基于LR平模糊数的多目标转运问题优化模型研究及其在医疗网络安全中的应用

本文针对复杂供应链网络中多目标转运问题(MOTSP)的不确定性挑战，提出了一种基于LR平模糊数的全模糊优化框架。研究人员通过建立包含运输成本、惩罚成本和交付时间的三目标模型，开发了动态路径选择算法，并运用TOPSIS方法进行多目标决策。该研究显著提升了医疗网络安全系统中物资调度的适应性和效率，为应对突发公共卫生事件提供了创新解决方案。

　　

在日益复杂的全球供应链网络中，如何高效调配医疗网络安全设备成为重大挑战。传统转运模型难以应对成本波动、需求不确定等现实问题，特别是在新冠疫情等突发公共卫生事件中，医疗物资的精准调度直接关系到生命救治。印度Jaipur的JECRC大学数学系研究人员Vishwas Deep Joshi团队在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》发表研究，创新性地将LR平模糊数引入多目标转运问题，为医疗网络安全系统的资源优化提供了新思路。

研究采用三项关键技术：1）构建基于LR平模糊数的全模糊参数系统，处理供给、需求和成本的不确定性；2）设计包含源节点-转运节点-目的节点的多路径网络模型；3）应用改进TOPSIS方法进行多目标决策排序。通过LINGO 18软件求解数值案例，验证了模型在动态路由选择上的优越性。

【多目标转运问题特性】研究首先系统分析了转运问题的六大特征：供应点、需求点、中转节点的动态网络特性，以及多目标优化需求。与传统运输问题相比，该模型允许货物在中转节点重新路由，显著提升网络灵活性。

【LR平模糊数框架】团队创新定义了LR平模糊数的数学表达??=(δ,η,γ,θ)_LR，其核心区间[η,γ]代表完全置信域，左右扩展函数L(x)和R(x)则表征不确定性衰减。通过σ-cut技术将模糊运算转化为区间运算，解决了模糊环境下的参数量化难题。

【路径优化策略】研究对比了四种转运路径：源-目的地直达、源-中转-目的地、源-源调拨以及目的地间调配。数值实验表明，多路径方案可使运输成本降低23%，应急响应时间缩短37%，特别适用于医疗网络安全设备的紧急调配场景。

【医疗网络安全应用】在模拟医疗数据中心的入侵检测系统部署案例中，该模型成功平衡了设备运输成本、安装时效性和网络覆盖度三个冲突目标。通过模糊决策得出最优方案，使网络安全防护系统的部署效率提升41%，验证了模型在关键基础设施保护中的实用价值。

这项研究的重要意义在于：1）首次将全模糊理论应用于医疗网络安全领域；2）开发的动态路由算法可实时调整物资调配方案；3）为应对网络攻击、疫情爆发等突发事件提供了量化决策工具。未来研究可进一步整合实时交通数据，并与区块链技术结合以增强医疗物资溯源能力。