模糊理论与DSW算法在LCC决策中的应用

"这篇论文研究了如何在建设项目全寿命周期成本（LCC）方案决策中应用模糊理论与Day-Stout-Warren（DSW）算法，以解决数据缺失和不确定因素带来的影响。通过构建LCC计算模型，使用三角模糊函数处理模糊变量，再运用DSW算法描绘变化趋势，最后借助MATLAB进行最小二乘曲线拟合和等年值法（EAC）进行方案评价。这种方法提高了决策的准确性和有效性。" 本文主要探讨了在工程项目的决策过程中，尤其是面对信息不完整或模糊的情况时，如何利用模糊理论与DSW算法优化全寿命周期成本（LCC）的估算和决策。LCC分析是评价项目方案优劣的重要标准，特别是在大型土木工程中，如高速公路、桥梁和市政工程，考虑到后期的运行维护成本，全寿命周期视角能提供更全面的决策依据。 传统的蒙特卡洛模拟（MCS）在处理不确定性时需要大量的历史数据和精确的概率分布，但在数据缺失的情况下，这种方法的准确性会受到影响。为解决这一问题，模糊理论成为了一个有效的工具，因为它能更好地处理不完整或模糊的信息。论文作者梁喜和陈永鹏应用模糊理论来定义和处理这些不确定性，并结合DSW算法来描述LCC模糊函数的变化趋势。 DSW算法是一种用于模糊集合理论中的积分计算方法，它可以捕捉模糊数据的特征并帮助确定其变化模式。在论文中，研究人员首先构建了LCC的计算模型，然后使用三角模糊数来模糊化变量。这种模糊化处理考虑了决策者的主观判断，使得在不确定环境下依然能做出有效的决策。 接下来，MATLAB软件被用来进行离散数据的最小二乘曲线拟合，这是一种统计方法，旨在找到最佳拟合曲线，以描述数据点的总体趋势。最后，等年值法（EAC）被应用来评估不同生命周期成本方案，这种方法将不同时间点的成本折现到同一时间点，以便于比较和选择最优方案。 通过案例分析，论文展示了所提方法在实际应用中的可行性和优势，证明了这种方法不仅具有较强的数学操作性，而且能够明确成本估算范围，简化决策过程，提高决策质量。这种方法的使用对于在不确定条件下进行工程项目的成本决策具有重要的实践意义。 这篇论文为处理工程项目中模糊和不完整的数据提供了一种创新的方法，将模糊理论与DSW算法相结合，为LCC方案的决策提供了一个更为精确和实用的工具。这种方法的推广和应用有望改善工程项目的决策效率和效果。