智能模糊决策系统优化埃及新城绿化：多准则造林策略

本文主要探讨了"新城绿化的智能模糊决策系统"这一主题，针对埃及新行政首都的植树造林项目，着重于解决干旱地区水资源短缺、经济发展和环境保护的复杂挑战。研究者Mohamed Abdel-Basseta、Abduallah Gamala和Samir S.泰莱布利用智能系统与应用中的多准则决策技术，如模糊层次分析法（FAHP）和模糊理想解排序法（FTOPSIS），来优化决策过程。 在新城绿化过程中，选择何种耐旱树木和植物至关重要，因为它直接影响到经济效益、社会福利和环境保护。研究涵盖了多个关键标准，包括但不限于经济重要性（如成本效益）、社会重要性（如社区需求和美学价值）、环境重要性（如碳汇和生物多样性）、土壤适应性、抗病虫害能力以及节水特性。这些标准通常存在冲突，因此需要一种混合模糊方法来平衡和综合考虑。 通过在埃及新行政首都的具体案例中应用这一方法，研究者展示了如何用模糊语言表达决策者的主观判断，并通过FTOPSIS进行排序，以找到最佳的树木和植物组合。敏感性分析进一步验证了这种方法的稳健性和有效性，即在不同权重变化下，决策结果的稳定性。 这项研究的结果为干旱地区的新城市绿化提供了实用的指导，特别是在规划和实施造林项目时，如何实现经济、社会和环境的多重目标。开放获取的出版协议允许该研究在全球范围内传播，促进绿色城市建设知识的共享和应用。 总结来说，本研究结合了智能决策工具和实际环境需求，为干旱地区的城市绿化决策制定提供了一个科学且实用的框架，具有很高的实际意义和应用价值。