فایل ورد کامل روش رتبه بندی MADM فازی ترکیبی برای تبعیض جایگزین بهتر

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل روش رتبه بندی MADM فازی ترکیبی برای تبعیض جایگزین بهتر،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۹ صفحه

۶ نتیجه‌گیری‌ها
در این مقاله، ما دستاوردی جدید را جهت مرتبه‌بندی جایگزین‌ها براساس عناصر حاصل از ELECTRE و TOPSIS مبهم ارائه دادیم. اساساً دستاورد توسعه یافته‌ی ما از ضریب دقت استفاده می‌کند مانند روش TOPSIS مبهم جهت مرتبه‌بندی جایگزین‌ها. البته، این ضریب براساس تطبیق مبهم توسعه یافته و شاخص‌های نامنظم محاسبه می‌گردد. براساس نتایج حاصل از آزمایش وسیع شیبه‌سازی، تأیید این مطلب ممکن است که دستاورد مرتبه‌بندی پیشنهاد دهنده، رتبه‌ی نهایی جایگزین‌ها بدست آمده توسط TOPSIS ELECTRE مبهم را با توجه به تشخیص بهتر آن‌ها گسترش داده و ترجیحات و ارزش‌های DMs را مورد بررسی قرار دهد. روش پیشنهادی ما نیز به صورتی چشمگیر کاهش یافت. در مورد تمام موارد تحقیقاتی (بدون توجه به ترکیب تعداد جایگزین‌ها، معیار و توزیع زمینه)، تعداد موارد معکوس رتبه‌بندی در مقایسه با ELECTRE II که از معیار معرفی شده توسط Wang and Triantaphyllou (2008). استفاده می‌کند.

عنوان انگلیسی:Hybrid fuzzy MADM ranking procedure for better alternative discrimination~~en~~

۶ Conclusions

In this paper, we proposed a new approach to rank alternatives based on elements from Fuzzy-TOPSIS and Fuzzy-ELECTRE. Basically, our developed approach uses the closeness coefficient, as in the Fuzzy-TOPSIS method, to rank the alternatives. However, this coefficient is computed over the developed normalized fuzzy concordance and discordance indexes. Based on the results obtained from extensive simulation experimentation, it is possible to affirm that the proposed ranking approach improves the final ranking of the alternatives obtained by ELECTRE II and Fuzzy TOPSIS in terms of a better discrimination of alternatives, taking into consideration the preferences and values of the DMs. Our proposed method also significantly reduced, for all case studies (regardless of the combination of the number of alternatives, criteria, and weight distribution), the number of ranking reversal cases in comparison with ELECTRE II, using the criteria introduced by Wang and Triantaphyllou (2008).

$$en!!