Spherical Distance Measurement Method for Solving MCDM Problems under Pythagorean Fuzzy Environment
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 234
فایل این مقاله در 12 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_JFEA-4-1_004
تاریخ نمایه سازی: 5 اردیبهشت 1402
چکیده مقاله:
Multiple criteria decision analysis (MCDA) has been widelyinvestigated and successfully applied to many fields, owingto its great capability of modeling the process of actualdecision-making problems and establishing proper evaluationand assessment mechanisms. With the developmentof management and economics, real-world decision-makingproblems are becoming diversified and complicated to anincreasing extent, especially within a changeableand unpredictable environment. Multi-criteria decision making is a decision-making technique that explicitly evaluates numerous contradictory criteria. TOPSIS is a well-known multi-criteria decision-making process. The goal of this research is to use TOPSIS to solve MCDM problems in a Pythagorean fuzzy environment. The distance between two Pythagorean fuzzy numbers is utilised to create the model using the spherical distance measure. To construct a ranking order of alternatives and determine the best one, the revised index approach is utilised. Finally, we look at a set of MCDM problems to show how the proposed method and approach work in practise. In addition, it shows comparative data from the relative closeness and updated index methods.
کلیدواژه ها:
Multiple Attribute Decision Making (MADM) ، TOPSIS ، Pythagorean fuzzy sets ، Score function ، spherical distance measurement ، revised index method
نویسندگان
Amal Adak
Department of Mathematics, Ganesh Dutt College, Begusarai, Bihar, India.
Gaurikant Kumar
Department of Mathematics, Lalit Narayan Mithila University, Darbhanga, 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 :