2-Tuple Full Linguistic Intuitionistic Fuzzy Set Approach: An Application on Decision Making

Dilsel bulanık modelleme (DBM), gerçek hayat problemlerine ilişkin belirsizliklerin kelimeler ve semboller yardımıyla ifade edilmesini sağlayan bir yaklaşımdır. DBM sayesinde belirsizlikler daha anlaşılır şekilde edilebildiği için genellikle insanların dâhil olduğu süreçlerin modellemesi kullanışlıdır. ile ilgili önemli zayıflık, dilsel terimlere karşılık gelen kümelerin (BK) çekirdek destek noktalarının terimlerle (DT) olan doğrudan bağımlılığıdır. Bu bağımlılık, hassas modellemeyi kısıtladığı bilgi kaybına neden olur. sorunun üstesinden gelmek literatürde, ifadeye farkı (BF) adlı sayısal değerin eşlik ettiği 2-öğeli yaklaşımı önerilmiştir. tutarlılığı artırmada faydalı olsa da melez sayısal-dilsel yaklaşım olması nedeniyle “kelimelerle hesaplama” yaklaşımına zarar verir yorumlanabilirliği azaltır. çalışmada, DBM’nin kapsayıcı sürümü BF'ye sahip 2-Öğeli Tam Gerçek problemlerinde kullanışlı elde edebilmek amacıyla, önerilen sezgisel kümeler genişletilmiş tam (DSBM) Önerilen yaklaşım, davranışlarını modelleyebilme yeteneğini test etmek amacıyla enerji sektöründe karar verme problemi üzerinde uygulanmıştır. Görece küçük terim kümesi kullanılarak, duyarlılık analizi yapmaya elverişli, literatür uyumlu sonuçlar edilmiştir.