Enhanced airport security screening under fermatean probabilistic hesitant fuzzy hybrid aggregation information
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 58
فایل این مقاله در 11 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_BDCV-4-2_004
تاریخ نمایه سازی: 14 مهر 1403
چکیده مقاله:
Optimizing airport security screening processes is imperative in the modern age, ensuring a delicate balance between stringent security measures and efficient, seamless travel experiences for passengers. This research presents an innovative paradigm for decision-making that optimizes airport security screening procedures. By utilizing sophisticated fuzzy concepts, particularly Fermatean Probabilistic Hesitant Fuzzy Sets, the research presents new hybrid aggregation techniques known as Fermatean Probabilistic Hesitant Hybrid Weighted Averaging FePHHWA and Hybrid Weighted Geometric FePHHWG. These procedures are intended to improve the decision-making process by providing a thorough method of addressing the intricacies of security screening. In addition to showcasing the flexibility and effectiveness of Fermatean Probabilistic Hesitant Fuzzy Sets, the suggested technique creates a strong foundation for resolving issues with airport security screening by utilizing the recently developed hybrid aggregation processes.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Wania Iqba
Institute of Mathematics, Khwaja Fareed University of Engineering & Information Technology,Rahim Yar Khan ۶۴۲۰۰, Pakistan.
Shahziab Ashraf
Institute of Mathematics, Khwaja Fareed University of Engineering & Information Technology,Rahim Yar Khan ۶۴۲۰۰, Pakistan.
Maria Akram
Institute of Mathematics, Khwaja Fareed University of Engineering & Information Technology,Rahim Yar Khan ۶۴۲۰۰, Pakistan.
Muhammad Shazib Hameed
Institute of Mathematics, Khwaja Fareed University of Engineering & Information Technology,Rahim Yar Khan ۶۴۲۰۰, Pakistan.
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 :