Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Yager Power Operators and Possibility Degree-Based Group Decision-Making Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As an extended form of intuitionistic fuzzy set, the theory of interval-valued intuitionistic fuzzy set (IVIFS) can describe fuzziness more flexibly. This study aims to develop a group decision-making model based on the distance measure, Yager power aggregation operators and the possibility measure in the context of IVIFSs. For this purpose, new distance measure is proposed to quantify the dissimilarity between two IVIFSs. In addition, comparison with existing distance measures is performed to illustrate the efficiency of introduced measure. Combining the Yager’s triangular norms with the proposed distance-based power operators, a series of interval-valued intuitionistic fuzzy (IVIF) Yager power aggregation operators are introduced with their desirable properties. Moreover, a possibility measure is developed for pairwise comparisons of IVIFSs, which overcomes the shortcomings of existing IVIF-score function, IVIF-accuracy function, and IVIF-possibility measures. The developed possibility measure is further utilized to compute the weights of criteria. To prove the practicality and effectiveness of introduced model, it is applied to a case study of manufacturing plant location selection problem with IVIF information. Finally, sensitivity and comparative analyses are carried out to test the stability and robustness of the proposed method under the setting of IVIFSs.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».