O możliwościach wykorzystania skierowanych liczb rozmytych do podejmowania decyzji wielokryterialnych

• Autorzy: Ewa Roszkowska

Warianty tytułu

The Application Ordered Fuzzy Numbers to Multi-Criteria Decision Making

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem opracowania jest prezentacja możliwości wykorzystania skierowanych liczb rozmytych (OFN) do podejmowania decyzji wielokryterialnych. W pracy przedstawiono przykłady interpretacji OFN, propozycje wykorzystania OFN w rozmytych metodach wielokryterialnych do reprezentacji typu kryterium oraz wyrażeń lingwistycznych. Omówiono rozmyte procedury SAW oraz TOPSIS oparte na OFN, które pozwalają na uwzględnienie niejednoznaczności, nieprecyzyjności oraz opisów werbalnych w ocenie wariantów decyzyjnych. Artykuł ma charakter metodologiczny i może stanowić inspirację do dalszych badań nad zastosowaniem OFN w metodach wielokryterialnych. (abstrakt oryginalny)

EN

The main goal of the paper is presentation some possibilities of application ordered fuzzy numbers in multi-criteria decision making. In the paper we present several examples of interpretation ordering fuzzy numbers, propositions application ordered fuzzy numbers in multi-criteria decision making for representation type of criterion as well verbal description. The fuzzy saw and fuzzy TOPSIS methods based on ordered fuzzy numbers were presented. The paper have a methodological character and can inspire to future research concerning application ordered numbers in multi-criteria decision making. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wielokryterialne podejmowanie decyzji; Systemy rozmyte; Metoda TOPSIS

EN

Multiple-criteria decision making; Fuzzy systems; Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2017
• Tom: 64
• Numer: z. 4
• Strony: 373--397

Twórcy

autor

Ewa Roszkowska

• Uniwersytet w Białymstoku

Bibliografia

• Bilgiç T., Türken I. B., (2000), Measurement of Membership Functions: Theoretical and Empirical Work, w: Dubois D., Prade H., (red.), Fundamental of Fuzzy Sets, The Handbook of Fuzzy Sets, 7, Kluwer, Dordrecht.
• Chen S. J., Hwang C. L., (1992), Fuzzy Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer Verlag, Berlin.
• Dubois D., Prade H., (1979), Fuzzy Real Algebra: Some Results, Fuzzy Sets and Systems, 2 (4), 327-348.
• Dubois D., Prade H., (1980), Fuzzy Sets and Systems: Theory and Application, Academic Press, New York. Dubois D., Prade H., (1988), Possibility Theory, New York, London.
• Górecka D., Roszkowska E., Wachowicz T., (2016), The MARS Approach in the Verbal and Holistic Evaluation of the Negotiation Template, Group Decision and Negotiation, 25 (138), 1-40.
• Herrera F., Herrera-Viedma E., (2000), Linguistic Decision Analysis: Steps for Solving Decision Problems under Linguistic Information, Fuzzy Sets and Systems, 115, 67-82.
• Kacprzak D., (2010), Skierowane liczby rozmyte w modelowaniu ekonomicznych, Optimum, Studia Ekonomiczne, 3, 263-281.
• Kacprzak D., Roszkowska E., (2014), The Application of Ordered Fuzzy Numbers in the SAW Procedure, The Sixth Podlasie Conference on Mathematics, czerwiec 1-4, 2014, Białystok.
• Kacprzak D., Roszkowska E., (2016), The Fuzzy Saw and Fuzzy TOPSIS Procedures Based on Ordered Fuzzy Numbers, Information Sciences, 369, 564-584.
• Kosiński W., (2006), On Fuzzy Number Calculus, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 16 (1), 51-57.
• Kosiński W., Prokopowicz P., (2004), Algebra liczb rozmytych, Matematyka Stosowana, 5 (46), 37-63.
• Kosiński W., Prokopowicz P., Ślęzak D., (2002), Drawback of Fuzzy Arthmetics - New Intuitions and Propositions, w: Burczyński T., Cholewa W., Moczulski W., (red.), Methods of Artificial Intelligence, Gliwice.
• Kosiński W., Prokopowicz P., Ślęzak D., (2003), Ordered Fuzzy Numbers, Bulletin of the Polish Academy of Sciences Mathematic, 52 (3), 327-338.
• Kosiński W., Wilczyńska-Sztyma D., (2010), Defuzzification and Implication within Ordered Fuzzy Numbers, w: WCCI 2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence, Barcelona, Spain, 1073-1079.
• Norwich A. M., Türken I. B, (1998), A Model for the Measurement of Membership and the Consequences of is Empirical Implementation, Fuzzy Sets and Systems, 12, 1-25.
• Piasecki K., (2017), O pewnych modyfikacjach teorii skierowanych liczb rozmytych, Optimum. Studia Ekonomiczne, 87 w druku.
• Prokopowicz P., Pedrycz W., (2015), The Directed Compatibility Between Ordered Fuzzy Numbers - A Base Tool for a Direction Sensitive Fuzzy Information Processing, Artificial Intelligence and Soft Computing, 9119, 249-259.
• Roszkowska E., (2014), Ocena ofert negocjacyjnych w słabo ustrukturyzowanych problemach negocjacyjnych z wykorzystaniem rozmytej procedury SAW, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 327, 237-247.
• Roszkowska E., Wachowicz T., (2015a), Application of Fuzzy TOPSIS to Scoring the Negotiation Offers in Ill-Structured Negotiation Problems, European Journal of Operational Research, 242 (3), 920-932.
• Roszkowska E., Wachowicz T., (2015b), Inaccuracy in Defining Preferences by the Electronic Negotiation System Users, w: Kamiński B., Kersten G., Szapiro T., (red.), Outlooks and Insights on Group Decision and Negotiation, GDN 2015, Lecture Notes in Business Information Processing, 218, Springer, Cham.
• Roszkowska E., Wachowicz T., (2016), Negocjacje : analiza i wspomaganie decyzji, Warszawa, Wolters Kluwer.
• Salo A., Hamalainen R. P., (2010), Multicriteria Decision Analysis in Group Decision Processes, w: Kilgour D. M., Eden C., (red.), Handbook of Group Decision and Negotiation, Springer, New York, 269-283.
• Trzaskalik T., (2014), Wielokryterialne wspomaganie decyzji. Metody i zastosowania, PWE.
• Wachowicz T., (2010), Metody i narzędzia wspomagania fazy prenegocjacyjnej, Decyzje 14, 55-84.
• Wilczyńska-Sztyma D., (2010), Direction of Research into Methods of Defuzzification for Ordered Fuzzy Numbers, XII International PhD Workshop OWD 2010.
• Wilczyńska-Sztyma D., (2009), Idea skierowanych liczb rozmytych. Przykłady interpretacji. I International PhD Workshop OWD 2009.
• Yager R. R., Filev D. P., (1994), Essentials of Fuzzy Modeling and Control, John Wiley & Sons, Inc., New York.
• Zadeh L. A., (1965), Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353.
• Zadeh L. A., (1975), The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning, Part I, Information Linguistic Variable, Expert Systems with Applications, 36 (2), 3483-3488.
• Zimmermann H. J., (2001), Fuzzy Set Theory and Applications, 4th Rev. ed. Boston: Kluwer Academic Publishers.