Soft Computing Based on a Modified MCDM Approach under Intuitionistic Fuzzy Sets
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 14، شماره: 1
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 278
فایل این مقاله در 19 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-14-1_003
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1401
چکیده مقاله:
The current study set to extend a new VIKOR method as a compromise ranking approach to solve multiple criteria decision-making (MCDM) problems through intuitionistic fuzzy analysis. Using compromise method in MCDM problems contributes to the selection of an alternative as close as possible to the positive ideal solution and far away from the negative ideal solution, concurrently. Using Atanassov intuitionistic fuzzy sets (A-IFSs) may simultaneously express the degree of membership and non-membership to decision makers (DMs) to describe uncertain situations in decision-making problems. The proposed intuitionistic fuzzy VIKOR indicates the degree of satisfaction and dissatisfaction of each alternative with respect to each criterion and the relative importance of each criterion, respectively, by degrees of membership and non-membership. Thus, the ratings for the importance of criteria, DMs, and alternatives are in linguistic variables and expressed in intuitionistic fuzzy numbers. Using IFS aggregation operators and with respect to subjective judgment and objective information, the most suitable alternative is indicated among potential alternatives. Moreover, practical examples illustrate the procedure of the proposed method.
کلیدواژه ها:
multiple criteria decision making (MCDM) ، Decision makers (DMs) ، Atanassov intuitionistic fuzzy sets (A-IFSs) ، Intuitionistic fuzzy numbers
نویسندگان
M. R. Shahriari
Faculty of Management, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
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 :