Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu çalışmada q-RPFGRA yöntemi, bulanık ortamda değerlendirme ve karar verme problemlerinde ilk defa kullanılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bulanık mantık, sistemlerdeki belirsiz ve kesin olmayan durumları modelleyerek karar verme sürecinde önemli bir rol oynar. Karar vericilerin etkili bir karar alma süreci gerçekleştirmesi için bulanık küme alanındaki çalışmalar devam etmektedir. Bu çalışmalar bulanık kümelerin genişletilmiş versiyonları ismiyle anılmaktadır. Bunlardan biri de q-rung görüntü bulanık kümelerdir. Bu kümelerin kullanılması ile karar vericilerin görüşlerini ifade etmedeki belirsizliğine en yüksek esneklik sağlanmış olunur. Diğer versiyonlar q-rung orthopair bulanık küme ve görüntü bulanık kümenin ise bulanıklığı ve belirsizliği tasvir etmede iki güçlü araç olduğu görülmektedir. Bu iki aracın üstünlüklerini içeren q-rung görüntü bulanık kümesi yöntemide belirsiz ve tutarsız verileri yakalamada iyi sonuçlar verir. Bu çalışmada, q-rung orthopair bulanık küme ve görüntü bulanık kümenin birleşimi olan q-rung görüntü bulanık kümenin genişletilmesi ile elde edilen yeni bir q-rung görüntü bulanık gri ilişkisel analiz yöntemi (q-RPFGRA) önerilmiştir. Bu yöntem, problemlerdeki belirsizliği ve bilgi kaybını azaltarak karar problemlerinde daha hassas sonuçların elde edilmesini sağlar. q-RPFGRA yönteminin etkinliği literatürde yer alan proje seçim örneği üzerinde gösterilmiştir. Önerilen yöntemin geçerliliğini ve uygulanabilirliğini göstermek için mevcut operatörlerle karşılaştırmalı bir analiz yapılarak elde edilen sonuçlar Borda yöntemi ile birleştirilmiştir. Bu çalışmada q-RPFGRA yöntemi, bulanık ortamda değerlendirme ve karar verme problemlerinde ilk defa kullanılmıştır.
Abstract
Fuzzy logic plays an important role in the decision making process by modelling uncertain and imprecise situations in systems. In order for decision makers to perform an effective decision-making process, studies in the field of fuzzy sets continue. These studies are known as extended versions of fuzzy sets. One of these is q-rung image fuzzy sets. By using these sets, the highest flexibility is provided to the uncertainty of decision makers in expressing their opinions. The other versions, q-rung orthopair fuzzy set and image fuzzy set, are two powerful tools for describing fuzziness and uncertainty. The q-rung image fuzzy set method, which includes the advantages of these two tools, gives good results in capturing uncertain and inconsistent data. In this study, a new q-rung image fuzzy grey relational analysis method (q-RPFGRA) is proposed by extending the q-rung image fuzzy set, which is a combination of q-rung orthopair fuzzy set and image fuzzy set. This method reduces the uncertainty and information loss in the problems and provides more accurate results in multi-criteria decision making. The effectiveness of the q-RPFGRA method is demonstrated on a project selection example in the literature. In order to demonstrate the validity and applicability of the proposed method, a comparative analysis is performed with existing operators and the results obtained are combined with the Borda method. In this study, the q-RPFGRA method was used for the first time in evaluation and decision making problems in a fuzzy environment.