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.

SONUÇLAR

Önceki analizler, gözden geçirilen MCDM yöntemlerinden hiçbirinin her iki değerlendirme kriteri açısından da mükemmel şekilde etkili olmadığını açıkça ortaya koymaktadır. Yöntemlerin Bölüm 9.2’de açıklanan iki değerlendirme kriteri kullanılarak test edilmesiyle elde edilen sonuçlar, MCDM yöntemlerinin farklı çelişki oranları verdiğini göstermektedir.

Analizlerin bulguları Tablo 9-8’de özetlenmiştir. Bu tablo, tipik MCDM yönteminin ilgilendiği tipik karar verme probleminin yapısını sunar ve ayrıca bir karar verme paradoksunu gösterir. Bu tabloda, MCDM yöntemleri alternatif olarak ve iki değerlendirme kriteri sorunun karar kriteri olarak ele alınmıştır.

İki değerlendirme kriteri 3 alternatifli ve 3 kriterli, 3 alternatifli ve 5 kriterli, 3 alternatifli ve 7 kriterli vakalar açısından değerlendirildi. Böylece kriter başına 100 (= 10 X 10) alt kriter oluşturulmuştur. WI = 1,2,3, …,% 100 olan WI ve w2 = 100 – WI> sayılarının, iki değerlendirme kriterinin nispi ağırlıkları olduğu varsayılmıştır. İlk 100 alt kriterin nispi ağırlıklarının WI / 100’e eşit olduğu ve son 100 alt kriter için W2 / 100’e eşit olduğu varsayılmıştır.

Hangi yöntemin en iyisi olduğu net olmadığından, en iyi karar verme yöntemini seçme sorunu, art arda WSM, AHP ve revize edilmiş AHP yöntemi kullanılarak [Triantaphyllou ve Mann, 1989] ‘da çözüldü. Tablo 9-6’da sıfırların ortaya çıkması, WPM’nin uygulanabilirliğini olanaksız hale getirmiştir (sıfırlarla bölünmeler nedeniyle). Bu nedenle, WPM, önceki karar problemini çözmek için düşünülmemiştir.

Şekil 9-8WI ve w2 ağırlıkları için farklı değerler için sonuçları göstermektedir • Tablo 9-6’da tüm değerler aynı birimde sunulduğundan (bu sayıların yüzdeleri temsil ettiğini hatırlayın), WSM, en güvenilir cevabı verecek yöntemdir. 

Şekil 9-8’in grafiğindeki ilk sütun, WSM kullanılarak elde edilen değerlendirmeyi temsil etmektedir. Bu çizelge, revize edilmiş AHP’nin, çok çeşitli farklı ağırlık kombinasyonları WI ve w2 üzerinde en iyi yöntem olarak göründüğünü göstermektedir • Yalnızca yüzde 10’un altındaki WI için revize edilmiş AHP en iyi yöntem değildir. % 10’dan az ve% 3’ün üzerindeki WI için AHP diğerlerinden daha üstün görünürken, WI için% 3’ten az WPM en iyi yöntem haline gelir.

Şekil 9-8’den genel olarak WI arttıkça WPM’nin AHP ile değiştirildiği ve daha sonra revize edilmiş AHP’nin en iyi yöntem olduğu sonucuna varılabilir. Bunun nedeni muhtemelen her iki yöntemin de 100 kriter ve 3 alternatifli problemler için aynı şekilde davranmasıdır (Tablo 9-6’da olduğu gibi).

Ancak, her iki yöntem de WPM’nin kendileri değil en iyisi olmasını önerir! Ayrıca, revize edilmiş AHP’nin en iyi ikinci yaklaşım olmasını tavsiye ederken, orijinal AHP, WI ve W2 ağırlık kombinasyonlarının çok küçük bir kısmı için en iyisidir. Şekil 9-8’de özetlenen bulgularla bir önceki çalışma, en iyi ÇKKY yöntemini tam olarak belirlemenin imkansız olduğunu göstermektedir, çünkü bunu yapmak için en iyi ÇKKY yöntemini kullanmak gerekir.

En iyi MCDM yöntemini bulma sorunu her zaman bir karar verme paradoksuna ulaşır ve bu da bu sorunu çözme girişimlerini sınırlı başarıya götürür. Bununla birlikte, bu bölümdeki sonuçlar, iki değerlendirme kriterinin farklı ağırlıktaki vakalarının çoğu için, revize edilmiş AHP’nin, bu iki değerlendirme kriteri açısından incelenen dördü arasında en iyi karar verme yöntemi olarak göründüğünü, orijinal AHP ise, Önceki iki değerlendirme kriteri dikkate alındığında en yanlış olanı gibi görünmektedir.

ORİJİNALİN VE REVİZE EDİLEN AHP’NİN BİLGİSAYARLI DEĞERLENDİRMESİ

ARKA PLAN BİLGİLERİ

Bölüm 1’de bahsedildiği gibi, AHP tarafından incelenen tipik sorun, bir dizi alternatif ve bir dizi karar kriterinden oluşur. Bu problem birçok mühendislik, bilim ve ekonomik uygulamada çok yaygın olduğu için AHP çok popüler bir karar aracı olmuştur. AHP’nin bu tür uygulamalarda yaygın kullanımına katkıda bulunan bir diğer neden, Expert Choice yazılımının geliştirilmesidir.

Ayrıca, birçok başka bilgisayar paketi de geliştirilmiştir ve AHP’nin ilkelerine dayanmaktadır. En iyi örnek, Info Harvest, Inc. tarafından hazırlanan Criterium Decision Plus paketidir. Bu paketin mükemmel bir açıklaması için, ilgilenen okuyucu [Haerer, 2000] ‘deki incelemeyi okumak isteyebilir.

AHP ve varyantlarının mühendislik ve bilim uygulamalarından bazıları, teknoloji yatırım kararlarının değerlendirilmesinde entegre imalat [Putrus, 1990] ve [Falkner ve Benhajla, 1990] kullanımını içerir (yani, [Swann ve O’Keefe , 1990], [Roper-Lowe ve Sharp, 1990], [Finnie, 1988] ve [Boucher ve McStravic, 1991]), esnek imalat sistemlerinde [Wabalickis, 1988], yerleşim tasarımı [Cambron ve Evans, 1991], ve ayrıca diğer karar problemlerinde (bakınız, örneğin [Wang ve Raz, 1991] ve [Arbel ve Seidmann, 1984]) revize edilmiş AHP, orijinal AHP’nin bir çeşididir ve Belton ve Gear [1983] tarafından önerilmiştir (ayrıca bkz. Bölüm 2.2.4) ve daha sonra Saaty tarafından “ideal mod” AHP olarak benimsenmiştir. Bu iki yöntem günümüzde yaygın olarak bilindiğinden, bunlar bu bölümde araştırılacak ve karşılaştırılacak iki MCDM yöntemidir.

Bu bölümde tartışılan sayısal araştırmalar [Triantaphyllou ve Mann, 1990] ‘da sunulana benzer bir yaklaşımı izler. Bir AHP karar verme problemi bir dizi karşılıklı (yargı) matris içerdiğinden, [Triantaphyllou ve Mann, 1990] ‘da geliştirilen test stratejisi birkaç kez tekrarlanacaktır. Verilen bir karar probleminde yer alan karşılıklı matrislerin her biri için bir kez. Bir problem m alternatifler ve n karar kriterleri üzerinde tanımlanmışsa, o zaman m X m mertebesinde n X n ve n mertebesinde matrislerin böyle bir matrisi olduğunu hatırlayın.

[Triantaphyllou ve Mann, 1990] ‘da, göreceli ağırlıkları elde etmek için özdeğer yöntemi kullanıldığında, bazı varlıkların (Le., Karar kriterleri veya alternatifler) gerçekte farklıyken aynı sıraya sahip olmasının mümkün olduğu bulunmuştur.

Bununla birlikte, bu bölümün ampirik analizleri, gerçekte diğerlerinden daha az önemli olan alternatiflerin, AHP veya revize edilmiş AHP kullanıldıktan sonra daha önemli görünmesinin mümkün olduğunu göstermektedir.

Dahası, bu derece tersine çevirme sorunu mevcut araştırmada daha ciddidir. Ayrıca, mevcut bulgular, alternatiflerin sayısı arttıkça sıra tersine dönme oranının önemli ölçüde arttığını ortaya koymaktadır.

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 (45) – HESAPLAMALI SONUÇLARIN ANALİZİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).