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Yager 1 führte das Konzept der q-Rung-Orthopair-Fuzzy-Sets (q-ROFSs) ein, bei dem die Summe des q-ten Exponenten der Unterstützung für die Mitgliedschaft und des q-ten Exponenten der Unterstützung gegen die Mitgliedschaft durch eins begrenzt ist. Somit sind die q-ROFSs eine wichtige Methode, um unsichere Informationen in einem breiteren Raum auszudrücken, und sie sind den intuitionistischen Fuzzy-Sets (IFSs) und den pythagoreischen Fuzzy-Sets (PFSs) überlegen. Allerdings ist es in vielen realen Situationen nicht angemessen, dass Experten ihre Urteile mit einer konkreten Zahl präzise quantifizieren, da die verfügbaren Informationen unzureichend sind. In solchen Situationen ist es ratsam, dass Entscheidungsträger ihre Urteile durch Teilmengen des abgeschlossenen Intervalls 0, 1 bereitstellen. Der Begriff der intervallwertigen q-Rung-Orthopair-Fuzzy-Sets (IV q-ROFSs) wird in diesem Papier vorgestellt, der es Entscheidungsträgern ermöglicht, ihre Zufriedenheitsgrade und Nicht-Zufriedenheitsgrade für eine gegebene Menge von Alternativen durch einen Intervallwert anzugeben. Einige seiner wichtigen Operationen wie Negation, Vereinigung und Schnittmenge werden ebenfalls angegeben. Basierend auf diesen Operationen wird auch die Aggregation von IV q-ROFSs untersucht.
Joshi et al. (Sat,) untersuchten diese Frage.