AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThis makes it easier to choose the most ideal solution from many solutions.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study was conducted to overcome the inadequacies of FP-soft sets in solving some uncertainty problems. For this purpose, VFP-soft sets are defined and some important properties of the theory are given. Then, it is proposed to use VFP-soft sets to solve similar problems by using an algorithm to show that VFP-soft set theory is more successful than FP-soft set theory in approximation of uncertainty to the ideal solution. In addition, in this study, specific parameter sets make more alternative solutions available for solving uncertainty problems. This makes it easier to choose the most ideal solution from many solutions.
Özet
Bu çalışma FP-soft kümelerin bazı belirsizlik problemlerinin çözümündeki yetersizliklerini aşmak için yapılmıştır. Bunun için VFP-soft kümeler tanımlanarak teorinin önemli bazı özellikleri verilmiştir. Daha sonra, belirsizliğin ideal çözüme yaklaştırılmasında VFP-soft küme teorisinin FP-soft küme teorisinden daha başarılı olduğu bir algoritma yardımıyla gösterilerek benzeri problemlerin çözümü için VFP-soft kümelerin kullanılması önerilmiştir. Ayrıca çalışmadaki özel parametre kümeleri, belirsizlik problemlerinin çözümünde daha fazla alternatif çözüm yolunu mevcut kılmaktadır. Bu sayede birçok çözüm yolundan en ideale yakın olanı seçmeyi kolaylaştırmaktadır.