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 Karar Verme Hesaplama, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Çok Amaçlı Karar Verme Danışmanlık, Çok Amaçlı Karar Verme Yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

Deng ayrıca gri bağıntı katsayısı için aşağıdaki gibi matematiksel bir denklemi önermiştir:

γ (x (k), x (k)) = minmin∆i (k) + ζmaxmax∆i (k), / ∆i (k) + ζmaxmax∆i (k) ik, yani; Δi (k) = | x0 (k) –xi (k) | ve ζ ayırt edici katsayıdır (ζ ∈ [0,1]) olur.

Tanım 8.2 :

Γ (x0, xi) gri ilişkinin dört aksiyomunu karşılarsa, o zaman γ’nın gri bağıntılı harita olduğu söylenir.

Tanım 8.3:

Γ gri ilişkisel haritanın bütünüyse, γ ∈ Γ gri ilişkinin dört aksiyomunu karşılıyorsa ve X gri ilişkinin faktör kümesiyse, (X, Γ) gri ilişkisel uzay, γ ise gri ilişkisel alan olarak adlandırılacaktır. Γ için özel harita anlamına gelir.

Tanım 8.4 :

(X, Γ) gri ilişkisel uzay olsun ve γ (x0, xj), γ (x0, xp), …, γ (x0, xq) γ (x0, xj)> γ (x0, xp)> ⋅⋅⋅> ​​γ (x0, xq) ise, gri ilişkisel sıraya göre xj f xp f ⋅⋅⋅ fxq olur.

Referans dizi ile diğer diziler arasındaki gri ilişkinin derecesini elde ettiğimizde, alternatifler arasındaki sıralama şu şekilde sıralanabilir:

• γ (x0, xi) = wkγ (x0 (k), xi (k))

wk, k’inci kriterin ağırlıklarını belirtir. Ağırlıklar w = (w1, …, wk, …, wn) analitik hiyerarşi süreci (AHP) (kriterler bağımsız olduğunda) veya analitik ağ süreci (ANP) (kriterler geri bildirime bağlı olduğunda) elde edilebilir. .

Çoklu Kriter Değerlendirmesi İçin Gri İlişki

Karar verme süreçlerinde, karar vericiler, mümkün olduğunca çok pratik bilgi toplamak için her zaman araştırma, anket, inceleme, örnekleme vb. Her türlü yöntemi kullanmaya çalışırlar. İstenilen / istenilen seviyelere ulaşılabilir. Bu tür çabalar gösterilmiş olsa bile, karar alma için gerekli tüm bilgileri elde etme ümidi imkansızdır; bu nedenle, karar vericiler genellikle kararlarını gri süreçlerde almaya zorlanır.

Çok kriterli karar verme perspektifinden bakıldığında Yu (1990), daha kapsamlı karar vermenin dört temel unsuru içermesi gerektiğini düşündü (Tablo 8.1): (1) ikame alternatifler seti {xi | En iyi alternatifi bulmak için i = 1,2, …, m}; (2) değerlendirme kriterleri seti {cj | j = 1, 2, …, n}; (3) değerlendirme kriterleri tarafından hesaplanan alternatiflere göre beklenen değer veya sonuç matrisi X = [xi (j)] m × n; (4) karar vermenin tercih yapısı {wj | j = 1, 2, …, n}. (3) ‘e dayanarak, alternatiflerin her biri için kriterlerin beklenen değerleri, karar matrisini veya performans matrisini X = [xi (j)] m × n oluşturmaya yardımcı olabilirken, karar vericinin tercih yapısı tercihi belirtir kriterler arasındaki ağ ilişki haritasına bağlı olarak AHP veya ANP kullanan karar vericiler tarafından sonuçlara yönelik karşılaştırma veya kriterler arasında ağırlık karşılaştırması gerekti. Sonuç olarak, karar vermeyi formüle etmek için ihtiyaç duyulan dört temel unsur, çok kriterli değerlendirme yapmak için gerekli girdi olacaktır.

Hesaplama prosedürleri aşağıdaki gibi gösterilmiştir:

• 1. İstenen değerler için gri ilişki katsayıları

γ (x ∗ (j), x (j)) = minmin | x ∗ (j) – xi (j) | + ςmaxmax | x ∗ (j) – xi (j) | / | x ∗ (j) – xi (j) | + ςmaxmax | x ∗ (j) – xi (j) |

Gri ilişkinin derecesi (derecesi) (ne kadar büyükse o kadar iyi)

γ (x ∗ (j), x (j)) = ben j ben j. i | x ∗ (j) – xi (j) | + ςmaxmax | x ∗ (j)

ağırlık wj, kriter yapısına bağlı olarak AHP veya ANP ile elde edilebilir. Kriter yapısını nasıl bilebiliriz? Yorumlayıcı yapısal modelleme (ISM), DEMATEL, bulanık bilişsel harita (FCM) ve benzerlerinin tekniklerine dayanmaktadır.

• 2. En kötü değerler için gri ilişki katsayıları

γ (x ∗ (j), x (j)) = minmin | x− (j) −xi (j) | + ςmaxmax | x− (j) −xi (j) | / | x – (j) – xi (j) | + ς maksimum maksimum | x – (j) – xi (j) |

Gri ilişkinin derecesi (derecesi) (ne kadar büyük olursa o kadar kötü, ne kadar küçükse o kadar iyi)

γ (x−, xi) = xi (j) | / | x ∗ (j) – xi

• 3. TOPSIS konseptine göre sıralama veya iyileştirme için Denklem 8.7 ve 8.9’u birleştirmek için;

Ri = γ (x ∗, xi). / γ (x -, xi) denklemi kurulur.

ARAÇ SEÇİMİ ÖRNEĞİ

Örnek :

Araba seçimi sorununun değerlendirmesini düşünün. En iyi alternatifi belirlemek için tüketici tarafından dört kriter, kalite, onarım maliyeti, fiyat ve görünüm dikkate alınır. Her kritere göre tercih edilen alternatif derecelendirmeleri Tablo 8.2’de gösterildiği gibi temsil edilmektedir.

Her bir kriterin karşılık gelen referans noktalarını (istenen / istenen seviyeleri belirleyerek) bölerek normalleştirilmiş dönüşümün türetilmesine izin verin. Ardından, yukarıdaki ham verileri Tablo 8.3’te gösterildiği gibi aşağıdaki karşılaştırmalı sıraya aktarabiliriz.

Ham Verilerin karşılaştırmalı dizisi

• Referans noktası Alternatif 1 (A1)
• Alternatif 2 (A2)
• Alternatif 3 (A3)
• Alternatif 4 (A4)

Referans Noktaları ve diziler arasındaki mutlak fark

• Referans noktaları Δr1 (k)
• Δr2 (k)
• Δr3 (k)
• Δr4 (k)

Daha sonra, Tablo 8.4’te gösterildiği gibi referans dizisi ile diğer diziler arasındaki | x0 (k) – xi (k) | arasındaki mutlak farkı hesaplayabiliriz.

Tablo 8.4’ten, mini vizon Δj (k) = 0.1 ve maxk Δj (k) = 0.7 olarak görülebilir. Ζ = 0.5 varsayımı altında, Tablo 8.5’te gösterildiği gibi, referans sekans ile diğer sekanslar arasındaki gri ilişkinin derecesini türetebiliriz. Ayrıca her bir kriterin ağırlığı da Tablo 8.5’te verilebilir.

Son olarak, γ (x0, x1) = 1 / 4∑4 wkγ (x0 (k), x1 (k)) = 0.1424; γ (x0, x2) = k = 1 0,1598; γ (x0, x3) = 0,1657; γ (x0, x4) = 0,1615. Bu nedenle, tercih edilen alternatif sırasını A3 f A4 f A2 f A1 olarak türetebiliriz.

Referans dizisi ve diğer diziler arasındaki gri ilişki derecesi

• Referans noktaları
• γ (x0 (k), x1 (k))
• γ (x0 (k), x2 (k))
• γ (x0 (k), x3 (k))
• γ (x0 (k), x4 (k))
• Ağırlık

Bulanık İntegral Tekniği

Çok öz nitelikli karar verme (MADM), çoklu, çelişkili ve etkileşimli kriterler arasındaki en uygun alternatifin belirlenmesini içerir. Çoklu özellikli fayda teorisine (MAUT) dayanan birçok yöntem (örneğin, ağırlıklı toplam ve ağırlıklı ürün yöntemleri) çoklu kriter karar verme (MCDM) problemleriyle başa çıkmak için önerilmiştir. MAUT kavramı, tüm kriterleri, alternatifleri değerlendirmek için fayda fonksiyonu adı verilen belirli bir tek boyutta toplamaktır. Bu nedenle, MAUT’un ana sorunu, karar vericinin tercihlerini temsil edebilecek rasyonel ve uygun bir toplama operatörü bulmaktır. MAUT’un toplama işlecini tartışmak için birçok makale önerilmiş olsa da, MAUT’un ana sorunu tercihli bağımsızlık varsayımıdır.

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 Karar Verme Hesaplama, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Çok Amaçlı Karar Verme Danışmanlık, Çok Amaçlı Karar Verme Yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

The post Çok Amaçlı Karar Verme (22) – Gri İlişkisel Model – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).