直感的ファジィ集合間の距離測定の新しい方法とその入学手続きへの応用

意思決定を伴うさまざまな複雑な現実の問題は、直感的ファジィ集合（IFS）間の距離測定の考えを用いて解決されてきました。IFS間の距離測定技術はいくつか開発されましたが、直感的ファジィパラメータ（IFP）、すなわち、メンバーシップグレード、ノンメンバーシップグレード、およびためらいグレードの傾向係数を考慮したのはXieらの研究のみです。しかし、Xieらの技術はIFPに対して仮定された傾向係数を使用するため、信頼できる結果を得るには欠陥があります。この課題に続いて、IFPの傾向係数を考慮し、直感的ファジィ値から計算される新しいIFS間の距離測定を開発しました。加えて、IFS間の新しい距離測定は、入学試験における学業成績に基づいて最も適格な候補者を確定するための学生の入学プロセスを議論するために応用されます。この応用は、それぞれ認識原理と多基準意思決定アプローチの二つの技術を使用して実施されます。最後に、新たに開発されたIFS間の距離測定の優位性が既存のアプローチと比較されて示されます。この新しい距離測定は、今後の研究においてクラスタリング分析、多属性意思決定（MADM）、理想的解に対する類似性による順位付け手法（TOPSIS）などに適用可能です。