Entropy and similarity measures of q-rung orthopair fuzzy soft sets and their applications in decision making problems

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 86

فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JFEA-5-4_009

تاریخ نمایه سازی: 19 دی 1403

چکیده مقاله:

The q-rung orthopair fuzzy set can represent a wide range of uncertainty in information. When combined with a soft set, the resulting notion of a q-rung orthopair fuzzy soft set (OFSSq ) is more effective in dealing with uncertainties as it allows for parameterization. The OFSSq is a parameterized family of q-rung orthopair fuzzy sets and a generalization of the Intuitionistic fuzzy soft set (IFSS), the Pythagorean fuzzy soft set (PFSS) and the Fermatean fuzzy soft set (FFSS). While entropy and similarity measures have been defined for these fuzzy set extensions, defining these measures for OFSSq provides generalized expressions that apply to all these special cases. This article proposes distinct expressions for entropy and similarity measures for OFSSq s. The proposed entropy measure aids in assessing uncertainty within an OFSSq , while the similarity measure identifies the degree of similarity between any two OFSSqs. This article showcases the use of the suggested entropy and similarity measures in decision making, highlighting their effectiveness. Both concepts of entropy and similarity will be applied to decision making problems related to Covid-۱۹ pandemic, especially when some dubious inputs are present, and a quick decision must be made.

کلیدواژه ها:

q-Rung orthopair fuzzy soft set ، Entropy ، similarity measure ، Decision Making

نویسندگان

Aparna Sivadas

Department of Mathematics, National Institute of Technology Calicut, Calicut-۶۷۳۶۰۱, Kerala, India.

Sunil John

Department of Mathematics, National Institute of Technology Calicut, Calicut-۶۷۳۶۰۱, Kerala, 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 :