La nocin de conjuntos multifuzzy (MFSs) o conjuntos difusos multi-intervalo-valorados (MIVFSs) proporciona un nuevo mtodo para representar algunos problemas con una secuencia de los diferentes y/o mismos valores difusos/valorados difusos de pertenencia de un elemento al conjunto. Entonces, un conjunto cbico difuso (FCS) consiste en una parte cierta (un valor difuso) y una parte incierta (un valor difuso intervalado) pero no puede representar informacin hbrida tanto de MFS como de MIVFS. Para representar adecuadamente la opinin de varios expertos/tomadores de decisiones mediante el uso de una unin/secuencia de los diferentes y/o mismos valores cbicos difusos para un objeto evaluado en problemas de toma de decisiones en grupo (GDM), este artculo propone una nocin de conjunto cbico multifuzzy (MFCS) como la extensin conceptual de FCS para expresar la informacin hbrida tanto de MFS como de MIVFS en el entorno difuso tanto de incertidumbre como de certeza. A continuacin, proponemos tres coeficientes de correlacin de los MFCS e introducimos los coeficientes de correlacin de los MFS y los MIVFS como casos especiales de los tres coeficientes de correlacin de los MFCS. Adems, los mtodos multicriterio GDM que utilizan tres coeficientes de correlacin ponderados de MFCSs se desarrollan bajo el entorno de MFCSs, que contiene los mtodos MFS y MIVFS GDM. Por ltimo, estos mtodos GDM multicriterio se aplican en un ejemplo ilustrativo sobre el problema de seleccin de proveedores de equipos; a continuacin, sus resultados de decisin y el anlisis comparativo indican que los mtodos GDM desarrollados son ms practicables y eficaces y reflejan que los diferentes coeficientes de correlacin o las diferentes expresiones de informacin tambin pueden influir en la clasificacin de las alternativas. Por lo tanto, este estudio indica la principal contribucin de la expresin de informacin cbica multifuzzy, los coeficientes de correlacin y los mtodos GDM en el entorno multifuzzy tanto de incertidumbre como de certeza.
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