Modeling the Dispute Settlement of Reservoir In View of the Water Quality Issues: A Novel Hybrid Group Game Theory-Fuzzy Logic Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To choose the best policy of the water resources allocation, considering both the quantitative and qualitative factors based on the possible uncertainties, there has always been a significant problem in the dry lands from perspectives of the decision makers. In this paper, using Game Theory concept, a novel hybrid approach of the Game Theory based fuzzy logic is proposed to reconcile conflicts among stakeholders of dam reservoirs who have their own different strategies and utilities to choose the best policy in order to gain the highest profit regarding the situations they deal with. In the proposed method, after the fuzzification of decision makers’ strategies, a matrix called a “priority matrix” is formed in which a combination of their strategies and priorities is presented as the matrix elements. Based on the concept of Nash equilibrium, an optimized scenario is elected from among the bargaining scenarios constructed via the integrated strategies. This method has the privilege of providing a game space in which a large variety of strategies and priorities of many decision makers can be modeled in a fuzzy space of variables to reach a point of agreement. In this study, the 15-Khordad Dam of Iran is selected as a case study area which faces problems such as salinity, low quality water, and conflicts among stakeholders. The results of the study indicated that the proposed method could be led to an optimized strategy for the water resources allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».