تطبيق مقاييس تشابه جديدة في اختيار مواقع محطات شحن السيارات الكهربائية بناءً على مجموعات خشنة ضبابية مترددة ثنائية القوس q تحت معلومات كمية

لماذا من الصعب اختيار «الأفضل»

الحياة الحديثة مليئة بالخيارات المعقدة: أين نَبني محطات شحن السيارات الكهربائية، أي أحياء المدينة تعاني أكثر من تلوث الهواء، أو حتى أي تشخيص طبي يتطابق أفضل مع أعراض مريض. في كل هذه الحالات، تكون المعلومات فوضوية وغير مؤكدة وأحيانًا متعارضة. تقدم هذه الورقة أدوات رياضية جديدة تساعد الحواسيب على مقارنة مثل هذه المعلومات الضبابية بمزيد من الموثوقية، ثم توضح كيف يمكن لتلك الأدوات توجيه اختيارات عملية تتعلق بمحطات الشحن وجودة الهواء.

مقارنة أشياء ليست أبيض أو أسود

العديد من القرارات تعتمد على مدى تشابه حالتين. قد يقارن الطبيب أعراض المريض بنماذج نمطية لمرض، أو قد يقارن مخطط المدينة مواقع محتملة بموقع «مثالي» لشاحن جديد. تفترض مقاييس التشابه التقليدية أن البيانات مرتبة ودقيقة. في الواقع، غالبًا ما يتردد الخبراء: قد يكون الموقع «مقبولًا إلى جيد» من حيث الوصول المروري، أو قد تكون بيانات التلوث غير مكتملة. على مدار العقود الماضية، طور الباحثون في المنطق الضبابي طرقًا لتمثيل هذا عدم اليقين، مما يسمح لشيء ما بأن يكون جزئيًا داخل وخارج فئة في الوقت نفسه. تبني هذه الورقة على أحد أكثر هذه الأفكار مرونة، إطار عمل يتيح للخبراء التعبير ليس فقط عن قوة انتماء شيء ما لمجموعة، بل أيضًا عن قوة عدم انتمائه، وحتى عن مقدار عدم اليقين لديهم.

طريقة جديدة لقياس الشبه

يركز المؤلفون على أداة تشابه شائعة تسمى التشابه الكوني (cosine similarity)، التي تعامل مجموعتين من البيانات كمتجهين وتقيس الزاوية بينهما. الزاوية الصغيرة تعني أن المتجهين يشيران في نفس الاتجاه تقريبًا، لذا الحالتان متشابهان جدًا. ومع ذلك، تنهار طريقة التشابه الكوني القياسية عندما تتضمن البيانات ترددًا أو ترددات متعددة لكل معيار، كما يحدث غالبًا في أحكام الخبراء. لإصلاح ذلك، تعرف الورقة مقياسين محسّنين — التشابه الكوني والتشابه الكوني الموزون — مصممين لإطار ضبابي غني يسمى مجموعات خشنة ضبابية مترددة ثنائية القوس q. ببساطة، يسمح هذا الإطار لكل خيار بحمل مجموعات من درجات «نعم» و«لا» المحتملة لكل معيار، مع ضمان أن يبقى الوصف العام منطقيًا ومتناسقًا. تحوّل الصيغ الجديدة هذه الأوصاف المعقدة إلى درجات تشابه مستقرة ومعنوية تتراوح بين 0 و1.

تطبيق الطريقة على محطات الشحن

لإثبات أن المنهج ليس مجرد رياضيات مجردة، يتعامل الباحثون مع مشكلة تخطيط ملحة: أين توضع محطات شحن السيارات الكهربائية. نظروا في ثلاثة مواقع مرشحة وثلاثة عوامل رئيسية: مدى ملاءمة الوصول المروري، وتكلفة الإنشاء، ومدى قدرة المحطة على خدمة السائقين. يصف الخبراء كل موقع بآراء مترددة ومدرّجة ضمن هذا الإطار الضبابي، ويحددون أيضًا كيف يبدو الموقع المثالي. تقارن مقاييس التشابه الكوني والكوزين الموزون الجديدة كل موقع حقيقي بالمثالي. تتفق النسختان في الترتيب: يظهر موقع واحد بوضوح الأقرب إلى الهدف. هذه الاتساقية مهمة — فذلك يشير إلى أن المنهج قوي حتى عندما تُعطى العوامل أوزانًا مختلفة.

فحص جودة هواء المدينة ببيانات ضبابية

العرض الثاني يتناول جودة الهواء عبر مناطق مختلفة. هنا، تتضمن المدخلات أنشطة بشرية مثل المرور والتدخين، بالإضافة إلى الملوثات المقاسة مثل ثاني أكسيد الكبريت، وأكاسيد النيتروجين، وأول أكسيد الكربون، والأوزون. وبما أن مثل هذه البيانات قد تكون ناقصة أو متعارضة، يُعبّر عن جودة هواء كل منطقة مرة أخرى بقيم ضبابية مترددة بدلاً من رقم حاد واحد. تقارن مقاييس التشابه الجديدة كل منطقة بملف هواء نظيف مثالي، وتُرتَّب النتائج لتصنيف المناطق إلى جودة هواء أفضل أو أسوأ بطريقة تتوافق مع التوقعات العملية. يبيّن ذلك أن نفس الأدوات قادرة على التعامل مع مراقبة البيئة بقدر ما تتعامل مع التخطيط العمراني.

الاختبار مقابل طرق أقدم

بعيدًا عن هاتين الدراستين، يقارن المؤلفون مقاييسهم بعدد كبير من صيغ التشابه الموجودة على مشكلات معيارية، بما في ذلك التشخيص الطبي والتعرف على الأنماط. تفشل عدة طرق أقدم إما في التمييز بين أنماط مختلفة أو تتصرف بشكل غريب — على سبيل المثال، تدّعي تشابهًا تامًا عندما تكون الأنماط بوضوح غير متطابقة. بالمقابل، تفي مقاييس التشابه الجديدة القائمة على الكوزين بالمتطلبات المنطقية الأساسية، وتتجنب المشكلات العددية، وتحدد بشكل صحيح أقرب تطابق في هذه الاختبارات. هذا يعزز الثقة بأن الأدوات ليست مخصّصة لتطبيق واحد بل موثوقة عمومًا.

ماذا يعني كل هذا للقرارات الحقيقية

بالنسبة لغير المتخصصين، قد تُخفي المصطلحات التقنية رسالة بسيطة: عندما تكون المعلومات غير مؤكدة ويتباين أو يتردد الخبراء، ما زال علينا اتخاذ قرارات. تقدم هذه الورقة طريقة أكثر حذرًا لمقارنة مثل هذه البيانات الغامضة، محولة الآراء المبهمة والقياسات المضطربة إلى تصنيفات متسقة للخيارات. سواء كانت المهمة تحديد موقع محطة شحن جديدة، أو الحكم على ما إذا كان هواء المدينة آمنًا، أو دعم الأطباء في تشخيصات معقدة، فإن مقاييس التشابه المحسّنة هذه تعد بقرارات أكثر شفافية وأقل عرضة لغرائب رياضية. ومع تطوير أدوات حاسوبية مبنية على هذا العمل، قد يحصل المخططون والمحللون على عدسة جديدة وأكثر وضوحًا لرؤية المشكلات التي لا تكون الإجابة عنها نعم أو لا فحسب، بل تقع في مكان ما بينهما.

الاستشهاد: Attaullah, Khan, A., Boulaaras, S. et al. Application of novel similarity measures in electric vehicle charging station site selection based on q-rung orthopair hesitant fuzzy rough sets under quantitative information. Sci Rep 16, 9504 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-34665-1

الكلمات المفتاحية: شحن السيارات الكهربائية, اتخاذ القرار, المنطق الضبابي, جودة الهواء, مقاييس التشابه