[論文レビュー] A Novel Multicriteria Group Decision Making Approach With Intuitionistic Fuzzy SIR Method

Junyi Chai, Simon James|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2011

Multi-Criteria Decision Making被引用数 23

ひとこと要約

本稿では、不確実性下におけるマルチ基準グループ意思決定のための新しい直感的ファジィSIR（優位性と劣位性ランク付け）手法を提案する。直感的ファジィ集約演算子とSIRランク付けフレームワークを統合することで、曖昧な個々の判断を効果的に処理し、集団的好みに集約し、きめの粗い意思決定マップを生成する。これは、供給チェーン管理のシミュレーションにおいて、意思決定結果の整合性と透明性が向上したことで実証された。

ABSTRACT

The superiority and inferiority ranking (SIR) method is a generation of the well-known PROMETHEE method, which can be more efficient to deal with multi-criterion decision making (MCDM) problem. Intuitionistic fuzzy sets (IFSs), as an important extension of fuzzy sets (IFs), include both membership functions and non-membership functions and can be used to, more precisely describe uncertain information. In real world, decision situations are usually under uncertain environment and involve multiple individuals who have their own points of view on handing of decision problems. In order to solve uncertainty group MCDM problem, we propose a novel intuitionistic fuzzy SIR method in this paper. This approach uses intuitionistic fuzzy aggregation operators and SIR ranking methods to handle uncertain information; integrate individual opinions into group opinions; make decisions on multiple-criterion; and finally structure a specific decision map. The proposed approach is illustrated in a simulation of group decision making problem related to supply chain management.

研究の動機と目的

• 不確実性下におけるグループのマルチ基準意思決定（MCDM）を、直感的ファジィ集合とSIR手法を統合することで解決すること。
• 不確実性下で、個々の専門家意見を一貫した集団的意思決定に集約する体系的な手法を開発すること。
• 供給チェーン管理のような複雑で現実的な環境において、意思決定の透明性と整合性を向上させること。
• PROMETHEEに基づくSIR手法を、メンバーーシップ度と非メンバーーシップ度を含む直感的ファジィ情報に対応できるように拡張すること。
• 不確実で曖昧な入力のもとで、優位性と劣位性の尺度に基づいて代替案をランク付けする意思決定マップを提供すること。

提案手法

• 本手法は、意思決定者の好みを表現するために直感的ファジィ集合（IFS）を用い、不確実な文脈における精度を高めるためにメンバーーシップ度と非メンバーーシップ度を捉える。
• 直感的ファジィ集約演算子を用いて、個々の意思決定行列を集団的直感的ファジィ意思決定行列に統合する。
• 各代替案について優位性と劣位性インデックスを計算するために、SIR手法を直感的ファジィ情報処理に適応する。
• 直感的ファジィフレームワーク内での理想解との距離に基づく測度を用いて、優位性と劣位性スコアを計算する。
• ネット優位性スコアに基づいて代替案の最終的なランク付けを行い、集団の合意を反映する意思決定マップを形成する。
• 専門家が代替案について直感的ファジィ評価を提供する供給チェーン管理のシミュレーションを通じて、手法の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 直感的ファジィ集合をSIR手法に効果的に統合することで、不確実性下におけるマルチ基準グループ意思決定をどのように向上させられるか？
• RQ2 個々の直感的ファジィ判断を信頼性の高い方法で集団的意見に合成するための集約技法は何か？
• RQ3 提案手法は、従来のファジィ的またはクリスプなMCDM手法と比較して、意思決定の整合性と透明性をどのように向上させるか？
• RQ4 直感的ファジィSIR手法は、曖昧で対立する専門家入力を含む現実世界の意思決定問題をどの程度効果的に処理できるか？
• RQ5 メンバーーシップ度と非メンバーーシップ度の両方を組み込むことで、グループ意思決定シナリオにおける代替案の最終順位にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案された直感的ファジィSIR手法は、曖昧で不確実な専門家判断を、構造的で順位付けされた意思決定マップに効果的に変換することができた。
• 直感的ファジィ集約演算子の統合により、従来のファジィ集合と比較して、不確実性の表現がより正確になった。
• メンバーーシップ度と非メンバーーシップ度の両方を評価に組み込むことで、順位付け結果の整合性が向上した。
• 供給チェーン管理のシミュレーションにおいて、不確実性下で集団的専門家入力を基に、最も適切な代替案を効果的に同定した。
• 直感的ファジィ集合に適応されたSIRベースのランク付けメカニズムは、明確な優位性と劣位性指標を備えた透明で解釈可能な意思決定プロセスを提供する。
• 結果から、提案手法が、対立的で曖昧な専門家意見を体系的に処理することで、複雑で不確実な環境における意思決定の質を向上させることを確認した。