基于扩展 WASPAS 方法的辐射直觉模糊 Choquet 积分算子：CASPAS 方法论

可再生能源是应解决现代社会日益增长的能源需求，同时缓解气候变化不利影响的关键力量。与化石燃料不同，可再生能源如太阳能、风能、水能、地热和生物质能源是丰富的、可持续的和环保的。本研究致力于解决可再生能源决策中的关键挑战，通过开发一种新框架来实现最优太阳能板选择，这是可持续能源解决方案的关键组成部分。太阳能板选择涉及评估多个相互关联的准则，如效率、成本、耐久性和环境影响。传统的多准则决策（MCDM）方法往往无法account for这些准则之间的相互关联性，导致次优结果。为克服这一限制，本研究引入了 Choquet 积分聚合叠加评估（CASPAS）方法，这是一种基于 Choquet 积分的 MCDM 方法，纳入模糊度量来建模准则之间的相互作用。CASPAS 泛化了加权叠加积评估（WASPAS）方法，从而增强了决策的准确性和可靠性。本研究还引入了概念“辐射直觉模糊集”（D-IFS），这是一种对圆形直觉模糊集概念的泛化，采用半径函数为单个元素分配不同的值，而不是依赖固定半径。认识到传统加权聚合算子忽略了准则之间的相互作用，本研究提出了辐射直觉模糊 Choquet 积分算子，通过纳入模糊度量的概念来实现这一点，这些算子在建模此类相互作用方面效果良好。本文将所提出的方法应用于选择最优太阳能板的可再生能源问题。