Modèle de somme

L`évaluation de l`environnement des entreprises est traitée à l`aide de l`approche de prise de décision Multicriteria (MCDM), qui peut gérer de multiples critères contradictoires et des alternatives étroitement liées. Les données futures ne peuvent être connues qu`à partir des données actuelles, mais il est fort probable que les données futures soient dans les plages de données passées et actuelles déjà connues, qui sont représentées par des nombres gris d`intervalles. Bien que les incertitudes de l`avenir soient absolues, les chiffres gris sont utilisés pour modéliser les incertitudes de l`avenir causées par des informations incomplètes et insuffisantes dans la prise d`une décision d`investissement. Cet article propose une approche originale, appelée modèle de somme pondérée grise (GWSM), pour évaluer l`environnement des affaires en Afrique de l`ouest en tenant compte des incertitudes sur une période d`années. Les contributions dans ce document sont doubles. Premièrement, nous abordes un problème majeur qui n`est pas couvert par le DBP, c`est-à-dire le classement des pays sur une période d`années en considérant le degré d`incertitude dans le pays ainsi que les préférences des investisseurs représentés comme des pondérations de critères. Deuxièmement, nous étendons le modèle de somme pondérée traditionnelle (WSM) en utilisant des nombres gris pour représenter les performances des critères d`évaluation qui peuvent varier de temps à autre. GWSM est une extension du WSM basée sur des nombres gris. Pour ce modèle, nous utilisons un type d`intervalle de nombres gris pour modéliser les incertitudes.

Un nombre gris avec des limites inférieures et supérieures est appelé un nombre de gris d`intervalle et il est représenté comme, où et dénotent ses limites inférieures et supérieures, respectivement. Quelques opérations de base de deux nombres gris et, où est la limite inférieure et est la limite supérieure, sont comme suit [66, 67]: si est une valeur blanche, c`est-à-dire un nombre réel ou des valeurs nettes, de (1), la nature intuitive et la facilité de traiter les problèmes MCDM peuvent être vus , et cette simplicité fait de WSM l`une des méthodes les plus importantes pour explorer les solutions possibles pour un problème MCDM et fournir des solutions par rapport à d`autres méthodes [5]. Un grand nombre de méthodes MCDM, y compris l`AHP et PROMETHEE, utilisent la technique d`agrégation de somme pondérée dans la sélection de la meilleure alternative [38].

Dieser Eintrag wurde veröffentlicht in Allgemein. Lesezeichen auf den Permanentlink.