Tablo 13.1'deki gibi toplam etki matrisi T'yi elde etmek için DEMATEL'in Adım 1 ila Adım 3'ü için basit bir örnek (Durum 2) varsayıyoruz. Adım 4'ü kullanarak, 0.1'lik bir eşik değeri seçilirse, ilişkilerin NRM'si yukarıda gösterildiği gibidir (Şekil 13.2). Küme 1'in üç öğesi / kriteri olduğunu varsayıyoruz: e1, e2, e3, Küme 2'de e4, e5, e6 ve Küme 3'te e7, e8, e9 var.
Ardından, toplam etki matrisi T'yi Tablo 13.2'deki gibi normalize ediyoruz.
Şekil 13.2'nin yapısını kullanarak ağırlıksız süper matrisi aşağıdaki gibi elde edebiliriz.
Son olarak, her ölçüt için derecelendirme aralığının 1 (en kötü değer) ile 10 (en iyi değer) arasında olduğunu varsayıyoruz; alternatiflerin derecelendirilmesi ve kriterlerin ağırlıkları (Denklem 13.25'ten) Tablo 13.3'te listelenmiştir. Daha sonra, Tablo 13.4'teki gibi alternatiflerin sıralama endeksini Ri elde etmek için VIKOR yöntemini (Bölüm 13.2.3) kullanırız. (Burada, endişenin aynı anda maksimum grup faydası ve minimum bireysel pişmanlık olduğunu varsayıyoruz, bu nedenle v = 0.5 seçmeliyiz. Ayrıca S * = Q * = 0 ve S− = Q− = 1 olarak ayarladık.
Sonuçlar SA1> SA5> SA4> SA2> SA3, QA1> QA5> QA4> QA2> QA3 ve R> R> R> R> R ve diğer alternatiflerA ≻ A ≻ A ≻ A≻ A. A1 A5 A4 A2 A3 3 2 4 5 1 olur. Bu alternatifler, kabul edilebilir stabiliteyi temsil eden C2 koşulunu karşılar. Bununla birlikte, alternatifler A3 ve A2, A2 ve A4, A3 ve A4, C1 koşulunu karşılamaz, bu da A3'ün A2'den daha açık bir şekilde avantajlı olmadığını, A2'nin A4'ten daha açık bir şekilde avantajlı olmadığını ve A3'ün daha açık bir şekilde avantajlı olmadığını gösterir. A4'ten. Yalnızca A4 ve A5, C1 koşulunu karşılar. Bu nedenle, bir dizi uzlaşma çözümü {A3, A2, A4} şeklindedir.
Tartışmalar
Geleneksel yöntemleri ve bu araştırmayı karşılaştırmak için, geleneksel normalleştirme yöntemini kullanarak sınırlayıcı süper matrisi de hesaplıyoruz. Sonuç aşağıdaki gibidir.
Denklem 13.25 ve 13.26'ya göre, iki matris için ağırlık sıralarının farklı olduğunu görüyoruz. Denklem 13.25'te, ağırlıklandırılmamış süper matrisi normalleştirmek için DEMATEL yöntemini kullanarak (önerdiğimiz yöntem), ağırlıkların dereceleri (sınırlandırmalar üst matrisi) e4> e3> e6> e5> e7> e2> e9> e8> e1'dir. Eşitlik 13.26'da geleneksel normalleştirilmiş yöntem kullanılarak ağırlıkların sıraları e4> e7> e6> e5> e3> e8> e9> e2> e1'dir.
Tablo 13.1 birkaç gerçeği ortaya koymaktadır: (a) her kümenin geribildirimi ve bağımlılığı vardır; (b) Küme 3'ün Küme 1 üzerindeki etkisi 3,6, Küme 1'in Küme 2 üzerindeki etkisi 0,7, Küme 3'ün Küme 2 üzerindeki etkisi 1,9 ve Küme 2'nin Küme 3 üzerindeki etkisi 0,8'dir. Diğer bir deyişle, Küme 1'in etkilenme derecesinin değeri yüksek (3,6), Küme 2 için bu değer sırasıyla 0,7 ve 1,9 ve Küme 3 için düşüktür (0,8). Bu nedenle, Küme 1'e gerçek dünyadaki diğer kümelerden daha fazla dikkat gösterilecektir, yani çok fazla ağırlık taşımalıdır, oysa Küme 3'ün ağırlığı azaltılmış olmalıdır.
Böylece, geleneksel yöntemdeki e7, e8 ve e9 kriterlerinin ağırlıklarının önerilen yöntemden daha yüksek olduğunu, ancak geleneksel yöntemdeki e1, e2 ve e3 kriterlerinin ağırlıklarının önerilen yöntemden daha düşük olduğunu bulduk (Tablo 13.5 ve Şekil 13.3). Ağırlıklı süper matrisi elde etmek için ağırlıksız süper matrisi normalleştirmek için her küme için eşit ağırlık varsayımını kullanırsak, değerlendirilen ağırlıkların sonuçları gerçek durumdan daha yüksek veya daha düşük olacaktır. Şekil 13.3, Küme 1 kriterlerinin (e1, e2, e3) hafife alındığını gösterirken, Küme 3'ün (e7, e8, e9) kriterlerinin geleneksel yöntemi benimsersek fazla tahmin edildiğini gösterir. Bu nedenle, gerçek dünya uygulamalarında daha iyi ve daha doğru sonuçlar elde etmek için ANP ile birlikte DEMATEL yöntemini kullanıyoruz.
Bu çalışma son olarak, Tablo 13.4'teki gibi sıralama indeksini elde etmek için bağımlı ve geri bildirim özelliklerine sahip kriterleri bir araya getirmek için VIKOR yöntemini kullanır. Maksimum grup faydası ve aynı anda minimum bireysel pişmanlıkla ilgileniyorsak (v = 0.5), sonuçlar A3 ≻ A2 ≻ A4 ≻ A5 ≻ A1 ve bir dizi uzlaşma çözümü {A3, A2, A4} 'dür. Dolayısıyla A3, bu alternatifler arasında ideal / hedeflenen seviyeye en yakın iken, A1 ideal / arzu edilen seviyeden en uzak olanıdır. Bu alternatifleri iyileştirmeyi düşünürsek, A1'e öncelik verilmelidir. Ek olarak, {A3, A2, A4} bir dizi uzlaşmacı çözümdür; karar verici, tercihine göre bu çözümlerden birini seçebilir.
Özetlemek gerekirse, ANP ve DEMATEL'i birleştiren hibrit model MCDM'de yaygın olarak kullanılmaktadır. DEMATEL yöntemi, kriterler / faktörler arasındaki ilişkileri kurmak için kullanılır ve ANP, bağımlılık ve geri bildirim sorunlarının üstesinden gelebilir. Bu çalışma, ANP prosedüründe ağırlıksız süpermatrisi normalleştirmek için DEMTATEL kullanmanın, her kümede eşit ağırlık varsayımını kullanmaktan daha makul olduğunu göstermektedir. Ayrıca ANP ve VIKOR yöntemlerinden elde edilen ağırlıklar sıralama indeksinin türetilmesinde kullanılır. Ayrıca bu önerilen yöntemi göstermek için iki örnek gösterdik ve sonuçlar bu yöntemin hem uygun hem de etkili olduğunu göstermektedir.
Sonuçlar
Çoğu makale, çatışma yönetimi durumlarındaki soruları çözmek için analitik modeller önermektedir. Çatışma yönetimi için mevcut olan sayısız yaklaşım arasında en yaygın olanlarından biri MCDM'dir. VIKOR yöntemi, MCDM içinde uygulanabilecek uygulanabilir bir tekniktir; uzlaşmacı programlama yönteminden kaynaklanan ideale yakınlığı temsil eden bir toplama işlevine dayanmaktadır.
Bununla birlikte, çoğu karar verme yöntemi, bir kararın kriterleri ile bu kararın alternatifleri arasında veya sadece kriterler arasında veya alternatiflerin kendileri arasında bağımsızlık varsayar. Bununla birlikte, ölçütler / değişkenler arasında bağımsızlık varsaymak, gerçek dünyadaki bağımlı ölçüt sorununun üstesinden gelmek için çok katıdır. Bu nedenle, birçok makale ANP'nin bu sorunun üstesinden gelmesini önermektedir. ANP, bağımlılık ve geri bildirim içeren sorunların üstesinden gelmek için kullanılır. Ayrıca ANP ve DEMATEL yöntemlerini birleştiren hibrit bir model çeşitli alanlarda yaygın ve başarılı bir şekilde kullanılmıştır. DEMATEL yöntemi, karmaşık ilişkileri tespit etmek ve kriterler arasındaki ilişkilerin NRM'sini oluşturmak için kullanılır. ANP prosedüründe ağırlıklı süpermatris için normalizasyonun üstesinden gelmek için benimsenen yöntem, her küme için eşit ağırlık varsayar; ancak, kümeler arasındaki farklı etkileri göz ardı eder.
Bu araştırma, bu mantıksız durumun üstesinden gelmek için yeni bir kavram önermektedir. Ağırlıksız süper matrisi ağırlıklı bir süper matrise dönüştürmek için DEMATEL yöntemini kullanıyoruz. Yeni birleşik model, kümeler arasında farklı etki derecelerine sahip problemleri çözmek için geleneksel yöntemden daha uygundur. Ayrıca uzlaşma sıralama endeksini elde etmek için ANP ve VIKOR yöntemini de sağlıyoruz. Ek olarak, önerilen yöntemin gerçek dünya uygulamalarına uyması için etkinliğini ve fizibilitesini göstermek için iki durum gösteriyoruz. Sonuç olarak, bu araştırmada önerilen yöntemi kullanmak, uzlaşmacı çözüm yönteminin ve kriterler arasında karşılıklı bağımlılık ve geri bildirim sorununun üstesinden gelmek için uygun bir yaklaşımdır.
Çok Amaçlı Karar Verme (36) – Vikor Yöntemi – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma
Ödevcim Online, Çok Amaçlı Karar Verme, Çok Amaçlı Karar Verme Nedir, Yöneylem Nedir, Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri, Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma, Yöneylem Ödev Yaptırma, Çok Amaçlı…
