Resumen

En este estudio, se propone un nuevo método paramétrico para clasificar números difusos intuicionistas en una forma general. Una de las ventajas del método propuesto es que se tiene en cuenta la idea de los tomadores de decisiones al seleccionar cantidades apropiadas de los parámetros de nivel de decisión y grado de vacilación. En algunos ejemplos ilustrativos, se demuestra la superioridad del método propuesto sobre algunos otros enfoques. Además, para mostrar la capacidad del método para resolver problemas de optimización difusa intuicionista, se aplica el método propuesto para resolver problemas de análisis envolvente de datos de redes difusas intuicionistas (IFNDEA). Asimismo, en tres ejemplos apropiados, se ilustra la validez del método sugerido y su capacidad para resolver problemas del mundo real.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Método propuesto; Números difusos intuicionistas; Tomadores de decisiones; Parámetros de grado de vacilación; Problemas de optimización; Análisis de envolvente de datos de red
• Keywords:Proposed method; Intuitionistic fuzzy numbers; Decision makers; Hesitation degree parameters; Optimization problems; Network data envelopment analysis