Metodo THOR e teoria fuzzy
Un nuovo approccio all'inserimento dei dati
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Una volta stimolata la necessità di migliorare l'algoritmo multicriteriale di supporto alle decisioni THOR, rispetto ai dati inseriti dal decisore, è stata sviluppata una nuova proposta con l'inclusione della teoria fuzzy. In questo senso, allo scopo di alleggerire lo sforzo cognitivo che il decisore deve sostenere quando utilizza l'algoritmo THOR, è stata progettata una scala fuzzy che consente al decisore di esprimere un solo giudizio di valore. Lo studio condotto sulla metodologia THOR suggerisce che l'inclusione della teoria fuzzy, in tre fasi, fuzzificazione, inferenza e defuzzificazio...
Una volta stimolata la necessità di migliorare l'algoritmo multicriteriale di supporto alle decisioni THOR, rispetto ai dati inseriti dal decisore, è stata sviluppata una nuova proposta con l'inclusione della teoria fuzzy. In questo senso, allo scopo di alleggerire lo sforzo cognitivo che il decisore deve sostenere quando utilizza l'algoritmo THOR, è stata progettata una scala fuzzy che consente al decisore di esprimere un solo giudizio di valore. Lo studio condotto sulla metodologia THOR suggerisce che l'inclusione della teoria fuzzy, in tre fasi, fuzzificazione, inferenza e defuzzificazione, è in grado di ordinare e modellare l'imprecisione in modo più robusto. Per testare l'algoritmo THOR con dati di input fuzzy, è stato eseguito un caso di studio a partire dall'opinione di esperti di aziende private, che operano nel molo pubblico del Porto di Rio Grande / RS, sugli indicatori di performance portuale rispetto all'economia dei servizi forniti alle navi. I risultati ottenuti hanno mostrato una grande rilevanza per il piano d'azione portuale. Inoltre, i risultati dei test computazionali confrontati con altre versioni di THOR sono incoraggianti.
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