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.

BAĞLI  AĞIRLIKLARININ FARK KARŞILAŞTIRMALARINDAN TUTULMASI

ARKA PLAN BİLGİLERİ

Önceki iki bölüm, bir dizi ikili karşılaştırmalar yoluyla karar vericilerin bilgi edinme durumunu analiz etti. Bununla birlikte, diğer ilgili alanlarda bu tür bilgiler, ikili karşılaştırmalar arasındaki farklar açısından ortaya çıkarılabilir. Yani, “X ölçütü kapsamında A maddesi B maddesinden kaç kez daha önemlidir?” Türünde sorular sormak yerine, artık bu tür sorular “X ölçütü kapsamında A maddesi B maddesinden ne kadar daha önemlidir?” şeklindedir.

Bu nedenle, bir seferde iki olarak kabul edilen n maddenin (n alternatifler veya n ölçütler gibi) öneminin oranından ziyade farka dayalı ikili karşılaştırmaları incelemek için zorlayıcı bir neden vardır. Geçmişte, ortak bir özelliği paylaşan bir kümenin üyeleri arasındaki benzerlik ve farklılık ilişkilerini ifade etmek için farklılık karşılaştırmaları kullanılmıştır. Bunu yaparken, çeşitli yazarlar bu tür farklılıkları Öklid anlamında bir mesafe olarak ifade etmeyi önerdiler.

Bu problem [Triantaphyllou, 1993] ‘te incelenmiştir. Bu nedenle, bu bölüm, bu tür fark karşılaştırmalarını kullanmanın matematiksel temelini ve aynı zamanda, bir dizi (n (n-l) / 2 boyutunda olmak zorunda değildir) ikili fark karşılaştırmalarından nihai göreceli öncelikleri çıkarmak için bir optimizasyon yaklaşımı sunar.

Daha sonra, bir dizi cümle ile modellenen sistemin farklı durumlarını temsil etmek için sunulan boş olmayan bir U olası dünyaları kümesini ele alıyoruz. Burada böyle bir dünya, göreli ağırlıklarını çıkarmak için karşılaştırılacak varlıklar kümesidir. Daha sonra benzerlik işlevi, olası dünya çiftlerini [1, 0] aralığında bir sayıya eşler. Başka bir deyişle, bir benzerlik işlevi şu şekilde gösterilir:

• s: UX U – + [0,1],

Her iki varlık çiftine (A, A ‘) 1 ile 0 arasında benzersiz bir benzerlik derecesi atar.

Bu bölümde, 1 değerinin iki varlık arasındaki maksimum benzerliğe karşılık geldiğini, 0 değerinin ise maksimum benzerliğe karşılık geldiğini varsayıyoruz.

Bu değer atamasının 1 ve en yüksek benzerlik ve farklılığın sırasıyla, tamamen keyfidir. Bununla birlikte, burada, herhangi bir dünya ile kendisi arasındaki benzerlik derecesinin sezgisel hissini yakalamak için maksimum benzerlik için 1 kullanıyoruz.

Bu bölümde sunulan durum budur. Bu bölüm boyunca, varlıklar arasındaki benzerlikler, bir benzerlik (benzerlik değil) ilişkisiyle, özellikle de literatürde “şehir bloğu ölçüsü” olarak adlandırılan mesafeyle ölçülür.

Önceki ifadelerden, d fonksiyonunun simetrik olduğu anlaşılmaktadır. Ayrıca, bu bölümde varlıkların karşılaştırılabileceği varsayılmaktadır, çünkü benzerlikleri ortak bir özellik veya özelliğin derece farklılıkları vasıtasıyla ölçülebilir. WA ve WA ile bu ortak özelliğin sırasıyla A ve A I varlıklarında mevcut olma derecesini gösteriyoruz.

WA ve WA değerleri, ortak bir özellik açısından tanımlanan bulanık bir kümenin üyelerinin üyelik değerleri olarak da görülebilir. Bulanık kümeler hakkında daha fazla bilgi bu kitabın 4. ve 12. Bölümlerinde veya [Dubois ve Prade, 1980] ve [Kaufmann, 1975] ‘te bulunabilir. Genellikle bu üyelik değerleri [1, 0] aralığındaki değerleri alır. 1 değeri, özelliğin tamamen mevcut olduğunu belirtirken, 0 değeri, özelliğin tamamen bulunmadığını gösterir.

İki değerin tanımını kullanarak ~ ve WA, iki değer ~ ve WA birbirine ne kadar yakınsa, iki varlık A ve A I o kadar benzer olmalıdır. Bu nedenle, bir benzemezlik işlevi, iki varlığın ortak bir özelliği paylaştığı derece cinsinden de tanımlanabilir:

• d (A, A1 = IWA – WA,

Bu bölümün incelediği temel sorun, herhangi bir n tane varlık, kavram veya nesne çifti arasındaki benzerlik ilişkisinin nasıl tahmin edileceğidir. Bu n birimin bazı ortak özellikleri paylaştığı ve bu benzerlik ilişkilerinin bu ortak özellik açısından incelendiği varsayılmaktadır.

Önceki benzerlik ilişkilerini belirlemek için girdi verileri olarak, bir dizi ikili karşılaştırma kullanacağız. N (n – 1) / 2 olası varlık çifti olduğundan, maksimum ikili karşılaştırma sayısı da n (n – 1) 12’ye eşittir.

Her karşılaştırma için karar vericiden, aynı anda yalnızca iki varlık A ve A I arasındaki benzerliği tahmin etmede elinden gelenin en iyisini yapması istenir. Karar vericinin cevabı (3. Bölümde daha önce olduğu gibi) sınırlı bir dilbilimsel ifadeler kümesinden bir ifadedir. Bu tür dilbilimsel ifadelerin her biri, IWA – WA farkının sayısal değerini yakalamaya çalışan sayısal bir değere önceden atanmıştır. Bu, bir ölçek kullanılarak yapılır.

Önceki bölümde, ortak bir özellik açısından incelendiklerinde n tane varlığın göreli önemini tahmin etmek için ikili karşılaştırmalar kullanılmıştır. Bu bağlamda, ikili karşılaştırmalar görece önemli oranları ifade eder. Genellikle, bu karşılaştırmaların değerleri [1, 0] aralığında değildir.

Bununla birlikte, mevcut tedavide, ikili karşılaştırmalar bir çift varlığın göreli benzerliğini ifade etmektedir. Ayrıca oranlar yerine farklılıkları ifade ederler ve [1, 0] aralığında değerler alırlar. Göreli benzerliğin bu ikili karşılaştırmaları ışığında ortaya çıkan sorun, bunların hepsinin nasıl bir araya getirileceği ve herhangi bir n birim çifti arasındaki gerçek benzerlik ilişkilerinin nasıl tahmin edileceğidir.

Bu bölüm aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir. Bir sonraki bölüm, göreli benzerliğin ikili karşılaştırmaları kavramını tanıtmaktadır. Ayrıca, aynı bölüm, bu tür karşılaştırmaları ölçmek için farklı seçimler ölçeğinin nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Üçüncü bölüm, bu bölümün ana katkısını açıklamaktadır.

Göreli benzerliğin ikili karşılaştırmalarını işleme metodolojisini sunar. Karşılaştırmalar, bu karşılaştırmalarla ilişkili hataları en aza indiren ikinci dereceden bir programlama probleminin formülasyonuna yol açar. Bu şekilde, birkaç varlık arasındaki gerçek benzerlik ilişkileri etkili bir şekilde tahmin edilebilir. Son olarak, son bölüm, bu bölümde açıklanan katkıların bir özetini ve bu alanda daha fazla araştırma için bazı olası uzantıları sunmaktadır.

GÖRELİ BENZERLİĞİN ÇİFT YÖNLÜ KARŞILAŞTIRMALARI

Göreceli öneme sahip ikili karşılaştırmaların kullanılması durumunda, karşılaştırmalı yargılar, varlık çiftleri arasındaki göreli önem oranlarını ifade eder. Bu nedenle, bu ikili karşılaştırmaları içeren matrisler karşılıklıdır (ayrıca bkz. Bölüm 4). Yani, aşağıdaki ilişki her zaman geçerlidir:

• aji = lIaij ve aii = 1, (n ~ i, j ~ 1 için).

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 KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (26) – DUYARLILIK ANALİZİ YAKLAŞIMI – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).