2-Öğeli Tam Dilsel Sezgisel Bulanık Küme Yaklaşımı: Karar Verme Üzerine Bir Uygulama
2-Tuple Full Linguistic Intuitionistic Fuzzy Set Approach: An Application on Decision Making
Yazar: Işık, Gürkan
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 10 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bulanık küme,Karar verme,Sezgisel bulanık küme,2-öğeli dilsel bulanık modelleme,2-öğeli dilsel sezgisel bulanık modelleme ; Decision making,Fuzzy set,Intuitionistic fuzzy set,2-tuple linguistic fuzzy modeling,2-tuple linguistic intuitionistic fuzzy modeling

Dilsel bulanık modelleme (DBM), gerçek hayat problemlerine ilişkin belirsizliklerin kelimeler ve semboller yardımıyla ifade edilmesini sağlayan bir yaklaşımdır. DBM sayesinde belirsizlikler daha anlaşılır bir şekilde ifade edilebildiği için genellikle insanların dâhil olduğu süreçlerin modellemesi için kullanışlıdır. DBM ile ilgili önemli bir zayıflık, dilsel terimlere karşılık gelen bulanık kümelerin (BK) çekirdek ve destek noktalarının dilsel terimlerle (DT) olan doğrudan bağımlılığıdır. Bu bağımlılık, hassas modellemeyi kısıtladığı için bilgi kaybına neden olur. Bu sorunun üstesinden gelmek için literatürde, bir dilsel ifadeye bilgi farkı (BF) adlı sayısal bir değerin eşlik ettiği 2-öğeli DBM yaklaşımı önerilmiştir. 2-öğeli DBM tutarlılığı artırmada faydalı olsa da melez bir sayısal-dilsel yaklaşım olması nedeniyle “kelimelerle hesaplama” yaklaşımına zarar verir ve yorumlanabilirliği azaltır. Bu çalışmada, 2-öğeli DBM’nin daha kapsayıcı bir sürümü olan dilsel BF'ye sahip 2-Öğeli Tam DBM yaklaşımı önerilmiştir. Gerçek hayat problemlerinde daha kullanışlı bir modelleme yaklaşımı elde edebilmek amacıyla, önerilen yaklaşım sezgisel bulanık kümeler için genişletilmiş ve 2-öğeli tam dilsel sezgisel bulanık modelleme (DSBM) önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, gerçek hayat davranışlarını modelleyebilme yeteneğini test etmek amacıyla enerji sektöründe bir karar verme problemi üzerinde uygulanmıştır. Görece küçük bir dilsel terim kümesi kullanılarak, duyarlılık analizi yapmaya elverişli, hassas ve literatür ile uyumlu sonuçlar elde edilmiştir.

Linguistic fuzzy modeling (LFM) is an approach that enables to express the uncertainties related to real life problems with the help of words and symbols. Since the uncertainties can be expressed more understandably with LFM, it is often useful for modeling processes involving humans. A significant issue about LFM is the dependency of the position of the kernel and support points of fuzzy sets (FS) to linguistic terms (LT). This dependency causes loss of information and reduces the accuracy of modeling.  2-tuple LFM approach has been proposed in the literature to deal with this issue, in which a linguistic expression consists of a linguistic term and a numerical value called difference of information (DOI). 2-tuple LFM is useful for increasing accuracy, but it partially damages the "computing with words" concept and reduces interpretability, because of being a hybrid numerical-linguistic approach. In this study, 2-tuple Full LFM (FLFM) approach having verbal BF, which is more inclusive version of ordinary 2-tuple LFM, has been proposed.  To obtain a more useful modeling approach in real life problems, the proposed approach is extended for intuitionistic FSs (IFS) and 2-Tuple Full Linguistic Intuitionistic Fuzzy Modeling (FLIFM) has been proposed. The proposed approach has been applied to a decision-making problem in the energy sector to test its ability to model real-life behaviors. By using a relatively small set of linguistic terms, sensitive and literature-compliant results that are suitable for sensitivity analysis were obtained.