論文の概要: A new fuzzy multi-attribute group decision-making method based on TOPSIS
and optimization models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15933v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 15:41:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 14:41:50.754681
- Title: A new fuzzy multi-attribute group decision-making method based on TOPSIS
and optimization models
- Title（参考訳）: TOPSISと最適化モデルに基づくファジィ多属性群決定法
- Authors: Qixiao Hu, Shiquan Zhang, Chaolang Hu, Yuetong Liu
- Abstract要約: 区間値の直観的ファジィ集合における多属性群決定のための新しい手法を提案する。
全ての専門家の個人評価と全体整合性評価の差の和を最小化することにより、専門家の体重を決定するための新しい最適化モデルが確立される。
完全ファジィ多属性群決定アルゴリズムが定式化され、主観的および客観的重み付け法の利点を最大限に活用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.697049647195136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a new method based on TOPSIS and optimization models is
proposed for multi-attribute group decision-making in the environment of
interval-valued intuitionistic fuzzy sets.Firstly, by minimizing the sum of
differences between individual evaluations and the overallconsistent
evaluations of all experts, a new optimization model is established for
determining expert weights. Secondly, based on TOPSIS method, the improved
closeness index for evaluating each alternative is obtained. Finally, the
attribute weight is determined by establishing an optimization model with the
goal of maximizing the closeness of each alternative, and it is brought into
the closeness index so that the alternatives can be ranked. Combining all these
together, the complete fuzzy multi-attribute group decision-making algorithm is
formulated, which can give full play to the advantages of subjective and
objective weighting methods. In the end, the feasibility and effectiveness of
the provided method are verified by a real case study.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,各専門家の個人評価と全体整合性評価との差の和を最小化することにより,専門家の重み決定のための新しい最適化モデルを構築することを目的として,TOPSISと最適化モデルに基づく新しい手法を提案する。
次に、TOPSIS法に基づいて、各選択肢を評価するための改良されたクローズネス指数を求める。
最後に、各選択肢の近さを最大化することを目的として最適化モデルを確立することで属性重みを判定し、近さ指数にその選択肢をランク付けする。
これらを組み合わせることで、完全なファジィ多属性集団意思決定アルゴリズムが定式化され、主観的および客観的重み付け法の利点をフルに活用することができる。
最後に、実ケーススタディにより、提案手法の有効性と有効性を検証する。
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