är ett öppet arkiv som samlar arbete av Arts et Métiers ParisTech forskare och gör det fritt tillgängligt över webben där det är möjligt. Detta är en författardeponerad version som publiceras på: https://sam.ensam.eu Hantera ID De flesta komplexa urvalsproblem i verkliga tillämpningar beaktas under flera motstridiga attribut för tillverkningsföretag. Det lämpliga urvalet spelar en viktig roll för byråns prestationer ur taktiska och operativa perspektiv. De klassiska metoderna för urvalsproblem i tillverkningsföretag är otillräckliga för att hantera osäkerheter, bland annat bristande tillgång till information och den otydliga eller vaga karaktären i experternas bedömningar och preferenser. För att övervinna dessa svårigheter införs i detta dokument en ny avståndsbaserad beslutsmodell för multiattributanalysen genom att man tar hänsyn till begreppen intuitionistiska fuzzy set (IFS), grå relationer och kompromissförhållande. En vägningsmetod för attributen utvecklas först utifrån en generaliserad version av entropin och IFS tillsammans med experternas bedömningar. Därefter introduceras en ny grå relationsanalys för att analysera omfattningen av sambanden mellan två potentiella scenarier genom en intuitionistisk fuzzy avståndsmätning. Slutligen föreslås ett nytt intuitionistiskt luddigt kompromissförhållande index för att prioritera scenarierna genom att beakta vikten av strategin för maximal gruppnytta i intuitionistisk luddig grå miljö. Den föreslagna avståndsbaserade beslutsmodellens genomförbarhet och genomförbarhet illustreras i detalj, och den genomförs i en verklig fallstudie till inspektionsplanen för oljepumpshuset från Renaults biltillverkning.
Mousavi m.fl. REF presenterade en intuitionistisk luddig grå modell för urvalsproblem med en tillämpning på inspektionsplanering i tillverkningsföretag.
An intuitionistic fuzzy grey model for selection problems with an application to the inspection planning in manufacturing firms
{'venue': 'Eng. Appl. Artif. Intell.', 'journal': 'Eng. Appl. Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}