Resumen

El objetivo de este trabajo es presentar algoritmos novedosos para resolver problemas de toma de decisiones de atributos múltiples bajo la información de conjuntos intuicionistas difusos de posibilidad (PIFSS). Las características destacadas del PIFSS son que considera los grados de pertenencia y no pertenencia de cada objeto durante la evaluación y su correspondiente grado de posibilidad. Manteniendo estas características, este trabajo presenta algunas nuevas leyes de operación, función de puntuación y leyes de comparación entre los pares de los PIFSS. Además, definimos COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) y operadores de promediación ponderada y agregación geométrica para agregar la información PIFSS en una sola. Posteriormente, desarrollamos dos algoritmos basados en COPRAS y operadores de agregación para resolver problemas de toma de decisiones. En estos enfoques, los expertos y las ponderaciones de los parámetros se determinan con ayuda de la entropía y la medida de distancia para eliminar la ambigüedad de la información. Por último, se ofrece un ejemplo numérico para demostrar los enfoques presentados.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:conjunto blando difuso intuicionista, evaluación proporcional compleja, grado de posibilidad correspondiente, operadores geométricos de agregación, decisión de atributos múltiples, nuevas leyes de operación, copras, pifss, enfoques, información
• Keywords:intuitionistic fuzzy soft set, complex proportional assessment, corresponding possibility degree, geometric aggregation operators, multiple attribute decision, new operation laws, copras, pifss, approaches, information