Sammanfattning av denna webbsida: En enkelvärderad neutrosofisk uppsättning (SVNS) är ett specialfall av en neutrosofisk uppsättning som kännetecknas av en sanning, obestämdhet och falskhet medlemsfunktion, som var och en ligger i standardintervallet på [0, 1]. I detta dokument presenteras en modifierad teknik för beställningspreference av Likhet med en idealisk lösning (TOPSIS) med maximal avvikelse metod baserad på den en-värderade neutrosofic set (SVNS) modell. En integrerad viktmätningsmetod som tar hänsyn till både objektiva och subjektiva vikter av attributen används. Den maximala avvikelsemetoden används för att beräkna attributens objektiva vikt, och den icke-linjära viktade allsidiga metoden används för att bestämma de kombinerade vikterna för varje attribut. Användningen av den maximala avvikelsemetoden gör det möjligt för vår föreslagna metod att hantera situationer där information om viktkoefficienterna för attributen är helt okänd eller endast delvis känd. Den föreslagna metoden tillämpas sedan på ett multiattribut-beslutsfattande (MADM) problem. Slutligen presenteras en omfattande jämförande studie där prestandan hos vår föreslagna algoritm jämförs och jämförs med andra nya metoder som omfattar SVNS i litteratur.
Det har använts för att bestämma objektiv viktning av data attribut i kombination med subjektiv viktning på ett integrerat sätt för att lösa en mängd MADM problem REF.
An Extended Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) with Maximizing Deviation Method Based on Integrated Weight Measure for Single-Valued Neutrosophic Sets
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}