KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 6 - Sayı: 1

Beklenen Aralığa Dayanan Aralık Tip II Üssel Bulanık Sayının Aralık Tip II Parametrik Yamuk Bulanık Sayı Yakınsaması

Interval Type II Parametric Trapezoidal Fuzzy Number Approximation of Interval Type II Exponential Fuzzy Number Based on The Expected Interval

Sinem PEKER
Efendi NASİBOĞLU
Sayfa
21–32
Yayın Tarihi
2021-06-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu durum dikkate alınarak, bu çalışmada aralık Tip II üssel bulanık sayının aralık Tip II parametrik yamuk bulanık sayı yakınsaması, beklenen aralıkların eşitliklerinin kullanıldığı bir kısıtlı optimizasyon problemi ile bulunmuş ve formüller verilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Tip I bulanık sayıları belirsizliği ele almak için bazı karar verme problemlerinde kullanılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Tip I bulanık sayılarının üyelik dereceleri adi sayılardır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu durum dikkate alınarak, bu çalışmada aralık Tip II üssel bulanık sayının aralık Tip II parametrik yamuk bulanık sayı yakınsaması, beklenen aralıkların eşitliklerinin kullanıldığı bir kısıtlı optimizasyon problemi ile bulunmuş ve formüller verilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Tip II bulanık sayı · üssel bulanık sayı · parametrik yamuk bulanık sayı

Özet

Tip I bulanık sayıları belirsizliği ele almak için bazı karar verme problemlerinde kullanılmaktadır. Tip I bulanık sayılarının üyelik dereceleri adi sayılardır. Ancak gerçek yaşam problemlerinde, üyelik derecelerinin bulanık sayılar ile gösterilebileceği olaylar var olabilir. Bu gibi durumlarda, Tip II bulanık sayıları kullanılabilir. Bulanık sayının daha basit bir formunun kullanılması bazı çalışmalarda karmaşık hesaplamalardan kaçınmak için bir avantaj olarak görülmektedir. Bu durum dikkate alınarak, bu çalışmada aralık Tip II üssel bulanık sayının aralık Tip II parametrik yamuk bulanık sayı yakınsaması, beklenen aralıkların eşitliklerinin kullanıldığı bir kısıtlı optimizasyon problemi ile bulunmuş ve formüller verilmiştir.

Abstract

Type I fuzzy numbers are used in some decision-making problems to handle the uncertainty. The membership degrees of Type I fuzzy numbers are crisp numbers. However, the events in which the membership degrees may be shown by fuzzy numbers may exist in the real life problems. In that cases, the Type II fuzzy numbers can be used. The usage of the simpler form of the fuzzy number is seen as an advantage for the avoiding of complex calculations in some studies. Considering this, the interval Type II parametric trapezoidal fuzzy number approximation of the interval Type II exponential fuzzy number has been found by a constrained optimization problem in which the equalities between expected intervals are used and the formulas have been given in this study.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

PEKER, S., NASİBOĞLU, E. (2021). Beklenen Aralığa Dayanan Aralık Tip II Üssel Bulanık Sayının Aralık Tip II Parametrik Yamuk Bulanık Sayı Yakınsaması. Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 1, 21–32. https://ajindex.com/articles/415080

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Ban, A. I., Coroianu, L., & Khastan, A. (2016). Conditioned weighted L–R approximations of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems, 283, 56-82. https://doi.org/10.1016/j.fss.2015.03.012
  2. Nasibov, E. N., & Peker, S. (2008). On the nearest parametric approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems, 159(11), 1365-1375. https://doi.org/10.1016/j.fss.2007.08.005
  3. Hao, Z., Xu, Z., Zhao, H., & Zhang, R. (2021). The context-based distance measure for intuitionistic fuzzy set with application in marine energy transportation route decision making. Applied Soft Computing, 101, Article 107044. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.107044
  4. Krawczak, M., & Szkatuła, G. (2020). On matching of intuitionistic fuzzy sets. Information Sciences, 517, 254-274. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.050
  5. Alcantud, J. C. R., Khameneh, A. Z., & Kilicman, A. (2020). Aggregation of infinite chains of intuitionistic fuzzy sets and their application to choices with temporal intuitionistic fuzzy information. Information Sciences, 514, 106-117. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.008
  6. Sodenkamp, M. A., Tavana, M., & Di Caprio, D. (2018). An aggregation method for solving group multi-criteria decision-making problems with single-valued neutrosophic sets. Applied Soft Computing, 71, 715-727. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.07.020
  7. Grzegorzewski, P. (2002). Nearest interval approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and systems, 130(3), 321-330. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(02)00098-2
  8. Hai, S., Gong, Z., & Chen, Z. (2020). Weighted pseudometric approximation of 2-dimensional fuzzy numbers by fuzzy 2-cell prismoid numbers preserving the centroid. Fuzzy Sets and Systems, 387, 158-173. https://doi.org/10.1016/j.fss.2018.12.013
  9. Liu, X., & Lin, H. (2007). Parameterized approximation of fuzzy number with minimum variance weighting functions. Mathematical and computer modelling, 46(11-12), 1398-1409. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2007.01.011
  10. Coroianu, L., & Stefanini, L. (2016). General approximation of fuzzy numbers by F-transform. Fuzzy Sets and Systems, 288, 46-74. https://doi.org/10.1016/j.fss.2015.03.015
  11. Chanas, S. (2001). On the interval approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems, 122(2), 353-356. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(00)00080-4
  12. Coroianu, L., Gagolewski, M., & Grzegorzewski, P. (2013). Nearest piecewise linear approximation of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems, 233, 26-51. https://doi.org/10.1016/j.fss.2013.02.005
  13. Yeh, C. T., & Chu, H. M. (2014). App