Opérateurs d'agrégation de puissance basés sur la T-norme et la T-conorme d'Aczel-Alsina pour les informations floues hésitantes intuitionnistes et leur application à la sélection des prestataires de services logistiques
Contexte académique
Dans la gestion moderne de la chaîne d’approvisionnement, la sélection des prestataires de services logistiques est un problème complexe et critique. Les entreprises doivent évaluer et choisir des organisations tierces capables de gérer et d’exécuter efficacement les tâches logistiques. Cependant, le processus décisionnel dans la réalité implique souvent une grande quantité d’incertitudes et de flou, que les méthodes de décision traditionnelles ont du mal à gérer efficacement. Pour résoudre ce problème, la théorie des ensembles flous (Fuzzy Set Theory, FST) et ses extensions, telles que les ensembles flous intuitionnistes (Intuitionistic Fuzzy Sets, IFS) et les ensembles flous hésitants (Hesitant Fuzzy Sets, HFS), ont été largement appliquées aux problèmes de décision multi-attributs (Multi-Attribute Decision Making, MADM).
Ces dernières années, les ensembles flous intuitionnistes hésitants (Intuitionistic Hesitant Fuzzy Sets, IHFS) ont progressivement attiré l’attention du monde académique en tant qu’outil de représentation de l’information floue. Les IHFS combinent les avantages des ensembles flous hésitants et des ensembles flous intuitionnistes, permettant de mieux gérer les incertitudes et le flou dans le processus décisionnel. Cependant, les opérateurs d’agrégation existants pour les IHFS présentent encore certaines limites lorsqu’il s’agit de traiter des valeurs extrêmes et des problèmes de décision complexes. C’est pourquoi Peng Wang et ses collègues ont proposé un opérateur d’agrégation de puissance basé sur les normes d’Aczel-Alsina, visant à résoudre ces limites et à l’appliquer au problème de sélection des prestataires de services logistiques.
Source de l’article
Cet article a été co-écrit par Peng Wang, Baoying Zhu, Keyan Yan, Ziyu Zhang, Zeeshan Ali et Dragan Pamucar, issus de plusieurs universités et instituts de recherche en Chine et en Serbie. L’article a été accepté le 12 février 2025 et publié dans la revue Artificial Intelligence Review, avec le numéro d’article 58:204 et le DOI 10.1007/s10462-025-11155-4.
Processus de recherche
1. Contexte et analyse des problèmes
L’article commence par analyser la complexité de la sélection des prestataires de services logistiques et les limites des modèles existants. Les méthodes de décision traditionnelles présentent des lacunes dans le traitement des informations floues, en particulier face à des valeurs extrêmes et à des environnements décisionnels complexes. Pour remédier à cela, les auteurs proposent un opérateur d’agrégation de puissance basé sur les normes d’Aczel-Alsina, visant à mieux traiter les informations floues intuitionnistes hésitantes et à les appliquer au problème de sélection des prestataires de services logistiques.
2. Lois opérationnelles d’Aczel-Alsina pour les ensembles flous intuitionnistes hésitants
Les auteurs analysent d’abord les lois opérationnelles d’Aczel-Alsina pour les ensembles flous intuitionnistes hésitants, proposant de nouvelles règles opérationnelles. Ces règles sont basées sur les t-normes et t-conormes d’Aczel-Alsina, permettant une gestion plus flexible de l’agrégation des informations floues intuitionnistes hésitantes.
3. Dérivation des opérateurs d’agrégation de puissance
Sur la base des lois opérationnelles d’Aczel-Alsina, les auteurs dérivent quatre nouveaux opérateurs d’agrégation de puissance : l’opérateur de moyenne de puissance intuitionniste floue hésitante Aczel-Alsina (IHFAAPO-A), l’opérateur de moyenne pondérée de puissance intuitionniste floue hésitante Aczel-Alsina (IHFAAWPO-A), l’opérateur géométrique de puissance intuitionniste floue hésitante Aczel-Alsina (IHFAAPO-G) et l’opérateur géométrique pondéré de puissance intuitionniste floue hésitante Aczel-Alsina (IHFAAWPO-G). Ces opérateurs possèdent des caractéristiques de moyenne de puissance et de géométrie de puissance, permettant d’éliminer efficacement l’influence des valeurs extrêmes sur les résultats décisionnels.
4. Preuve des propriétés des opérateurs
Les auteurs prouvent les propriétés fondamentales de ces opérateurs, y compris l’idempotence, la monotonie et la bornitude. Ces propriétés fournissent un support théorique pour la faisabilité mathématique des opérateurs dans la résolution des problèmes de décision.
5. Modèle de décision pour la sélection des prestataires de services logistiques
Pour valider l’efficacité des opérateurs proposés, les auteurs les appliquent au problème de sélection des prestataires de services logistiques. En utilisant des méthodes de décision multi-attributs, les auteurs évaluent les performances de plusieurs prestataires de services logistiques et comparent les résultats de classement obtenus avec les technologies existantes. Les résultats montrent que la méthode proposée offre une plus grande efficacité et stabilité dans le traitement des problèmes de décision complexes.
Principaux résultats
1. Proposition et validation des lois opérationnelles
Les lois opérationnelles d’Aczel-Alsina proposées par les auteurs permettent une gestion plus flexible de l’agrégation des informations floues intuitionnistes hésitantes. Grâce à l’induction mathématique, les auteurs valident la justesse et l’efficacité de ces lois.
2. Dérivation et propriétés des opérateurs d’agrégation de puissance
Sur la base des lois opérationnelles d’Aczel-Alsina, les auteurs dérivent avec succès quatre nouveaux opérateurs d’agrégation de puissance et prouvent leurs propriétés d’idempotence, de monotonie et de bornitude. Ces propriétés fournissent un support théorique pour l’application des opérateurs dans les problèmes de décision.
3. Résultats de décision pour la sélection des prestataires de services logistiques
En appliquant les opérateurs proposés, les auteurs évaluent les performances de cinq prestataires de services logistiques et obtiennent les résultats de classement correspondants. Par rapport aux technologies existantes, la méthode proposée démontre une plus grande stabilité et efficacité dans le traitement des valeurs extrêmes et des problèmes de décision complexes.
Conclusion et signification
Cette étude propose un opérateur d’agrégation de puissance basé sur les normes d’Aczel-Alsina pour les informations floues intuitionnistes hésitantes, et l’applique avec succès au problème de sélection des prestataires de services logistiques. Les lois opérationnelles et les opérateurs proposés permettent une gestion plus flexible des informations floues, éliminant efficacement l’influence des valeurs extrêmes sur les résultats décisionnels. Cette étude fournit non seulement de nouveaux outils théoriques pour le traitement des informations floues, mais offre également des solutions efficaces pour des problèmes de décision pratiques tels que la sélection des prestataires de services logistiques.
Points forts de la recherche
- Lois opérationnelles innovantes : Proposition de lois opérationnelles basées sur les normes d’Aczel-Alsina pour les informations floues intuitionnistes hésitantes, permettant une gestion plus flexible de l’agrégation des informations floues.
- Nouveaux opérateurs d’agrégation de puissance : Dérivation de quatre nouveaux opérateurs d’agrégation de puissance, possédant des caractéristiques de moyenne de puissance et de géométrie de puissance, permettant d’éliminer efficacement l’influence des valeurs extrêmes sur les résultats décisionnels.
- Validation par application pratique : Application des opérateurs proposés au problème de sélection des prestataires de services logistiques, démontrant leur efficacité et stabilité dans des problèmes de décision complexes.
Autres informations pertinentes
Les auteurs soulignent également que les recherches futures pourraient tenter d’étendre l’opérateur d’agrégation multifonctionnel proposé à d’autres formes d’informations, telles que les ensembles flous orthopairs q-rung duals hésitants (Dual Hesitant Q-Rung Orthopair Fuzzy Sets) et les ensembles flous sphériques (Spherical Fuzzy Sets). De plus, cette méthode pourrait être appliquée à davantage de problèmes pratiques, tels que l’évaluation des talents et la gouvernance écologique.
Grâce à cet article, Peng Wang et ses collègues fournissent de nouveaux outils théoriques pour le domaine du traitement des informations floues et offrent des solutions efficaces pour des problèmes de décision pratiques tels que la sélection des prestataires de services logistiques. Cette étude possède non seulement une valeur académique importante, mais présente également un large potentiel d’application.