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11.06.2018 | Methodologies and Application | Ausgabe 15/2019

Soft Computing 15/2019

Markov chains and rough sets

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 15/2019
Autoren:
Kavitha Koppula, Babushri Srinivas Kedukodi, Syam Prasad Kuncham
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

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

Abstract

In this paper, we present a link between markov chains and rough sets. A rough approximation framework (RAF) gives a set of approximations for a subset of universe. Rough approximations using a collection of reference points gives rise to a RAF. We use the concept of markov chains and introduce the notion of a Markov rough approximation framework (MRAF), wherein a probability distribution function is obtained corresponding to a set of rough approximations. MRAF supplements well-known multi-attribute decision-making methods like TOPSIS and VIKOR in choosing initial weights for the decision criteria. Further, MRAF creates a natural route for deeper analysis of data which is very useful when the values of the ranked alternatives are close to each other. We give an extension to Pawlak’s decision algorithm and illustrate the idea of MRAF with explicit example from telecommunication networks.

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