سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

رویکردی تعمیم‌یافته برای ارزیابی همزمان معیارها و گزینه‌ها تحت داده­‌های نوتروسوفیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی برق، دانشگاه شهید چمران اهواز-پردیس صنعتی شهدای هویزه، دشت آزادگان، خوزستان، ایران
2 پردیس شهید چمران، مرکز شهید بهشتی، دانشگاه فرهنگیان، تهران، ایران.
3 گروه ریاضی، دانشکده علوم ریاضی و کامپیوتر، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.
10.22034/jfsa.2025.538832.1279
چکیده
توسعه نظری مجموعه‌‌های فازی به مجموعه‌‌های نوتروسوفیک با تعریف همزمان توابع درستی، ممتنع و نادرستی، نمایش واقع‌نمایانه‌تری از داده‌های غیرقطعی، متناقض و مستقل ارائه می‌دهد. روش‌های کلاسیک تحلیل داده به دلیل اتکای ذاتی بر مقادیر قطعی، در هنگام برخورد با این سختی­‌ها ناکارآمد ظاهر می‌شوند. رتبه‌بندی اعداد نوتروسوفیک و میزان صحت عملکرد آنها به دلیل ماهیت چندبعدی و پیچیدگی محاسباتی، مسئله‌ای جدی در مدل­‌سازی و به ویژه حل مسائل تصمیم­‌گیری مبتنی بر این نوع از رویکردها است. در این راستا، پژوهش حاضر با استوارسازی مبانی نظری، گزاره­‌های نوینی برای یک روش رتبه‌‌بندی پارامتریک اثبات می‌‌کند. سپس در رویکردی نوآورانه از آن به عنوان ابزاری برای توسعه روش سکا در محیط­‌های نوتروسوفیک ذوزنقه­‌ای و به منظور سنجش همزمان گزینه‌‌ها و معیارها استفاده می­‌شود. لازم به‌ذکر است در بین روش­‌های تصمیم‌­گیری تنها روش­‌های محدودی به‌صورت همزمان وزن­دهی به معیارها و رتبه‌­بندی گزینه‌­ها را انجام می­‌دهند. علاوه براین، بیشینه‌­سازی امتیاز هر گزینه و کمینه‌سازی وزن‌ها براساس فاصله از دو معیار درونی و برونی، به همراه امکان مدل‌سازی یکپارچه ریاضی به عنوان مزایای برجسته‌­ای از این روش شناخته می‌­شوند. از این­‌رو، برای اولین بار در این مطالعه گسترش روش سکا با تغییراتی تحت داده­‌های نوتروسوفیک بررسی شده است. توسعه این روش و ترکیب آن با یک روش رتبه‌‌­بندی منطقی می‌تواند ضمن دریافت کمترین اطلاعات ممکن در تصمیم‌‌گیری­‌ها، رویکردی یکپارچه برای حل بسیاری از مطالعات موردی فراهم آورد. عملکرد روش پیشنهادی از طریق حل مثالی عددی و مقایسه با روش‌‌های مرجع اعتبارسنجی شده است. یافته­‌ها نشان می­‌دهد روش پیشنهادی تنها با دریافت ماتریس تصمیم اولیه، قادر به وزن‌دهی به معیارها و رتبه‌­بندی گزینه­‌ها است. با وجود تفاوت در جزئیات، گزینه برتر در تمامی روش­‌ها یکسان است.
 
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]   Smarandache, F. (2005). Neutrosophic set-a generalization of the intuitionistic fuzzy set. Interna- tional Journal of Pure and Applied Mathematics, 24(3), 287-297.
[2]   Farnam, M., Shirdel, G. H., & Darehmiraki, M. (2024). An Integrated CODAS Method and Novel Surface-based Weighted Distance Measures under Neutrosophic Environment. Neutrosophic Sets and Systems, 68 (68), 198-222.
[3]   Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.
[4]   Atanassov, K. T. (1999). Intuitionistic fuzzy sets. In Intuitionistic fuzzy sets: theory and applications, Physica-Verlag, Heidelberg, 1-137.
[5]   Zhang, H. W. F. S. Y., & Sunderraman, R. (2010). Single Valued Neutrosophic Sets. MULTISPACE & MULTISTRUCTURE. NEUTROSOPHIC TRANSDISCIPLINARITY, 410.
[6]   Ye, J. (2015). Trapezoidal neutrosophic set and its application to multiple attribute decision-making. Neural Computing and Applications, 26(5), 1157-1166.
[7]   Liang, R. X., Wang, J. Q., & Zhang, H. Y. (2018). A multi-criteria decision-making method based on single-valued trapezoidal neutrosophic preference relations with complete weight information. Neural Computing and Applications, 30 (11), 3383-3398.
[8]  Wu, X., Qian, J., Peng, J., & Xue, C. (2018). A multi-criteria group decision-making method with possibility degree and power aggregation operators of single trapezoidal neutrosophic numbers. Sym- metry, 10 (11), 590.
[9]  Deli, I. (2018). Operators on single valued trapezoidal neutrosophic numbers and SVTN-group de- cision making. Neutrosophic Sets and Systems, 22, 131-151.
[10]  Chakraborty, A., Mondal, S. P., Mahata, A., & Alam, S. (2021). Different linear and non-linear form of trapezoidal neutrosophic numbers, de-neutrosophication techniques and its application in time- cost optimization technique, sequencing problem. RAIRO-Operations Research, 55, S97-S118.
[11]  Jana, C., Pal, M., Karaaslan, F., & Wang, J. Q. (2020). Trapezoidal neutrosophic aggregation op- erators and their application to the multi-attribute decision-making process. Scientia Iranica, 27 (3), 1655-1673.
[12]  Liang, R. X., Wang, J. Q., & Li, L. (2018). Multi-criteria group decision-making method based on interdependent inputs of single-valued trapezoidal neutrosophic information. Neural Computing and Applications, 30 (1), 241-260.
[13]  Deli, I., & Ozturk, E. K. (2020). A defuzzification method on single-valued trapezoidal neutrosophic numbers and multiple attribute decision making. Cumhuriyet Science Journal, 41 (1), 22-37.
[14]  Aal, S. I., Ellatif, M. A., & Hassan, M. M. (2018). Proposed Model for Evaluating Information Systems Quality Based on Single Valued Triangular Neutrosophic Numbers. International Journal of Mathematical Sciences and Computing, 4, 1-14.
[15]  Abdel-Basset, M., Mohamed, M., & Sangaiah, A. K. (2018). Neutrosophic AHP-Delphi Group de- cision making model based on trapezoidal neutrosophic numbers. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 9 (5), 1427-1443.
[16]  Pramanik, S., & Mallick, R. (2018). VIKOR based MAGDM Strategy with Trapezoidal Neutro- sophic Numbers. Neutrosophic Sets and Systems, 22, 118-131.
[17]  Biswas, P., Pramanik, S., & Giri, B. C. (2019). NonLinear programming approach for single-valued neutrosophic TOPSIS method. New Mathematics and Natural Computation, 15 (2), 307-326.
[18]  Pramanik, S., & Mallick, R. (2019). TODIM strategy for multi-attribute group decision making in trapezoidal neutrosophic number environment. Complex & Intelligent Systems, 5 (4), 379-389.
[19]  Bhat, S. A. (2023). An enhanced AHP group decision-making model employing neutrosophic trape- zoidal numbers. Journal of Operational and Strategic Analytics, 1 (2), 81-89.
[20]  Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2018). Simultaneous evaluation of criteria and alternatives (SECA) for multi-criteria decision-making. In- formatica, 29 (2), 265-280.
[21]  Keshavarz-Ghorabaee, M., Govindan, K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., & Antucheviciene, J. (2019). An integrated type-2 fuzzy decision model based on WASPAS and SECA for evaluation of sustain- able manufacturing strategies. Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, 27 (4), 187-200.
[22]  Azbari, K. E., Ashofteh, P. S., Golfam, P., & Singh, V. P. (2021). Optimal wastewater allocation with the development of an SECA multi-criteria decision-making method. Journal of Cleaner Production, 321, 129041.
[23]  Eghbali-Zarch, M., Zabihi, S. Z., & Masoud, S. (2023). A novel fuzzy SECA model based on fuzzy standard deviation and correlation coefficients for resilient-sustainable supplier selection. Expert Systems with Applications, 231, 120653.
[24]  Tian, H., Zhang, S., Garg, H., & Liu, X. (2024). An extended SECA-GDM method considering flex- ible linguistic scale optimization and its application in occupational health and safety risk assessment. Alexandria Engineering Journal, 88, 317-330.
[25]  Farnam, M., Darehmiraki, M., & Behdani, Z. (2024). Neutrosophic data envelopment analysis based on parametric ranking method. Applied Soft Computing, 153, 111297
[26]  Wang, C. N., Le, T. Q., Chang, K. H., & Dang, T. T. (2022). Measuring road transport sustainability using MCDM-based entropy objective weighting method. Symmetry, 14 (5), 1033.
[27]  Lotfi, F. H., & Fallahnejad, R. (2010). Imprecise Shannon’s entropy and multi attribute decision making. Entropy, 12 (1), 53-62.
[28]  Mukhametzyanov, I. (2021). Specific character of objective methods for determining weights of cri- teria in MCDM problems: Entropy, CRITIC and SD. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4 (2), 76-105.
[29]  Shureshjani, R. A., & Darehmiraki, M. (2013). A new parametric method for ranking fuzzy numbers. Indagationes Mathematicae, 24 (3), 518-529.
[30]  Abbasi Shureshjani, R., Shirdel, G. H., Farnam, M., & Darehmiraki, M. (2024). Parametric distance measure for trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers and application in Multi-criteria group decision- making. Mathematics and Computational Sciences, 5 (4), 61-84.
[31]  Mallick, R., & Pramanik, S. (2021). TrNN-EDAS strategy for MADM with entropy weight under trapezoidal neutrosophic number environment. In Neutrosophic Operational Research: Methods and Applications, Springer, Cham, 575-592.
[32]  Ye, J. (2017). Some weighted aggregation operators of trapezoidal neutrosophic numbers and their multiple attribute decision making method. Informatica, 28 (2), 387-402.
[33]  Deli, I., & Subas, Y. (2017). A ranking method of single valued neutrosophic numbers and its appli- cations to multi-attribute decision making problems. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 8 (4), 1309-1322.
دوره 8، شماره 2 - شماره پیاپی 17
بیانیه دسترسی آزاد
دی 1404
صفحه 165-200

  • تاریخ دریافت 12 مرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 19 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 11 آبان 1404