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13.05.2020 | Foundations | Ausgabe 13/2020

Soft Computing 13/2020

A generalized belief interval-valued soft set with applications in decision making

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 13/2020
Autoren:
Cuiping Cheng, Zehong Cao, Fuyuan Xiao
Wichtige Hinweise
Communicated by A. Di Nola.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

The belief interval-valued soft set (BIVSS) combines soft set theory and belief interval value (Dempster–Shafer theory). In this study, we propose a generalized belief interval-valued soft set (GBIVSS) approach and explore the associated properties of this approach in decision-making applications. Using the score function, the scoring function and similarity measure used to compare the relationships between GBIVSS are proposed. Then, we applied the GBIVSS to deal with multi-attribute decision making (MADM) problems. Furthermore, we used a case study of car purchase to illustrate the rationality of the proposed approach. In addition, we compare the effectiveness and advantages of our proposed approach and other existing models, which show superior performance in our proposed approach. GBIVSS provides a solution for multi-attribute problems.

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