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=软件X 17(2022)100899原始软件出版物coppeCosenzaR:一种层次决策模型Pier-Giovanni Tarantia,Carlos Alberto Nunes Cosenzab,Leonardo Antonio Monteiro Pessôac, Rodrigo Abrunhosa Collazoda国际移动卫星组织,联合王国巴西里约热内卢联邦大学c巴西,CASNAVd巴西CoNavOpEspar t i cl e i nf o文章历史记录:收到2020年2021年4月14日收到修订版,2021年保留字:RCoppe-Cosenza决策支持a b st ra ct本文提出了一个R包,实现了Coppe-Cosenza模糊模型。该模型基于两个关键因素对一组工业设施位置进行排名:运营每个工业设施所需的投入和每个位置的可用资源。这种灵活而强大的模型已经成功地应用于重大的现实问题,但到目前为止,它还缺乏计算实现。该模型使决策者能够包括否决权,并评估几个工业设施项目对现有的选项同时进行。使用简单的语言变量,它为决策者提供了一个直观的框架,有利 于 他 们 的 主 观 偏 好 的 启 发 。 该 模 型 也 可 以 用 于 其 他 情 况 下 , 包 括 团 队 选 择 和 教 育 评 估 。coppeCosenzaR软件包使更广泛的公众能够使用该模型,提高了处理具有多个变量的更复杂问题的能力,并使所有过程不易出错。版权所有©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)中找到。代码元数据当前代码版本0.1.3用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_136Code Ocean computecapsulehttps://codeocean.com/capsule/4019702/treeGNU通用公共许可证(GPL)v2.0使用git的代码版本控制系统软件代码语言、工具和服务使用R编译要求,运行环境R(> 3. 二、(二)如果可用,链接到开发人员文档/手册https://cran.r-project.org/web/packages/coppeCosenzaR/index.html问题支持电子邮件ptaranti@gmail.com1. 动机和意义本 文 介 绍 了 一 个 实 现 Coppe-Cosenza [1] 模 型 的 R 软 件 包coppeCosenzaR。实施的模型可以通过三种不同的方式为工业选址决策者提供支持:第一个是为工业设施寻找最佳的潜在位置;第二个是为一个确定的位置指出最佳的工业设施;第三个是允许规划者针对一组位置评估几个设施项目Coppe-Cosenza模型使用模糊数算法来定义设施位置选项的空间和损失函数。*通讯作者。电子邮件地址:lampessoa@id.uff.br(Leonardo Antonio Monteiro Pessôa).https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100899虽然文献[2-该模型已被用于许多现实世界的问题,不仅与设施的位置[5Coppe-Cosenza被认为是一个层次模型,因为它允许对每个问题进行适当决策的层次结构,并且还代表了一类因素(特定因素),这些因素对项目非常重要,如果这些因素不满足,则可以从可行池中否决相应的替代方案。这一特点还要求对评价因素进行分级。2352-7110/©2021作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章,使用CC BY许可证(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页:www.elsevier.com/locate/softxPier-Giovanni Taranti,Carlos Alberto Nunes Cosenza,Leonardo Antonio Monteiro Pessôa et al.软件X 17(2022)1008992n̸∃n n n∅•⊗•⊕n:→n本文中介绍的coppeCosenzaR是一个在GNU GPL v2.0许可证下分 发 的 R 软 件 包 , 可 在 CRAN 存 储 库 和 Code Ocean Computecapsule中获得,其中包括可复制的版本,文档和如何扩展它的示例。代码是完全面向对象的,使用R S4规范。软件的这些特性允许对代码进行审计、检查和扩展,使其成为学术界和工业界使用的coppeCosenzaR与其他在R中实现的模糊包不同,因为它是Coppe-Cosenza模型的纯实现,Coppe-Cosenza模型是一种成熟的方法,已经在大型现实问题中证明了自己,但直到现在还缺乏足够的计算工具。这种专门化将其与旨在提供广泛支持的软件包区分开来,例如Think Fuzzy System [13],它为Coppe Cosenza提供其他“相关战略概念”的支持由于难以处理现实世界中的概念,如不精确性,模糊性和模糊性,在正式模型中表示决策者关于不精确性,我们指的是词汇语言的不精确性,这使得个体更容易使用单词而不是数字来表达知识[15]。因此,该模型使用模糊语言变量[16],以减轻决策者的认知努力。一个因素的重要性由专家或决策者通过以下语言变量定义:关键( Cr ),条件(C),小条件(LC),无关(I)。一个项目的一个因素的重要性的启发可以被描述为一个函数g(f,P)A. 因此,根据所需的满足程度进行分类,并成为形成一组标准的标准。最后,所考虑的项目集就是要评估的项目组合Coppe-Cosenza模型还将每个项目的因素分为两个不同的组:特定因素(在本文中用星号 * 表示)和共同因素,特定因素是项目不可或缺的。这个概念嵌入在coppeCosenzaR包的criterion对象中。潜在的位置来解决这个问题的评估,他们的可用性所考虑的因素。用于该评估的语言变量由以下级别定义:优秀(Ex)、良好(G)、常规(R)、弱(W),- 空(Em),0-零(Z),和()-不存在(In)。执行两个不同的操作来评估alter- native:聚合运算,表示由聚合矩阵给出的二元关系,其将为每对有序的需求和供应因素定义值;以及一种操作规则,确定如何将特定和常见因素进行汇总。然后,根据项目i的需求,根据因素j对选项k的评估由cikj表示。通过聚合矩阵获得cikj的当前的coppeCosenzaR实现了表1中所示的0++和0+的水平在包中被确定为0.01,0.001,以允许计算和优先化解决方案。根据模型[1],可以定义其他可能的聚合矩阵。表2列出了共同因素和特定因素(*)的汇总情况。表1默认矩阵。(B)(A)良好的定 期 检 查铬1 0 0 0 0 0 0C 1+(1)1 0 0 0 0LC 1+(2)1+(1)1 0 0 0 0I 1+(3)1+(2)1+(1)1 0++0+0表2运算法则伽玛。[cik][cik]>000 0 0>0[cik]+[cik][cik]2. 软件描述软件实现允许与用户进行简单的交互,隐藏大部分计算并加快结果。更快的处理有助于用户尝试不同的因素和选项配置,否则这将是耗时且容易出错的。同样重要的是,该软件可以更容易地使用Coppe-Cosenza模型评估更复杂或更细粒度的问题。使用配备16 GB RAM和I5处理器的台式机,可以在大约两分钟内处理1000个因素和1000个选项的测试用例。最后,该软件已经开发,以便任何用户都可以扩展汇总矩阵,并在需要时包括新的矩阵。2.1. 软件构架我们决定用R语言构建这个包,在面向对象的设计下,更容易阅读和维护。建模方法大致类似于领域驱动设计。从本质上讲,在原始Coppe-Cosenza模型中提出的概念已经被翻译成S4类,并且动作被建模为函数。UML模型可以在github公共软件库中找到。在编码时考虑了行业标准,例如符号、变量名模式、单元和集成测试。该软件包在一个开放的储存库中公布,供公众审查,其许可证允许进一步扩展,例如纳入新的汇总矩阵。2.2. 软件功能R软件包coppeCosenzaR的开发旨在为研究人员和专业人员提供一个使用Coppe-Cosenza模型的有效工具。遵循R标准和常用接口,用户在R环境中通过命令行进行交互或者是R脚本。有从头开始创建对象或使用数据框作为参数的功能。考虑到将电子表格转换为数据框很容易,并且这是工业用户存储或恢复数据的常用格式,因此数据框的使用是相关的。coppeCosenzaR的输出是一个R对象。该对象可以在标准控制台中打印,也可以存储在变量中,用户或第三方软件可以对其进行操作,甚至可以导出为CSV等外部格式以供进一步使用。Pier-Giovanni Taranti,Carlos Alberto Nunes Cosenza,Leonardo Antonio Monteiro Pessôa et al.软件X 17(2022)1008993该架构的设计方式允许任何用户扩展抽象类Aggregation。矩阵并创建新矩阵。这是该软件的一个主要功能,因为它使原始开发人员以外的其他各方能够包括他们的矩阵。此外,汇总表包含决定背后的理由,这对一些组织来说是敏感信息。详细的使用示例可以在Code Ocean computecapsule和github中找到。这些存储库中的代码包括上层类聚合矩阵。R和两个扩展类作为例子:聚合-矩阵-默认。R和汇总-矩阵-隶属度- 差异。R.3. 影响Coppe-Cosenza模型是帮助决策者的有力工具该模型是为解决现实世界中的复杂问题而开发的,并已应用于大型问题。缺乏计算工具是其被更广泛的公众使用的一个缺点此外,指数计算使得在没有高技能研究人员参与的情况下管理大型问题具有挑战性。coppeCosenzaR软件包是在模型作者的参与下开发的,旨在解决这些问题。此外,该软件允许基于问题选择不同的聚合矩阵。决策者可以根据具体因素和所选汇总矩阵,目前正在审议关于汇总矩阵的两项新由于该软件可从CRAN存储库免费获得,因此可以使用dlstats包监控每月的下载量。coppeCosenzaR自2017年5月首次部署4. 结论Coppe-CosenzaR软件包为研究人员和专业人员提供了一个有效的计算工具来使用Coppe-Cosenza模型,该模型已成功使用多年。遵循R标准和常用接口,程序的数据通过R环境或R脚本中的命令行作为参数传递该软件有一个简单的界面,并开发,使任何用户都可以通过添加新的聚合矩阵来扩展它,以未来的工作可以提出一个图形表示的结果比较不同的汇总表。最后,软件是在面向对象的范式下构建的,以寻求更好的可维护性和可读性。此外,它尊重最佳实践和标准.代码发布在一个公共存储库中,根据开源许可证接受公众监督。竞合利益作者声明,他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系,可能会影响本文报告的工作致谢我们感谢巴西UFRJ和巴西CASNAV的LabFuzzy(模糊研究实验室)的支持。引用[1]Cosenza CAN,Doria FA,Pessôa LAM.经济空间组织的层次模型ProcediaComput Sci 2015;55:82-91. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.010。[2]Baas S , Kwakernaak H. 使 用 模 糊 集 对 多 方 面 方 案 进 行 评 级 和 排 序 。Automatica1977;13:47-58.[3]纳拉辛汉河选址问题的模糊子集刻画。Decis Sci1979.[4]梁国生,王明杰.设施选址的模糊多准则决策方法。Int J Prod1991;29(11):2313-30.[5]Cosenza CAN,das Neves C,Lima FR.巴西生物柴油工厂选址的层次模型。Proc Inst Civ Eng-Energy 2017;1网址://dx.doi.org/10.1680/jener.16.00023网站。[6]李文,李文. Crfm:模糊逻辑在apell程序中的应用。Int J Saf-Secur Eng 2016;6(1):63[7]de Oliveira Gomes A,Cosenza CAN.工业选址中的明智决策:巴西钢铁厂的新情况是什么?在:加强协作环境中的协同作用。Springer; 2015,p.29比37[8]Pereira RCA,Barros CF,Mr. Modelo de localização hierárquicade usinasde pirólise /热解厂分层选址模型。Blucher Mar Eng Proc2014;1(1):582-93。[9]PessôaLAM , Lins MPE , Cosenza CAN , Costa HG. Comparação entremetodosfuzzy na localização de uma base naval hipotética/定位一个假想海军基地的模糊方法之间的比较。Blucher Mar Eng Proc2014;1(1):163-75。[10]Cristellotti M , Cosenza CAN , Martins GM. Construção de um testeobjetivode personalidade baseado no eneagrama de claudio naranjo : umaabor-dagem fuzzy/Construction of an objective personality test based ontheenneagramofclaudionaranjo:afuzzyapproach.RevDesenvolvimentoPessoal2013;3.[11]de Carvalho JB,Cosenza CAN. Compe- tences的分层方法:适用于巴西组织的快速决策算法。 J BioResour2014;2(1):1[12]Chamovitz I,da Fonseca Elia M,Cosenza CAN.虚拟教育论坛中操作群体的模糊评价模型。在:科学和信息会议。IEEE; 2015,p. 395-405[13]Morim A,Sá Fortes E,Reis P,Cosenza C,Doria F,Gonçalves A.思考模糊系统:使用模糊逻辑为消费品开发新的定价策略方法。Int J Fuzzy LogicSyst 2017;7(1):1网址://dx.doi.org/10.5121/ijfls.2017.7101网站。[14]Gagolewski M,Caha J. FuzzyNumbers package:Tools to deal with fuzzynumbers in R.2019年,URLhttp://www.gagolewski.com/software/。[15]杜布瓦·D普拉德·H模糊系统导论。临床化学学报,临床化学杂志1998;270(1):1-29。[16]洛杉矶扎德。语言变量的概念及其在近似推理中的应用。Inform Sci1975;9:43-80.
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