Decisiones de transporte en la gestión de la cadena de suministro utilizando información difusa suave ortopar q-rango valorada en intervalos

La selección de una empresa de transporte confiable y competente es un desafío típico de toma de decisiones grupales multi-criterio (MCGDM) en la gestión de la cadena de suministro. MCGDM se ha utilizado ampliamente para el apoyo a decisiones bajo ambigüedad e incertidumbre. Este documento considera este problema en el contexto de conjuntos difusos suaves ortopares q-rango valorados en intervalos (IVq-ROFSS), una nueva extensión de los conjuntos difusos que presenta un enfoque integrado para interpretar datos imperfectos y ambiguos. Este estudio explora los nuevos operadores de agregación de Einstein (AO) para este modelo, específicamente el promedio ponderado difuso suave ortopare q-rango de Einstein valorado en intervalos (IVq-ROFSEWA) y el geométrico ponderado difuso suave ortopare q-rango de Einstein valorado en intervalos (IVq-ROFSEWG). Estos operadores pueden considerar grandes cantidades de datos que incluyen todas las conexiones entre los parámetros. Se presentan y demuestran sus propiedades fundamentales (como idempotencia, acotación, homogeneidad, monotonía e invariancia al desplazamiento). Con la asistencia de los nuevos AO de Einstein, diseñamos un enfoque MCGDM novedoso. Se presenta un estudio de caso para elegir la empresa de transporte más confiable que respalde la racionalidad y credibilidad de la técnica de toma de decisiones propuesta en la gestión de la cadena de suministro. Por lo tanto, esta investigación ayuda a establecer una estructura innovadora de apoyo a decisiones para evaluar las corporaciones de transporte.