This paper intends to develope the multi-objective loading model in a flexible manufacturing system (FMS) to support decision maker under fuzzy environment. To obtain the optimal solution, this paper uses interactive fuzzy multi-objective linear programing(IFMOLP) and describes the process of optimal solution. As a case study, numerical examples are demonstrated to show the effectiveness of the proposed model.
The impact of adding additional Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) criteria is demonstrated because current research shows MCDA for flood damage has been applied using only a few criteria but for better results the MCDA approach needs to apply more criteria for evaluating the alternatives. By adding additional criteria into MCDA, the capability to make the best alternatives more diverse and show the decision maker more differences in the scores of the alternatives to allow the decision maker to discriminate is significantly improved. The target region for a demonstration application of the methodology was the Suyoung River Basin in Korea. The 1991 Gladys flood event and five different return periods were used as a case study to demonstrate the proposed methodology of evaluation of various flood damage reduction alternatives.
This paper presents four process models for machining processes : 1) an economical mathematical model of machining process, 2) a prediction model for surface roughness, 3) a decision model for fuzzy cutting conditions, and 4) a judgment model of machinability with automatic selection of cutting conditions. Each model was developed the economic machining, and these models were applied to theories widely studied in industrial engineering which are nonlinear programming, computer simulation, fuzzy theory, and neural networks. The results of this paper emphasize the human oriented domain of a nonlinear programming problem. From a viewpoint of the decision maker, fuzzy nonlinear programming modeling seems to be apparently more flexible, more acceptable, and more reliable for uncertain, ill-defined, and vague problem situations.
In this paper, a procedure is developed for identifying a number of representative solutions manageable for decision-making in a multiobjective optimization problem concerning the test intervals of the components of a safety system of a nuclear power plant. Pareto Front solutions are identified by a genetic algorithm and then clustered by subtractive clustering into "families". On the basis of the decision maker's preferences, each family is then synthetically represented by a "head of the family" solution. This is done by introducing a scoring system that ranks the solutions with respect to the different objectives: a fuzzy preference assignment is employed to this purpose. Level Diagrams are then used to represent, analyze and interpret the Pareto Fronts reduced to the head-of-the-family solutions.
일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적(variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 유사성 평가를 가진 분류 결과의 명확성을 개선하기 위해 MFAC(Multiple Fuzzy Alpha Cut)을 기반으로한 퍼지 의사결정에 대한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 MFAC는 상대적 해밍거리와 max-min 방법 사이의 근접관계에서 근접도를 가지고 다수의 ${\alpha}$-level를 추출하기 위해 그리고 MFAC에 의해 추출된 데이터사이의 분할 구간과 연관된 데이터의 개수를 줄이기 위해 사용된다. 의사결정의 최종 대안을 선택하기 위해서 가중치를 계산한다. 실험결과로부터 제안된 방법은 기존 방법의 분류 성능보다 더 간단하고 명백하며 통계적 방법을 통해 표본 데이터의 유의성을 검정함으로써 의사결정자를 위해 효율적으로 대안을 결정한다는 사실을 알 수 있다.
퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 $\varepsilon$-AMDA 알고리즘을 제안한다. $\varepsilon$-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다.
Y. R$\acute{e}$ball$\acute{e}$[Fuzzy Sets and Systems, vol.157, pp.3025-2039, 2006] discussed the representation of necessity measure through the Choquet integral criterian. He also considered a decision maker who ranks necessity measures related with Choquet integral representation. Our motivation of this paper is that a decision maker have an "ambiguity" necessity measure to present preferences. In this paper, we discuss the representation of interval-valued necessity measures through the Choquet integral criterian.
The increasing complexity of the socio-economic environments makes it less and less possible for single decision-maker to consider all relevant aspects of problem. Therefore are, many organizations employ groups in decision making. In this paper, we present a multiperson decision making method using fuzzy logic with linguistic quantifier when each of group members specifies imprecise judgments possibly both on performance evaluations of alternatives with respect to the multiperson criteria and on the criteria. Inexact or vague preferences have appeared in the decision making literatures with a view to relaxing the burdens of preference specifications imposed to the decision-makers and thus taking into account the vagueness of human judgments. Allowing for the types of imprecise judgments in the model, however, makes more difficult a clear selection of alternative(s) that a group wants to make. So, further interactions with the decision-makers may proceed to the extent to compensate for the initial comforts of preference specifications. These interaction may not however guarantee the selection of the best alternative to implement. To circumvent this deadlock situation, we present a procedure for obtaining a satisfying solution by the use of linguistic quantifier guided aggregation which implies fuzzy majority. This is an approach to combine a prescriptive decision method via a mathematical programming and a well-established approximate solution method to aggregate multiple objects.
Given the limited water resources and the presence of multiple decision makers with different and usually conflicting objectives in the exploitation of water resources systems, especially dam's reservoirs; therefore, the decision to determine the optimal allocation of reservoir water among decision-makers and stakeholders is a difficult task. In this study, by combining a fuzzy VIKOR technique or fuzzy multi-criteria decision making (FMCDM) and the Young's bilateral bargaining model, a new method was developed to determine the optimal quantitative and qualitative water allocation of dam's reservoir water with the aim of increasing the utility of decision makers and stakeholders and reducing the conflicts among them. In this study, by identifying the stakeholders involved in the exploitation of the dam reservoir and determining their utility, the optimal points on trade-off curve with quantitative and qualitative objectives presented by Mojarabi et al. (2019) were ranked based on the quantitative and qualitative criteria, and economic, social and environmental factors using the fuzzy VIKOR technique. In the proposed method, the weights of the criteria were determined by each decision maker using the entropy method. The results of a fuzzy decision-making method demonstrated that the Young's bilateral bargaining model was developed to determine the point agreed between the decisions makers on the trade-off curve. In the proposed method, (a) the opinions of decision makers and stakeholders were considered according to different criteria in the exploitation of the dam reservoir, (b) because the decision makers considered the different factors in addition to quantitative and qualitative criteria, they were willing to participate in bargaining and reconsider their ideals, (c) due to the use of a fuzzy-logic based decision-making approach and considering different criteria, the utility of all decision makers was close to each other and the scope of bargaining became smaller, leading to an increase in the possibility of reaching an agreement in a shorter time period using game theory and (d) all qualitative judgments without considering explicitness of the decision makers were applied to the model using the fuzzy logic. The results of using the proposed method for the optimal exploitation of Iran's 15-Khordad dam reservoir over a 30-year period (1968-1997) showed the possibility of the agreement on the water allocation of the monthly total dissolved solids (TDS)=1,490 mg/L considering the different factors based on the opinions of decision makers and reducing conflicts among them.
MODM (multiobjective decision-making) problem is very complex system for the analyst. The problem is more complex if the goals of each of the objective functions are expressed imprecisely. It requires suitable MODM method to deal with imprecisions. Therefore, we present a new interactive fuzzy decision making method for solving multiobjective nonlinear programming problems by assuming that the decision maker (DM) has imprecise goals that assume fuzzy linguistic variable for each of the objective functions. The imprecise goals of the DM are quantified by eliciting corresponding membership functions through the interactive with the DM out of six membership functions. After determining membership functions, in order to generate the compromise or satisficing solution which is .lambda.-pareto optimal, .lambda.-max problem is solved. The higher degree of membership is chosen to satisfy imprecise goals of all objective functions by combining the membership functions. Then, the values are the compromise or satisficing solution. On the basis of the proposed method, and interactive computer programming is written to implement man-machine interactive procedures. Our programming is a revised version of sequential unconstrained minimization technique. Finally, a numerical example illustrates various aspects of the results developed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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