Resumen

El concepto de conjuntos difusos pitagóricos (CDPs) fue desarrollado inicialmente por Yager en 2013, lo cual proporciona una forma novedosa de modelar la incertidumbre y la vaguedad con alta precisión y exactitud en comparación con los conjuntos difusos intuicionistas (CDIs). El concepto fue diseñado concretamente para representar la incertidumbre y la vaguedad de manera matemática y para proporcionar una herramienta formalizada para abordar la imprecisión en problemas reales. En el presente artículo, hemos utilizado tanto tipos probabilísticos como no probabilísticos para calcular la entropía difusa de los CDPs. En primer lugar, se propone una medida de entropía de tipo probabilístico para los CDPs y luego se establecen definiciones y propiedades axiomáticas. En segundo lugar, utilizamos un tipo no probabilístico con distancias para construir nuevas medidas de entropía para los CDPs. Luego se sugiere una operación de minmax para calcular medidas de entropía para los CDPs. Se utilizan algunos ejemp

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Concepto; Conjuntos difusos pitagóricos; Incertidumbre; Vaguedad; Medidas de entropía; Toma de decisiones
• Keywords:Concept; Pythagorean fuzzy sets; Uncertainty; Vagueness; Entropy measures; Decision making