where EV represents expected value.

where EV represents expected value. In the decision making, the best
way to reflect decision maker's preferences is to express them through
linguistic terms, establishing a semantic correspondence for the different
degrees of feasibility (Zadeh, 1978). Linguistic terms are encountered
in the practical process of data acquisition since human
subjective judgment is involved. Therefore, the decision maker can
choose the preferred credibility levels for constraints based on the linguistic
termscale advanced by Jimenez et al. (2007) (λ=1: completely
satisfied constraint (SC), λ=0.9: practically SC, λ=0.8: almost SC, λ=
0.7: very SC, λ = 0.6: quite SC, λ = 0.5: neither SC nor unsatisfied

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่แสดงให้เห็นถึง EV ค่าที่คาดหวัง ในการตัดสินใจที่ดีที่สุดวิธีที่จะสะท้อนให้เห็นถึงการตั้งค่าการตัดสินใจคือการแสดงให้พวกเขาผ่านแง่ภาษาศาสตร์การสร้างความสอดคล้องกับความหมายที่แตกต่างกันสำหรับองศาของความเป็นไปได้(Zadeh, 1978) แง่ภาษาศาสตร์จะพบในขั้นตอนการปฏิบัติของการเก็บข้อมูลตั้งแต่มนุษย์ตัดสินอัตนัยที่มีส่วนเกี่ยวข้อง ดังนั้นการตัดสินใจสามารถเลือกระดับความน่าเชื่อถือที่ต้องการสำหรับข้อ จำกัด อยู่บนพื้นฐานของภาษา termscale สูงโดยเมเนซและอัล (2007) (λ = 1: สมบูรณ์จำกัด พอใจ (SC) λ = 0.9: จริง SC, λ = 0.8: เกือบ SC, λ = 0.7: SC มากλ = 0.6: ค่อนข้าง SC, λ = 0.5: ไม่ SC หรือ ไม่พอใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่รถไฟฟ้าแทน คาดว่ามูลค่า ในการตัดสินใจที่ดีที่สุดที่สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการ
ผู้ตัดสินใจจะแสดงออกผ่าน
แง่ภาษาสร้างจดหมายความหมายเพื่อองศาที่แตกต่างกัน
ความเป็นไปได้ ( zadeh , 1978 ) เงื่อนไขทางภาษาพบ
ในกระบวนการในทางปฏิบัติของการได้มาของข้อมูลตั้งแต่มนุษย์
อัตนัยตัดสินที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นผู้ตัดสินใจสามารถ
เลือกที่ต้องการความน่าเชื่อถือระดับข้อจำกัดตาม termscale ภาษา
ขั้นสูงโดย Jimenez et al . ( 2007 ) ( λ = 1 : โดยสิ้นเชิง
พอใจ จำกัด ( SC ) , λ = 0.9 : ในทางปฏิบัติ เอสซี λ = 0.8 : เกือบ SC , λ =
0.7 : มากม λ = 0.6 : ค่อนข้าง , SC , λ = 0.5 และ SC หรือ ?