Medidas de Similaridad de Variables Hesitantes Cúbicas Lingüísticas para la Toma de Decisiones en Grupo con Múltiples Atributos
Autores: Lu, Xueping; Ye, Jun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Medidas de Similaridad de Variables Hesitantes Cúbicas Lingüísticas para la Toma de Decisiones en Grupo con Múltiples Atributos
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Variable lingüística cúbica vacilante
Entornos de toma de decisiones grupales
Variable de lenguaje de intervalo
Múltiples variables de lenguaje de valor único
Número mínimo común múltiplo
Medidas de similitud coseno.
Licencia
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Una variable lingüística cúbica vacilante (LCHV) es una forma híbrida de valores lingüísticos en entornos de toma de decisiones grupales. Está compuesta por una variable lingüística de intervalo y múltiples variables lingüísticas de valor único proporcionadas por diferentes tomadores de decisiones (DMs). Debido a la incertidumbre y vacilación de los DMs, los números de variables lingüísticas en diferentes LCHVs son desiguales. Por lo tanto, se adoptó el método de extensión del mínimo común múltiplo (LCMN). Basándonos en el ángulo incluido y la distancia de dos LCHVs, presentamos dos medidas de similitud coseno y desarrollamos un enfoque de toma de decisiones grupales de múltiples atributos (MAGDM). Se utilizó un ejemplo de selección de ingenieros para implementar el método MAGDM LCHV propuesto y demostrar la simplicidad y viabilidad del método propuesto. El análisis de sensibilidad de los cambios de peso para las dos medidas mostró que la medida de similitud basada en la distancia era más estable que la medida de similitud basada en el ángulo incluido en esta aplicación.
Descripción
Una variable lingüística cúbica vacilante (LCHV) es una forma híbrida de valores lingüísticos en entornos de toma de decisiones grupales. Está compuesta por una variable lingüística de intervalo y múltiples variables lingüísticas de valor único proporcionadas por diferentes tomadores de decisiones (DMs). Debido a la incertidumbre y vacilación de los DMs, los números de variables lingüísticas en diferentes LCHVs son desiguales. Por lo tanto, se adoptó el método de extensión del mínimo común múltiplo (LCMN). Basándonos en el ángulo incluido y la distancia de dos LCHVs, presentamos dos medidas de similitud coseno y desarrollamos un enfoque de toma de decisiones grupales de múltiples atributos (MAGDM). Se utilizó un ejemplo de selección de ingenieros para implementar el método MAGDM LCHV propuesto y demostrar la simplicidad y viabilidad del método propuesto. El análisis de sensibilidad de los cambios de peso para las dos medidas mostró que la medida de similitud basada en la distancia era más estable que la medida de similitud basada en el ángulo incluido en esta aplicación.