An integrated eigenvalue based neural network approach for MAGDM with intuitionistic Fuzzy sets
محل انتشار: فصلنامه ریاضی و علوم محاسباتی، دوره: 7، شماره: 1
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 8
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMCS-7-1_008
تاریخ نمایه سازی: 30 فروردین 1405
چکیده مقاله:
This paper addresses Multi-Criteria Group Decision Making (MCGDM), also known as Multiple Attribute Group Decision Making (MAGDM), under the framework of intuitionistic fuzzy sets. To solve fuzzy linear algebraic equations, linear space techniques involving real eigenvalues are employed. These solutions are then used to determine decision-maker weights in MAGDM problems. During the weight determination process, multiple criteria are explicitly incorporated, and several results obtained through the proposed methods are normalized. Additionally, decision-maker weights for attributes, along with corresponding decision-making approaches, are introduced. Furthermore, Artificial Neural Network (ANN) techniques are applied to enhance the determination of decision-maker weights. The feasibility and effectiveness of the proposed approach are demonstrated through numerical examples. The convergence curve shows stable error reduction without underfitting or overfitting, validating the robustness of the proposed ANN framework for reliable application in intuitionistic fuzzy set–based MAGDM.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Gopal Sumithra
Department of Mathematics, Bishop Heber College, Affiliated to Bharathidasan University, Tiruchirappalli-۶۲۰۰۱۷.
John Robinson P
Department of Mathematics, Bishop Heber College, Affiliated to Bharathidasan University, Tiruchirappalli-۶۲۰۰۱۷.
Wilson Arul Prakash S
Department of Mathematics, Jeppiaar College of Arts & Science, Affiliated to University of Madras, Chennai-۶۰۳۱۰۳.
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 :