Determining appropriate weight for criteria in multi criteria group decision making problems using an Lp model and similarity measure
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 16، شماره: 3
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 201
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-16-3_004
تاریخ نمایه سازی: 17 آبان 1400
چکیده مقاله:
Decision matrix in group decision making problems depends on a lot of criteria. It is essential to know the necessity ofweight or coefficient of each criterion. Accurate and precise selection of weight will help to achieve the intended goal.The aim of this article is to introduce a linear programming model for recognizing the importance of each criterion inmulti criteria group decision making with intuitionistic fuzzy data through similarity measure between each alternativeand ideal alternative. Based on this model, decision makers and experts will be prevented from making mistakes inrecognizing the weight and shape of standardization of their mental measurement units. By using of determined weights,the alternatives will be ranked according to a new method based on ELECTRE III method. An applied and numericalexample is presented and the obtained results are compared with other methods.
کلیدواژه ها:
ELECTRE III method ، Intuitionistic fuzzy set ، Multi Criteria Group Decision Making ، Similarity measure ، Weight of criteria
نویسندگان
Z. Eslaminasab
Department of Mathematics, Kerman Branch, Islamic Azad University, Kerman, Iran
A. Hamzehee
Department of Mathematics, Kerman Branch, Islamic Azad University, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :