A new decision approach for the sustainable transport investment selection based on the generalized entropy and knowledge measure under an interval-valued Pythagorean fuzzy environment
Notice bibliographique
Résumé
Finding the most suitable transport project is one of the most important tasks in transport planning. This task gets more complicated as the sustainable criteria get involved in the process. In this paper, a new multi-criteria group decision-making method with unknown expert and attribute weights is proposed to address the sustainable transport investment selection problem. To make the method more powerful in dealing with uncertain elements, an Interval-Valued Pythagorean Fuzzy (IVPF) set is used as an attractive and useful tool to handle uncertainty. First, a generalized entropy measure under an IVPF environment is introduced, which enables the method to determine the fuzziness of the attribute values, which are expressed by Interval-Valued Pythagorean Fuzzy Numbers (IVPFNs). To determine the fuzziness of IVPFNs with identical membership and non-membership degrees, a generalized knowledge measure of the IVPFNs is also introduced. Based on this measure and considering the deviation between attribute assessments, a new optimization model is presented to obtain unknown attribute weights. In addition, based on the extension of the VIKOR method, a new algorithm is presented to determine the unknown expert weights. Finally, a real case study is considered to show the efficiency of the proposed methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».