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第一篇论文翻译
用中性色MCDM法评价智能集装箱
穆罕默德Yoruko˘glulowast;和Serhat Aydın工业工程系,国防大学,空气动力学院,土耳其伊斯坦布尔
摘要：从蒸汽机开始的工业革命，已经发展成为智能系统，在这个系统中，对象之间以工业4.0的名义相互交流。智能集装箱(SC)是集装箱发展的最新产物，也是供应链管理系统(SCMS)中的物流要素之一，其灵活性、可追溯性和对供应链优化的贡献使其脱颖而出。本文对当前发展中的智能集装箱的现有特性进行了汇编，并确定了指导未来设计的用户需求。在应用部分，三个不同的智能集装箱根据不同的冲突标准和中性环境进行了评估。采用露得清TOPSIS法计算了各备选方案的相对封闭系数。最后，按降序排列备选方案。本文的创新之处在于首次采用了中性色MCDM方法来处理智能集装箱的评价问题。
关键词: 工业4.0，智能集装箱，多标准决策，中性色TOPSIS
- 介绍
第一次工业革命(工业1.0)始于18世纪蒸汽动力的使用，接着是第二次工业革命(工业2.0)，在19世纪后期，电力用于大规模生产。第三次工业革命(工业3.0)在二十世纪以数字化的方式持续推进。工业4.0最早于2011年在德国随着自动化和信息技术的加速发展而初具规模。如今，工业4.0的应用尤其体现在动态数据处理系统的使用上。工业4.0支持网络物理系统、物联网(IoT)、大数据与解析、自主机器人、仿真、水平和垂直系统集成、网络安全、成瘾性制造、增强现实和云计算在工业4.0流程和应用程序[1]中随处可见。工业4.0还没有正式的定义，但它可以被定义为复杂设备和物理机器与网络软件和传感器的集成，用于更好地规划、控制和预测社会和商业结果[2]。
随着工业4.0的并行，智能系统（SS）旨在优化所有组件和信息的交互使用，为系统带来好处[3]。由4.0开发过程中出现的系统组合而成的系统可以表示为智能系统。由于智能系统可以使用许多软件从不同的硬件中检索数据，因此将这些数据存储在子序列的适当格式中，必要时进行更新，根据可能的情况处理这些数据，并执行多阶段的业务流程[4]。
智能系统的不同应用产生了显著的效果。智能系统预测未来的首要能力是与用户和应用程序通信的能力与其他智能系统同步。智能系统提供结构、机制和潜力，以消除在控制、导航和航空、海事等领域的人为错误。在生产系统中，智能系统提供基于最终产品性能的生产变量优化的信息化应用。
智能系统在卫生系统中创造了大量的自我诊断、治疗、药物应用和监测。可以通过智能系统[5]自动地和通过网络优化能源的使用、安全性、节约和效率。特别是生产过程和供应链步骤是智能供应链的重要组成部分。所有的移动和运输过程都越来越需要效率和环境绩效标准。智能系统提供车辆控制、导航和物流优化，并在此范围内减少操作员的错误。在供应链和物流过程中，共享即时状态信息对整个系统的优化至关重要。从这个角度看，智能系统在供应链和物流运作中的使用，可以有效地、恰当地决定[6]。
可负担得起的技术和设备在物流应用中捕捉实时数据，并即时通知环境变化，这些技术和设备在今天变得可用。这些解决方案通过使流程更智能来创建“智能物流”(smart logistics, SL)范式。在智能物流中，基础设施(感知、本地化、连接和技术驱动)、处理(数据过滤、数据分析、动作生成、适应性和弹性、自动化和透明性)和服务(智能产品、定制和共享)是软件[7]的主要特征。
“满足客户期望”和“成本最小化”是当今企业的两个最重要的目标，也包括物流活动。物流过程是供应链的一个组成部分。在这个过程中，产品的各种信息需要随时到达过程的任意点，解决问题，改进过程，提供优化。同时解决问题很重要，这样可以避免成本，减少意外情况，确保顾客满意。这种并发性可以通过信息技术[8]的能力来实现。
集装箱是供应链物流的重要组成部分之一。集装箱是合同中规定的箱形结构，可以安全、无损地与各种运输方式一起使用，不丢失正确的路线，其形式符合国际运输标准，并提供灵活性[8]。新开发的集装箱有望提供更敏感的安全性，并确保根据不同的标准对产品进行监视[9,10]。
由于有了物流集装箱、条形码和包裹跟踪软件，任何货物都可以从世界的一端发送到另一端。在运输关键和有价值的产品，如药品和食品时，对灵敏度、温度和湿度变化控制和安全的需求日益增加。在这种情况下，对可靠和可跟踪的物流基础设施的需求正在增加。智能物流和智能集装箱的到来，是[11]最重要的组成部分之一。
互联网的使用、信息的快速获取和客户期望值的不断提高触发了物流领域应用程序的发展。与此同时，RFID、GPS、UMTS、集装箱内的无线传感器及其与物流的交互作用等技术的使用，使集装箱成为一个智能集装箱[12]。
智能集装箱可以随时生成关于货物状态的实时数据和通知。这些数据是关于位置，运动，湿度，内外温度冲击和门的开口(图1)[10,13,14]。智能集装箱技术是决策和实施决策的重要工具;RFID在定义集装箱到系统，GPS在集装箱位置跟踪，传感器网络在保护集装箱内所需的标准和自动决策过程也积极参与软件[8]。
同时，这些集装箱也被定义为混合集成物流系统中的智能部件，允许访问处理信息[15]。在一个集成的物流系统中，中央服务器使用软件，在权限级别和安全定义的范围内，向其在线连接的用户提供和传输这些信息。从集装箱及其周围获得的数据和信息可以通过数字地图[10]进行实时监控。
两个集装箱之间的信息交换可以在必要时提供[16]。特别是在食品、炸药、化学物质、药品、医疗器械和材料运输中，传感器被用在集装箱中。必要时，报告和警报会传送到世界上任何地方的相关地点或个人。[17]
通过使用获得的数据从SC可以可以获得更高的质量管理与冲击的货物跟踪数据，建立货物安全策略通过门洞通知,监控货物安全，确定交货时间与综合报告，进行根本原因分析，改进库存管理，优化货物质量和缓解财务管理[13、18]。
使用智能集装箱可以保存和更新关于产品的信息。可以实时获取产品信息，并进行路线更改。必要时，可以对温度、湿度和压力进行调整，并更改产品信息。
除了未来的特性，集装箱还有一些需要改进的特性。减少初始成本可以获得更大的使用。需要将适当的技术基础设施纳入供应网络，并应在通用集装箱运输文献[8]中制定新的规章。
当集装箱变得更智能时，它们应该具备的特性和它们所期望的功能就会增加。在这种情况下，很难在一个集装箱中收集所有的属性，并且需要将这些属性放入一个集装箱中。这可以通过多标准决策(MCDM)方法来确定。
在现实生活的问题中，特别是在新研究的问题上，很难获得可靠的数据。在这种情况下，决策者也应该考虑不确定性。由Zadeh[19]提出的模糊集理论对于解决这一需求非常有用。近年来，随着新型[20]的出现，这一理论得到了扩展。中性色集就是其中的一种模糊集，它首先利用了不确定性。中性色集使用了“真实”、“虚假”和“不确定性”等参数。不确定性参数为专家们提供了更全面地展示他们的判断的机会。
本研究的创新之处在于首次将中子学TOPSIS方法应用于智能集装箱MCDM问题。在文献中这项针对智能集装箱的工作指导研究适用于工业4.0应用。本文的其余工作如下：第二节是文献综述，第三节是中子学TOPSIS方法的步骤。稍后在第4节中给出了一个应用程序。在第五节中，我们给出了敏感性分析，并在最后一节中给出了结论。
2．文献综述
射频识别（RFID）、传感器网络、全球定位系统（GPS）、无线技术和网络物理系统、物联网（IoT）和智能产品研究的最新发展提出了智能系统和对象[8]。
关于智能集装箱的文献主要集中在这一部分，而不是像智能系统和对象那样广泛。Kodwani等人[21]提出了一种基于物联网的系统，该系统能够减少人为填充集装箱的工作量。Makarem和Haraty[22]提出了一种基于代理的方法来最大化单个集装箱的访问量，这里的负载系统比集装箱更智能。Kim等人[23]提出了一种使用无线传感器网络和RFID技术的系统，通过使用ad hoc网络来提高相邻集装箱之间的安全性。Ruckebusch等人[24]开发了监控和跟踪集装货柜装运的原型解决方案。Wangetal[25]开发了一个基于启发式的解决方案，该解决方案适用于智能集装箱码头大门处的计划和不可撤销的计划分配问题。
Meyer等人[26]介绍了SCMS中智能集装箱的三个智能级别（图2）。嵌入式系统可以在一级智能中记录集装箱中的一些信息（如温度、湿度）。第二类，适当和足够的传感器可用于检测集装箱内外的异常情况。集装箱以异常状态发送报警消息，随后的处理由SCMS执行。第三类智能，决策部分或全部由智能集装箱中的应用程序/系统执行，SCMS基础设施用于导入所需的服务。
Jedermann等人[27]研究了可在食品物流集装箱或传感器上实现的智能化水平。Xu等人[28]提出了一种基于自组织网络的智能集装箱ZigBee监控系统，其目标是降低能耗，提高效率。Dittmer等人[29]提供了智能集装箱项目来监控可能受损的产品。收集环境数据，监测产品寿命。信息可以通过不同的通信工具通过互联网发送到SCMS。Sallez等人[30]重点关注智能集装箱的信息上下文和相关活动性。他们还强调了完成信息需求的实际解决方案的重要性。
Jingetal[31]提议对智能集装箱的标准化进行调查研究。他们介绍了智能集装箱所需具备的功能：集装箱自动识别、安全保障、跟踪跟踪、不同部门的信息服务、记录环境信息和智能操作管理。从射频识别技术、传感器监测技术、定位技术、无线通信技术、网络信息技术等方面提出了智能集装箱的预期技术解决方案。
随着时间的推移，最近开始在世界范围内使用的智能集装箱可能会在全球范围内得到应用。从这个角度来看，用户对智能集装箱的偏好是学术界和生产厂家的一个指南，当对智能集装箱的使用情况进行考察时，我们发现在这方面的研究并不多。因此，需要对智能集装箱的用户选择和选择标准进行多准则决策研究。
另一方面，与中微子TOPSIS相关的研究也在不断的迭代；其中一些研究如下；中微子TOPSIS方法是最近发展起来的一种解决多属性群决策问题的方法。Elhassouny和Smarandache[33]比较了经典TOPSIS和中性TOPSIS结果。Dung等人[34]针对人员选择问题，提出了使用区间中子选择集的TOPSIS方法。Bassetetal[35]提出了用于评估智能医疗设备选择的中子选择TOPSIS方法。Biswas等人[36]扩展TOPSIS策略，解决单值中性色集的多属性群体决策问题。
这项研究使得专家们能够在文献中首次使用中子学TOPSIS来评估智能集装箱。
图1 图2
- 单值中子信息的TOPSIS方法
在这一节中，提出了简化中子环境下的TOPSIS方法。[32]。
第1步。构造决策矩阵。
考虑一个具有m个备选方案和n个属性的多属性决策问题。设A={A1，A2，hellip;，Am}为一组离散的备选方案，C={C1，C2，hellip;，Cn}为一组备选方案。每个备选方案相对于每个属性的评级，描述了备选方案a1相对于属性Cj的性能，表示为单值中子数（SVNNs）。设W={w1，w2，hellip;，wm}为专家为属性分配的权重向量。中子多属性决策问题可以表示为：
公式1-2
第2步。确定专家权重。
使得p专家组可以根据属性来评价标准。由于这些专家有不同的经验、知识和背景，因此每个专家的重要性可能不同。设Ek=[Tk，Ik，Fk] 为中子数用于kth的专家评级。然后，为了得到kth的权重，我们使用以下公式：
公式3
第3步。构造聚合决策矩阵。
其中D（k）=（D（k0 ij）mtimes;nbe为k决策者的单值中子决策矩阵，Psi;={Psi;1，Psi;2，hellip;，Psi;p}为专家的权向量，使得每个Psi;=[0,1]。在这一步中，通过使用单值中子加权平均（SVNW a）聚集算子，将所有个体评估合并为一个组决策，如下所示：
公式4 -6
第4步。确定属性权重
在这一步中，每个专家可以给属性分配不同的权重，然后将它们的评价聚合到群体决策中。设w j k=（w（1）j，w（2）j，hellip;，w（p）j）为第k专家分配给属性cj的中子数。然后可以使用SVNW A聚合运算符计算聚合权重w={w1，w2，hellip;，wn}。
公式7
第5步。加权中子决策矩阵的集结。
在这一步中，属性的权重和集结中子决策矩阵的权重用公式（8）和（9）组合如下；
公式8 -9
第6步。加权中子决策矩阵的集结
公式10-17
第7步。SVNNs的RNPIS和RNNIS中各方案距离测度的确定
公式18-19
第8步。SVNNs中子理想解相对贴近系数的测定
公式20
第9步。根据相对贴近度系数对备选方案进行排序。
C*i的较大值反映了更好的选择Ai， i=1,2，hellip;，m。
- 应用评估。
标准基于文献回顾和行业制造商的产品[8，13，31]。第3节阐明的中性粒细胞TOPSIS法在评估阶段用作评估方法。
不适用部分，三个智能集装箱备选方案（A1、A2、
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