uncertainty of complexity
در نشریات گروه علوم پایه-
از جمله عواملی که منجر به ایجاد عدم قطعیت در مدل ریاضی جریان آب زیرزمینی می شود، عدم قطعیت ناشی از پیچیدگی مدل مفهومی است که از افزایش پارامترهای مدل ناشی می شود.در نظر گرفتن پیچیدگی در مدل سازی آب های زیرزمینی می تواند به انتخاب یک مدل بهینه کمک کرده و از ایجاد این نوع عدم قطعیت و نتیجه گیری های گمراه کننده جلوگیری کند. هدف این پژوهش، بررسی عدم قطعیت پیچیدگی مدل ریاضی آبخوان نجف آباد است . در این راستا شش مدل مفهومی با پنج درجه متفاوت از پیچیدگی با تعداد پارامترهای مدل واسنجی شده (4 ، 16 ، 20 ، 22 ، 26 و 26 پارامتر) با داده های مشاهداتی یکسان در آبخوان نجف آباد واقع در استان اصفهان در حالت پایدار و برای سال 98-97 توسعه یافتند و برای ارزیابی احتمال مدل ها از روش معیارهای انتخاب مدل (AIC ، AICC ، BIC و KIC) استفاده شد. نتایج نشان داد که مدل شماره یک با چهار پارامتر که ساده ترین مدل است به عنوان بهترین مدل انتخاب شد و کمترین عدم قطعیت را دارد. اما مدل های 5 و 6 که پیچیده ترین مدل ها هستند، بیشترین عدم قطعیت و کمترین میزان اعتماد را دارند. بنابراین می توان بیان نمود که در تعریف مدل مفهومی یک آبخوان، تعیین تعداد بهینه پارامتر منجر به کاهش عدم قطعیت مدل ریاضی خواهد شد.کلید واژگان: آبخوان نجف آباد، احتمال مدل، عدم قطعیت پیچیدگی، معیارهای انتخاب مدلOne of the factors that lead to uncertainty in the mathematical model of groundwater flow is the uncertainty due to the complexity of the conceptual model that results from the increase of model parameters. Considering complexity in groundwater modeling can aid in selecting an optimal model, and can avoidmodel uncertainty and misleading conclusions. The purpose of this study is to investigate the uncertainty of the complexity of the mathematical model of the Najafabad aquifer. In this regard, six conceptual models with five different degrees of complexity with the number of calibrated model parameters (4, 16, 20, 22, 26, and 26 parameters) with the same observational data in Najafabad aquifer located in Isfahan province in a steady-state and for the year 2018-2019 were developed and model selection criteria (AIC, AICC, BIC, and KIC) were used to evaluate the probability of models. The results showed that model#1 with four parameters, which is the simplest model, was selected as the best model and has the least uncertainty. But models 5 and 6, which are the most complex models, have the most uncertainty and the least level of confidence. Therefore, it can be said that in defining the conceptual model of an aquifer, determining the optimal number of parameters will decrease the uncertainty of the mathematical model.Keywords: model selection criteria, Najafabad aquifer, probability of Model, Uncertainty of complexity
-
Choosing the appropriate strategy is the most vital decision for an organization. The real-world situation, comprising increasing criteria and alternatives; the criteria interdependency; environmental changes affecting the structure of the organization; the vagueness of the verbal judgments; and Increasing uncertainty about possible futures, forces the decision-makers to consider these two important elements, complexity and uncertainty, in their decision-making approach. While all of the most widely known approaches – the classic, scenario, MCDM, and robustness analysis approaches – have some weaknesses related to either complexity or uncertainty, the approach purposed in this study can overcome them, combining the matrix approach to the robustness analysis (MARA) with the fuzzy ANP method. This approach deals with the environmental uncertainty by reviewing the performance of the strategies among the alternative futures, the uncertainty related to the preference model of the human decision-maker (uncertain judgements) by using fuzzy set theory, specifically Chang’s extent analysis method, considers desired number of scenarios, criteria and options, and collects experts' judgments in an appropriate time, emphasizing interdependences among criteria. The proposed approach is applied to a real-world problem in the automotive industry of Iran and the results are compared with the previous studies.
Keywords: decision making, Strategy Selection, Automotive Industry, Uncertainty, Complexity
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.