳健性评估以及自动报告生成。研究结果表明，集中式高压蒸汽灭菌是最优的处理方式，其次是区域外包处理和微波消毒。与TOPSIS、VIKOR、PROMETHEE II和EDAS等方法相比，各类方法在最优和最差处理方案的排序上具有高度一致性。敏感性分析和蒙特卡洛分析进一步证明了所得排序结果的稳定性和稳健性，同时所有专家聚合策略都得出了相同的共识排序。这些结果体现了ARAS-H-IW在不确定性条件下生成透明、可复现且稳健的决策建议的能力。该框架为医疗废弃物处理技术评估提供了实用工具，也为区域医疗废弃物管理的循证决策奠定了良好基础。
