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.

1. Alternatif Ölçümü:

Kriterlerin performansını / değerlendirmesini (etki-değerleri) göstermek için dil değişkenlerinin ölçümünü “çok iyi, “iyi”, “orta”, “zayıf” ve “çok zayıf”, değerlendiricilerden öznel yargılarını yapmaları istenir ve her dil değişkeni, gösterildiği gibi 0-100 ölçek aralığında bir TFN ile gösterilebilir.

Ek olarak, değerlendiriciler, her değerlendiricinin ifade değerlerinin üyelik işlevlerini gösterebilen kişisel dil değişken aralığını öznel olarak atayabilir. J ölçütü altındaki i alternatifine yönelik değerlendirici k’nin bulanık performans / değerlendirme değerini belirtmek için e􏰧k alın ve tüm değerlendirme kriterleri e􏰧k = (lek, mek, uek) ile gösterilecektir.

Her değerlendiricinin algısı, değerlendiricinin deneyim ve bilgisine göre değiştiğinden ve dilbilimsel değişkenlerin tanımları da değişiklik gösterdiğinden, bu çalışma, m değerlendiricilerin bulanık yargı değerlerini entegre etmek için ortalama değer kavramını kullanır, yani; 

e􏰧ij = (1m) ⊗ (e􏰧1⊕e􏰧2⊕􏰩⊕e􏰧m).

⊗ işareti bulanık çarpımı, ⊕ işareti bulanık toplamayı, e􏰧ij, bir TFN tarafından e􏰧ij = (leij, meij, ueij) şeklinde gösterilebilen DM’nin kararının ortalama bulanık sayısını gösterir. . Son nokta değerleri leij, meij ve ueij, Buckley [15] tarafından öne sürülen yöntemle çözülebilir.

2. Bulanık Sentetik Karar:

Her bir yapı P&D değerlendirme kriterinin ağırlıkları ve aynı zamanda bulanık performans değerleri, fuzzy performans değerinde (etki-değeri) yer alacak şekilde bulanık sayıların hesaplanmasıyla entegre edilmelidir. integral değerlendirme. FAHP ile türetilen her kritere göre ağırlık w􏰧 j, kriter ağırlık vektörü w􏰧 = (w􏰧1, …, w􏰧 j, …, w􏰧 n) t elde edilebilirken, bulanık performans matrisidir.

Her bir alternatifin E􏰧’si, n kriter altındaki her bir alternatifin bulanık performans değerinden, yani E􏰧 = (eij) elde edilebilir. Ağırlık vektörü w􏰧 ve bulanık performans matrisi E􏰧 kriterlerinden nihai bulanık sentetik karar yürütülebilir ve elde edilen sonuç bulanık sentetik karar vektörü r􏰧 olacaktır, yani,

r􏰧 = E 􏰮 w􏰧.

“􏰮” işareti, bulanık toplama ve bulanık çarpma dahil olmak üzere bulanık sayıların hesaplanmasını gösterir. Bulanık çarpmanın hesaplanması oldukça karmaşık olduğundan, genellikle bulanık çarpmanın yaklaşık çarpılan sonucu ve yaklaşık bulanık sayı r􏰧 ile gösterilir. Bulanık sentetik karar “i” ile gösterilir.

Her bir alternatifin nasr􏰧 = (lr, mr, ur) gösterilebilir, wherelr, mr, andur, alternatif i’nin i alt, orta ve üst sentetik performans değerleridir, yani:

lr = ∑n le × lw, mr = ∑n ben × mw, ur = ∑n ue × uw.

3. Bulanık sayının sıralanması:

Her bir alternatifin ulaştığı bulanık sentetik kararın sonucu, bulanık bir sayıdır. Bu nedenle, her bir en iyi plan alternatifinin karşılaştırılması için bulanık sayılar için bulanık olmayan bir sıralama yönteminin kullanılması gereklidir. Başka bir deyişle, bulanıklaştırma prosedürü BNP değerini bulmaktır (Opricovic ve Tzeng 2003b, c).

Bu tür bulanıklaştırılmış bulanık sıralamanın yöntemleri genellikle maksimal (MOM), CoA ve a-kesim ortalamasını içerir. BNP’yi bulmak için CoA yöntemini kullanmak basit ve pratik bir yöntemdir ve herhangi bir değerlendiricinin tercihine gerek olmadığı için bu çalışmada kullanılmıştır.

R􏰧i bulanık sayısının BNP değeri aşağıdaki denklemde bulunabilir:

BNP = lr +  (ur −lr) + (bay −lr)  3 ∀i.

Alternatiflerin her biri için türetilen BNP’nin değerine göre, alternatiflerin her birinin en iyi planının sıralaması daha sonra ilerleyebilir.

TOPSIS ve VIKOR

İdeal Çözüme Benzerlik Yoluyla Sıralama Tercihleri ​​(TOPSIS) yöntemi Hwang ve Yoon (1981) tarafından önerilmiştir. Ana fikir, pozitif ideal çözüme en yakın (optimal çözüm) ve negatif ideal çözümden en uzak olanı (alt çözüm) en iyi alternatifi seçmek için uzlaşmacı çözüm konseptinden geldi. Ardından, en iyi alternatif olacak olan en iyi sıralamayı seçin.

TOPSIS

TOPSIS, Hwang ve Yoon (1981) tarafından uzlaşma çözümü kavramlarına dayalı olarak en iyi alternatifi belirlemek için önerildi. Uzlaşmacı çözüm, ideal çözümden en kısa Öklid uzaklığı ve negatif ideal çözümden en uzak Öklid uzaklığı olan çözümü seçmek olarak kabul edilebilir. TOPSIS prosedürleri aşağıdaki gibi tanımlanabilir.

Bir dizi alternatif verildiğinde, A = {Ak | k = 1, …, n} ve bir ölçüt kümesi, C = {Cj | j = 1, …, m}, burada X = {xkj | k = 1, …, n; j = 1, …, m} performans derecelendirmeleri kümesini belirtir ve w = {wj | j = 1, …, m} ağırlık kümesidir, bilgi tablosu I = (A, C, X, W) Tabloda gösterildiği gibi temsil edilebilir.

TOPSIS’in ilk adımı, normalleştirilmiş derecelendirmeleri ile hesaplamaktır.

Form 1

r (x) = ∑, k = 1, …, n; j = 1, …, m.

Form 2

• Fayda kriterleri için (daha büyük daha iyidir), r (x) = (x – x−) / (x ∗ – x−), burada xj = maxk xkj ve xj = vizon xkj veya xj ayarı,  istenen seviyedir ve x− en kötü seviyedir. 
• Maliyet kriterleri için (daha küçük daha iyidir), r (x) = (x− – x) / (x− – x ∗) ve sonra kj j kj j j ağırlıklı normalleştirilmiş derecelendirmeleri hesaplanır;

vkj (x) = wjrkj (x), k = 1, …, n; j = 1, …, m.

Ardından, pozitif ideal nokta (PIS) ve negatif ideal nokta (NIS) şu şekilde türetilir:

PIS = A + = {v + (x), v + (x), …, v + (x), …, v + (x)}
= maksv (x) | j∈J, minv | j∈J | k = 1, …, n,
{(k kj 1) (k kj 2)}

NIS = A− = {v− (x), v− (x), …, v− (x), …, v− (x)} 12jm
= minv (x) | j∈J, maxv (x) | j∈J | k = 1, …, n, (5.4) {(k kj 1) (k kj 2)}

Burada J1 ve J2 sırasıyla fayda ve maliyet özellikleridir.

Bir sonraki adım, alternatifler arasındaki PIS ve NIS arasındaki ayrımı hesaplamaktır. Ayırma değerleri Öklid mesafesi kullanılarak ölçülebilir.

Şu şekilde verilir:

D ∗ = ∑v (x) −v + (x) 2, k = 1, …, n

D− = ∑v (x) −v− (x) 2, k = 1, …, n.

PIS ile benzerlikler şu şekilde türetilebilir:
C ∗ = D− (D ∗ + D−), k = 1, …, n, kkkk olduğunda, Ck ∗ ∈ [0,1] ∀k = 1, …, n olur.

Son olarak, en iyi alternatifleri seçmek için azalan sırayla PIS (C IS) ile benzerliklerine göre tercih edilen siparişler elde edilebilir. Daha sonra, TOPSIS prosedürlerini göstermek için sayısal bir örnek sunulmuştur.

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 (13) – TOPSIS ve VIKOR – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).