FUZZY NUMBERS, GAME THEORY AND CLASSIFICATION ALGORITHMS AS AN AID TO SUSTAINABLE CARE FOR THE ELDERLY
Mots-clés :
soins durables pour les personnes âgées, nombres fuzzy, théorie des jeux, algorithmes de classification fuzzyRésumé
L’aide médicale et sociale aux personnes âgées est l’un des problèmes majeurs du monde moderne, en particulier dans l’Union européenne. En outre, en augmentant l’âge moyen et la culture des individus, il est nécessaire de renforcer les personnes âgées en tant que ressource. Dans ce travail, après une description de certains des droits et des besoins des personnes âgées, nous essayons de comprendre si certains outils mathématiques peuvent être utiles pour décrire les différentes situations et fournir des algorithmes utiles pour prendre des décisions. Le rôle des nombres fuzzy et de la théorie des jeux pour décrire certains aspects est mis en évidence. Les concepts mathématiques de la couverture et de la partition fuzzy sont utilisés à la fois pour une classification des personnes âgées et pour une classification du territoire pour une meilleure organisation des services.Références
Bezdek, J. (1981). Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms, Plenum Press, New York.
Coletti, G., Scozzafava, R. (2002). Probabilistic Logic in a Coherent Setting. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
Corsini, P. (1993). Prolegomena of Hypergroup Theory, Aviani Editore.
Corsini, P. (1994). Join spaces, power sets, fuzzy sets, Proc. of the Fifth Intern. Congress on Algebraic Hyperstructures and Applications, Iasi.
de Finetti, B. (1974). Theory of Probability. J. Wiley, New York.
Ferri, B, Maturo, A. (2001). Classifications and Hyperstructures in Problems of Architecture and Town-Planning. Journal of Interdisciplinary Mathematics, 1(4), 25-34.
Ferri, B., Maturo, A. (1999). Fuzzy Classification and Hyperstructures: An Application to Evaluation of Urban Project. In: Classification and Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin, 55-62.
Klir, G.J., Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic, Prentice Hall, N. Jersey.
Lindley, D.V. (1985). Making Decisions. John Wiley & Sons, London.
March, J.G. (1994), A primer on Decision Making. How Decision Happen. The Free Press. New York.
Mares, M. (2001). Fuzzy Cooperative Games, Physica-Verlag, Heidelberg, New York.
Franchino, R., Maturo, A., Ventre, A., Violano, A. (2004). Strategie, processi e modelli decisionali per la gestione dell’ambiente, Edizioni Goliardiche.
Maturo A., Tofan I. (2001). Iperstrutture, strutture fuzzy ed applicazioni, dierre dizioni, San Salvo (Ch).
Maturo A., Ventre, A.G.S. (2011). Reaching Consensus in Multiagent Decision Making. International Journal of Intelligent Systems, 25, 266-273.
Maturo, A. (2012). Multi-objective decision making based on fuzzy events and their coherent (fuzzy) measures. Italian Journal of Pure and Applied Mathematics, 29, 309-324.
Maturo, A., Squillante, M., and Ventre, A.G.S. (2013). Dynamical Models for Representing and Building Consensus in Committees. In: Advanced Dynamic Modelling of Economic and Social Systems, Springer Verlag, Heidelberg Germany, 11-19.
Prenowitz, W., Jantosciak, J. (1979). Join geometries, Springer Verlag VTM.
Ross, T.J. (1997). Fuzzy Logic with engineering applications, MacGraw Hill.
Simon, H.A. (1982). Models for bounded rationality, vol 1-2. The Mit Press, Cambridge.
Von Neumann, J., Morgenstern, O., (1947). Theory of games and economic behaviour, Princeton.
Zadeh, L. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338-353.
