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저자정보
Rizwan Gul (Quaid-i-Azam University) Muhammad Shabir (Quaid-i-Azam University) Wali Khan Mashwani (Academic Block-III Kohat University of Science & Technology) Hayat Ullah (Academic Block-III Kohat University of Science & Technology)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.22 No.3
발행연도
2022.9
수록면
303 - 324 (22page)
DOI
10.5391/IJFIS.2022.22.3.303

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The rough set (RS) theory is a successful approach for studying the uncertainty in data. In contrast, the bipolar soft sets (BSS) can deal with the uncertainty, as well as bipolarity of the data in many situations. In 2018, Karaaslan and Çağman proposed bipolar soft rough sets (BSRSs), a hybridization of RS and BSS. However, certain shortcomings with BSRS violate Pawlak’s RS theory. To overcome these shortcomings, the concept of the modified bipolar soft rough set (MBSRS) has been proposed in this study. Moreover, this idea has been investigated through illustrative examples, where the important properties are inspected deeply. Furthermore, certain significant measures associated with MBSRS are also provided. Finally, an application of the MBSRS to multi-attribute group decision-making (MAGDM) problems is proposed. In addition, among various alternatives, an algorithm for decision-making accompanied by a practical example is presented as the optimal alternative . A brief comparative analysis of the proposed approach with some existing techniques is also provided to indicate the validity, flexibility, and superiority of the suggested MAGDM model.
#Bipolar soft set #Bipolar soft rough set #MBSR approximations #MAGDM

목차

Abstract
1. Introduction
2. Preliminary Concepts
3. Novel Type of Bipolar Soft Rough Sets Approximation
4. Some Important Measures Associated with MBSRS
5. MAGDM Using MBSRS
6. Comparison Analysis and Discussion
7. Conclusion
References

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