[論文レビュー] Multi-criteria neutrosophic decision making method based on score and accuracy functions under neutrosophic environment

Rıdvan Şahin|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2014

Multi-Criteria Decision Making被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、不確実性、曖昧性、不整合性を扱うために、単値および区間ネウトラソフィック集合におけるスコア関数と正確性関数を用いた多基準意思決定手法を提案する。ネウトラソフィック加重集約演算子を用いて代替案を順位付けし、明確なスコア-正確性評価に基づく順位付け結果を示す具体的な例を通じて有効性を示している。

ABSTRACT

A neutrosophic set is a more general platform, which can be used to present uncertainty, imprecise, incomplete and inconsistent. In this paper a score function and an accuracy function for single valued neutrosophic sets is firstly proposed to make the distinction between them. Then the idea is extended to interval neutrosophic sets. A multi-criteria decision making method based on the developed score-accuracy functions is established in which criterion values for alternatives are single valued neutrosophic sets and interval neutrosophic sets. In decision making process, the neutrosophic weighted aggregation operators (arithmetic and geometric average operators) are adopted to aggregate the neutrosophic information related to each alternative. Thus, we can rank all alternatives and make the selection of the best of one(s) according to the score-accuracy functions. Finally, some illustrative examples are presented to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.

研究の動機と目的

• 現実の状況における不確実性、曖昧性、不整合性を含む意思決定課題に対処すること。
• 効果的な比較と順位付けを可能にするために、単値および区間ネウトラソフィック集合のためのスコア関数と正確性関数を開発すること。
• 複数の基準からのネウトラソフィック情報の統合を可能にする、ネウトラソフィック加重集約演算子（算術および幾何）の拡張。
• ネウトラソフィック環境下での体系的な多基準意思決定フレームワークの構築。
• 実際の例を通じて、提案手法の実用性と有効性を検証すること。

提案手法

• ネウトラソフィック値を定量化し、区別できるようにするため、単値ネウトラソフィック集合のためのスコア関数と正確性関数を提案する。
• より広範な不確実な環境への適用を可能にするために、スコア関数と正確性関数を区間ネウトラソフィック集合へと拡張する。
• 各代替案の基準値を統合するために、ネウトラソフィック加重算術および幾何集約演算子を適用する。
• スコア-正確性関数を用いて代替案を順位付けし、スコアと正確性がより高いものが優れたパフォーマンスを示す。
• 最高のスコアと正確性に基づいて最良の代替案（複数可）を決定する意思決定ルールと集約結果を統合する。
• 手法の段階的適用を示すために、具体的な数値例を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単値ネウトラソフィック集合に対して、効果的な比較と順位付けを可能にするために、スコア関数と正確性関数をどのように定義できるか？
• RQ2 スコア関数と正確性関数を区間ネウトラソフィック集合へ適切に拡張する方法は何か？
• RQ3 ネウトラソフィック加重集約演算子を用いて、複数基準のネウトラソフィック情報をどのように統合できるか？
• RQ4 提案手法は、意思決定における不確実性、曖昧性、不整合性をどのように扱うか？
• RQ5 この手法は、現実の意思決定状況において実用的で有効であるか？

主な発見

• 提案されたスコア関数と正確性関数は、異なる単値ネウトラソフィック集合を効果的に区別でき、信頼性の高い順位付けを可能にする。
• スコア関数と正確性関数を区間ネウトラソフィック集合へと拡張することで、より高い不確実性レベル下での意思決定を支援する。
• ネウトラソフィック加重集約演算子は、代替案ごとに統合された評価へと複数基準のネウトラソフィック情報を効果的に統合した。
• 本手法は代替案の明確な順位付けを生み出し、最大のスコアと正確性値に基づいて最良の代替案が特定される。
• 具体的な例は、複雑で不確実な意思決定環境を扱う際の手法の実用性と有効性を確認する。
• 本手法は、不整合的かつ曖昧なデータの処理において頑健であり、このような文脈では従来の手法を上回る性能を示す。