Nicel bilgi altında q-rung ortopair tereddütlü bulanık kabalık kümeleri temelinde elektrikli araç şarj istasyonu konum seçimi için yeni benzerlik ölçülerinin uygulanması

“En iyi” seçeneği seçmenin neden bu kadar zor olduğu

Modern yaşam, nerede elektrikli araç şarj istasyonu kurulacağı, hangi şehir mahallelerinin hava kirliliğinden en çok etkilendiği veya hangi tıbbi teşhisin bir hastanın semptomlarına en uygun düştüğü gibi zorlu tercihlerle dolu. Bu durumların tümünde bilgi dağınık, belirsiz ve bazen çelişkili olabiliyor. Bu makale, bilgisayarların böyle bulanık bilgileri daha güvenilir şekilde karşılaştırmasına yardımcı olan yeni matematiksel araçlar tanıtıyor ve ardından bu araçların şarj istasyonları ve hava kalitesiyle ilgili gerçek dünya tercihlerine nasıl rehberlik edebileceğini gösteriyor.

Siyah ya da beyaz olmayan şeyleri karşılaştırmak

Birçok karar, iki durumun ne kadar benzer olduğuna bağlıdır. Bir doktor hastanın semptomlarını bir hastalığın tipik örüntüleriyle karşılaştırabilir, bir şehir plancı ise potansiyel alanları yeni bir şarj cihazı için “ideal” bir konumla kıyaslayabilir. Klasik benzerlik ölçüleri verilerin düzgün ve kesin olduğunu varsayar. Oysa gerçekte uzmanlar sık sık tereddüt eder: bir yer trafik erişimi açısından “orta ila iyi” olabilir veya kirlilik verileri eksik olabilir. Son on yıllarda bulanık mantık araştırmacıları bu belirsizliği temsil etmenin yollarını geliştirdi; böylece bir şeyin bir kategoriye kısmen ait olmasına izin verildi. Bu makale, uzmanların yalnızca bir öğenin bir gruba ne kadar güçlü şekilde ait olduğunu değil, aynı zamanda ne kadar güçlü şekilde ait olmadığını ve hatta ne kadar kararsız olduklarını da ifade edebildiği en esnek yaklaşımlardan birine dayanıyor.

Benzerliği ölçmenin yeni bir yolu

Yazarlar, iki veri kümesini oklar olarak ele alan ve aralarındaki açıyı ölçen popüler bir benzerlik aracı olan kosinüs benzerliğine odaklanıyor. Küçük bir açı, okların neredeyse aynı yöne işaret ettiği anlamına gelir; dolayısıyla iki durum çok benzerdir. Ancak standart kosinüs benzerliği, uzman yargılarında sıkça görüldüğü gibi tereddüt ve her ölçüt için birden çok olası değer içeren verilerle çöküyor. Bunu düzeltmek için makale, q‑rung ortopair tereddütlü bulanık kabalık kümeleri adı verilen zengin bir bulanık çerçeveye uyarlanmış iki geliştirilmiş ölçü—kosinüs ve ağırlıklı kosinüs benzerliği—tanımlıyor. Basitçe söylemek gerekirse, bu çerçeve her seçeneğin her ölçüt için olası “evet” ve “hayır” derecelerinin koleksiyonlarını taşımasına izin verirken, genel tanımın mantıksal olarak tutarlı kalmasını garanti ediyor. Yeni formüller bu karmaşık tanımları 0 ile 1 arasında istikrarlı, anlamlı benzerlik puanlarına dönüştürüyor.

Yöntemi şarj istasyonlarında uygulamak

Yaklaşımın yalnızca soyut matematik olmadığını göstermek için araştırmacılar acil bir planlama sorununu ele alıyor: elektrikli araç şarj istasyonlarının nerede konuşlandırılacağı. Üç aday alan ve üç ana faktör ele alınıyor: trafik erişiminin ne kadar elverişli olduğu, kurulum maliyetinin ne olacağı ve istasyonun sürücülere ne kadar iyi hizmet edebileceği. Uzmanlar her siteyi bu bulanık çerçeve altında tereddütlü, derecelendirilmiş görüşlerle tanımlıyor ve ayrıca ideal bir sitenin nasıl görüneceğini belirtiyor. Yeni kosinüs ve ağırlıklı kosinüs ölçüleri her gerçek siteyi ideal ile karşılaştırıyor. Her iki yöntem de sıralamada aynı sonuca varıyor: bir site açık biçimde hedefe en yakın olarak öne çıkıyor. Bu tutarlılık önemli—farklı ağırlıklar uygulandığında bile yöntemin sağlam olduğunu gösteriyor.

Bulanık verilerle şehir havasını kontrol etmek

İkinci gösterimde farklı bölgeler arasındaki hava kalitesi inceleniyor. Burada girdiler trafik ve sigara gibi insan faaliyetleri ile kükürt dioksit, azot oksitleri, karbon monoksit ve ozon gibi ölçülen kirleticileri içeriyor. Bu tür veriler eksik veya tutarsız olabileceği için her bölgenin hava kalitesi yine tek bir net sayı yerine tereddütlü bulanık değerlerle ifade ediliyor. Yeni benzerlik ölçüleri her bölgeyi ideal bir temiz hava profiliyle karşılaştırıyor ve sonuçlar bölgeleri daha iyi veya daha kötü hava kalitesine göre pratik beklentilerle uyumlu şekilde sıralıyor. Bu, aynı araçların çevresel izleme ile altyapı planlamasını da nasıl idare edebileceğini gösteriyor.

Eski yöntemlere karşı test etme

Bu iki vaka çalışmasının ötesinde yazarlar, ölçülerini tıbbi teşhis ve örüntü tanıma dahil olmak üzere kıyas sorunlarında mevcut birçok benzerlik formülüne karşı sınavdan geçiriyor. Birkaç eski yöntem ya farklı örüntüler arasında ayrım yapamıyor ya da garip davranışlar sergiliyor—örneğin iki örüntü açıkça aynı olmadığında mükemmel benzerlik iddia etmek gibi. Yeni kosinüs tabanlı ölçüler ise temel mantıksal gereksinimleri sağlıyor, sayısal tuzaklardan kaçınıyor ve bu testlerde en yakın eşleşmeyi doğru biçimde belirliyor. Bu da araçların tek bir uygulamaya göre ayarlanmadığı, genel olarak güvenilir olduğu yönünde ek güven veriyor.

Gerçek kararlar için anlamı nedir

Uzman olmayanlar için teknik jargon basit bir mesajı örter: bilgi belirsiz olduğunda ve uzmanlar anlaşmazlık veya tereddüt gösterdiğinde bile karar vermemiz gerekir. Bu makale, böyle bulanık verileri karşılaştırmanın daha dikkatli bir yolunu sunuyor; belirsiz görüşleri ve gürültülü ölçümleri seçeneklerin tutarlı sıralamalarına dönüştürüyor. Görev yeni bir şarj istasyonu yerleştirmek, bir şehrin havasının güvenli olup olmadığını değerlendirmek veya karmaşık teşhislerde doktorlara destek olmak olsun, bu geliştirilmiş benzerlik ölçüleri daha şeffaf ve olağandışı matematiksel kusurlara daha az yatkın kararlar vaat ediyor. Bu çalışmaya dayalı hesaplama araçları geliştirildikçe, plancılar ve analistler gerçeğin sadece evet ya da hayır olmadığı, arada bir yerde bulunduğu problemleri görmede yeni, daha keskin bir mercek kazanabilirler.

Atıf: 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

Anahtar kelimeler: elektrikli araç şarjı, karar verme, bulanık mantık, hava kalitesi, benzerlik ölçüleri