Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đồ thị mờ có giá trị lưỡng cực và ứng dụng của nó
Tóm tắt
Trong kịch bản thực tế, một người cần tìm ra người có ảnh hưởng lớn trong một mạng xã hội, hội nghị, cuộc họp hay bất kỳ thảo luận nhóm nào. Đồ thị mờ (mạng lưới) là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để tìm ra người có ảnh hưởng lớn nhất trong một mạng lưới. Bài báo này nhằm phát triển khái niệm đồ thị mờ (FGs) trong bối cảnh của tập hợp mờ do dự có giá trị lưỡng cực (BVHFs). Khái niệm đồ thị mờ có giá trị lưỡng cực do dự (BVHFG) khác với khái niệm đồ thị mờ có giá trị lưỡng cực (BFG). BVHFG là sự tổng quát của đồ thị mờ do dự (HFG), không chỉ xem xét mức độ thỏa mãn của các đơn vị trong một mạng lưới mà còn xem xét mức độ thỏa mãn đối với một thuộc tính đối kháng ngầm của các đơn vị với nhiều giá trị mờ lưỡng cực. Chúng tôi sẽ giới thiệu định nghĩa về BVHFG, được đại diện bởi một lớp cấp bậc thành viên không chính xác khác liên quan đến cấp bậc thành viên BVHF. Sau đó, chúng tôi sẽ thấy rằng phạm vi của các cấp bậc thành viên BVHF trong BVHFG lớn hơn phạm vi của các cấp bậc thành viên có giá trị lưỡng cực trong BFG. Ngoài ra, chúng tôi cũng thảo luận về các phép toán cơ bản và thuộc tính chức năng của BVHFGs. Cuối cùng, chúng tôi đề xuất một phương pháp số để tìm ra người có ảnh hưởng lớn nhất bằng cách sử dụng công việc đã đề xuất của chúng tôi. Vì phương pháp xếp hạng được đề xuất xem xét mức độ do dự cũng như tính lưỡng cực, nên phương pháp này có ưu thế hơn so với các công trình trước đó. Để khẳng định tầm quan trọng của phương pháp này, chúng tôi cũng tìm ra các mức độ thống trị cho HFG và BVHFG bằng cách sử dụng cùng một ví dụ và cho thấy có sự thay đổi đáng kể trong xếp hạng của những người thống trị.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Akram M (2011) Bipolar fuzzy graphs. Inf Sci 181(24):5548–5564
Akram M (2013) Bipolar fuzzy graphs with applications. Knowl-Based Syst 39:1–8
Akram M, Dudek WA (2012) Regular bipolar fuzzy graphs. Neural Comput Appl 21(1):197–205
Akram M, Akmal R (2016) Application of bipolar fuzzy sets in graph structures. Appl Comput Intell Soft Comput
Akram M, Waseem N (2018) Novel applications of bipolar fuzzy graphs to decision making problems. J Appl Math Comput 56(1):73–91
Akram M, Sarwar M, Dudek WA (2021) Graphs for the analysis of bipolar fuzzy information, vol 401. Springer, Berlin
Akram M, Alshehri N, Davvaz B, Ashraf A (2016) Bipolar fuzzy digraphs in decision support systems. J Multip Val Log Soft Comput 27(5–6):553–572
Alghamdi M, Alshehri NO, Akram M (2018) Multi-criteria decision-making methods in bipolar fuzzy environment. Int J Fuzzy Syst 20(6):2057–2064
Bhutani KR (1989) On automorphisms of fuzzy graphs. Pattern Recogn Lett 9(3):159–162
Bollobás B (2013), Modern graph theory, Vol. 184, Springer Science & Business Media, Berlin
Deepak D, John SJ (2014) Homomorphisms of hesitant fuzzy subgroups. Int J Sci Eng Res 59:9–14
Karaaslan F (2019) Hesitant fuzzy graphs and their applications in decision making. J Intell Fuzzy Syst 36(3):2729–2741
Kauffman A (1973) Introduction a La Theorie Des Sous-emsembles Flous, Masson et Cie Editures
Klir GJ, Yuan B (1996) Fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy systems: selected papers by Lotfi A Zadeh, vol 6. World Scientific, Singapore
Mahapatra R, Samanta S, Allahviranloo T, Pal M (2019) Radio fuzzy graphs and assignment of frequency in radio stations. Comput Appl Math 38(3):1–20. https://doi.org/10.1007/s40314-019-0888-3
Mahapatra R, Samanta S, Pal M, Xin Q (2019) Rsm index: a new way of link prediction in social networks. J Intell Fuzzy Syst 37(2):2137–2151. https://doi.org/10.3233/JIFS-181452
Mahapatra R, Samanta S, Bhadoria RS, Pal M, Allahviranloo T, Pandey B (2020) A graph networks based quality control model for packaged food smart traceability & communication. Eur J Mol Clin Med 7(6):2830–2848
Mahapatra R, Samanta S, Pal M, Xin Q (2020) Link prediction in social networks by neutrosophic graph. Int J Comput Intell Syst 13:1699–1713
Mahapatra R, Samanta S, Pal M (2020) Applications of edge colouring of fuzzy graphs. Informatica 31(2):313–330
Mahapatra R, Samanta S, Pal M (2021) Generalized neutrosophic planar graphs and its application. J Appl Math Comput 65:693–712
Mahapatra R, Samanta S, Pal M, Lee J-G, Khan SK, Naseem U, Bhadoria RS (2021) Colouring of covid-19 affected region based on fuzzy directed graphs. Comput Mater Continua 68(1):1219–1233
Mandal P, Ranadive AS (2019) Hesitant bipolar-valued fuzzy sets and bipolar-valued hesitant fuzzy sets and their applications in multi-attribute group decision making. Granular Comput 4(3):559–583
Mordeson JN, Nair PS (2012) Fuzzy graphs and fuzzy hypergraphs. Physica Vol. 46
Poulik S, Ghorai G (2020) Note on “bipolar Fuzzy Graphs with Applications”. Knowl-Based Syst 192:105315
Rashmanlou H, Samanta S, Pal M, Borzooei RA (2015) A study on bipolar fuzzy graphs. J Intell Fuzzy Syst 28(2):571–580
Rosenfeld A (1975), Fuzzy graphs. In: Fuzzy sets and their applications to cognitive and decision processes, Elsevier , pp 77–95
Samanta S, Pal M (2012a) Bipolar fuzzy hypergraphs. Int J Fuzzy Log Syst 2(1):17–28
Samanta S, Pal M (2012b) Irregular bipolar fuzzy graphs, arXiv preprint arXiv:1209.1682
Samanta S, Pal M, Pal M (2014) Some more results on bipolar fuzzy sets and bipolar fuzzy intersection graphs. J Fuzzy Math 22(2):253–262
Torra V (2010) Hesitant fuzzy sets. Int J Intell Syst 25(6):529–539
Xia M, Xu Z (2011) Hesitant fuzzy information aggregation in decision making. Int J Approx Reason 52(3):395–407
Zhang WR (1994) Bipolar fuzzy sets and relations: a computational framework for cognitive modeling and multiagent decision analysis. In: NAFIPS/IFIS/NASA’94. Proceedings of the first international joint conference of the North American fuzzy information processing society biannual conference. The Industrial Fuzzy Control and Intellige, IEEE, 1994, pp 305–309