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J-GLOBAL ID：202202282918983292   整理番号：22A0157230

Doubtファジィ集合によるEPQモデルを解く:ロバストな知的意思決定アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Solving an EPQ model with doubt fuzzy set: A robust intelligent decision-making approach

著者 (3件)： De Sujit Kumar (Department of Mathematics( UG& PG) , Midnapore College (Autonomous), 721101, India) ,  Roy Biswajit (Department of Mathematics( UG& PG) , Midnapore College (Autonomous), 721101, India) ,  Bhattacharya Kousik (Department of Mathematics( UG& PG) , Midnapore College (Autonomous), 721101, India)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,生産インベントリモデルにおける複雑なニュートロスフィックセットの新しい応用を扱う。まず,ファジィ変数のメンバーシップ関数である実数部と虚数部を疑ったファジィ集合と名付けた新しい集合を開発した。集合の実部は「真のまたは確実な」としてコインされ,複雑な部分に対して,それは「ヘシテーションまたは疑う」メンバーシップ関数と定義され,心理的視点においてそれぞれ「楽観主義」および「楽観主義」として定義される。次に,長方形複素平面における疑わしいファジィ集合のいくつかの定義を与えた。続いて,互いに相補的な困難/機会電力の概念を導入することによって,新しい脱ファジィ化法を与えた。第2に,バックロギング経済生産量(EPQ)モデルを開発し,その需要関数は不足の存在により破壊される。自然における需要関数を仮定して,著者らは,4種類の疑わしいファジィ集合,すなわち,それぞれ,適切な疑問,有害な疑い,抑鬱的疑問,および秘密の疑いを開発し,それに応じてモデルを4つのサブモデルに分割した。新しい脱ファジィ化方法に基づいて,著者らは動的疑わしいファジィ最適化アルゴリズム(DDFOA)という新しい解法アルゴリズムを導入した。この新手法によって,様々なテスト機能の機会電力/適合度による学習ベクトルの適用により,意思決定者は,採用を望むように,金融利益を達成,回避できることを示した。しかし,ロバスト知的意思決定の概念は,数値的説明を通して広く議論されてきた。最後に,感度解析,グラフィカル図解を,提案した方法を正当化するために作成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ベクトル ,  *意思決定 ,  学習 ,  電力 ,  感度解析 ,  最適化手法 ,  金融 ,  需要関数 ,  *ファジィ集合 ,  抑うつ ,  虚数 ,  メンバシップ関数 ,  意思決定者 ,  *ロバスト性

著者キーワード (6件)： EPQモデル ,  複雑な好中球減少症集合 ,  Doubtファジィ集合 ,  ランキング法 ,  DDFOA ,  意思決定

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ集合 ,  EPQ ,  モデル ,  ロバスト ,  意思決定