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Group decision making using circular intuitionistic fuzzy preference relations
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.126502.png)
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摘要
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循环直觉模糊集（C-IFSs）作为模糊集和直觉模糊集（IFSs）处理不确定情况的一种有力扩展而出现。此外，偏好关系被广泛用于解决群体决策（GDM）问题。本文定义了循环直觉模糊偏好关系（C-IFPRs），利用C-IFSs和偏好关系。我们定义了C-IFPRs的基本运算和聚合算子。给出了C-IFPRs的几种熵度量，并从理论上进行了证明。开发了一种利用熵度量生成决策者权重的方法。构建了新的相似性度量，用于衡量两个C-IFPRs之间的相似性。另一方面，提出了一种算法以提高C-IFPRs的加性一致性。该算法保证任何C-IFPR的加性一致性，并且一旦达到一致性，即使经过进一步操作也能保持。此外，开发了一种实现GDM可接受一致水平的新的方法。它基于相似性度量与聚合算子。该方法保证任何C-IFPR序列都能达到群体一致性。如果该序列具有加性一致性，则该方法在实现群体一致性的同时不会破坏其一致性。此外，该方法对相似性度量不敏感，改变相似性度量仅影响达到群体一致所需的迭代次数。将一种TOPSIS型选择过程扩展以获得完整排序，保证最优解最接近理想解且最远离最差选项。总之，本文提出了一种利用C-IFPRs的GDM方法、基于熵的权重生成方法、加性一致性、群体达成一致的方法以及一种TOPSIS型选择过程。提供了数值示例以证明我们开发的方法。
Keyword:
Circular intuitionistic fuzzy set
Preference relations
Aggregation operators
Similarity and entropy measures
Group decision-making
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
暂无机构信息
引用论文
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