[논문 리뷰] IFP-Intuitionistic fuzzy soft set theory and its applications

Faruk Karaaslan, Naim Çağman외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 04. 02.

Fuzzy and Soft Set Theory참고 문헌 13인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 불확실성 하에서의 의사결정을 향상시키기 위해 인ту이셔니스틱 퍼지 파rameterized (IFP) 인투이셔니스틱 퍼지 소프트 세트와 IFP-집계 연산자를 도입한다. 인투이셔니스틱 퍼지 세트를 소프트 세트 이론과 통합함으로써, 특히 복잡하고 모호한 환경에서 더 효율적이고 세밀한 다기준 의사결정이 가능해진다.

ABSTRACT

In this work, we present definition of intuitionistic fuzzy parameterized (IFP) intuitionistic fuzzy soft set and its operations. Then we define IFP-aggregation operator to form IFP-intuitionistic fuzzy soft-decision-making method which allows constructing more efficient decision processes.

연구 동기 및 목표

• 퍼지 소프트 세트 이론의 확장으로서 인투이셔니스틱 퍼지 파rameterized (IFP) 인투이셔니스틱 퍼지 소프트 세트의 개념을 체계화하기.
• 수학적 연산을 위한 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트 세트에 대한 기본 연산 정의하기.
• 구조화된 의사결정 과정을 지원하는 IFP-집계 연산자 개발하기.
• 불확실한 환경에서 실용적 응용을 위한 새로운 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트-의사결정 방법 제안하기.
• 파라미터화된 소프트 세트에서 소속도와 비소속도를 모두 통합함으로써 의사결정의 효율성과 정확도 향상하기.

제안 방법

• 인투이셔니스틱 퍼지 세트와 소프트 세트의 파라미터화를 결합하여 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트 세트 정의하기.
• 합집합, 교집합, 여집합과 같은 연산을 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트 세트에 도입하기.
• 파라미터화된 가중치를 사용하여 인투이셔니스틱 퍼지 값들을 결합하는 IFP-집계 연산자 제안하기.
• IFP-집계 연산자를 기반으로 한 의사결정 프레임워크 설계하여 대안 순위 매기기.
• 인투이셔니스틱 퍼지 파라미터를 통해 대안을 평가함으로써 실제 의사결정 문제에 방법 적용하기.
• 집계 연산자를 사용하여 대안의 종합 점수 계산하고 불확실성 하에서의 순위 매기기 가능하게 하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인투이셔니스틱 퍼지 세트는 어떻게 소프트 세트 이론과 효과적으로 통합되어 의사결정에서의 불확실성을 모델링할 수 있는가?
• RQ2 실용적 사용을 위해 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트 세트를 다루기 위해 필요한 연산은 무엇인가?
• RQ3 인투이셔니스틱 퍼지 파라미터를 효율적으로 통합할 수 있는 집계 연산자는 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ4 제안된 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트-의사결정 방법은 불확실한 환경에서 기존 방법보다 뛰어나게 작동할 수 있는가?
• RQ5 파라미터화는 의사결정 결과의 정밀도와 강건성을 향상시키는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 제안된 IFP-인투이셔니스틱 퍼지 소프트-의사결정 방법은 소속도와 비소속도를 모두 통합함으로써 불확실성의 효과적인 처리를 가능하게 한다.
• IFP-집계 연산자는 다수의 파라미터를 통해 인투이셔니스틱 퍼지 정보를 체계적으로 통합하는 메커니즘을 제공한다.
• 집계된 인투이셔니스틱 퍼지 점수를 바탕으로 대안의 체계적 순위 매기기 지원 가능하다.
• 인투이셔니스틱 퍼지 세트를 소프트 세트 이론과 통합함으로써, 모호한 맥락에서 의사결정 모델의 표현력을 향상시킨다.
• 이 방법은 확장 가능하고 수학적으로 타당한 다기준 의사결정 접근법을 제공한다.