28、单值中智模糊数的排序方法：基于(α, β, γ)截集的研究

单值中智模糊数的排序方法：基于(α, β, γ)截集的研究

1. 多服务器排队系统分析与结论

在多服务器排队系统中，系统内所有故障机器的持有成本是一个重要考量因素。较高的阈值往往会使相关成本增加。对于具有固定容量的多服务器排队系统，通过成本分析，利用遗传算法可以找到系统中故障机器的最佳水平（q , r , W , S , T*）。增加服务器的灵活性能够提高系统效率，避免因服务延迟导致的客户流失。不同系统参数下的成本分析对研究人员和工程师具有重要意义。

2. 单值中智模糊数排序的背景与意义

在现实世界的大多数应用中，单值中智模糊数常用于模糊环境下的决策判断。因此，单值中智模糊数的排序至关重要。目前，已有多种对模糊数进行排序的方法，但尚未形成一种被普遍接受的排序方式。现有的排序方法有时会得出违反直觉的结果，部分策略还存在非区分性和反直觉的问题。

3. 相关概念定义

• 模糊集 ：设A为集合，X为全集，且A ∈ X。有序对集合A = {(x, µA(x)) : x ∈ X, µA : X → [0, 1]}被称为模糊集，µA是隶属函数。
• 广义梯形模糊数（GTrFN） ：若模糊数A = (x, µA(x)) = (a, b, c, d; wA)，其隶属函数µA(x)表示为：
  [
  \mu_A(x) =
  \begin{cases}
  0, & x < a \
  \frac{x - a}{b - a}, & a \leq x \