ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОГО МЕТОДА TOPSIS ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИНТАКСИЧЕСКИ НЕЗАВИСИМЫХ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ

Аннотация

Неопределенные и неточные данные типичны для многокритериальных задач, поэтому теория нечетких множеств является адекватным инструментом для их решения. Цель данной работы – применить метод TOPSIS в нечеткой среде с использованием синтаксически независимых лингвистических переменных. Из-за частого появления нечетких понятий в данных для принятия решений, четких значений недостаточно для моделирования реальных ситуаций. В предлагаемом подходе оценка каждой альтернативы и вес каждого критерия выражаются синтаксически независимыми лингвистическими переменными, произвольные значения которых определяются через семантику базовых терминов. Рассматривается подход к вычислению произвольных (не базовых) значений лингвистических переменных, используемых экспертом. Базовые значения используемых синтаксически независимых лингвистических переменных задаются треугольными нечеткими числами. Предлагаемый подход хорошо подходит для решения задачи группового принятия решений в нечеткой среде, когда эксперт или группа экспертов не связана ограниченным количеством нечетких оценок. Здесь в качестве весовых коэффициентов важности критериев и оценки качественных критериев рассматриваются нечеткие переменные, которые являются значениями синтаксически независимых лингвистических переменных «важность критерия» и «оценка по критерию». В работе предлагается использовать метод центра тяжести для вычисления расстояния между двумя треугольными нечеткими числами. В соответствии с концепцией нечеткого TOPSIS определяется коэффициент близости для определения порядка ранжирования всех альтернатив путем вычисления расстояний до нечеткого положительного идеального решения (PIS) и до нечеткого отрицательного идеального решения (NIS). В работе также приводится пример для иллюстрации предлагаемого подхода.

Список литературы

1. Dyer J.S., Fishburn P.C., Steuer R.E., Zionts S., Deb K. Multiple Criteria Decision Making, Multiattrib-ute Utility Theory: Recent Accomplishments and What Lies Ahead, Management Science, 2008, Vol. 54, No. 7, pp. 1336-1349. DOI: 10.1287/mnsc.1070.0838.

2. Hwang C.L., Yoon K. Multiple Attributes Decision Making Methods and Applications. Springer, Berlin Heidelberg, 1981. DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9.

3. Teghem J., Delhaye C., Kunsch P.L. An interactive decision support system (IDSS) for multicriteria decision aid, Mathematical and Computer Modeling, 1989, Vol. 12, No. 10-11, pp. 1311-1320. DOI: 10.1016/0895-7177(89)90370-1.

4. Bellman R.E., Zadeh L.A. Decision-making in a fuzzy environment, Management Science, 1970, Vol. 17, No. 4, pp. 141-164. DOI: 10.1287/mnsc.17.4.B141.

5. Borisov A.N., Alekseev A.V., Krumberg O.A., Merkuryeva G.V., Popov V.A. Modeli prinyatiya resheniy na osnove lingvisticheskoy peremennoy [Models of decision-making based on a linguistic variable]. Ri-ga: Zinatne, 1982, 256 p.

6. Zadeh LA. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning–I, Infor-mation Sciences, 1970, Vol. 8, No. 3, pp. 199-249. DOI: 10.1016/0020-0255(75)90036-5.

7. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. A model of consensus in group decision making under linguistic assessments, Fuzzy Sets and Systems, 1996, Vol. 78, pp. 73-87. DOI: 10.1016/0165-0114(95)00107-7.

8. Nădăban S., Dzitac S., Dzitac I. Fuzzy TOPSIS: A General View, Procedia Computer Science, 2016, Vol. 91, pp. 823-831. DOI: 10.1016/j.procs.2016.07.088.

9. Yang T., Hung C.C. Multiple-attribute decision making methods for plant layout design problem, Robot-ics and Computer-Integrated Manufacturing, 2007, Vol. 23, No. 1, pp. 126-137. DOI: 10.1016/j.rcim.2005.12.002.

10. Chen C.T. Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment, Fuzzy Sets and Systems, 2000, Vol. 114, No. 1, pp. 1-9. DOI: 10.1016/S0165-0114(97)00377-1.

11. Kaufmann A., Gupta M.M. Introduction to Fuzzy Arithmetic: Theory and Applications. New York: Van Nostrand Reinhold, 1985.

12. Kaufmann A. Introduction to the theory of fuzzy subsets. New York: Academic Press, 1975.

13. Zimmermann H.J. Fuzzy Set Theory and its Applications. Kluwer Academic Publishers, Boston Dor-drecht London, 1991. DOI: 10.1007/978-94-015-7949-0.

14. Buckley J.J. Fuzzy hierarchical analysis, Fuzzy Sets and Systems, 1985, Vol. 17, No. 3, pp. 233-247. DOI: 10.1016/0165-0114(85)90090-9.

15. Malyshev N.G., Bershtein L.S., Bozhenyuk A.V. Nechetkie modeli dlya expertnykh system v SAPR [Fuzzy models for expert systems in CAD]. Moscow, Energoatomizdat, 1991, 136 p.

16. Zwick R., Carlstein E., Budescu D.V. Measures of similarity among fuzzy concepts: A comparative anal-ysis, International Journal of Approximate Reasoning, 1987, Vol. 1, No. 2, pp. 221-242. DOI: 10.1016/0888-613X(87)90015-6.

17. Ebadi M.J., AhmadianHosseini A., Salahshour S., Suleiman M., Ismail F., Shahryari B. A New Dis-tance Measure for Trapezoidal Fuzzy Numbers, Mathematical Problems in Engineering, 2013. DOI: 10.1155/2013/424186.

18. Liu G., Wang X. A Trapezoidal Fuzzy Number-Based VIKOR Method with Completely Unknown Weight Information, Symmetry, 2023, Vol. 15, No. 2, 559. DOI: 10.3390/sym15020559.

19. Wang Y.G., Yang J.B., Xu D.L., Chin K.S. On the centroids of fuzzy numbers, Fuzzy Sets and Systems, 2006, Vol. 157, No. 7, pp. 919-926. DOI: 10.1016/j.fss.2005.11.006.

20. Hsu H.M., Chen C.T. Aggregation of fuzzy opinions under group decision making, Fuzzy Sets and Systems, 1996, Vol. 79, No. 13, pp. 279-285. DOI: 10.1016/0165-0114(95)00185-9.

21. Anbarkhan S.H. A Fuzzy-TOPSIS-Based Approach to Assessing Sustainability in Software Engineer-ing: An Industry 5.0 Perspective, Sustainability, 2023, Vol. 15, No. 18, 13844. DOI: 10.3390/su151813844.

Скачивания

Опубликовано:

2026-09-10

Номер:

Раздел:

РАЗДЕЛ II. АНАЛИЗ ДАННЫХ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

DOI:

Ключевые слова:

Многокритериальное принятие решений, нечеткое множество, нечеткое число, лингвистическая переменная, треугольное нечеткое число, нечеткий метод TOPSIS, положительное идеальное решение (PIS), отрицательное идеальное решение (NIS)

Для цитирования:

Боженюк А.В. , Дубчак И.А. , Косенко О.В. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОГО МЕТОДА TOPSIS ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИНТАКСИЧЕСКИ НЕЗАВИСИМЫХ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ. Известия ЮФУ. Технические науки.. – 2026. - № 4. – С. 272-282.