Geri Dön

Novel spherical fuzzy aggregation operators and similarity & distance measures

Küresel bulanık yeni yığıştırma operatörleri ve benzerlik & mesafe ölçüleri

PDF İndir

  1. Tez No: 737743
  2. Yazar: YASER DONYATALAB
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Zadeh tarafından (Zadeh, 1965)'de geliştirilen Bulanık Kümeler teorisi, bilginin belirsizliği ve belirsiz durumlar (Farrokhizadeh et al., 2021) ile başa çıkmak için en uygun yaklaşımlardan biridir. Bulanık kümeler (Zadeh, 1965) tarafından tanıtıldığından beri, neredeyse tüm bilim dallarında (Gündoğdu & Kahraman, 2019a) yaygın hale gelmiştir. Literatürde farklı araştırmacılar tarafından sıradan bulanık kümeler için birçok genelleme yapılmıştır (K. T. Atanassov, 1986, 1999; Cuong & Kreinovich, 2014; Grattan-Guinness, 1976; Kutlu Gündoğdu & Kahraman, 2018; Smarandache, 1999a; Torra, 2010; Yager, 1986, 2014; Zadeh, 1975). Son yıllarda çok sayıda araştırmacı, çok özellikli karar verme problemlerinin çözümünde bu uzantıları kullanmıştır (Gündoğdu & Kahraman, 2019b). Bu uzantılar, Şekil 1.1'de verildiği gibi kronolojik sırada sunulmuştur. Bulanık kümelerin en son uzantılarından biri, yakın zamanda geliştirilen (Gündoǧdu & Kahraman, 2019), üyelik, üyesizlik ve belirsizlik derecelerinin kare toplamının en fazla 1'e eşit veya daha az olduğu Küresel Bulanık Kümelerdir (SFSs). Karar verme, her problemin ana yönüdür ve bu problemler için en uygun alternatifi seçmek esastır ve birçok araştırmacı tarafından araştırılmıştır. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri, optimal alternatifi seçmek için en uygulanabilir ve güvenilir yöntemler arasındadır. ÇKKV algoritmaları, birden çok kritere dayalı olarak sonlu bir alternatifler kümesinden en iyi alternatifi seçer. ÇKKV algoritmaları, birçok farklı mühendislik problemiyle ilgilenen metodolojik araçlardır. Bu karmaşık sorunlardan bazıları ekonomi, işletmeler, sigorta, tıbbi ve sağlık sistemleri ve mühendislik tasarımları, sürdürülebilir tedarik zinciri, finans, aktüeryal, su yönetimi, enerji yönetimi, tarım ve gıda tedarik zinciri ve çevre konularını içerir. Belirsizlik, sonuçları doğrulamak için karar verme prosedürü sırasında dikkate alınması gereken her gerçek dünya sorununun başka bir yönüdür. Bulanık karar verme teorileri, farklı modelleme teknikleri ile birlikte çalışılmış ve farklı uygulamalar ve vaka çalışmaları yoluyla birçok uygun yaklaşım tanıtılmış ve incelenmiştir. Ayrıca, her bulanık ÇKKV probleminde uzman veya karar verici (KV) önemli bir rol oynamaktadır, ancak aynı zamanda ortamın belirsizliğini de kendi içinde taşımaktadır. Bu nedenle, bulanık ÇKKV problemlerinin çoğunda, bulanık Çok Kriterli Grup Karar Verme (ÇKGKV) problemi olarak adlandırılan çok sayıda KV'ye sahip olma isteği olacaktır. Bulanık bir ÇKKV problemi, yüksek boyutlu bir ÇKGKV problemi olarak kabul edilebilir, bu nedenle alternatifler için kesin değerlendirmeler taşır. Her bulanık ÇKGKV problemindeki birincil ve önemli adımlardan biri veri birleştirme aşamasıdır, bu da bulanık verilerin birleştirilmesi için büyük bir ihtiyaç olduğu anlamına gelir. Bulanık ÇKGKV problemlerinin veri birleştirme aşaması için farklı özelliklere dayalı olarak birçok bulanık kümeleme operatörü önerilmiştir. Karşılaştırma için bulanık mesafe ve benzerlik ölçümleri de bu tezde ele alınan bulanık veri füzyonu çerçevesinde yer almaktadır. Bu yazıda, veri birleştirme kavramının iki ana kavramını tanımlamaya çalıştım: küresel bulanık ortamda toplama operatörleri ve mesafe tabanlı benzerlik ölçümleri. Böylece, küresel bulanık kümeler (SFSs) için Harmonik ortalama toplama operatörünün yeni kavramını tanıttım ve kanıtladım ve tüm detayları tartıştım. Ağırlıklı, mertebe ağırlıklı ve hibrit mertebe ağırlıklı Harmonik Ortalama operatörleri ve iki tür Cebirsel ve Einstein Katı Arşimet t-normları ve t-conormlar, önerilen küresel bulanık harmonik ortalama toplama operatörlerinin türleridir. Böylece, Küresel Bulanık ortamında 6 harmonik ortalama toplayıcıyı tanıttım. Ayrıca diğer bulanık veri füzyonu yöntemleri olan bulanık uzaklık ve benzerlik ölçümleri kavramını da araştırdım. Küresel bulanık kümeler için yeni Minkowski ve Minkowski-Hausdorff mesafe ölçümlerini tanıttım ve ayrıca Minkowski ve Minkowski-Hausdorff mesafelerine dayalı yeni küresel bulanık f-benzerlik ölçümlerini inceledim. Bu tezde, bulanık veri füzyonu için bazı yeni bulanık ÇKGKV algoritmaları, küresel bulanık ortama genişletildi. Bu uzantılarda, hava kalitesi değerlendirme sorunu ve COVID_19 tıbbi teşhis sorunu gibi bazı gerçek yaşam sorunları ele alınmakta ve gelecekteki çalışmalar için tedarikçi seçimi, enerji kaynağı seçimi, hastane yeri seçimi vb. sorunların ele alınması önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

Fuzzy Sets theory, developed by Zadeh in (Zadeh, 1965), is one of the most appropriate approaches to deal with the ambiguity of information and uncertain situations (Farrokhizadeh et al., 2021). Since the introduction of fuzzy sets by (Zadeh, 1965), they have been prevalent in almost all branches of science (Gündoğdu & Kahraman, 2019a). Many generalizations for ordinary fuzzy sets have been introduced by different researchers in the literature (K. T. Atanassov, 1986, 1999; Cuong & Kreinovich, 2014; Grattan-Guinness, 1976; Kutlu Gündoğdu & Kahraman, 2018; Smarandache, 1999a; Torra, 2010; Yager, 1986, 2014; Zadeh, 1975). Numerous researchers have utilized these extensions in recent years in the solution of multi-attribute decision-making problems (Gündoğdu & Kahraman, 2019b). These extensions are presented in chronological order, as given in Figure 1.1. One of the latest extensions of fuzzy sets is Spherical Fuzzy Sets (SFSs), recently developed (Gündoǧdu & Kahraman, 2019), where the squared sum of membership, non-membership, and indeterminacy degrees is at most equal to 1. Decision-making is the main aspect of every problem, and selecting the most appropriate alternative is fundamental for those problems and investigated by many researchers. Multi-criteria decision-making (MCDM) methods are among the most applicable and trustfulness methods to select the optimal alternative. MCDM algorithms select the best alternative from a finite set of alternatives based on multiple criteria. MCDM algorithms are methodological tools that deal with many different engineering problems. Some of those complex problems include fields of economy, businesses, insurance, medical and healthcare systems, engineering designs, sustainable supply chain, finance, actuarial, water management, energy management, agriculture and food supply chain, and environmental issues. Uncertainty is another aspect of every real-world problem that should be considered during the decision-making procedure to validate the results. Fuzzy decision-making theories together with different modeling techniques have been studied, and many suitable approaches are introduced and studied through different applications and case studies. Moreover, in every fuzzy MCDM problem expert or decision-maker (DM) is acting a significant role, but it also carries the uncertainty of the environment by itself. So, in most of the fuzzy MCDM problems, there would be a desire to have a number of the DMs which is called fuzzy Multi-criteria group decision-making (MCGDM) problem. A fuzzy MCGDM problem could be considered a high dimensional MCDM problem, therefore, carrying precise assessments for alternatives. One of the primary and significant steps in every fuzzy MCGDM problem is the data fusion stage, which means there is a huge need to combine fuzzy data. Many fuzzy aggregation operators are proposed based on different characteristics for the data fusion stage of fuzzy MCGDM problems. Fuzzy distance and similarity measurements for comparison are also sitting in the framework of fuzzy data fusion, that considered in this thesis. So this manuscript, it is tried to define two main concepts of the data fusion concept: aggregation operators and distance-based similarity measurements in the spherical fuzzy environment. So, the novel concept of Harmonic mean aggregation operator for spherical fuzzy sets (SFSs) is introduced and discussed in all detail. Weighted, order weighted and hybrid order weighted Harmonic Mean operators and using two types of Algebraic and Einstein Strict Archimedean t-norms and t-conorms are types of proposed spherical fuzzy harmonic mean aggregation operators. So, 6 harmonic mean aggregators in the Spherical Fuzzy environment are introduced. Also, this thesis investigated the concept of fuzzy distance and similarity measurements which are other types of fuzzy data fusion methods. I introduced the novel Minkowski and Minkowski-Hausdorff distance measures for spherical fuzzy sets and also studied novel spherical fuzzy f-similarity measures based on Minkowski and Minkowski-Hausdorff distances. So in this thesis, some novel fuzzy MCGDM algorithms for fuzzy data fusion extended to the spherical fuzzy environment. In these extensions, some real-life problems such as air quality evaluation problem and COVID_19 medical diagnosis problem are covered and suggesting other problems like supplier selection, energy source selection, hospital site selection, etc. problems to be covered for future works.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    829236

    Complex interval-valued t-spherical fuzzy sets andtheir applications in multi-criteria decision making

    Kompleks aralık değerli t-küresel bulanık kümelerve çok kriterli karar vermedeki uygulamaları

    HUSSEIN HAMMOODI MAHMOOD AL JAFAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    MatematikÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FARUK KARAASLAN

  2. Tez No

    689651

    Zaman bağımlı zaman pencereli heterojen filolu çok ürünlü kapasiteli bölmeli araç rotalama problemi ve çözüm önerisi

    Time dependent heterogeneous fleet multi-product partial capacitated vehicle routing problem with time windows and solution approach

    ERTUĞRUL AYYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ

  3. Tez No

    862643

    Long term competitive advantage effect on company value with fuzzy logic and machine learning applications

    Bulanık mantık ve makine öğrenmesi uygulamaları ile uzun vadeli rekabet avantajının şirket değeri üzerine etkisi

    ZEKERİYA BİLDİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU

  4. Tez No

    855006

    Extensions of Z-fuzzy numbers and novel multi criteria decision making models

    Z-bulanık sayıların uzantıları ve yeni çok kriterli karar verme modelleri

    NURDAN TÜYSÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  5. Tez No

    595881

    Generalization of intuitionistic, pythagorean, and neutrosophic fuzzy sets: Spherical fuzzy sets and decision making

    Sezgisel, pisagor ve nötrosofik bulanık kümelerin genelleştirilmesi: Küresel bulanık kümeler ve karar verme

    FATMA KUTLU GÜNDOĞDU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

Geri Dön