Linguistic Approaches to Interval Complex Neutrosophic Sets in Decision Making

┬╖ ┬╖ ┬╖ ┬╖ ┬╖ ┬╖
Infinite Study
рдИ-рдмреБрдХ
16
рдкреЗрдЬ
рдпреЛрдЧреНрдп
рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдФрд░ рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛рдУрдВ рдХреА рдкреБрд╖реНрдЯрд┐ рдирд╣реАрдВ рд╣реБрдИ рд╣реИ ┬ардЬрд╝реНрдпрд╛рджрд╛ рдЬрд╛рдиреЗрдВ

рдЗрд╕ рдИ-рдмреБрдХ рдХреЗ рдмрд╛рд░реЗ рдореЗрдВ рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА

One of the most efcient tools for modeling uncertainty in decision-making problems is the neutrosophic set (NS) and its extensions, such as complex NS (CNS), interval NS (INS), and interval complex NS (ICNS). Linguistic variables have been long recognized as a useful tool in decision-making problems for solving the problem of crisp neutrosophic membership degree. In this paper, we aim to introduce new concepts: single-valued linguistic complex neutrosophic set (SVLCNS-2) and interval linguistic complex neutrosophic set (ILCNS-2) that are more applicable and adjustable to real-world implementation than those

of their previous counterparts. Some set-theoretic operations and the operational rules of SVLCNS-2 and ILCNS-2 are designed. Then, gather classications of the candidate versus criteria, gather the signicance weights, gather the weighted rankings of candidates versus criteria and a score function to arrange the candidates are determined. New TOPSIS decision-making procedures in SVLCNS-2 and ICNS-2 are presented and applied to lecturer selection in the case study of the University of Economics and Business, Vietnam National University. The applications demonstrate the usefulness and efciency of the proposal.

рдЗрд╕ рдИ-рдмреБрдХ рдХреЛ рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рджреЗрдВ

рд╣рдореЗрдВ рдЕрдкрдиреА рд░рд╛рдп рдмрддрд╛рдПрдВ.

рдкрдарди рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлрд╝реЛрди рдФрд░ рдЯреИрдмрд▓реЗрдЯ
Android рдФрд░ iPad/iPhone рдХреЗ рд▓рд┐рдП Google Play рдХрд┐рддрд╛рдмреЗрдВ рдРрдкреНрд▓рд┐рдХреЗрд╢рди рдЗрдВрд╕реНрдЯреЙрд▓ рдХрд░реЗрдВ. рдпрд╣ рдЖрдкрдХреЗ рдЦрд╛рддреЗ рдХреЗ рд╕рд╛рде рдЕрдкрдиреЗ рдЖрдк рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реЛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИ рдФрд░ рдЖрдкрдХреЛ рдХрд╣реАрдВ рднреА рдСрдирд▓рд╛рдЗрди рдпрд╛ рдСрдлрд╝рд▓рд╛рдЗрди рдкрдврд╝рдиреЗ рдХреА рд╕реБрд╡рд┐рдзрд╛ рджреЗрддрд╛ рд╣реИ.
рд▓реИрдкрдЯреЙрдк рдФрд░ рдХрдВрдкреНрдпреВрдЯрд░
рдЖрдк рдЕрдкрдиреЗ рдХрдВрдкреНрдпреВрдЯрд░ рдХреЗ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЬрд╝рд░ рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░рдХреЗ Google Play рдкрд░ рдЦрд░реАрджреА рдЧрдИ рдСрдбрд┐рдпреЛ рдХрд┐рддрд╛рдмреЗрдВ рд╕реБрди рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ.
eReaders рдФрд░ рдЕрдиреНрдп рдбрд┐рд╡рд╛рдЗрд╕
Kobo рдИ-рд░реАрдбрд░ рдЬреИрд╕реА рдИ-рдЗрдВрдХ рдбрд┐рд╡рд╛рдЗрд╕реЛрдВ рдкрд░ рдХреБрдЫ рдкрдврд╝рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рдЖрдкрдХреЛ рдлрд╝рд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдХрд░рдХреЗ рдЙрд╕реЗ рдЕрдкрдиреЗ рдбрд┐рд╡рд╛рдЗрд╕ рдкрд░ рдЯреНрд░рд╛рдВрд╕рдлрд╝рд░ рдХрд░рдирд╛ рд╣реЛрдЧрд╛. рдИ-рд░реАрдбрд░ рдкрд░ рдХрд╛рдо рдХрд░рдиреЗ рд╡рд╛рд▓реА рдлрд╝рд╛рдЗрд▓реЛрдВ рдХреЛ рдИ-рд░реАрдбрд░ рдкрд░ рдЯреНрд░рд╛рдВрд╕рдлрд╝рд░ рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рд╕рд╣рд╛рдпрддрд╛ рдХреЗрдВрджреНрд░ рдХреЗ рдирд┐рд░реНрджреЗрд╢реЛрдВ рдХрд╛ рдкрд╛рд▓рди рдХрд░реЗрдВ.