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Jun 29, 2023

拡張EDAS法と球面躊躇ファジィソフトアグリゲーション情報による緊急物資管理モデル

Scientific Reports volume 13、記事番号: 8375 (2023) この記事を引用する 社会や経済に大きなダメージを与えた数多くの緊急事態の多発により、

Scientific Reports volume 13、記事番号: 8375 (2023) この記事を引用

昨今、社会や経済に大きなダメージを与える緊急事態が多発し、緊急の意思決定の必要性が顕在化しています。 財産や個人の大惨事を制限し、自然的および社会的な出来事の経過に対する悪影響を軽減することが重要な場合、それは制御可能な機能を引き受けます。 緊急の意思決定の問題では、特に競合する基準が多い場合には、集計方法が非常に重要です。 これらの要因に基づいて、最初に SHFSS に関するいくつかの基本概念を導入し、次に球面ヘジタント ファジー ソフト加重平均、球面ヘジタント ファジー ソフト順序加重平均、球面ヘジタント ファジー加重幾何学的集約、球面ヘジタント ファジーなどのいくつかの新しい集計演算子を導入しました。ソフト順序加重幾何学的集約、球面ヘジタント ファジー ソフト ハイブリッド平均、および球面ヘジタント ファジー ソフト ハイブリッド幾何学的集約演算子。 これらの演算子の特徴も徹底網羅しています。 また、アルゴリズムは球状の躊躇するファジーソフト環境内で開発されます。 さらに、球面躊躇ファジーソフト平均演算子を使用した複数の属性グループの意思決定における、平均解からの距離法に基づく評価まで調査を拡張します。 そして、上記の取り組みが正確であることを示すために、「洪水後の状況における緊急援助の供給」についての数値例が示されています。 次に、確立された研究の優位性をさらに強調するために、これらの演算子と EDAS 手法との比較も確立されます。

Zadeh1 は、評価情報の不確実性を説明するためにファジィ集合を提示し、多属性の意思決定の混乱に対する正確なデータ収集の困難に対処する方法を提供しました。 ファジー集合の理論は、1965 年の開始以来、時間の経過とともに多くの分野にわたって発展してきました。ファジー集合のメンバーシップ等級は [0, 1] に近いですが、いくつかの現実世界のアプリケーションでは、非メンバーシップもさらに扱います。成績。 その結果、Atanassov2 は FS の理論を直観主義的ファジー集合 (IFS) まで延長し、FS の欠点を補いました。 多くの研究者が IFS に興味を持ち、現実世界の DMP 構造で期待される結果を達成するために IFS を利用してきました。 \(0\le MG+NMG\le 1\) の条件下で非メンバーシップ グレード (NMG) がメンバーシップ グレード (MG) と連携している場合でも、IFS は意思決定者 (DM) のコンテキストを強化します。 一般化された直感的なファジー集計演算子は、Zhao らによって開発されました。 さらに 4 では、直感的なファジー順序加重平均 (IFOWA)、直観的なファジー ハイブリッド平均集計演算子 (IFHA)、および直感的なファジー加重平均 (IFWA) 演算子が導入されています。 さらに 5 は、IFAO および IF ハイブリッド算術演算子および幾何学的集計演算子を確立します。 その後、MG と NMG を区別するために間隔値が使用されるようになり、FS と IFS の特殊化として「間隔値 IFS」(IVIFS) という新しい概念が 6 によって導入されました。 IFS および IVIFS の概念は、集団的意思決定 7、類似性測定 8、MCDM ジレンマ 9 など、さまざまな問題に適用されます。 Zhang et al.10 は、間隔値 IFS に関するいくつかの内容を提示しました。 多くの問題がある一方で、MG、NMG、IFS がこのタイプのデータを効果的に管理できなかったため、意思決定者は \(\ `0.6\)' や '0.5' の形式のデータを使用していました。 この状況に対処するために、Yager11 は IFS の概念を拡張し、基準 \(0\le MG^{2}+NMG^{2}\le 1\) に基づいてピタゴラス ファジー集合 (PyFS) を開始しました。 実際のところ、PyFS はより効果的な情報を伝達するため、IFS は PyFS のサブセットとして認識できます。 Khan ら 12 は、ピタゴラス ファジィ Dombi 集計演算子とその DMP でのアプリケーションを開始しました。ただし、集計演算子は、データの総量を単一の数値に変換するのに非常に役立ち、利用可能なオプションから最適なオプションを選択することで DMP を支援します。もの。 さらに 13 は、PyF インタラクション AO とその MADM への応用を提案しています。 さらに、Liu と Wang14 は、複数属性の意思決定のためにアルキメデスのボンフェローニ演算子 (ABO) を発明しました。 多くの意思決定の状況ではニュートラルグレードを考慮する必要があるにもかかわらず、上記で提供された理論のいずれも MG と NMG 以外のものを考慮することはできません。Cuong15 は、次の追加によってこの制限を克服するためにピクチャーファジーセット (PFS) を導入しました。別のグレード、すなわち中性グレード（nMG）の。 PFS に基づいて、Cuong et al.16 必須のファジー論理演算子である論理積、論理和、否定、含意を紹介します。 Wang et al.17 もいくつかの概念と演算法則を提案しており、他のいくつかの PF 幾何学的集計演算子とそのプロパティについても議論しています。 Wei18 と Zeng et al.19 は、いくつかの PF 集計演算子についても説明しています。 Zeng ら 20 は、テキスト画像ファジー トプシス戦略の改良モデルと、Oracle E-Business Suite でのその使用法を特徴付けました。 画像のファジィ集合 \(0\le MG+nMG+NMG\le 1\) にも条件があります。 ただし、状況によっては、専門家が提供する情報に PFS が対応できない場合があります。 たとえば、専門家が \(``0.6''\) を MG、\(``0.5''\) として提案した場合、合計 \((0.6,0.5,0.3)\notin [0,1]\) であることがわかります。 nMG として、\(``0.3''\) として NMG として。 Mahmood ら 21 は、\(0\le MG^{2}+nMG^{2}+NMG^{2}\le 1\) という条件で、これらの困難を克服する球面ファジィ集合を提案しました。 結果として、SFS はより一般化されたケースとなり、意思決定者が MCDM のいくつかのジレンマにおいてより柔軟に対応できるようになります。 意思決定支援システムにおいて、Jin et al.22 は、エントロピーに依存する球面ファジィ対数 AO を発見しました。 さらに、SF フレームワーク 23,24 に基づいて、多数の加重平均、加重幾何平均、調和平均 AO と、GDM 問題におけるその使用法を調査しました。 Ashraf et al.25 も球状のファジー Dombi AO を発表しました。 球面ファジィの情報を集約するために、Ashraf et al.26 は、球面言語ファジィ Choquet 積分環境に焦点を当てた GRA 手法を開始しました。 Ali et al.27 によって開発された TOPSIS 法は、このような BM 演算子を含む複雑な球面ファジィ集合に依存します。 前述の既存の文献はすべてファジー データのみを扱っており、パラメータ化構造を考慮していないことに注意してください。 その結果、Molodtsov28 は、パラメーター化構造によりファジー セットよりも一般的な「ソフト セット」(SS) のアイデアを提案しました。 Maji et al.29 は、FS と SS を組み合わせたファジー ソフト セット (FSS) のアイデアを提案しました。 さらに、30、31、32 は、病状、意思決定の課題、および BCK/BC 代数に対する FSS 理論の応用分野を確立しました。 FSS は、インターバル タイプ 2 ファジー 33 によって一般化されます。これは、ファジー集合理論や意思決定問題を扱うためのより強力な装置です 34。 さらに、Garg と Arora35 は、IFSS 環境における Bonferroni 平均算術演算子のアプリケーションを発表および提案しました。 さらに、36 は、IF パラメーター化された SS 理論のアイデアと意思決定におけるその利用を確立しました。 IFSS は限定された概念であるため、Peng ら 37 はピタゴラス FSS (PyFSS) の概念を確立しました。 Tang は、R セット 34、q-rung オルソペア セット、およびラフ q-rung オルソペア セット 38,39 の下で DMP にタックルします。 Husain et al.40 は、q ラング オルソペア FS セットの集計演算子を定義しています。これは、ピタゴラス FSS およびいくつかの q ラング オルソペア FS 集計演算子とともに直観的 FSS を一般化します。 FSS、IFSS、PyFSS、qROFSS は MG と NMG を調査するだけであり、nMG については言及されていないためです。 Kha41 は SS と PFS を統合し、ピクチャー ファジー ソフト セット (PFSS) と呼ばれる総合的な概念を開始しました。 Jan et al.42 は、GDMP における多値ピクチャ FSS についても紹介し、議論しました。 さらに、SFS と SS は統合されて、球面ファジー ソフト セット (SFSS) として知られる新しい概念を確立します。これは、PFSS の一般化であり、43 で説明されています。 さらに 44,45 は、区間値の新中性素ファジィ ソフト セットとバイポーラ ファジィ中性素性ファジィ ソフト セットのアイデア、および DMP でのその実装を紹介しました。 一方、FS のもう 1 つの欠点は、評価情報の正確なメンバーシップ度を決定することが困難な場合があることです。 Torra46 は、さまざまな鮮明な数値を使用して会員の度合いを表すために HFS を作成しました。 HFS は、DMP を曖昧にしておく最も一般的な方法です。 Babitha et al.47 は、HFSS の最も重要な概念を開発しました。 Rui Wang と Yanlai Li48 は、画像躊躇ファジー セットの DM 手法の新しいアイデアを開発し、MCDM の実際的な問題に対処するために複雑な MCDM への応用についても言及しました。