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社论

土木工程和对称性

埃德蒙达斯·卡齐米拉斯·扎瓦德斯卡斯 ， 罗穆阿尔达斯·鲍斯 和 Jurgita Antucheviciene
埃德蒙达斯·卡齐米拉斯·扎瓦德斯卡斯 、罗穆阿尔达斯 ·鲍斯和尤尔吉塔·安图切维奇内 1 维尔纽斯格迪米纳斯技术大学建筑管理和房地产系，
1 维尔纽斯格迪米纳斯技术大学建筑管理和房地产系，Sauletekio al. 11， LT-10223 维尔纽斯， 立陶宛;edmundas.zavadskas@vgtu.lt2 维尔纽斯格迪米纳斯技术大学可持续建筑研究所，Sauletekio al. 11，LT-10223
2 维尔纽斯格迪米纳斯技术大学可持续建筑研究所，Sauletekio al. 11，LT-10223维尔纽斯， 立陶宛3 维尔纽斯格迪米纳斯技术大学图形系统系， Sauletekio al. 11， LT-10223立陶宛维尔纽斯;romualdas.bausys@vgtu.lt* 通信：jurgita.antucheviciene@vgtu.lt;电话： +370-5-274 -5233

收稿日期： 2019-04-02;录用日期： 2019-04-2;出版日期：2019年4月5日
摘要： 土木工程中一个至关重要的主题是找到建筑物和基础设施对象的整个生命周期的最佳解决方案，包括其设计、制造、使用和维护。运筹学、管理科学和优化方法为工程决策提供了一致且适用的基础。这些课题引起了研究人员的兴趣，经过严格的同行评审过程，本期特刊上发表了八篇论文。本期文章展示了如何通过各种方法和工具获得土木工程解决方案，从而带来经济、社会和环境效益。通常，决策者不仅需要考虑一个标准，还需要考虑几个不同的标准，因此，在已发表的五篇论文中，建议采用多标准决策（MCDM）方法;其余论文应用了其他研究方法。这些方法和应用案例研究将在社论中作进一步介绍。
关键词：多准则决策（MCDM）;混合MCDM;模糊集;粗糙的套装;D数字;3D建模;图像处理;实验测试;土木工程;制造工程;运输;后勤

1. 引言 1. 引言

土木工程中一个至关重要的主题是在整个建筑物和基础设施对象的整个生命周期（包括其设计、制造、使用和维护）中找到最佳解决方案。运筹学、管理科学和优化方法为工程决策提供了一致且适用的基础。现实世界的决策问题通常通过应用多标准决策 （MCDM） 框架来解决，这意味着决策是通过考虑多个标准或观点并考虑它们来构建的。因此，MCDM已成为解决现实世界问题的通用工具。Mardani等[1]对MCDM方法进行了审查，区分了15个实际问题领域：能源、环境和可持续性、供应链管理、材料选择、质量管理、地理信息系统、建筑和项目管理、安全和风险管理、制造系统、技术和信息管理、运筹学和软计算、战略管理、生产管理和旅游管理。
土木工程中一个至关重要的主题是在整个建筑物和基础设施对象的整个生命周期（包括其设计、制造、使用和维护）中找到最佳解决方案。运筹学、管理科学和优化方法为工程决策提供了一致且适用的基础。现实世界的决策问题通常通过应用多标准决策 （MCDM） 框架来解决，这意味着决策是通过考虑多个标准或观点并考虑它们来构建的。因此，MCDM已成为解决现实世界问题的通用工具。Mardani等[1]对MCDM方法进行了审查，区分了15个实际问题领域：能源、环境和可持续性、供应链管理、材料选择、质量管理、地理信息系统、建筑和项目管理、安全和风险管理、制造系统、技术和信息管理、运筹学和软计算、战略管理、生产管理和旅游管理。
MCDM方法的演变旨在考虑初始信息的不确定性。由于应用领域不同，现代决策解决方案经常包括对所考虑的替代方案的不同方面进行语言评估。这种信息类型的特点是含义不严格定义。基于对称性的技术在考虑涉及信息不确定性的系统中起着相当重要的作用。通过应用神经网络、模糊逻辑和区间数，已经进行了大量关于决策的研究。这些方法的成功取决于这样一个事实，即所有这些方法都是通过利用适当的对称性得出的。因此，提出了不同的模糊方法来对此类信息进行建模。对于最流行的MCDM方法，如DEMATEL、PROMETHEE、TOPSIS、AHP、ANP、VIKOR、COPRAS、ARAS、WASPAS等，已经提出了模糊扩展[2-4]。
在考虑涉及信息不确定性的系统时起着相当重要的作用。通过应用神经网络、模糊逻辑和区间数，已经进行了大量关于决策的研究。这些方法的成功取决于这样一个事实，即所有这些方法都是通过利用适当的对称性得出的。因此，提出了不同的模糊方法来对此类信息进行建模。对于最流行的MCDM方法，如DEMATEL、PROMETHEE、TOPSIS、AHP、ANP、VIKOR、COPRAS、ARAS、WASPAS等，已经提出了模糊扩展[2-4]。
已经提出了神经模糊系统来涵盖决策问题的更复杂的公式。本文对神经模糊系统的众多创新方面以及这些系统在各种现实生活中的应用进行了全面综述。 .
已经提出了神经模糊系统来涵盖决策问题的更复杂的公式。本文对神经模糊系统的众多创新方面以及这些系统在各种现实生活中的应用进行了全面综述 。
为了扩大他们的能力，已经进行了深入的研究，涉及对决策问题中不确定和模糊的初始信息进行更准确的建模。已经提出了各种“模糊”方法来模拟信息不确定性的不同方面。Smarandache最近引入的中性集合为表示决策制定中遇到的不确定和不一致的信息开辟了新的可能性[6]。模糊粗糙集已应用于各个领域，如专家系统、知识发现、信息系统、归纳推理、智能系统、数据挖掘、模式识别、决策和机器学习 .
为了扩大他们的能力，已经进行了深入的研究，涉及对决策问题中不确定和模糊的初始信息进行更准确的建模。已经提出了各种“模糊”方法来模拟信息不确定性的不同方面。Smarandache最近引入的中性集合为表示决策制定中遇到的不确定和不一致的信息开辟了新的可能性[6]。模糊粗糙集已应用于各个领域，如专家系统、知识发现、信息系统、归纳推理、智能系统、数据挖掘、模式识别、决策和机器学习 。
此外，模糊集已被广泛应用于聚合算子框架内建模的决策问题中。综述了不同模糊集下的各种聚合算子 .
此外，模糊集已被广泛应用于聚合算子框架内建模的决策问题中。本文 综述了不同模糊集下的各种聚合算子。
讨论了土木工程决策问题的方法论方面，涉及模糊模型和概率模型的组合和整合，以应对不确定性。 .
讨论了土木工程决策问题的方法论方面，涉及模糊模型和概率模型的组合和整合以应对不确定性 。
对开发新 MCDM 方法的研究已针对混合 MCDM 方法。最流行的混合 MCDM 方法在解决复杂问题方面表现出优于传统方法的优势，这些问题涉及利益相关者的偏好、相互关联或矛盾的标准以及不确定的环境。[10-12]研究了基于多规则的决策（MRDM）等新型混合MCDM方法的演变，该方法可以通过相关知识来支持基于有影响力的网络关系图（INRM）的系统改进。
对开发新 MCDM 方法的研究已针对混合 MCDM 方法。最流行的混合 MCDM 方法在解决复杂问题方面表现出优于传统方法的优势，这些问题涉及利益相关者的偏好、相互关联或矛盾的标准以及不确定的环境。[10-12]研究了基于多规则的决策（MRDM）等新型混合MCDM方法的演变，该方法可以通过相关知识来支持基于有影响力的网络关系图（INRM）的系统改进。
文献[13-17]对MCDM方法在人类活动不同领域的应用进行了广泛的综述。这些出版物讨论了在运输、供应商评估和选择、旅游和酒店业、服务质量评估以及供应链背景下的循环经济等领域的应用。文献[18]考虑了有关文化遗产保护的具体方面，包括经济、历史、考古、宗教、技术和研究指标。为了解决这个问题，应用了层次分析法（AHP）和基于平均解距离的评估（EDAS）方法。本文在19文献中解决了在不确定性下，采用改进的模糊技术（Sequence of Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）方法对桥梁结构进行概念设计的问题。土木工程对象的有效材料选择是通过层次分析过程（AHP）和基于比率分析的模糊多目标优化（MOORA）进行的[20]。在 .

2. 贡献

本期特刊共收录八篇文章。它们都是原创研究文章;本期未发表任何评论文章或技术报告。
这些论文有助于涉及对称、不对称或非对称信息的土木工程问题的决策技术。建议的方法和工具主要包括新颖或扩展的多标准决策模型和不确定环境下的方法。此外，本期发表的三篇论文没有应用MCDM方法。他们通过提供其他求解方法来解决与对称性相关的问题。
特刊的主题主要在欧洲和亚洲受到关注。来自8个国家的34位作者为该问题做出了贡献（见图1）。
图 1.按国家/地区划分的作者分布。
按作者单位划分的论文分布情况见表1。来自立陶宛的合著者与来自塞尔维亚、波斯尼亚和黑塞哥维那、印度和伊朗的合著者一起为四篇论文做出了贡献。来自波兰、罗马尼亚和中国的作者各贡献了一篇论文。来自塞尔维亚的研究人员与来自波斯尼亚和黑塞哥维那的合著者一起又贡献了一篇论文。
表 1.各国出版物。
国家 论文数量
波兰 1
罗马尼亚 1
中国 1
波斯尼亚和黑塞哥维那-塞尔维亚 1
伊朗-立陶宛 2
印度-立陶宛 1
波斯尼亚和黑塞哥维那-塞尔维亚-立陶宛 1
有关相关分析方法或决策方法的论文分为几组，如图2所示。八篇论文中有五篇应用了MCDM方法，大多数情况下，它们提出了不确定环境（即模糊或粗糙模型）下的模型和技术。不涉及多标准决策的个别文章应用了其他方法：实验测试、图像处理和 3D 建模。
本期特刊中介绍的处理对称、不对称或非对称问题的拟议方法的案例研究和应用实例可分为三个研究领域，每个领域由 2,3 篇论文组成（见图 3）。
图2.决策方法。
图3.案例研究的研究领域。
其中一组论文与建筑工程和管理有关。其中一篇论文通过应用混合模糊D-ANP-MABAC模型对建设项目进行风险评估，研究了有关施工管理的关键问题，该模型涉及D数、分析网络过程（ANP）和多属性边界近似面积比较（MABAC）方法的组合[23]。另一篇建筑工程论文没有应用MCDM方法。本文旨在为屋面壳体参数化设计的早期阶段开发一种系统且实用的方法;由四种具体元素组成的化合物[24]。
生产/制造工程是众多的研究领域之一。该领域的两篇论文应用了MCDM方法。采用区间值模糊加法比评估（ARAS）方法，对油气井钻探项目进行评价[25]。该论文对文献做出了重大贡献，作为评估此类项目的替代方法。接下来，针对采矿业，提出了一种使用多元回归和神经网络进行铲子资本成本估算的混合多准则模型[26]。一篇论文[27]提出了另一个关于柔性制造系统的建议，该论文旨在通过应用图像处理对刀具侧面进行刀具磨损分析。
另一个研究领域是运输和物流，涉及三篇研究论文。值得一提的是，其中两篇论文建议应用 Rough MCDM 方法。建议建筑公司的供应商选择结合使用两种扩展方法：DEMATEL（决策试验和评估实验室）获得重要标准的相对权重，以及EDAS（基于平均解的距离评估）方法[28]。另外两种粗略方法的组合，即粗略BWM（最佳-最差方法）和粗略SAW（简单加法加权），用于物流公司的货车选择[29]。但是，特刊的最后一篇论文与MCDM无关。它分析了飞机乘客登机/下机策略的最佳组织，作为通过实验测试减少飞机周转时间的潜在可能性之一[30]。

3. 结论

本期特刊的主题引起了欧罗巴和亚洲研究人员的兴趣;来自八个国家的研究人员，包括国际合作，撰写和合著了本期发表的论文。
尽管多标准决策是众多已宣布主题之一，但超过一半的论文（八篇已发表论文中的五篇）在他们的研究中应用了MCDM方法。因此，多标准决策技术被证明非常适用于对称/非对称信息管理。
大多数方法都提出了不确定性下的决策模型，提出了混合MCDM方法与模糊或粗糙集理论以及D数相结合。
所提出的MCDM技术的应用领域主要包括生产/制造工程、物流运输、建筑工程和管理。
作者贡献：所有作者对这项工作的贡献相同。
致谢：作者对《对称》杂志表示感谢，该杂志为研究人员提供了一个学术平台，以贡献和交流他们在土木工程和对称性方面的最新发现。
利益冲突：作者声明没有利益冲突。

引用

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（C） 作者 2019 年。被许可人MDPI，瑞士巴塞尔。本文是一篇开放获取文章，根据知识共享署名 （CC BY） 许可 （http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/） 的条款和条件分发。