Tek değerli yamuksal neutrosophic sayılar üzerine bazı yeni yaklaşımlar ve onların çok kriterli karar verme problemlerine uygulamaları

Abstract

Bu çalışmada, ilk olarak bulanık küme, bulanık sayı, sezgisel bulanık küme, sezgisel bulanık sayı, tek değerli neutrosophic küme ve tek değerli neutrosophic sayı (TDN-sayı) kavramları üzerine bazı temel tanımlar ve işlemler sunuldu. İkinci olarak, TDN-sayılar üzerine var olan sıralama metotları örnekler ile birlikle sunuldu. Üçüncü olarak, özel bir TDN-sayı olan tek değerli yamuksal neutrosophic sayı (TDYN-sayı) kavramı üzerine kesim kümelerine bağlı olarak mesafe ölçümü ve TDYN-sayıların doğruluk üyelik fonksiyonu, kararsızlık üyelik fonksiyonu ve yanlışlık üyelik fonksiyonu için büyüklük kavramı tanımlandı. Dördüncü olarak TDYN-sayılar üzerinedurulaştırma yöntemi olan 1. ve 2. merkez noktası kavramı verildi. Beşinci olarak TDYN-sayıları bulanık sayılara indirgemek ve durulaştırmak için 1. ve 2. skor fonksiyon kavramı tanımlandı. Son olarak, tanımlanan yeni kavramları kullanarak çok kriterli karar verme problemleri için üç farklı karar verme metodu geliştirildi. Ayrıca ileri sürülen metotların nasıl uygulanacağını göstermek için bazı nümerik örnekler sunuldu.

In this study firstly, some basic definitions and operations on the concepts of fuzzy set, fuzzy number, intuitionistic fuzzy set, intuitionistic fuzzy number, single valued neutrosophic set, single valued neutrosophic number (SVN-number) are presented. Secondly, the existing ranking method son SVN-number with examples are proposed. Thirdly, concept of distance measure based on cut sets on single valued trapezoidal neutrosophic number (SVTN-number) which is a special SVN-number, and magnitude of truth-membership function, indeterminacy-membership function and falsity-membership function of SVTN-numbers are defined. Fourthly, concept of 1. and 2. centroid point, that is defuzification method, on SVTN-numbers are given. Fifthly, concepts of 1. and 2. score function to reduce and defuzification the SVTN-numbers to fuzzy numbers are defined. Finally, three different decision making methods for multiple criteria decision making problems by using the defined concepts are developed. Also some numerical examples to demonstrate how to apply the proposed methods are presented.