A hybrid model based on fuzzy VIKOR and the classical optimal search to detect illegal chemical warehouses
Notice bibliographique
Résumé
The use of chemical weapons has turned into an increasing risk for the world. In this study, a hybrid approach on the basis of fuzzy VIKOR and the optimal search model to cope with an important case study called the detection of illegal chemical warehouses is introduced. It is obvious that such illegal activities are accomplished under high secret considerations. Therefore, we have several types of ambiguity and uncertainty in this problem. First, fuzzy VIKOR is used to prioritize the suspicious warehouses based on time and cost of a search under fuzzy environment. Also the probability of existence of chemical agents in each warehouse (Pi) and the probability of detection (αi) in case materials exist in warehouse, are estimated. Next, the output of VIKOR i.e., Q is assumed as an input of optimal search model and optimal strategy for searching is achieved by solving a stochastic dynamic programming. According to this hybrid approach, we start from the location that has the maximum value of αiPiQi. Although we get benefits of fuzzy logic, VIKOR, and classical optimal search, the suggested method is easy to understand and straightforward to utilize in real-world problems. Also this model can enhance the robust nature of hybrid approach and reduces its sensitivity to the change of weights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».