SHAPLEY FUNCTION BASED INTERVAL-VALUED INTUITIONISTIC FUZZY VIKOR TECHNIQUE FOR CORRELATIVE MULTI-CRITERIA DECISION MAKING PROBLEMS
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 15، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 238
فایل این مقاله در 30 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-15-1_003
تاریخ نمایه سازی: 18 خرداد 1401
چکیده مقاله:
Interval-valued intuitionistic fuzzy set (IVIFS) has developed to cope with the uncertainty of imprecise human thinking. In the present communication, new entropy and similarity measures for IVIFSs based on exponential function are presented and compared with the existing measures. Numerical results reveal that the proposed information measures attain the higher association with the existing measures, which demonstrate their efficiency and reliability. To deal with the interactive characteristics among the elements in a set, Shapley weighted similarity measure based on proposed similarity measure for IVIFSs is discussed via Shapley function. Thereafter, the linear programming model for optimal fuzzy measure is originated for incomplete information about the weights of the criteria and thus, the optimal weight vector is obtained in terms of Shapley values. Further, the VIKOR technique is discussed for correlative multi-criteria decision making problems under interval-valued intuitionistic fuzzy environment. Finally, an example of investment problem is presented to exemplify the application of the proposed technique under incomplete and uncertain information situation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Pratibha Rani
Department of Mathematics, Jaypee University of Engineering and Technology, Guna-۴۷۳۲۲۶, M. P., India
Divya Jain
Department of Mathematics, Jaypee University of Engineering and Technology, Guna-۴۷۳۲۲۶, M. P., India
D. S. Hooda
Guru Jambheshwar University of Science and Technology, Hisar-۱۲۵۰۰۱, Haryana, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :