[論文レビュー] Type-2 Fuzzy Set based Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets for Linguistic Decision Making

Taniya Seth, Pranab K. Muhuri|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2020

Multi-Criteria Decision Making参考文献 35被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、区間型2種類のファジィ集合を意思決定のためのためのハゼントファジィ言語的用語集合に統合することで、専門家集団からの言語的不確実性の表現を向上させる、革新的なフレームワークを提案する。複数の台形型区間型2種類のファジィ集合から型2ファジィエンベロープを計算する手法を導入し、サプライヤーのパフォーマンス評価においてモデルを検証することで、従来のモデルと比較して、内部的および外部的不確実性の両方を優れた方法で扱うことが示された。

ABSTRACT

Approaches based on computing with words find good applicability in decision making systems. Predominantly finding their basis in type-1 fuzzy sets, computing with words approaches employ type-1 fuzzy sets as semantics of the linguistic terms. However, type-2 fuzzy sets have been proven to be scientifically more appropriate to represent linguistic information in practical systems. They take into account both the intra-uncertainty as well as the inter-uncertainty in cases where the linguistic information comes from a group of experts. Hence in this paper, we propose to introduce linguistic terms whose semantics are denoted by interval type-2 fuzzy sets within the hesitant fuzzy linguistic term set framework, resulting in type-2 fuzzy sets based hesitant fuzzy linguistic term sets. We also introduce a novel method of computing type-2 fuzzy envelopes out of multiple interval type-2 fuzzy sets with trapezoidal membership functions. Furthermore, the proposed framework with interval type-2 fuzzy sets is applied on a supplier performance evaluation scenario. Since humans are predominantly involved in the entire process of supply chain, their feedback is crucial while deciding many factors. Towards the end of the paper, we compare our presented model with various existing models and demonstrate the advantages of the former.

研究の動機と目的

• 型1ファジィ集合がグループ意思決定の文脈における言語的不確実性を表現する点で抱える制限を解決すること。
• 区間型2ファジィ集合をハゼントファジィ言語的用語集合に統合し、専門家フィードバックからの内部的および外部的不確実性をモデル化すること。
• 台形型メンバーシップ関数を有する複数の区間型2ファジィ集合から型2ファジィエンベロープを計算する手法を開発すること。
• 実世界のサプライヤーのパフォーマンス評価シナリオにおいて、提案されたフレームワークを検証すること。
• 既存のアプローチと比較し、不確実性処理および意思決定の正確性における優位性を示すこと。

提案手法

• 型1ファジィ集合を超える高次の不確実性を捉えるために、言語的用語を区間型2ファジィ集合で表現すること。
• ハゼントファジィ言語的用語集合フレームワーク内に区間型2ファジィ集合を統合し、専門家からの複数の言語的評価をモデル化すること。
• 台形型メンバーシップ関数を有する複数の区間型2ファジィ集合から型2ファジィエンベロープを計算する新しいアルゴリズムを提案すること。
• 人間の専門家フィードバックを含むサプライヤーのパフォーマンス評価の事例研究にフレームワークを適用すること。
• 区間型2ファジィ集合に特化した非ファジィ化および集約技術を用いて意思決定を支援すること。
• 定性的および定量的評価指標を用いて、提案モデルと既存モデルを比較すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 区間型2ファジィ集合は、型1ファジィ集合と比較して、グループ意思決定の文脈における言語的不確実性の表現をどのように改善するか？
• RQ2 台形型メンバーシップ関数を有する複数の区間型2ファジィ集合から型2ファジィエンベロープを計算する有効な手法は何か？
• RQ3 提案されたフレームワークは、専門家の言語的評価を含む実世界のサプライヤーのパフォーマンス評価文脈で、どのように機能するか？
• RQ4 提案モデルは、既存のハゼントファジィ言語的および型1ファジィ集合ベースのモデルと比較して、不確実性処理においてどのような点で優れているか？
• RQ5 型2ファジィ集合をハゼントファジィ言語的用語集合に統合することで、言語的意思決定における主な利点は何か？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、個々の専門家の評価内の内部的不確実性（イントラ不確実性）および専門家間の意見の相違に起因する外部的不確実性（インタラ不確実性）の両方を効果的にモデル化している。
• 複数の台形型区間型2ファジィ集合から型2ファジィエンベロープを計算する手法は、不確実な言語的データの集約に向けた堅牢なメカニズムを提供する。
• サプライヤーのパフォーマンス評価の事例研究において、型1ファジィ集合ベースのアプローチと比較して、意思決定の正確性および不確実性の表現が向上していることが示された。
• 既存のモデルとの比較において、提案されたフレームワークが言語的曖昧性および専門家の意見の食い違いをよりよく捉えていることが明らかになった。
• 区間型2ファジィ集合をハゼントファジィ言語的用語集合に統合することで、現実世界の意思決定システムに向けたより科学的かつ実用的なモデルが得られる。