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.

Bu doğal olarak bekleniyordu çünkü [Triantaphyllou, 2000] ‘de kanıtlandığı gibi, bu bölümde incelenen tüm sıralama anormallikleri AHP’nin tavsiye edilen çarpımsal versiyonu kullanıldığında mümkün değildir. Açıktır ki, bir sıralama düzensizliğinin meydana geldiği Örnek 11-3’te durum böyle değildi (burada Örnek 11-3’ün başlangıcında önerilen sıralamanın Az> Al> A3 olduğunu hatırlamakta fayda var).

Ardından, önceki üç alternatifin dört karar kriteri açısından göreceli performans değerlerinin mevcut olduğunu varsayalım. Yani, aşağıdaki karar matrisinin bilindiği varsayılır:

Formül (11-1) önceki karar matrisine uygulandığında, türetilen öncelik değerleri (normalleştirmeden önce): PI = 0.735, Pz = 0.742 ve P3 = 0.754. Bu nedenle, üç alternatifin sıralaması şöyledir: A3> Az> AI ‘, daha önce bulunanla aynı sonuçları bulmuştuk. (olması gerektiği gibi). 

İKİ GERÇEK HAYATTAN KARŞILAŞTIRMALI SONUÇLAR

VAKA ÇALIŞMALARI

Önceki ampirik analizler, sıralama anormalliklerinin simüle edilmiş problemlerde sıklıkla meydana gelebileceğini ortaya koymuştur. Bu noktada ortaya çıkan soru, aynı şeyin gerçek hayat problemleri için de geçerli olup olmadığıdır. Bu bölüm, gerçek verilerle ilgili sorunların neler olduğunu kısaca açıklamaktadır. Bu iki problem literatürden rastgele toplanmıştır.

 “Köprü Değerlendirme” Probleminin Sıralama Analizi

“Köprü Değerlendirme” problemi [Saaty, 1994, s. 90] ‘da anlatılmaktadır. Bu problemde alternatifler Pittsburgh, PA’daki yedi köprüdür. Bu köprüler yedi karar kriterine göre değerlendirilir. İlgili veriler şu şekilde özetlenebilir:

Orijinal AHP, ideal mod AHP ve çarpımsal AHP önceki verilere uygulandığında, Tablo ll’de gösterilen öncelikler ve sıralamalar türetilir.

Bu tablodan, orijinal ve ideal mod AHP’nin aynı sıralamaları türettiği, çarpımsal AHP tarafından türetilen sıralama üçüncü ve ikinci pozisyonda farklılık gösterir.

Tüm alternatifler aynı anda değerlendirildiğinde, türetilen sıralama şu şekildedir: Al> Az> A3> A4> A5> A6> A7 • Bununla birlikte, Az ve A3 alternatif çifti dikkate alındığında, AHP ve ideal mod AHP türetilmiş sıralama şöyledir: A2 <A3. Yani, bir sıralama tersine çevirme durumu meydana gelir. Diğer tüm çiftler, orijinal sıralamayla tutarlı sıralamalar verir. Bu, orijinal veya ideal mod AHP yöntemi kullanıldığında geçerlidir. Burada ayrıca Örnek 11-3’te bulunanlar gibi mantıksal tutarsızlıkların bu verilerle tespit edilmediği belirtilmelidir.

“Yer Seçimi” Probleminin Sıralama Analizi

İkinci bir örnek olarak Hegde ve Tadikamalla tarafından [1990] ‘da açıklanan “Yer Seçimi” problemi daha sonra incelenecektir. Bu vakanın sayısal verileri bir sonraki karar matrisinde gösterilmektedir. Bu verilerin yorumlanmasına ilişkin ayrıntılar ve karar kriterlerinin ve alternatiflerin anlamı [Hegde ve Tadikamalla, 1990] ‘da bulunabilir.

Tüm alternatifler aynı anda düşünüldüğünde ve AHP uygulandığında türetilen sıralamanın şu şekilde olduğu kolayca gösterilebilir: A1> A2> A3> A4> A5> A6> A7 • Ancak, A3 ve A2 alternatifleri aşağıdaki gibi karşılaştırıldığında bir çift ve AHP yöntemi kullanılır, ardından bunların sıralaması A3> A2 olur. Diğer tüm alternatif çiftleri, orijinal olanla tutarlı sıralamalar verir. Aynı fenomen, bu verilere ideal AHP modu uygulandığında da ortaya çıkar. Son olarak, burada belirtilmelidir ki, bu tür daha pek çok vaka incelemesi [Triantaphyllou, 2000] ‘de bulunabilir.

SONUÇLAR

Bu bölümde sunulan anormalliklerin derecelendirilmesine ilişkin analizler, anormalliklerin sıralanması üzerine yapılan diğer çalışmalarla birlikte, birçok karar analisti arasında AHP veya bazı ilave varyantları kullanıldığında anormallikleri derecelendirmenin kaçınılmaz olduğuna dair artan bir inancı yeniden güçlendirmektedir. Bu fenomen, farklı birimler üzerinde tanımlanan kriterlerle ilgilenildiğinde kalıtsal bir zorluk gibi görünmektedir.

Bu bölüm, bazı sayısal örnekler yoluyla, veriler mükemmel bir şekilde bilindiğinde (ve dolayısıyla mükemmel bir şekilde tutarlı olduğunda) bile sıralama anormalliklerinin mümkün olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, orijinal AHP veya bunun mevcut katkı varyantları kullanıldığında, karar vericinin belirli bir MCDM problemindeki alternatiflerin tam sıralamasını asla bilemeyeceği çok iyi bir durum olabilir. Hesaplamalı çalışma, [Triantaphyllou, 2000] ‘de bildirilen bazı ek analizlerle birlikte, bu tür sıralama anormalliklerinin dramatik olarak çok sık meydana gelebileceğini göstermektedir.

AHP’nin [Barzilai ve Lootsma, 1994] ve [Lootsma, 1999] ‘da tarif edildiği gibi çarpımsal bir varyantı da bu bölümde savunulmaktadır. AHP’nin bu çarpımsal varyantı, karar matrisinin işlendiği AHP’nin son adımında iyi bilinen ağırlıklı ürün modelinin (WPM) [Miller ve Starr, 1969] ve [Chen ve Hwang, 1992] doğrudan bir uyarlamasıdır. ve alternatiflerin nihai sıralaması belirlenir. Bu şekilde, bu bölümde açıklanan türden artık sıralama anormallikleri mümkün değildir.

Bu noktada, önerilen çarpımsal AHP’nin bu bölümde incelenen sıralama anormalliklerinden hiçbirine sahip olmaması gerçeğinin, bu yöntemin mükemmel olduğunu garanti etmediği (yani, elde edilen sıralamalar her zaman doğru olanlardır) vurgulanmalıdır. Ancak, ters argümanın her zaman doğru olması gerektiği açıktır. Yani, mükemmel bir MCDM yöntemi, bu bölümde incelenen sıralama anormalliklerinin hiçbirine asla sahip olmamalıdır.

Burada ayrıca WPM’nin bulanık bir versiyonunun Bölüm 13’te açıklanan ampirik çalışmada kötü performans gösterdiğini belirtmek önemlidir (özellikle Bölüm 13.7.1’e bakınız). Lütfen Bölüm 9’da incelendiği gibi WSM ve WPM yöntemleri (canlı ortamlarda) arasındaki çelişki oranlarını da hatırlayın. 

FUZZY SETLER VE İŞLEMLERİ

ARKA PLAN BİLGİLERİ

Uzun zamandır birçok gerçek yaşam fiziksel durumunun tam olarak tanımlanmasının neredeyse imkansız olabileceği kabul edilmiştir. Bunun nedeni, gerçek dünyadaki durumlardaki yüksek derecede belirsizliktir. Zadeh, ufuk açıcı makalelerinde [Zadeh, 1965; ve 1968], bulanık küme teorisini kötü konulmuş problemlerde mevcut olan doğal bulanıklığı ölçmek için bir araç olarak önermişlerdir (birçok açıklamaya göre karar vermedeki gerçek hayat problemlerinin çoğu budur).

Bulanıklık, üyelikten üyeliksizliğe keskin bir geçişin olmadığı setlerle ilişkilendirilebilecek bir tür belirsizliktir [Bellman ve Zadeh, 1970]. Bulanık kümelerin örnekleri, büyük, küçük, ciddi, basit, yaklaşık vb. Sıfatlarla karakterize edilen nesne (varlık) sınıflarıdır.

Bulanık küme teorisinin mühendislik ve bilimsel problemlerdeki öneminin kapsamlı bir açıklaması, en iyi [Chang, 1971], [Dubois ve Prade, 1980], [Gupta, Ragade ve Yager, 1979] ‘da verilen 1.800’den fazla referansta da gösterilmektedir.

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 (51) – 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).