A Fuzzy Topsis Method for Prioritized Aggregation in Multi‐Criteria Decision Making Problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aggregation in a decision making environment requires the fusion of opinions of a group of decision makers. The group of decision makers are required to analyse a set of interrelated criteria that are usually measured on a linguistic scale. This process requires, in many instances, to capture experts experience, intuition and thinking that are traditionally expressed in a linguistic fashion rather than a numerical fashion. Furthermore, the necessity of considering the relationship between the criteria to the overall decision must be considered by the group of decision makers. This paper extends the application of fuzzy numbers, fuzzy relative importance scores ( FRIS ), fuzzy relative weights ( FRW ) and the fuzzy technique of order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) in prioritized aggregation. This extension provides a mean to systematically aggregate a group of decision makers' views for a set of interrelated criteria that are measured on a linguistic scale. First, an overview of the application of fuzzy numbers and the characteristics of aggregating fuzzy numbers in multi‐criteria decision making problems are presented. Then, the application of TOPSIS in fuzzy environments is presented. Next, past research is highlighted to present prioritized aggregation and the different aggregation operators' classes. Subsequently, a new prioritized aggregation method is presented. This method utilizes fuzzy TOPSIS with prioritized aggregation in fuzzy environments. Finally, the fuzzy prioritized aggregation method presented in this paper is applied on an actual case study. According to the results, the method presented in this paper provides a systematic approach to capture the uncertainty and imprecision associated with quantifying linguistic measurements in multi‐criteria decision making problems. Furthermore, it considers the relationship between the set of linguistically measured criteria undergoing prioritized aggregation in a fuzzy environment. Lastly, findings, conclusions and future work are presented. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle