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.

Adım 2: Ağırlıklı Normalleştirilmiş Karar Matrisini Oluşturun

Karar vericinin tanımladığı daha sonra karar matrisi ile birlikte
aşağıdaki gibi ağırlıklı normalize matris V:1 olur.

3. Adım: İdeal ve Olumsuz-İdeal Çözümleri Belirleyin
A * olarak gösterilen ideal ve A- olarak belirtilen negatif ideal,
alternatifler (çözümler) aşağıdaki gibi tanımlanır:

A “= {(max vii I jEJ), (min vii I j E JI), i = 1,2,3, …, m}
= {VI *, V2 *, …, vn *}. (2-12) A- = {(min vii I jEJ), (max vii I j E JI), i = 1,2,3, …, m}
= {VI_, v2_, …, vn_}. (2-13) burada: J = {j = 1, 2, 3, …, n ve j, fayda kriterleriyle ilişkilidir},
J I = {j = 1, 2, 3, …, n ve j, maliyet / zarar kriterleri ile ilişkilidir}.

Önceki iki alternatif hayal ürünüdür. Ancak, burada fayda kriterleri için karar vericinin alternatifler arasında maksimum bir değere sahip olmak istediğini varsaymak mantıklıdır. Maliyet kriterleri için karar verici, alternatifler arasında minimum bir değere sahip olmak ister. Önceki tanımlardan, alternatif A * ‘nın en çok tercih edilen alternatifi veya ideal çözümü gösterdiği anlaşılmaktadır. Benzer şekilde, alternatif A- en az tercih edilen alternatifi veya negatif-ideal çözümü belirtir.

Adım 4: Ayırma Ölçüsünü Hesaplayın
N-boyutlu Öklid mesafesi yöntemi daha sonra her alternatifin ideal çözümden ve negatif-ideal çözümden ayırma mesafelerini ölçün. Böylece, ideal çözüme olan mesafeler için elimizde her alternatifin ideal çözümden uzaklığı (Öklid anlamında) olur.

Benzer şekilde, negatif-ideal çözüme olan mesafeler için elimizde her alternatifin negatif-ideal çözümden uzaklığı (Öklid anlamında)olur.

Adım 5: İdeal Çözüme Görece Yakınlığı Hesaplayın
İdeale göre alternatif bir yapay zekanın göreceli yakınlığı çözüm A * aşağıdaki gibi tanımlanır:
Görünüşe göre, Ci * = 1, ifAi = A * ve Ci_ = 0, ifAi = A-.1 olur.

Adım 6: Tercih Sırasını Sıralayın
En iyi (en uygun) alternatif artık C’nin “* tercih sıralaması sırasına göre karar verilebilir. Bu nedenle, en iyi alternatif ideal çözüme en kısa mesafeye sahip olandır. Önceki tanım bunu göstermek için de kullanılabilir. İdeal çözüme en kısa mesafeye sahip herhangi bir alternatifin, negatif-ideal çözümden en uzun mesafeye sahip olacağı da garanti edilir.

MCDM PROBLEMLERİ İÇİN KALİTATİF VERİLERİN KANTİFİKASYONU

ARKA PLAN BİLGİLERİ

Herhangi bir MCDM probleminin ilk adımı, alternatifler kümesini ve alternatiflerin birlikte değerlendirilmesi gereken karar kriterleri kümesini tanımlamaktır. Bu son derece kritik bir adım olmasına rağmen, formülasyonu standart bir modelleme prosedürü ile kolayca elde edilemez. Bu görev, MCDM’nin bilimsel yönünden daha çok çevreye hitap etmektedir. Bu alandaki çoğu uzmanı, herhangi bir MCDM (ve bu nedenle herhangi bir karar verme) problemini çözmedeki en önemli tek adımın önce problemi doğru bir şekilde tanımlamak olduğunu vaaz etmesine neden olan şey budur. İlgilenen okuyucu, karar verme sanatı ve bilimi üzerine Russell L. Ackoff’un karakteristik masallarını içeren klasik kitabına başvurmak isteyebilir.

Herhangi bir MCDM (ve ayrıca herhangi bir karar verme) problemiyle başa çıkmanın çok kritik bir başka adımı, ilgili verileri doğru bir şekilde tahmin etmektir. Çok sık olarak, MCDM problemlerinde veriler mutlak değerler olarak bilinemez. Örneğin, estetik değeri (yani bir karar kriteri) açısından i’inci arabanın (yani bir alternatifin) değeri nedir? Bir öncekine benzer sorularla ilgili bilgiler doğru kararı vermede hayati öneme sahip olsa da, doğru bir şekilde ölçmek imkansız değilse de çok zordur. Bu nedenle, birçok karar verme yöntemi, belirli bir MCDM probleminde yer alan her bir kriter açısından alternatiflerin göreceli önemini veya ağırlığını belirlemeye çalışır. Bu, bu bölümde incelenmiştir ve tartışmalar [Triantaphyllou, Lootsma, et al., 1994] ‘te yayınlanan sonuçlara dayanmaktadır.

Daha sonra, tek bir karar kriterine ve Ai olarak belirtilen (i = 1, 2, 3, …, m için) bir dizi m alternatifine sahip olma durumunu ele alıyoruz. Karar verici, bu alternatiflerin göreceli performansını tek kriter açısından belirlemek ister. İkili karşılaştırmalara dayanan bir yaklaşım Saaty AHP yönteminin bir parçası olarak, uzun zamandır birçok araştırmacı ve uygulayıcının ilgisini çekmiştir. Bu, hem kolay uygulanabilirliği hem de ilginç matematiksel özellikleri nedeniyle meydana geldi. İkili karşılaştırmalar, her bir alternatifin her bir kriter açısından göreceli önemini belirlemek için kullanılabilir.

Bu yaklaşımda, karar vericinin bir seferde tek bir ikili karşılaştırmanın değeri hakkındaki görüşünü ifade etmesi gerekir. Genellikle ecizyon yapıcı, cevabını 10-17 farklı seçenek arasından seçmelidir. Her seçim dilbilimsel bir ifadedir. Bu tür dilbilimsel ifadelerin bazı örnekleri şunlardır: “A, B’den daha önemlidir” veya “A, B ile aynı öneme sahiptir” veya “A, B’den biraz daha önemlidir” vb. Bu bölümün ana odak noktası, bu dilbilimsel ifadelerin ifadeleri değil, bunun yerine, bu tür ifadelerle ilişkilendirilmesi gereken sayısal değerlerdir.

İkili karşılaştırmaların kullanımındaki temel zorluk, ikili karşılaştırmaların değerlendirilmesi sırasında karar vericinin seçtiği dil seçimlerinin nasıl ölçüleceğidir. İkili karşılaştırma yaklaşımını kullanan tüm yöntemler, sonunda bir karar vericinin nitel cevaplarını (yani dilsel ifadeleri) bazı sayılarla ifade eder. Bu bölüm ikili karşılaştırmaların nicelleştirilmesi konusunu incelemektedir. İkili karşılaştırmalar, birçok MCDM problemini çözmenin temel taşı olduğundan, bunların doğru bir şekilde ölçülmesi, nitel veya bulanık verileri kullanan MCDM yöntemlerinde çok önemli bir adımdır.

İkili karşılaştırmalar bir ölçek kullanılarak ölçülür. Böyle bir ölçek, karar vericinin kullanabileceği ayrı dilsel seçimler seti ile önceki dilbilimsel seçimlerin önemini veya ağırlığını temsil eden ayrı bir sayılar kümesi arasındaki bire bir eşleşmeden başka bir şey değildir.

Bu tür ölçekleri geliştirmede iki ana yaklaşım vardır. İlk yaklaşım, Saaty  tarafından analitik hiyerarşi sürecinin (AHP) bir parçası olarak önerilen doğrusal ölçeğe dayanmaktadır. İkinci yaklaşım Lootsma tarafından önerilmiştir ve üstel ölçekleri belirler. Her iki yaklaşım da bazı psikolojik teorilerden ayrılır ve bu psikolojik teorilere dayanarak kullanılacak sayıları geliştirir.

Bu bölüm aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir. İkinci bölüm, iki ölçek sınıfının esaslarını göstermektedir. İkinci bölüm ayrıca Saaty’nin doğrusal ölçeğine ve Lootsma tarafından önerilen üstel ölçeklere dayalı olarak daha da fazla ölçek oluşturmanın bazı yollarını sunar. Üçüncü bölüm, çeşitli ölçeklerin performansını değerlendirmenin bazı yollarını tartışmaktadır. Bu, iki değerlendirme kriteri açısından elde edilir. Sonraki bölüm, MCDM problemi olarak uygun ölçeğin (veya ölçeklerin) seçilmesi problemini açıklamaktadır. Beşinci bölümde sunulan bazı hesaplama sonuçları, farklı koşullar altında bazı ölçeklerin diğerlerinden daha verimli olduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgular, bu bölümün sonuç bölümü olan son bölümde derinlemesine sunulmaktadır.

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 (5) – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).