Preference Relations for Fuzzy Values : an Approach Based on Dempster-Shafer Theory of Evidence

• Autorzy: Paweł Sewastjanow
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

W pracy zaprezentowano i przeanalizowano porównania przedziałowe, liczb rozmytych oraz wartości przedziałowych i rozmytych z liczbami rzeczywistymi. Zilustrowano graficznie pewne interesujące wyniki, dotyczące porównań między liczbami rozmytymi, wykorzystywane w szczegółowej analizie metodologicznej. Pokazano, że zaproponowane porównania są użytecznym narzędziem praktycznym. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

EN

Fuzzy sets; Mathematical modeling; Dempster-Shafer theory

PL

Zbiory rozmyte; Modelowanie matematyczne; Teoria Demstera-Shafera

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2006
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '06
• Strony: 463--474

Twórcy

autor

Paweł Sewastjanow

• Częstochowa University of Technology

Bibliografia

• C++ Interval Arithmetic Library Reference. http:/docs.sun.com/htmlcollcoll.693/iso-8859- l/CPPARIT.../iapg refman.htm.
• Dempster A.P. (1967). Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping. Ann. Math. Stat., 38, 325-339.
• Dempster A.P. (1968). A Generalization of Bayesian Inference (with Discussion). J. Roy. Stat. Soc, Series B, 30, 208-247.
• Moore R.E. (1966). Interval Analysis. Prentice-Hall, Englewood, New York.
• Sevastjanov P., Róg P. (2003). A probabilistic approach to fuzzy and Interval Ordering. Task Quarterly (Special Issue "Artificial and Computational Intelligence"), 7, 147-156.
• Sewastianow P., Róg P. (2003). Fuzzy Modeling of Manufacturing and Logistic Systems. Mathematics and Computers in Simulation, 63, 569- 585.
• Sewastianow P., Róg P. (2006). Two-objective Method for Crisp and Fuzzy Interval Comparison in Optimization. Computers and Operation Research, 33, 115-131.
• Sevastianov P. (2004). Interval Comparison Based on Dempster-Shafer Theory of Evidence. Parallel Processing and Applied Mathematics. 5th Int. Conf. Springer Verlag, 668-675.
• Shafer G. (1976). A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, Princeton.
• Wadman D., Schneider M., Schnaider E. (1994). On the Use of Interval Mathematics in Fuzzy Expert System. International Journal of Intelligent Systems, 9, 241-259.
• Wang X., Kerre E.E. (2001). Reasonable Properties for the Ordering of Fuzzy Quantities (I), (II). Fuzzy Sets and Systems, 112, 375-385, 387-405.
• Walster G.W., Bierman M.S. (2000). Interval Arithmetic in Forte Developer Fortran. Technical Report., Sun Microsystems.
• Yager R.R., Detyniecki M., Bouchon-Meunier B. (2001). A Context-dependent Method for Ordering Fuzzy Numbers Using Probabilities. Information Sciences, 138, 237-255.