A Novel Multi-Attribute Decision-Making Method Based on Linguistic Fermatean Fuzzy Sets and Power Average Operator

Dieses Kapitel stellt eine neuartige Methode zur Entscheidungsfindung mit mehreren Attributen (MADM) vor, die auf linguistischen fermateischen Fuzzy Sets (LFFSs) und durchschnittlichen Operatoren basiert. Die Methode erweitert die bestehenden fermateischen Fuzzy Sets (FFSs), um komplexere Entscheidungsfindungsumgebungen zu berücksichtigen. Das Kapitel beginnt mit der Überprüfung grundlegender Konzepte und Definitionen von FFSs und LFFSs, einschließlich operativer Regeln, Entfernungsmessungen und Vergleichsmethoden. Anschließend werden neue Aggregationsoperatoren vorgestellt, die speziell für LFFSs entwickelt wurden, wie der linguistische fermateische Fuzzy Power Average (LFFPA) und der leistungsgewichtete Durchschnitt (LFFPWA), und ihre Eigenschaften diskutiert. Der Hauptbeitrag des Kapitels ist eine neue MADM-Methode, die diese Akteure nutzt, um die Bewertungen der Entscheidungsträger zu aggregieren und die optimale Alternative zu ermitteln. Ein anschauliches Beispiel soll die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode in einem realen Auswahlproblem für Softwaresysteme demonstrieren. Das Kapitel schließt, indem es die Vorteile der neuen Methode hervorhebt und zukünftige Forschungsrichtungen vorschlägt.