Economic Decision-Making Using Rough Topological Structures صنع القرار الاقتصادي باستخدام الهياكل الطوبوغرافية الخام Prise de décision économique à l'aide de structures topologiques rugueuses Toma de decisiones económicas utilizando estructuras topológicas aproximadas

This paper suggests new approximations that are inspired by topological structures. The primary goal of this work is to define four neighborhoods resulting from a binary relation. Thus, we have four distinct techniques for approximating rough sets. The suggested approaches represent topological generalizations of the previous works. The characteristics and connections of these approaches are investigated. For the sake of the application, we provide some useful examples to compare our techniques to those in the published literature. The merit of the current technique is to obtain a more accurate decision for the problems in which these cases are the appropriate frame to describe them; for instance, machine learning (ML, for short) applications of finance, etc. To demonstrate this fact, an economic application is proposed. We employ the proposed technique in defining accurate decisions to identify the growth of countries. An algorithm for decision-making problems is proposed and tested on fictitious data to compare our methods with the previous approaches. تقترح هذه الورقة تقديرات تقريبية جديدة مستوحاة من الهياكل الطوبوغرافية. الهدف الأساسي من هذا العمل هو تحديد أربعة أحياء ناتجة عن علاقة ثنائية. وبالتالي، لدينا أربع تقنيات متميزة لتقريب المجموعات الخام. تمثل الأساليب المقترحة تعميمات طوبولوجية للأعمال السابقة. يتم التحقيق في خصائص وارتباطات هذه الأساليب. من أجل التطبيق، نقدم بعض الأمثلة المفيدة لمقارنة تقنياتنا بتلك الموجودة في الأدبيات المنشورة. تتمثل ميزة التقنية الحالية في الحصول على قرار أكثر دقة للمشاكل التي تكون فيها هذه الحالات هي الإطار المناسب لوصفها ؛ على سبيل المثال، تطبيقات التعلم الآلي (ML، باختصار) للتمويل، إلخ. ولإثبات هذه الحقيقة، يُقترح تطبيق اقتصادي. نحن نستخدم التقنية المقترحة في تحديد القرارات الدقيقة لتحديد نمو البلدان. يتم اقتراح خوارزمية لمشاكل صنع القرار واختبارها على بيانات وهمية لمقارنة أساليبنا مع الأساليب السابقة. Cet article suggère de nouvelles approximations qui s'inspirent des structures topologiques. L'objectif premier de ce travail est de définir quatre quartiers issus d'une relation binaire. Ainsi, nous avons quatre techniques distinctes pour approximer les ensembles bruts. Les approches proposées représentent des généralisations topologiques des travaux précédents. Les caractéristiques et les connexions de ces approches sont étudiées. Pour le bien de l'application, nous fournissons quelques exemples utiles pour comparer nos techniques à celles de la littérature publiée. Le mérite de la technique actuelle est d'obtenir une décision plus précise pour les problèmes dans lesquels ces cas sont le cadre approprié pour les décrire ; par exemple, les applications d'apprentissage automatique (ML, pour faire court) de la finance, etc. Pour démontrer ce fait, une application économique est proposée. Nous utilisons la technique proposée pour définir des décisions précises afin d'identifier la croissance des pays. Un algorithme pour les problèmes de prise de décision est proposé et testé sur des données fictives pour comparer nos méthodes avec les approches précédentes. Este trabajo sugiere nuevas aproximaciones que se inspiran en estructuras topológicas. El objetivo principal de este trabajo es definir cuatro barrios resultantes de una relación binaria. Por lo tanto, tenemos cuatro técnicas distintas para aproximar conjuntos aproximados. Los enfoques sugeridos representan generalizaciones topológicas de los trabajos anteriores. Se investigan las características y conexiones de estos enfoques. Por el bien de la aplicación, proporcionamos algunos ejemplos útiles para comparar nuestras técnicas con las de la literatura publicada. El mérito de la técnica actual es obtener una decisión más precisa para los problemas en los que estos casos son el marco adecuado para describirlos; por ejemplo, aplicaciones de aprendizaje automático (ML, para abreviar) de finanzas, etc. Para demostrar este hecho, se propone una aplicación económica. Empleamos la técnica propuesta en la definición de decisiones precisas para identificar el crecimiento de los países. Se propone un algoritmo para problemas de toma de decisiones y se prueba en datos ficticios para comparar nuestros métodos con los enfoques anteriores.