在绿色供应链管理中使用基于相关的TOPSIS在q-rung orthopair fuzzy soft环境中选择供应商
Rana Muhammad Zulqarnain1,2, Hong-Liang Dai3, Wen-Xiu Ma1,4,5
1School of Mathematical Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua, Zhejiang, 321004, China.
Heliyon
|June 24, 2024
概括
本研究介绍了q-rung整形器官模糊软件集 (q-ROFSS),用于处理决策中的模糊数据. 它增强了多属性集团决策的TOPSIS方法,改善了绿色供应链管理中的供应商评估.
科学领域:
- 决策科学 决策科学
- 运营研究 运营研究
- 模糊的数学 模糊的数学
背景情况:
- 现实世界的数据往往含有不确定性和模糊性,对传统的决策模型构成挑战.
- 模糊混合模型为管理不准确信息提供了强大的数学框架.
- q-rung orthopair fuzzy soft set (q-ROFSS) 是一种用于表示不完整和模糊数据的新型结构.
研究的目的:
- 在q-ROFSS框架内定义和评估相关系数 (CC) 和加权相关系数 (WCC) 措施.
- 通过使用q-ROFSS的扩展措施来增强类似于理想解决方案的订单偏好技术 (TOPSIS).
- 为多属性组决策 (MAGDM) 问题制定一致的决策方法.
主要方法:
- 开发 q-ROFSS 的新相关系数 (CC) 和加权相关系数 (WCC).
- 扩展TOPSIS方法,包括q-ROFSS属性和测量.
- 整合相关性障碍的数学公式,以确保方法的一致性.
- 拟议方法的应用在绿色供应链管理 (GSCM) 供应商评估中的数值案例研究中.
主要成果:
- 拟议的基于q-ROFSS的TOPSIS方法有效地处理具有不完整信息的多属性组决策问题.
- 相对应系数 (CC和WCC) 为比较q-ROFSS元素提供了可靠的指标.
- 数字插图展示了在基于质量,可持续性和合规性等标准评估GSCM供应商的实际应用.
- 开发的技术比现有方法更有效地保留了数据的固有结构.
结论:
- q-rung orthopair模糊软集框架,结合增强的TOPSIS方法,为在不确定性下做出决策提供了一个强大的工具.
- 与现有的决策技术相比,拟议的方法显示出更高的可行性和有效性,并通过比较分析验证了这一点.
- 这项研究为复杂的决策问题提供了有价值的方法,特别是在绿色供应链管理等领域.
