Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fuzzy Information Evolution with Three-Way Decision in Social Network Group Decision-Making

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F25%3A50022695" target="_blank" >RIV/62690094:18450/25:50022695 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/11177555" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/11177555</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TFUZZ.2025.3614003" target="_blank" >10.1109/TFUZZ.2025.3614003</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fuzzy Information Evolution with Three-Way Decision in Social Network Group Decision-Making

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In group decision-making (GDM) scenarios, uncertainty, dynamic social structures, and vague information present challenges for traditional opinion dynamics models. To address these issues, this study proposes a novel social network group decision-making (SNGDM) framework that integrates three-way decision (3WD) theory, dynamic network reconstruction, and linguistic opinion representation. First, the 3WD mechanism is introduced to explicitly model hesitation and ambiguity in agent judgments, thereby preventing irrational decisions. Second, a connection adjustment rule based on opinion similarity is developed, enabling agents to adaptively update their communication links and better reflect the evolving nature of social relationships. Third, linguistic terms are used to describe agent opinions, allowing the model to handle vague and incomplete information more effectively. Finally, an integrated multi-agent decision-making framework is constructed, which simultaneously considers individual uncertainty, opinion evolution, and network dynamics. The proposed model is applied to a multi-UAV cooperative decision-making scenario, where simulation results and consensus analysis demonstrate its effectiveness. Experimental comparisons further verify the algorithm&apos;s advantages in enhancing system stability and representing realistic decision-making behaviors. © 1993-2012 IEEE.

  • Název v anglickém jazyce

    Fuzzy Information Evolution with Three-Way Decision in Social Network Group Decision-Making

  • Popis výsledku anglicky

    In group decision-making (GDM) scenarios, uncertainty, dynamic social structures, and vague information present challenges for traditional opinion dynamics models. To address these issues, this study proposes a novel social network group decision-making (SNGDM) framework that integrates three-way decision (3WD) theory, dynamic network reconstruction, and linguistic opinion representation. First, the 3WD mechanism is introduced to explicitly model hesitation and ambiguity in agent judgments, thereby preventing irrational decisions. Second, a connection adjustment rule based on opinion similarity is developed, enabling agents to adaptively update their communication links and better reflect the evolving nature of social relationships. Third, linguistic terms are used to describe agent opinions, allowing the model to handle vague and incomplete information more effectively. Finally, an integrated multi-agent decision-making framework is constructed, which simultaneously considers individual uncertainty, opinion evolution, and network dynamics. The proposed model is applied to a multi-UAV cooperative decision-making scenario, where simulation results and consensus analysis demonstrate its effectiveness. Experimental comparisons further verify the algorithm&apos;s advantages in enhancing system stability and representing realistic decision-making behaviors. © 1993-2012 IEEE.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Transactions on Fuzzy Systems

  • ISSN

    1063-6706

  • e-ISSN

    1941-0034

  • Svazek periodika

    33

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    4331-4344

  • Kód UT WoS článku

    001630903600010

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105017258314