[論文レビュー] A Multi-Criteria Neutrosophic Group Decision Making Metod Based Topsis For Supplier Selection

Rıdvan Şahin, Muhammed Yiğider|viXra|Dec 16, 2014

Multi-Criteria Decision Making参考文献 37被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、不確実性下でのサプライヤー選定を扱うために、単値ネーター・スフィック集合（SVNS）を用いたTOPSISに基づく新規な多基準グループ意思決定手法を提案する。意思決定者による言語的評価をネーター・スフィック加重平均演算子を介して統合し、真実度、不確実性度、偽り度のメンバーシップ値を用いて理想解からの類似度を計算し、明確な順位付け結果を示す数値的サプライヤー選定事例研究を通じてその有効性を検証する。

ABSTRACT

The process of multiple criteria decision making (MCDM) is of determining the best choice among all of the probable alternatives. The problem of supplier selection on which decision maker has usually vague and imprecise knowledge is a typical example of multi criteria group decision-making problem. The conventional crisp techniques has not much effective for solving MCDM problems because of imprecise or fuzziness nature of the linguistic assessments. To find the exact values for MCDM problems is both difficult and impossible in more cases in real world. So, it is more reasonable to consider the values of alternatives according to the criteria as single valued neutrosophic sets (SVNS). This paper deal with the technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) approach and extend the TOPSIS method to MCDM problem with single valued neutrosophic information. The value of each alternative and the weight of each criterion are characterized by single valued neutrosophic numbers. Here, the importance of criteria and alternatives is identified by aggregating individual opinions of decision makers (DMs) via single valued neutrosophic weighted averaging (IFWA) operator. The proposed method is, easy use, precise and practical for solving MCDM problem with single valued neutrosophic data. Finally, to show the applicability of the developed method, a numerical experiment for supplier choice is given as an application of single valued neutrosophic TOPSIS method at end of this paper.

研究の動機と目的

• 現実の意思決定において一般的に見られる不確実性、曖昧性、曖昧な言語的評価に起因するサプライヤー選定の課題に対処する。
• 専門家の評価における曖昧性と不確実性を処理できない伝統的なクリップスMCDM手法の限界を克服する。
• 不確実性をモデル化するためのネーター・スフィック集合を用いた、実用的で正確な多基準グループ意思決定手法を開発する。
• 個々の意思決定者の意見を単値ネーター・スフィック加重平均（SVNWA）演算子を通じて統合し、集団の基準重みおよび代替案のスコアを導出する。
• 提案されたネーター・スフィックTOPSISフレームワークが、実世界のサプライヤー選定文脈において実用的かつ効果的であることを示す。

提案手法

• 各代替案のパフォーマンスおよび各基準の重みを、真実度、不確実性度、偽り度のメンバーシップ度を有する単値ネーター・スフィック数（SVNN）で表現する。
• 個々の意思決定者の評価を単値ネーター・スフィック加重平均（SVNWA）演算子を用いて集約し、集団のネーター・スフィック重みおよびスコアを導出する。
• 各要素が代替案の基準下での評価を表す三つ組（真実度、不確実性度、偽り度）であるネーター・スフィック意思決定行列を構築する。
• 真実度が最大で、不確実性度および偽り度が最小となる基準に基づき、ネーター・スフィック空間における正の理想解（PIS）および負の理想解（NIS）を定義する。
• ネーター・スフィック距離測度を用いて、各代替案がPISおよびNISからのユークリッド距離を計算する。
• PISへの相対的近さに基づいて代替案を順位付けする。近さが大きいほどパフォーマンスが優れていることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意思決定者が曖昧で曖昧、または言語的評価を提供する場合、サプライヤー選定におけるグループ意思決定はどのように改善できるか？
• RQ2 単値ネーター・スフィック集合は、多基準意思決定における不確実性と不確実性をどの程度効果的にモデル化できるか？
• RQ3 TOPSIS手法は、ネーター・スフィック情報に対応できるように拡張可能であり、直感的な順位付けメカニズムを保持できるか？
• RQ4 SVNWA演算子による個々のネーター・スフィック評価の集約は、最終的な意思決定結果にどのような影響を与えるか？
• RQ5 提案されたネーター・スフィックTOPSIS手法は、実世界のサプライヤー選定シナリオにおいて実用的にどの程度の性能を示すか？

主な発見

• 提案されたネーター・スフィックTOPSIS手法は、真実度、不確実性度、偽り度のメンバーシップ度を用いて言語的評価をモデル化することで、サプライヤー選定における不確実性と曖昧性を効果的に処理する。
• SVNWA演算子による意思決定者の意見の統合は、一貫性があり信頼性の高い集団評価を生み出し、グループ意思決定の整合性を向上させる。
• 本手法は、正の理想解への相対的近さに基づいて代替案を明確かつ解釈可能な順位順に順位付けする。
• 数値実験により、本手法の実用性と正確性が示され、現実のMCDM文脈において、実行可能で論理的に一貫した結果を出力できることを示している。
• ネーター・スフィック集合の使用により、従来のファジィまたは直感的ファジィアプローチよりも、この意思決定文脈における不確実性のより包括的な表現が可能となる。