[논문 리뷰] Generalised intuitionistic fuzzy soft sets and its application in decision making

Bivas Dinda, Tuhin Bera외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 10. 12.

Fuzzy and Soft Set Theory참고 문헌 6인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 선호도 정도 매개변수를 지식기반 퍼저니 소프트 세트에 통합하여 일반화된 인식기반 퍼저니 소프트 세트(GIFSS)를 제안함으로써 불확실성 하에서의 의사결정을 향상시킨다. 이 방법은 비교 표와 점수 함수를 사용하여 대안들을 순위 매기며, 최적의 선택(b₆)이 최종 점수 12로 확인되는 결혼 적합성 의사결정 문제에 적용된 바 있다.

ABSTRACT

In this paper, generalised intuitionistic fuzzy soft sets and relations on generalised intuitionistic fuzzy soft sets are defined and a few of their properties are studied. An application of generalised intuitionistic fuzzy soft sets in decision making with respect to degree of preference is investigated.

연구 동기 및 목표

• 각 매개변수에 대한 선호도 정도를 통합함으로써 인식기반 퍼저니 소프트 세트를 확장하여 불확실성의 더 현실적인 모델링을 가능하게 한다.
• 일반화된 인식기반 퍼저니 소프트 세트에 대한 관계를 정의하고 연구하여 의사결정 능력을 향상시킨다.
• 소속도 및 비소속도 비교에서 유도된 점수 함수를 사용한 체계적인 의사결정 방법을 개발한다.
• 제안된 프레임워크를 실제 사회적 의사결정 문제인 결혼 적합성 선택에 적용하여 실용적 유용성을 입증한다.

제안 방법

• 매개변수에서 인식기반 퍼저니 소프트 세트와 선호도 정도의 쌍으로 정의된 일반화된 인식기반 퍼저니 소프트 세트를 정의한다.
• 소속도 및 비소속도 값에 기반하여 한 대안이 다른 대안보다 유리한 매개변수의 수를 세어 비교 표를 구성한다.
• 비교 표에서 행 합에서 열 합을 빼어 소속도 및 비소속도 점수를 계산한다.
• 각 대안에 대해 비소속도 점수를 소속도 점수에서 빼어 최종 점수를 유도한다.
• 최종 점수에 따라 대안들을 순위 매겨 의사결정 문제에서 최적의 선택을 결정한다.
• 결혼 적합성에 관한 사례 연구에 프레임워크를 적용하며, '결과', '행동', '스포츠 성과', '게임' 등의 매개변수를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 인식기반 퍼저니 소프트 세트를 선호도 정도를 통합하여 불확실성의 더 나은 모델링이 가능하도록 일반화할 수 있는가?
• RQ2 일반화된 인식기반 퍼저니 소프트 세트에 정의된 관계의 핵심 성질은 무엇인가?
• RQ3 비교 표에서 유도된 점수 함수를 사용하여 체계적인 의사결정 프레임워크를 어떻게 구성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 다수의 불확실한 기준을 포함하는 실제 의사결정 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ5 선호도 정도를 통합함으로써 의사결정 결과의 정확성과 현실성은 어떻게 향상되는가?

주요 결과

• 일반화된 인식기반 퍼저니 소프트 세트 모델은 선호도 정도를 성공적으로 통합하여 기존의 인식기반 퍼저니 소프트 세트보다 더 현실적인 모델이 되었다.
• 비교 표 방법은 다수의 매개변수에 걸쳐 상대적인 성과를 기반으로 대안들을 체계적으로 순위 매길 수 있게 해준다.
• 결혼 적합성 사례 연구에서 b₆의 최종 점수 12는 그가 최적의 선택임을 확인시켰다.
• 두 번째로 좋은 선택은 b₄로, 최종 점수가 8이었으며, 이는 제안된 방법에 따라 명확한 순위 순서가 형성되었음을 시사한다.
• 이 방법은 불확실하고 모호한 데이터를 포함한 사회적 의사결정 맥락에서 뛰어난 강건성과 실용적 적용 가능성을 입증하였다.
• 소속도 및 비소속도 점수의 뺄셈을 통해 유도된 최종 점수는 선호도와 성과에 기반해 대안들을 효과적으로 우선순위 매기는 데 기여하였다.