Một số quy trình xử lý thông tin mờ ứng dụng vào bài toán ra quyết định tập thể luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ BÁO CÁO LUẬN VĂN THẠC SỸ Đề tài: “Một số quy trình xử lý thơng tin mờ ứng dụng vào toán định tập thể” Học viên thực hiện: Đoàn Văn Võ GV hướng dẫn: PGS.TSKH Bùi Công Cường Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH VÀ LOGIC MỜ 1.1Tầm quan trọng việc định n 1.2Quá trình định dựa vào máy tính 1.3Mơ hình hố mơ hình 1.4Tập mờ logic mờ 1.4.1Tập mờ: 1.4.1.1 Định nghĩa tập mờ: 1.4.1.2 Các phép toán đại số tập mờ 1.4.1.3 Số mờ 1.4.2Logic mờ số p 1.4.2.1 Logic mờ 1.4.2.2 Một số phép toán logic mờ CHƢƠNG TỐN TỬ TRUNG BÌNH TRỌNG SỐ CĨ SẮP XẾP 2.1Định nghĩa số tính chất 2.1.1Định nghĩa tốn tử OW 2.1.2Một số tính chất t 2.1.3Hai độ đo quan trọng 2.1.3.3 Định lý 2.2Đối ngẫu toán tử OWA 2.2.1Định nghĩa toán tử đố 2.2.2Độ trội 2.3Ngữ nghĩa kết hợp với toán tử OWA 2.4Cách xác định trọng số cho toán tử OWA 2.4.1Xác định qua lƣợ 2.4.2Học trọng số w từ 2.5Các hàm định lƣợng đo độ tuyển – orness 2.6Toán tử IOWA 2.6.1Định nghĩa 2.6.2Một số toán tử IOWA 2.6.2.1 Toán tử I-IOWA 2.6.2.2 Toán tử C-IOWA CHƢƠNG NHỮNG QUÁ TRÌNH LỰA CHỌN CHO QUYẾT ĐỊNH TẬP THỂ KHÔNG ĐỒNG NHẤT DIỄN ĐẠT BẰNG NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN 3.1Giới thiệu định tập thể khơng đồng 3.2Mơ hình tốn học 3.3 Các toán tử tích hợp ngơn ngữ tính tốn trực tiếp tập nhãn 3.3.1Thông tin ngôn ngữ k 3.3.1.1 Định nghĩa toán tử LOWA 3.3.1.2 Định nghĩa toán tử I - LOWA 3.3.1.3 Quy tắc tính trọng số cho tốn tử LOWA 3.3.2Thơng tin ngôn ngữ c 3.4 Mức độ lựa chọn phƣơng án 3.4.1Độ ƣu ngôn ngữ đ 3.4.2Độ không ƣu ngô 3.4.3Cách sử dụng mứ 3.5 Các hƣớng tiếp cận khác để đƣa định nhóm không đồng diễn đạt ngôn ngữ 3.5.1 Phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp 3.5.1.1 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc dẫn độ ƣu 3.5.1.2 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc độ không ƣu 3.5.2 Phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp 3.5.2.1 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ ƣu tiên 3.5.2.2 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ không ƣu 3.5.3 Quá trình lựa chọn kết hợp 3.5.3.1 Quá trình lựa chọn liên kết 3.5.3.2 Quá trình lựa chọn 3.5.4 Cách sử dụng trình lựa chọn 3.5.4.1 Quá trình dựa độ ƣu q trình dựa độ khơng ƣu 3.5.4.2 Quá trình trực tiếp trình gián tiếp 3.5.4.3 Các trình liên kết so với trình CHƢƠNG BÀI TOÁN ÁP DỤNG 4.1 Quá trình lựa chọn đầy đủ theo phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp 4.1.1Quá trình lựa chọn trự 4.1.2Quá trình lựa chọn trự 4.1.3Quá trình lựa chọn liê 4.2 Quá trình lựa chọn đầy đủ theo phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp 4.2.1Quá trình lựa chọn giá 4.2.2Quá trình lựa chọn giá 4.2.3Quá trình lựa chọn liê KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Ký hiệu/chữ viết tắt FL OWA IOWA LOWA I-LOWA I-IOWA C-IOWA LWD LWC LWA QGLDD IQGLDD AQGLDD QGLNDD CQGLDD DDP FMOD FMOE NDDP WAO CQGLDD + CD - CD MỞ ĐẦU Thông thƣờng xem xét, đánh giá dự án trƣớc tiên ngƣời ta quan tâm tới số tiêu định lƣợng Ví dụ nhƣ, tổng vốn đầu tƣ, thời gian hoàn vốn, Bên cạnh tiêu định lƣợng, chẳng hạn nhƣ dự án cơng nghệ thơng tin ngƣời ta cịn quan tâm đến tiêu định tính nhƣ: độ may rủi, tính khả thi, độ tƣơng thích,… có Hội đồng mong muốn cố vấn cho đánh giá số tiêu định tính Chẳng hạn họ muốn chuyên gia phát biểu dƣới dạng: ―Độ khả thi dự án A 50%‖ ―Độ may rủi dự án B 10%‖, mong muốn khó thực đƣợc cách nghiêm túc Một cách tiếp cận khoa học, khách quan tƣơng đối dễ thực để chuyên gia phát biểu từ nhƣ thƣờng dùng ngơn ngữ thơng thƣờng Ví dụ, với tiêu ―Độ may rủi‖ chọn tập nhãn sau để chuyên gia lựa chọn phát biểu: S = {hầu nhƣ khơng, thấp, thấp, trung bình, cao, cao, cao} Nhiệm vụ luận văn trình bày số tốn tử tích hợp ngơn ngữ tính tốn trực tiếp tập nhãn, tốn tử LOWA, I-LOWA, trình bày số mơ hình phục vụ cho q trình chọn lựa để đƣa định nhóm khơng Với mục tiêu nhƣ luận văn đƣợc chia thành chƣơng nhƣ sau: Chƣơng 1: Tổng quan việc định logic mờ Chƣơng 2: Toán tử trung bình trọng số có xếp Chƣơng 3: Những q trình lựa chọn cho định tập thể khơng diễn đạt ngơn ngữ Chƣơng 4: Bài tốn áp dụng Mặc dù có nhiều cố gắng, nhƣng luận văn khơng tránh đƣợc thiếu sót, mong thầy, bạn góp ý, bổ sung Tôi xin chân thành cảm ơn! CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH VÀ LOGIC MỜ 1.1 Tầm quan trọng việc định nhà quản lý Có thể nói việc định thành công lớn chủ trƣơng định hƣớng doanh nghiệp Hàng ngày, đƣa nhiều định khác cho lĩnh vực nhằm phục vụ tốt chủ trƣơng, định hƣớng cần thiết doanh nghiệp Tuy nhiên, định có tính tổ chức quan trọng thƣờng nhà quản lý tạo Trƣớc hết, nghiên cứu công việc nhà quản lý: Quản lý đƣợc hiểu theo nghĩa trình mà theo mục tiêu doanh nghiệp, tổ chức đạt đƣợc thông qua việc sử dụng nguồn lực (con ngƣời, tiền, lƣợng, nguyên liệu, thời gian) Những nguồn lực đƣợc coi nhƣ đầu vào kết mục tiêu đƣợc coi nhƣ đầu trình Nhà quản lý giám sát q trình nhằm tối ƣu Ngày nay, công nghệ thông tin bùng nổ, nhà quản lý thiết phải sử dụng công nghệ đại hỗ trợ cho cơng viêc, đó, máy tính công cụ thiết thực Để hiểu làm máy tính hỗ trợ nhà quản lý, điều cần thiết trƣớc tiên phải biết nhà quản lý làm Họ làm nhiều thứ phụ thuộc vào vị trí họ doanh nghiệp, loại hình quy mơ doanh nghiệp, chế sách văn hóa doanh nghiệp cá tính thân nhà quản lý Năm 1973, nhà nghiên cứu Mintzborg phân chia vai trò nhà quản lý thành ba loại: Giữa cá nhân với (lãnh đạo danh dự, ngƣời lãnh đạo, mối liên hệ); thông tin (ngƣời giám sát, truyền bá, ngƣời phát ngôn) định (ngƣời chủ hãng, ngƣời giải vấn đề, ngƣời phân phối nguồn lực, ngƣời đàm phán) Năm 2001, Mintzberg Wostlay phân tích vai trị ngƣời định thời đại thông tin Những hệ thống thông tin thời kỳ đầu chủ yếu hỗ trợ vai trị thơng tin Tuy nhiên, vài năm gần đây, hệ thống thông tin phát triển, hỗ trợ cho vai trò Sau đây, chủ yếu xem xét hỗ trợ mà IT cung cấp cho vai trò định Chúng ta chia cơng việc nhà quản lý, trƣờng hợp liên quan đến vai trò định thành giai đọan; giai đọan I xác định vấn đề và/hoặc hội; giai đọan II định làm với chúng Ra định giải vấn đề Một định lựa chọn hai nhiều phƣơng án thay Các định đa dạng đƣợc thực liên tục cá nhân tập thể Các mục đích việc định tổ chức, doanh nghiệp đƣợc chia thành hai nhóm chủ yếu: Giải vấn đề khai thác hội Trong trƣờng hợp nhà quản lý phải định, khả đƣa định dứt khoát đƣợc xếp quan trọng nghiên cứu Harbridge House Boston, Massachusetts thực Xếp thứ hai tầm quan trọng ―Đi thẳng vào điểm mấu chốt vấn đề giải vấn đề quan trọng hơn‖ Hầu hết thủ tục quản lý cịn lại có liên quan trực tiếp gián tiếp đến việc định Những nhà nghiên cứu khám phá 10% nhà quản lý nghĩ việc quản lý đƣợc thực ―rất tốt‖ thủ tục đƣợc đƣa ra, chủ yếu môi trƣờng định khó khăn Dƣờng nhƣ phƣơng pháp vừa làm vừa sửa, phƣơng pháp thích hợp để định khứ, nhƣng ngày đắt không hiệu nhiều trƣờng hợp Bởi vậy, ngày nhà quản lý phải biết làm để sử dụng công cụ kỹ thuật nhằm giúp họ định tốt Nhiều kỹ thuật nhƣ đƣợc sử dụng phƣơng pháp phân tích định lƣợng chúng đƣợc hỗ trợ máy tính, hỗ trợ định qua hệ thống máy tính Vấn đề trợ giúp định qua hệ thống máy tính đƣợc giải vấn đề bản: Tại nhà quản lý cần trợ giúp công nghệ thông tin việc định? Công việc nhà quản lý tự động hồn tồn đƣợc khơng? Có trợ giúp IT có khả hỗ trợ nhà quản lý? Những nhu cầu thông tin nhà quản lý việc định đƣợc xác định nhƣ nào? Chúng ta xem xét trả lời câu hỏi đầu tiên: 3.5.4 Cách sử dụng trình lựa chọn 3.5.4.1 Quá trình dựa độ ƣu trình dựa độ khơng ƣu Nhƣ trình bày, tính chất ƣu tính chất khơng ƣu tiêu chí quan trọng để xây dựng đƣợc tập nghiệp tốn Hai tính chất thực 66 dƣới trình khác nhau, nhiên chuyên gia luôn mong muốn dựa vào tiêu chí hay tiêu chí để đánh giá chúng khơng có mâu thuẩn tìm đƣợc phƣơng án tốt Khi có tiêu chí đƣợc áp dụng thu đƣợc nghiệm thơng thƣờng, vậy, nên tìm cách ứng dụng hai tiêu chí 3.5.4.2 Q trình trực tiếp trình gián tiếp Cả hai cách tiếp cận có lý luận khác cách thực nhƣng hồn tồn hợp lệ thích hợp Chúng thu đƣợc nghiệm bao gồm giải pháp tốt theo quan hệ ƣu tiên độ trội mờ chuyên gia Phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp xuất phát từ giải pháp khơng có sử dụng rõ ràng quan hệ ƣu tiên ngôn ngữ tập thể, phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp đƣợc thực dựa quan hệ ƣu tiên ngôn ngữ tập thể Đối với phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp xếp toàn phần phƣơng án đƣợc thiết lập từ xếp riêng lẻ thu đƣợc từ chuyên gia, với phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp, phƣơng án đƣợc xếp từ ƣu tiên tập thể tất chuyên gia 3.5.4.3 Các trình liên kết so với trình Nhƣ nói q trình liên kết hạn chế nhiều so với qúa trình tuần thu đƣợc tập nghiệm rỗng Ngoài ra, thỏa mãn tính chất X maxAQGLDD  X maxAQGLNDD   ( X maxCQGLDD  X maxCQGLNDD  ), X QGC  X maxAQGL NDDDD ( X maxCQGLNDDDD ) [15], trƣờng hợp gọi hai trình tƣơng đƣơng Vì vậy, dùng hai trình theo thủ tục sau đây, gọi ―q trình lựa chọn hồn hảo hay q trình lựa chọn đầy đủ‖ Bƣớc 1: Đầu tiên áp dụng q trình liên kết, sau chuyển sang QGC bƣớc Bƣớc 2: Nếu X =  áp dụng trình lựa chọn tuần tự, ngƣợc lại tập nghiệm kết thúc Chúng ta dùng ―q trình lựa chọn đầy đủ‖ phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp qúa trình lựa chọn khác phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp 67 CHƢƠNG BÀI TOÁN ÁP DỤNG Cho tập nhãn, S, đƣợc đƣa mục 3.2, giả sử có tập dự án cần đánh giá phân loại, X={x1, x2, x3, x4}, đƣợc phân tích nhóm chun gia khơng đồng , E={e1, e2, e3, e4} Mức độ quan trọng chuyên gia đƣợc cho dƣới dạng ngôn ngữ tƣơng ứng (giả sử L = S) là: E(1) = H, E(2) = VH, E(3) = FFML, E(4) = L Các chuyên gia dùng tập nhãn S để đƣa ý kiến tập X, ý kiến chuyên gia đƣợc cho nhƣ sau:   FFMH P =     P =      Dùng định lƣợng ngôn ngữ ―ít nửa‖ với cặp (a, b) = (0, 0.5) cho tất phép tính, giả sử Q = Q2, q trình lựa chọn ―đầy đủ‖ đƣợc áp dụng nhƣ sau: 4.1 Quá trình lựa chọn đầy đủ theo phƣơng pháp tiếp cận trực tiếp Rõ ràng, để áp dụng trình đầy đủ đó, trƣớc tiên phải thực q trình bản, sau đó, tính tốn nghiệm theo hai q trình đó, cuối áp dụng q trình lựa chọn kết hợp theo giải thuật trình lựa chọn đầy đủ 4.1.1 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc độ ƣu Bƣớc 1: Trạng thái khai thác: Từ quan hệ ƣu tiên ngơn ngữ dùng tốn tử LOWA với W = (0.666, 0.334, 0), thu đƣợc tập ngôn ngữ độ ƣu ngôn ngữ cho phƣơng án k xi chuyên gia ek, {IQGLDDi }, đƣợc bảng 68 Bảng 1: Độ ưu ngôn ngữ định lượng cá nhân Các chuyên Các dự án cần đánh giá phân loại (phƣơng án) g E E2 E3 E4 Bƣớc Trạng thái kết hợp: Đối với phƣơng án độ ƣu tthế ngôn ngữ đƣợc định lƣợng kết hợp cách dùng toán tử LWD, định lƣợng đƣợc bảng Bảng 2: Độ ưu ngôn ngữ định lượng kết hợp Nhóm chuyên gia (E) Chú ý: Ở nhƣ tất trƣờng hợp ví dụ đâu tốn tử kết hợp thơng tin có trọng số ngơn ngữ đƣợc sử dụng, thành phần kết hợp trọng số tốn tử thu đƣợc kết quả, đƣợc định nghĩa tốn tử LOWA trƣờng hợp Kết này, nhƣ nói từ trƣớc, đƣợc xem xét nhƣ ―credibility degree - độ tín nhiệm‖của giải pháp thu đƣợc Trong ví dụ độ tín nhiệm cao AQGLDD = VH Bƣớc 3: Trạng thái chọn lọc: Tập phƣơng án với độ ƣu tthế ngôn ngữ đƣợc bởi độ ƣu ngôn ngữ cao X AQGLDD max 4.1.2 Quá trình lựa chọn trực tiếp đƣợc độ không ƣu Bƣớc Trạng thái khai thác: - Từ quan hệ ƣu tiên ngơn ngữ, tìm đƣợc quan hệ ƣu tiên xác tƣơng ứng:   s,(1) P =    FFMH VL F   P s,(3) =  VL FFML  VL  VH VL H L  - F Từ quan hệ ƣu tiên xác dùng tốn tử LOWA với W = (0.666, 0.334, 0), thu đƣợc tập độ không ƣu ngôn ngữ đƣợc định lƣợng riêng lẻ cho phƣơng án x i chuyên gia e {IQGLNDDi k } k bảng 3: Độ không ưu ngôn ngữ định lượng riêng lẻ Các chuyên gia E E2 E3 E4 Bƣớc 2: Trạng thái kết hợp: Độ không ƣu ngôn ngữ đƣợc định lƣợng kết hợp cho phƣơng án xi cách dùng toán tử LWD đƣợc bảng 4, mức độ mạnh độ không ƣu kết hợp AQGLNDD = VH nhƣ trình 70 Bảng 4: Độ không ưu ngôn ngữ định lượng kết hợp Nhóm chuyên gia (E) Bƣớc 3: Trạng thái chọn lọc: Tập phƣơng án với độ không ƣu tiên ngôn ngữ đƣợc định lƣợng kết hợp lớn X maxAQGLNDD ={x4} 4.1.3 Quá trình lựa chọn liên kết Trong trìn X QGC  X AQGLDD  X AQGLNDD = {x } ≠  max Nhƣ trình lựa chọn đầy đủ kết thúc với ứng dụng trình lựa chọn liên kết, #(X QGC ) = 1, khơng cần áp dụng trình lựa chọn 4.2 Quá trình lựa chọn đầy đủ theo phƣơng pháp tiếp cận gián tiếp Các bƣớc thực trình nhƣ bƣớc thực trình đầy đủ Đầu tiên, phải phát triển trình cuối áp dụng thủ tục trình lựa chọn đầy đủ 4.2.1 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ ƣu Bƣớc 1: Trạng thái kết hợp: Từ quan hệ ƣu tiên ngơn ngữ dùng tốn tử LWD với trọng số W=(0.666, C 0.334, 0) , thu đƣợc quan hệ ƣu tiên ngôn ngữ tập thể P :   MH C P =   VH Bƣớc 2: Trạng thái khai thác: Dùng tốn tử LOWA để tính độ ƣu ngơn ngữ đƣợc định lƣợng kết hợp phƣơng án xi, kết đƣợc đƣợc bảng 71 Bảng 5: Độ ưu ngôn ngữ định lượng chung Quan điểm tập thể E Bƣớc 3: Trạng thái chọn lọc: Tập phƣơng án với độ ƣƣ tiên ngôn ngữ đƣợc định lƣợng kết hợp lớn X maxAQGLDD = {x4} 4.2.2 Quá trình lựa chọn gián tiếp đƣợc độ không ƣu Bƣớc 1: Trạng thái kết hợp: Nhƣ DIP, tìm đƣợc quan hệ ƣu tiên ngơn ngữ kết hợp Bƣớc 2: Trạng thái khai thác: - Từ quan hệ ƣu tiên ngơn ngữ kết hợp, ta tìm đƣợc quan hệ ƣu tiên chặt chẽ tƣơng ứng: FFMH - Từ quan hệ ƣu tiên chặt chẽ dùng toán tử LOWA với W = (0.666, 0.334, 0), tính đƣợc tập định lƣợng kết hợp độ không ƣu ngôn ngữ cho phƣơng án, kết đƣợc bảng Bảng 6: Độ không ưu ngôn ngữ định lượng kết hợp quan điểm tập thể E Bƣớc 3: Trạng thái chọn lọc (Selection state): Tập phƣơng án với định lƣợng kết hợp lớn độ không ƣu ngôn ngữ là: X AQGLNDD = {x2, x4} max 72 4.2.3 Quá trình lựa chọn liên kết Trong trình này, tập nghiệm đƣợc đƣa biểu thức sau: X QGC  X maxAQGLDD  X maxAQGLNDD = {x4} Nhƣ trình đầy đủ nêu trên, ta tìm đƣợc nghiệm dùng trình lựa chọn liên kết, #(X QGC ) = 73 KẾT LUẬN Trong luận văn này, tơi tìm hiểu trình bày số tốn tử tích hợp ngơn ngữ, tốn tử OWA, LOWA, I-LOWA, tốn tử LOWA I-LOWA hai tốn tử tính tốn trực tiếp tập nhãn ngơn ngữ Trên sở tốn tử trên, tơi trình bày vài tiến trình lựa chọn phƣơng án để giải vấn đề định nhóm không đồng diễn đạt ngôn ngữ Những trình cho phép mơ hình hố nhiều tình giới thực nơi mà thơng tin đƣợc xử lý định tính khơng mức độ quan trọng, chúng đƣợc tính tốn dựa công nghệ mờ, tập nhãn ngôn ngữ định lƣợng mờ thơng qua tốn tử LOWA, I-LOWA, vv… Đây q trình hữu ích để thiết kế hệ thống định thông minh trợ giúp nhà quản lý trình định Hƣớng nghiên cứu đề tài: sở toàn tử này, ta xây dựng đƣợc tốn tử tích hợp ngơn ngữ mạnh hơn, xác ứng dụng tốn tử để xây dựng hệ thống hỗ trợ định diễn đạt ngôn ngữ 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bùi Cơng Cƣơng, Nguyễn Dỗn Phƣớc (chủ biên), “Hệ mờ, mạng nơron ứng dụng”, NXB Khoa học Kỹ thuật [2] Bùi Công Cƣờng Nguyễn Văn Điệp, “Tốn tử tích hợp ngơn ngữ nghiệm tập thể mờ, ứng dụng vào toán quy hoạch nguồn điện”, luận án Tiến sỹ, trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội Tiếng Anh [3] B.C.Cuong (1998), A new process in group decision making using linguistic consensus measures and linguistic OWA operators, Preprint 98/1, Institute of Mathematics HaNoi [4] Degani, R and Bortolan, G (1998), The problem of Linguistic Approximation in Clinical Decision Making, International Journal of Approximate Reasoning, pp, 143 - 162 [5] Delgadol, M, Herrera, F., Herrera – Viedma, E and Martin L.(1996): Combining Numerical and Linguistic Information in Group Decision Making Dept Computer Sciences amd A.I, Granada University, T Report #96195 [6] Dicescare, F., Sahnoun, Z and Bonissone: Linguistic Summarization of fuzzy Data, Information Sciences 52, 141- 152 [7] D Dubois, J.-L Koning, Social Choice Axioms for Fuzzy Sets Aggregation, Fuzzy Sets and Systems, 43 (1991) 257–274 75 [8] D Dubois, H Fargier, H Prade, Beyond Aggregation in Multicriteria Decision: (Ordered) weighted min, discri-min, leximin, in: R.R Yager and J Kacprzyk, Ed., The Ordered Weighted Averaging Operators Theory and Applications (Kluwer Academic Publishers, (1997) 181–192 [9] – F Herrera, J.L Verdegay, E.Herrera - Viedma, Choice processes for non homogeneous group decision making in linguistic setting [10] F Herera, E Herera – Viedma and J.L Verdegay (1998), Direct Approach processes in group decision making using OWA operators, Fuzzy sets and systems 94, PP, 287 -238 [11] F Herera, E Herera – Viedma J.L Verdegay (1996), ―A model of consensus in group decision making under linguistic assessments, Fuzzy Sets, and Systems‖, PP, 175 -190 [12] F Chiclana, F Herrera, E Herrera-Viedma, Integrating Three Representation Models in Fuzzy Multipurpose Decision Making Based on Fuzzy Preference Relations, Fuzzy Sets and Systems 97 (1998) 33–48 [13] F Chiclana, F Herrera, E Herrera-Viedma, A Note on the Internal Consistency of Various Preference representations, Fuzzy Sets and Systems 131 (2002) 75–78 [14] F Chiclana, F Herrera, E Herrera-Viedma, L Mart´ınez, A Note on the Reciprocity in the Aggregation of Fuzzy Preference Relations Using OWA Operators, Fuzzy Sets and Systems 137 (2003) 71–83 [15] W Cholewa, Aggregation of Fuzzy Opinions - An Axiomatic Approach, Fuzzy Sets and Systems 17 (1985) 249–258 [16] J Fodor, M Roubens, Fuzzy Preference Modelling and Multicriteria Decision Support (Kluwer, Dordrecht, 1994) [17] L W Fung, K S Fu, An Axiomatic Approach to Rational Decision Making in a Fuzzy Environment, in L A Zadeh, K S Fu, T Tanaka, M, Shimura, Ed., 76 Fuzzy Sets ans Their Applications to Cognitive and Decisions (New York: Academic Press, 1975) 227–256 [18] F.Herrera, E Herrera-Viedma Aggregation Operators for LinguisticWeighted Information, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A: Systems and Humans 27 (1997) 646–656 [19] E Herrera-Viedma, F Herrera, F Chiclana, M Luque, Some Issues on Consistency of Fuzzy Preference Relations, European Journal of Operational Research 154 (2004) 98–109 [20] F Herrera, E Herrera-Viedma, J.L Verdegay, Choice Processes for NonHomogeneous Group Decision Making in Linguistic Setting, Fuzzy Sets and Systems 94 (1998) 287–308 [21] J Kacprzyk, M Fedrizzi, Multiperson Decision Making Models Using Fuzzy Sets and Possibility Theory (Kluwer Academic Pub., Dordrecht, 1990) [22] J Kacprzyk, M Fedrizzi, H Nurmi, Fuzzy Logic with Linguistic Quantifiers in Group Decision Making, in: R.R Yager and L.A Zadeh, Ed., An Introduction to Fuzzy Logic Applications in Intelligent Systems (Kluwer Academic Publishers, 1992) 263–280 [23] L Kitainick, Fuzzy Decision Procedures with Binary Relations, Towards an Unified Theory (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1993) [24] H B Mitchell, P A Schaefer, Multiple Priorities in an Induced Ordered Weighted Averaging Operator, International Journal of Intelligent Systems 15 (2000) 317–327 [25] F J Montero de Juan, Aggregation of Fuzzy Opinion in a Non-homogeneous Group, Fuzzy Sets and Systems 25 (1987) 15–20 [26] S.A Orlovsky, Calculus of Decomposable Properties, Fuzzy Sets and Decisions (Allerton Press, 1994) [27] M Roubens, Fuzzy Sets and Decision Analysis, Fuzzy Sets and Systems 90 (1997) 199–206 [28] R.R Yager, Fuzzy Decision Making Including Unequal Objectives, Fuzzy Sets and Systems, (1978) 87–95.15 77 [29] R.R Yager, Quantifiers in the formulation of multiple objective decision functions, Information Sciences, 31 (1983) 107–139 [30] R.R Yager, On Ordered Weighted Averaging Aggregation Operators in Multicriteria Decision Making, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics 18 (1988) 183–190 [31] R.R Yager, Quantifier Guided Aggregation Using OWA Operators, International Journal of Intelligent Systems, Vol 11 (1996) 49–73 [32] R.R Yager, On Induced Aggregation Operators, Proceedings of the EUROFUSE Workshop on Preference Modelling and Applications, Granada, 2000, 1–9 [33] R.R Yager, The Induced Fuzzy Integral Aggregation Operator, International Journal of Intelligent Systems 17 (2002) 1049–1065 [34] R.R Yager, Induced Aggregation Operators, Fuzzy Sets and Systems137 (2003) 59–69 [35] R.R Yager, D P Filev, Operations for Granular Computing: Mixing Words and Numbers, Proceedings of the FUZZ-IEEE World Congress on Computational Intelligence, Anchorage, 1998, 123–128 [36] R.R Yager, ―On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making‖, IFFF trans System Man Cerbernetics, PP, 183-190 [37] R.R Yager (1993), ―Families of OWA operators Fuzzy Sets and Systems‖, PP, 125 -148 [38] J.Tang, D.Wang and R.K Fung, ―Asurvey on fuzzy modelling and fuzzy optimization, Proceedings of the eight International Fuzzy Systems Assocation World Congress‖, IFSA’99, Taipei, 1999,pp, 532 – 536 Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Merger! To remove this page, please register your program! Go to Purchase Now>> AnyBizSoft PDF Merger  Merge multiple PDF files into one   Select page range of PDF to merge Select specific page(s) to merge Extract page(s) from different PDF files and merge into one  ... VIỆC RA QUY? ??T ĐỊNH VÀ LOGIC MỜ 1. 1Tầm quan trọng việc định n 1. 2Quá trình định dựa vào máy tính 1. 3Mơ hình hố mơ hình 1. 4Tập mờ logic mờ 1. 4. 1Tập mờ: 1. 4 .1. 1 Định nghĩa tập mờ: ... 1. 4 .1. 2 Các phép toán đại số tập mờ 1. 4 .1. 3 Số mờ 1. 4.2Logic mờ số p 1. 4.2 .1 Logic mờ 1. 4.2.2 Một số phép toán logic mờ CHƢƠNG TOÁN TỬ TRUNG BÌNH TRỌNG SỐ CĨ... dụng toán tử vào toán khác Gần đây, 19 96 Herrera cộng đƣa vào lớp toán tử tích hợp ngơn ngữ dựa vào OWA bắt đầu ứng dụng toán định tập thể 2 .1 Định nghĩa số tính chất Q trình tích hợp thơng tin