Approaches to Multiple Attribute Group Decision Making with Interval-valued Intuitionistic Fuzzy Information

Abstract

본 논문에서는 속성의 가중치에 대한 정보가 불완전한 구간값 직관적 퍼지정보를 갖는 다속성 집단의사결정에 대한 여러 가지 해결 방법을 연구 조사한 것으로 내용은 다음과 같이 요약된다. 첫째, Xu에 의해서 제안된 IIFHG와 IIFWG연산자들의 특성을 조사하고, IIFHG연산자를 이용하여 각 의사결정자들에 의해서 표현된 구간값 직관적 퍼지의사결정 행렬들을 집단의 구간값 직관적 퍼지의사결정 행렬로 집약시키고, 집단의 구간값 직관적 퍼지의사결정 행렬에 대한 score행렬과 이 행렬의 각 요소를 최대화 시키는 최적화 모델을 이용하여 속성의 가중치에 대한 불완전한 정보로부터 정확한 가중치를 계산하고, IIFWG연산자를 이용하여 alternative들에 대한 각각의 값을 계산하고 score함수를 이용하여 alternative에 대한 score값들의 순위에 따라 최선의 alternative를 정한다. 둘째, 확장된 TOPSIS방법을 이용하기위해 앞서 언급한 방법과 같이 집단의 구간값 직관적 퍼지의사결정 행렬과 속성의 가중치에 대한 불완전한 정보로부터 정확한 가중치를 구하고, 구간값 직관적 양의 이상해와 구간값 직관적 음의 이상해를 구한 다음, 여러 가지 거리들에 기초한 구간값 직관적 양의 이상해와 음의 이상해로부터의 alternative들의 분리도와 근접도를 구하고 구간값 직관적 양의 이상해와의 근접도에 의해서 alternative들의 순위에 따라 최선의 alternative를 정한다. 셋째, 상관계수를 이용하기 위하여 구간값 직관적 퍼지집합들에 대한 Bustince와 Burillo의 상관계수를 수정보완하여 상관관계 및 상관계수들에 관한 몇가지 결과를 구하고, 앞서 언급한 방법과 같이 집단의 구간값 직관적 퍼지의사결정 행렬과 속성의 가중치에 대한 불완전한 정보로부터 정확한 가중치를 구하고, IIFWG연산자를 이용하여 alternative들에 각각의 값을 구하고 이것들에 대한 정보적인 직관적 에너지를 구하며 이상해와의 상관계수에 의해서 alternative들의 순위를 정해 최선의 alternative를 정한다.