广义Orbicular (m,n,o) T-Spherical模糊集及其Hamacher聚合算子及多准则群体决策中的应用

本文提出一种新方法来增强不确定性表示，为决策制定者提供更全面的视角以实现更好的决策结果。我们提出广义Orbicular (m,n,o) T-Spherical模糊集（GO-TSFS），是对现有模糊集模型的灵活扩展，包括Globular T-spherical模糊集（G-TSFSs）、T-spherical模糊集（T-SFSs）、(p,q,r)球形模糊集、以及(p,q)准射影模糊集（QOFSs）。该框架采用三个可调参数m、n、和o来细调成员度的影响，允许对各种成员度进行可适应的加权。通过使用球体表示成员、不可判定和非成员水平，模型增强了对模糊、模糊和不精确数据的准确描绘。基于GO-TSFSs的基础上，我们引入了基本集合运算和代数运算用于GO-TSF值（GO-TSFVs）。此外，我们还开发了评分函数、准确度函数以及基本距离度量，如Hamming距离和欧几里得距离，以进一步增强该框架的分析能力。此外，我们提出GO-TSF Hamacher加权平均（GO-TSFHWA）和GO-TSFH加权几何（GO-TSFHWG），针对我们提出的集合开发了聚合算子。为了演示我们方法的实际适用性，我们将我们的聚合算子即GO-TSFHWA和GO-TSFHWG应用于解决一个多准则群体决策（MCGDM）问题，具体用于从顶级选项中选择最合适的电子商务在线购物平台。我们还进行了灵敏度分析，以验证我们结果的可靠性和有效性，确认我们方法在现实世界决策情景中的实用性和稳健性。