Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp ra quyết định nhóm nhiều tiêu chí với thông tin ngôn ngữ xác suất động được đặc trưng bởi nhiều thời điểm liên tiếp
International Journal of Machine Learning and Cybernetics - Trang 1-17 - 2023
Tóm tắt
Với sự phát triển của độ phức tạp trong các vấn đề ra quyết định, thông tin ngày càng được đặc trưng bởi các cập nhật động. Do đó, chúng tôi giới thiệu khái niệm tập hợp thuật ngữ ngôn ngữ xác suất động (DPLTS) để giải quyết các vấn đề ra quyết định nhóm nhiều tiêu chí (MCGDM) với thông tin ngôn ngữ xác suất động được đặc trưng bởi nhiều thời điểm liên tiếp. DPLTS có thể hỗ trợ các chuyên gia cung cấp cơ sở lý thuyết cho các vấn đề ra quyết định động. Bằng cách kết hợp dữ liệu thời gian thực với các mô hình phân tích, nó có thể cung cấp cho các nhà ra quyết định những chiến lược hiệu quả. Sau đó, chúng tôi trình bày một số phép toán cơ bản và các phép toán tổng hợp cho DPLTS. Việc giải thích khoảng tin cậy (BI) dựa trên lý thuyết bằng chứng Dempster-Shafer và phép đo BI của DPLTS cũng được trình bày nhằm giảm thiểu sự không chắc chắn của thông tin. Tiếp theo, chúng tôi xây dựng hai phương pháp MCGDM, bao gồm phương pháp dựa trên tổng hợp và phương pháp BI. Chúng tôi sử dụng khái niệm độ thời gian để phản ánh sự nhận thức về tầm quan trọng của nhiều thời điểm liên tiếp đối với các nhà ra quyết định và thu được vector trọng số thời gian với sự trợ giúp của một mô hình lập trình phi tuyến. Cuối cùng, các phương pháp được đề xuất được áp dụng vào một trường hợp đánh giá năng lực đổi mới dược phẩm. Thông qua phân tích độ nhạy của độ thời gian, các đặc điểm của các phương pháp được tóm tắt và so sánh, từ đó chứng minh hiệu quả của các phương pháp.
Từ khóa
#quyết định nhóm nhiều tiêu chí #thông tin ngôn ngữ xác suất động #tập hợp thuật ngữ ngôn ngữ #khoảng tin cậy #đánh giá năng lực đổi mới dược phẩmTài liệu tham khảo
Zadeh LA (1975) The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I. Inform Sci 8:199–249
Rodriguez RM, Martinez L, Herrera F (2012) Hesitant fuzzy linguistic term sets for decision making. IEEE Trans Fuzzy Syst 20:109–119
Pang Q, Wang H, Xu ZS (2016) Probabilistic linguistic term sets in multi-attribute group decision making. Inform Sci 369:128–143
Gao Y, Zhang Z (2021) Consensus reaching with non-cooperative behavior management for personalized individual semantics-based social network group decision making. J Oper Res Soc 73(11):2518–2535
Wu YZ, Zhang Z, Kou G, Zhang HJ, Chao XR, Li CC, Dong YC, Herrera F (2021) Distributed linguistic representations in decision making: Taxonomy, key elements and applications, and challenges in data science and explainable artificial intelligence. Inform Fusion 65:165–178
Li ZL, Zhang Z, Yu WY (2022) Consensus reaching with consistency control in group decision making with incomplete hesitant fuzzy linguistic preference relations. Comput Ind Eng 170:108311
Teng F, Liu PD, Witold P (2021) A novel method based on probabilistic linguistic term sets and its application in ranking products through online ratings. Int J Intell Syst 36(9):4632–4658
Wu XL, Liao HC (2021) Modeling personalized cognition of customers in online shopping. Omega 104:102471
Liu NN, Xu ZS, He Y, Zeng XJ (2021) An inverse prospect theory-based algorithm in extended incomplete additive probabilistic linguistic preference relation environment and its application in financial products selection. Fuzzy Optim Decis Mak 20(3):397–428
Wu XL, Liao HC, Xu ZS, Hafezalkotob A (2018) Probabilistic linguistic MULTIMOORA: a multicriteria decision making method based on the probabilistic linguistic expectation function and the improved borda rule. IEEE Trans Fuzzy Syst 26(6):3688–3702
Fang B (2022) Probabilistic linguistic decision-making based on the hybrid entropy and cross-entropy measures. Fuzzy Optim Decis Mak. https://doi.org/10.1007/s10700-022-09398-9
Liu PD, Li Y, Zhang XH, Pedrycz W (2022) A multiattribute group decision-making method with probabilistic linguistic information based on an adaptive consensus reaching model and evidential reasoning. IEEE Trans Cybern. https://doi.org/10.1109/TCYB.2022.3165030
.X. Liu, H.C. Liao, M.L. Li, Q. Yang, F.L. Meng, A deep learning-based sentiment analysis approach for online product ranking with probabilistic linguistic term sets, IEEE T. Eng. Manage. (2023) https://doi.org/10.1109/TEM.202
Wan SP, Yan J, Dong JY (2022) Personalized individual semantics based consensus reaching process for large-scale group decision making with probabilistic linguistic preference relations and application to COVID-19 surveillance. Expert Syst Appl 191:116328
Wan SP, Cheng WBH, Dong JY (2021) Interactive multi-criteria group decision-making with probabilistic linguistic information for emergency assistance of COVID-19. Appl Soft Comput 107:107383
Zhou JL, Chen JA (2021) A consensus model to manage minority opinions and noncooperative behaviors in large group decision making with probabilistic linguistic term sets. IEEE Trans Fuzzy Syst 29(6):1667–1681
Y.X. Zhang, Z.N. Hao, Z.S. Xu, X.J. Zeng, X.X. Xu, A process-oriented probabilistic linguistic decision-making model with unknown attribute weights, Knowl.-Based Syst. 235 (2022) 7594–7594.
Ramadass S, Krishankumar R, Ravichandran KS, Liao HC, Kar S, Herrera-Viedma E (2020) Evaluation of cloud vendors from probabilistic linguistic information with unknown/partial weight values. Appl Soft Comput 97:106801
Liao HC, Wu XL (2020) DNMA: A double normalization-based multiple aggregation method for multi-expert multi-criteria decision making. Omega 94:102058
Lei F, Wei GW, Gao H, Wu J, Wei C (2020) TOPSIS method for developing supplier selection with probabilistic linguistic information. Int J Fuzzy Syst 22(3):749–759
Wu XL, Liao HC (2019) A consensus-based probabilistic linguistic gained and lost dominance score method. European J Oper Res 272(3):1017–1027
Zhang JR, Li MJ, Lu JC (2023) Asymmetric normalized probabilistic linguistic term set based on prospect theory and its application to multi-attribute decision-making. Soft Comput. https://doi.org/10.1007/s00500-023-08495-0
Wei GW, Wei C, Wu J, Guo YF (2021) Probabilistic linguistic multiple attribute group decision making for location planning of electric vehicle charging stations based on the generalized Dice similarity measures. Artif Intell Rev 54(6):4137–4167
Xu XH, Hou YZ, He JS, Zhang ZT (2020) A two-stage similarity clustering-based large group decision-making method with incomplete probabilistic linguistic evaluation information. Soft Comput 24(22):16869–16883
Xue WT, Xu ZS, Mi XM, Ren ZL (2021) Dynamic reference point method with probabilistic linguistic information based on the regret theory for public health emergency decision-making. Econ Res-Ekon Istraz 34(1):3355–3381
C.Z. Bai, R. Zhang, L.X. Qian, Y.N. Wu, Comparisons of probabilistic linguistic term sets for multi-criteria decision making, Knowl.-Based Syst. 119 (2017) 284–291.
Dempster AP (1967) Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping. Ann Math Stat 38:325–339
Shafer G (1976) A mathematical theory of evidence. Princeton University Press, Princeton, NJ
Zhu CS, Xiao FY (2021) A belief Hellinger distance for D-S evidence theory and its application in pattern recognition. Eng Appl Artif Intell 106:104452
Fei LG, Deng Y (2019) A new divergence measure for basic probability assignment and its applications in extremely uncertain environments. Int J Intell Syst 34(4):584–600
Zhou M, Li XY, Wang Y, Li SS, Ding YY, Nie W (2021) 6G multisource-information-fusion based indoor positioning via gaussian kernel density estimation. IEEE Internet Things 8(20):15117–15125
K. Guo, L.M. Zhang, Multi-source information fusion for safety risk assessment in underground tunnels, Knowl.-Based Syst. 227 (2021) 107210.
Li YZ, Yao SJ, Zhang RY, Yang C (2021) Analyzing host security using D-S evidence theory and multisource information fusion. Int J Intell Syst 36(2):1053–1068
Zhu CS, Qin BW, Xiao FY, Cao ZH, Pandey HM (2021) A fuzzy preference-based Dempster-Shafer evidence theory for decision fusion. Inform Sci 570:306–322
Zhang LM, Wang Y, Wu XG (2021) Cluster-based information fusion for probabilistic risk analysis in complex projects under uncertainty. Appl Soft Comput 104:107189
Beynon M, Curry B, Morgan P (2000) The Dempster-Shafer theory of evidence: an alternative approach to multicriteria decision modeling. Omega 28(1):37–50
Pan Y, Zhang LM, Li ZW, Ding LY (2020) Improved fuzzy bayesian network-based risk analysis with interval-valued fuzzy sets and D-S evidence theory. IEEE Trans Fuzzy Syst 28(9):2063–2077
Li P, Wei CP (2019) An emergency decision-making method based on D-S evidence theory for probabilistic linguistic term sets. Int J Disast Risk Re 37:101178
Y.X. Dong, X.T. Cheng, Z.S Xu., W.J. Chen, H.B. Shi, K. Gong, (2021) Belief interval interpretation of probabilistic linguistic term sets and a visual method for solving the preference problem in multicriteria group decision making, Int. J. Intell. Syst. 36 (8) 4364–4391.
Guo YJ, Yao Y, Yi PT (2007) Method and application of dynamic comprehensive evaluation. Syst Eng Theory Pract 27(10):154–158