MADM Strategies Based on Arithmetic and Geometric Mean Operator Under Rough-Bipolar Neutrosophic Set Environment

Das Kapitel befasst sich mit der Integration arithmetischer und geometrischer Operatoren im Rahmen des Rough-Bipolar Neutrosophic Set (RBNS) für fortgeschrittene Entscheidungsfindungsstrategien. Es beginnt mit einer Übersicht über Rough Neutrosophic Sets (RNS) und Bipolar Neutrosophic Sets (BNS), wobei ihre Bedeutung für den Umgang mit unbestimmten und widersprüchlichen Informationen hervorgehoben wird. Der Kern des Kapitels stellt die Operatoren Rough-Bipolar Neutrosophic Arithmetic Mean (RBNAM) und Geometric Mean (RBNGM) vor, die ihre Eigenschaften und Anwendungen in MADM-Strategien definieren. Die Autoren entwickeln außerdem Score- und Genauigkeitsfunktionen, um Rough-Bipolar Neutrosophic Numbers (RBNs) zu klassifizieren und ihre praktische Anwendung anhand eines realistischen Beispiels zu demonstrieren. Das Kapitel schließt mit einem Vergleich der vorgeschlagenen MADM-Strategien, in dem deren Wirksamkeit und potenzielle Anwendungen in verschiedenen Entscheidungsszenarien dargestellt werden. Diese umfassende Untersuchung von RBNS-basierten MADM-Strategien bietet einen neuartigen Ansatz, um komplexe Entscheidungsprobleme in unsicheren Umgebungen zu lösen.