Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Evaluation of Fuzzy Pareto Solution Set by Using Fuzzy Relation Based Clustering Approach For Fuzzy Multi-Response Experiments

Yıl 2013, Cilt: 17 Sayı: 1, 75 - 84, 01.04.2013

Öz

The solution set of a multi-response experiment is characterized by Pareto solution set. In this paper, the multiresponse experiment is dealed in a fuzzy framework. The responses and model parameters are considered as triangular fuzzy numbers which indicate the uncertainty of the data set. Fuzzy least square approach and fuzzy modified NSGA-II (FNSGA-II) are used for modeling and optimization, respectively. The obtained fuzzy Pareto solution set is grouped by using fuzzy relational clustering approach. Therefore, it could be easier to choose the alternative solutions to make better decision. A fuzzy response valued real data set is used as an application.

Kaynakça

  • KHURI, A.I., CORNELL, M., Response Surfaces, Marcel Dekker Inc., New-York, 1996.
  • MYERS, R.H., MONTGOMERY, D.C., Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, John Wiley and Sons, New York, 2002.
  • BOX, G.E.P., DRAPER, N.R., Response Surface Mixtures and Ridge Analysis, John Wiley and Sons, New Jersey, 2007.
  • ZADEH, L.A., Fuzzy Sets, Information and Control, Vol.8, 338-353, 1965.
  • SILVA, R.C., YAMAKAMI, A., Definition of fuzzy Pareto-optimality by using possibility theory, IFSAEUSFLAT 2009, 1234-1239, 2009.
  • XIE, H., LEE, Y.C., Process Optimization Using a Fuzzy Logic Response Surface Method, IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology-Part A, Vol.17, No.2, 1994. PRASAD, K., NATH, N., Comparison of Sugarcane Juice Based Beverage Optimisation Using Response Surface Methodology with Fuzzy Method, Sugar Tech, Vol.4, No.3-4, 109-115, 2002.
  • LU, D., ANTONY, J., Optimization of multiple responses using a fuzzy-rule based inference system, International Journal of Production Research, Vol.40, No.7, 1613-1625, 2002.
  • SHARMA, V., Multi Response Optimization of Process Parameters Based on Taguchi-Fuzzy Model for Coal Cutting by Water Jet Technology, International Journal on Design and Manufacturing Technologies, Vol.4, No.1, 10-14, 2010.
  • Figure 5. Clustering results of fuzzy non-dominated solutions for 0.70  

Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi

Yıl 2013, Cilt: 17 Sayı: 1, 75 - 84, 01.04.2013

Öz

The solution set of a multi-response experiment is characterized by Pareto solution set. In this paper, the multi-response experiment is dealed in a fuzzy framework. The responses and model parameters are considered as triangular fuzzy numbers which indicate the uncertainty of the data set. Fuzzy least square approach and fuzzy modified NSGA-II (FNSGA-II) are used for modeling and optimization, respectively. The obtained fuzzy Pareto solution set is grouped by using fuzzy relational clustering approach. Therefore, it could be easier to choose the alternative solutions to make better decision. A fuzzy response valued real data set is used as an application.

Kaynakça

  • KHURI, A.I., CORNELL, M., Response Surfaces, Marcel Dekker Inc., New-York, 1996.
  • MYERS, R.H., MONTGOMERY, D.C., Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, John Wiley and Sons, New York, 2002.
  • BOX, G.E.P., DRAPER, N.R., Response Surface Mixtures and Ridge Analysis, John Wiley and Sons, New Jersey, 2007.
  • ZADEH, L.A., Fuzzy Sets, Information and Control, Vol.8, 338-353, 1965.
  • SILVA, R.C., YAMAKAMI, A., Definition of fuzzy Pareto-optimality by using possibility theory, IFSAEUSFLAT 2009, 1234-1239, 2009.
  • XIE, H., LEE, Y.C., Process Optimization Using a Fuzzy Logic Response Surface Method, IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology-Part A, Vol.17, No.2, 1994. PRASAD, K., NATH, N., Comparison of Sugarcane Juice Based Beverage Optimisation Using Response Surface Methodology with Fuzzy Method, Sugar Tech, Vol.4, No.3-4, 109-115, 2002.
  • LU, D., ANTONY, J., Optimization of multiple responses using a fuzzy-rule based inference system, International Journal of Production Research, Vol.40, No.7, 1613-1625, 2002.
  • SHARMA, V., Multi Response Optimization of Process Parameters Based on Taguchi-Fuzzy Model for Coal Cutting by Water Jet Technology, International Journal on Design and Manufacturing Technologies, Vol.4, No.1, 10-14, 2010.
  • Figure 5. Clustering results of fuzzy non-dominated solutions for 0.70  
Toplam 9 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Özlem Türkşen Bu kişi benim

Ayşen Apaydın Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Nisan 2013
Gönderilme Tarihi 20 Kasım 2012
Kabul Tarihi 25 Aralık 2012
Yayımlandığı Sayı Yıl 2013 Cilt: 17 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Türkşen, Ö., & Apaydın, A. (2013). Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. Sakarya University Journal of Science, 17(1), 75-84. https://doi.org/10.16984/saufbed.42283
AMA Türkşen Ö, Apaydın A. Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. SAUJS. Nisan 2013;17(1):75-84. doi:10.16984/saufbed.42283
Chicago Türkşen, Özlem, ve Ayşen Apaydın. “Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi”. Sakarya University Journal of Science 17, sy. 1 (Nisan 2013): 75-84. https://doi.org/10.16984/saufbed.42283.
EndNote Türkşen Ö, Apaydın A (01 Nisan 2013) Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. Sakarya University Journal of Science 17 1 75–84.
IEEE Ö. Türkşen ve A. Apaydın, “Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi”, SAUJS, c. 17, sy. 1, ss. 75–84, 2013, doi: 10.16984/saufbed.42283.
ISNAD Türkşen, Özlem - Apaydın, Ayşen. “Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi”. Sakarya University Journal of Science 17/1 (Nisan 2013), 75-84. https://doi.org/10.16984/saufbed.42283.
JAMA Türkşen Ö, Apaydın A. Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. SAUJS. 2013;17:75–84.
MLA Türkşen, Özlem ve Ayşen Apaydın. “Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi”. Sakarya University Journal of Science, c. 17, sy. 1, 2013, ss. 75-84, doi:10.16984/saufbed.42283.
Vancouver Türkşen Ö, Apaydın A. Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. SAUJS. 2013;17(1):75-84.

30930 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.