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El integral de Sugeno basado en la función de superposición y su aplicación a cuantificadores difusos y toma de decisiones multiatributo

Autores: Mao, Xiaoyan; Temuer, Chaolu; Zhou, Huijie

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

El integral de Sugeno basado en la función de superposición y su aplicación a cuantificadores difusos y toma de decisiones multiatributo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Análisis matemático

Palabras clave

Función
Agregación
Fusión de información
Cuantificadores difusos
Toma de decisiones
MADM

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La función de superposición es una importante clase de función de agregación que está estrechamente relacionada con la norma triangular continua. Tiene aplicaciones importantes en fusión de información, procesamiento de imágenes, clasificación de información, toma de decisiones inteligente, etc. El usual proceso de toma de decisiones multiatributo (MADM) consiste en seleccionar el objeto de decisión que se desempeña bien en todos los atributos (indicadores), lo cual es bastante exigente. El MADM basado en cuantificadores difusos consiste en seleccionar el objeto de decisión que se desempeña bien en una cierta proporción o cuantificación (como la mayoría, muchos, más de la mitad, etc.) de atributos. Por lo tanto, es necesario estudiar cómo expresar y calcular cuantificadores difusos como la mayoría, muchos, etc. En este artículo, la integral de Sugeno basada en la función de superposición (llamada integral O-Sugeno) se utiliza como una nueva herramienta de fusión de información, y se estudian algunas propiedades relacionadas. Luego, el valor de verdad de una proposición cuantificada lingüísticamente puede ser estimado utilizando la integral O-Sugeno, y se propone la semántica de la integral O-Sugeno de los cuantificadores difusos. Finalmente, se propone el método MADM basado en la semántica de la integral O-Sugeno de los cuantificadores difusos y se verifica la viabilidad de nuestro método mediante varios ejemplos ilustrativos como el problema de ubicación del parque logístico.

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