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 nedenle, i-inci varlığın ikili karşılaştırmasının değerleri hakkındaki yargıların, j-inci varlıkla karşılaştırıldığında, o kadar doğru olduğu varsayılır ki, bunların, birinin gerçek veya gerçek değerlere en yakın (mutlak değer açısından) olduğu varsayılır. ayrık e değerlerine sahip bir ölçek kullanıldığında tahmin edilmesi gerekir.

Bu noktada, bir öncekine alternatif olan diğer normların, bir karar vericinin gerçek (ve dolayısıyla bilinmeyen) ikili karşılaştırmalara en iyi yaklaşma şekli olarak kabul edilmesinin mümkün olduğu belirtilmelidir. Örneğin, böyle bir alternatif norm aşağıdaki gibi olabilir:

• I 0l1 (1 + Oli}) – al (1 + ai}) farkı minimumdur ve ai değerine bakılır} E e.

Bununla birlikte, gerçek (ve dolayısıyla bilinmeyen) oranları, sonlu ve ayrık bir değerler kümesinden alınan oranlarla yaklaşık olarak tahmin etmeye çalışan herhangi bir norm, her zaman (birbirine yeterince yakın olan) bazı gerçek oranların haritalanması olasılığına izin verecektir. mevcut ölçekten aynı ayrık değere. Son ifade, Teorem 3-1’in (Bölüm 3.3.2’de daha sonra belirtilmiştir) alternatif normlar düşünüldüğünde hala geçerli olacağını göstermektedir (ancak, mevcut kanıtı ilk normun kullanıldığını varsaymaktadır).

Karar vericinin yukarıda açıklandığı gibi oluşturabileceğini varsaydığımız aij girişlerini içeren matris, ayrık ve sonlu e kümesinden girişlere sahiptir. Bu matrise En Yakın Ayrık Çift Yönlü matris veya CDP matrisi diyoruz. CDP matrisi mükemmel bir şekilde tutarlı olmayabilir. Yani, CDP matrislerinin tutarlılık indeksi (CI) değerleri (CI indeksinin tam tanımı için sonraki bölüme bakın) zorunlu olarak sıfıra eşit değildir.

Bu tutarsızlık konusu hakkında daha fazla bilgi, aşağıdaki bölümde tartışılacaktır. Burada, CDP matrislerinin, bir karar vericinin ikili karşılaştırmalarının her birinin gerçek gerçek değerine mümkün olan en yakın olduğunu varsayarsak, inşa edeceği ikili karşılaştırmalara sahip karşılıklı matrisler olduğunu gözlemlemek önemlidir.

Karar verici, ayrı sayısal değerlerle (yani, kendisine bir ölçekle sağlanan e kümesinden değerler) sınırlıdır. İkili karşılaştırmalarının gerçek değerlerini asla bilemeyebilir. Onlara yaklaşmaya çalışır. Başka bir deyişle, burada bu yaklaşımların mümkün olan en yakın olduğunu varsayıyoruz. Açıkçası, bu, çeşitli ölçeklerin etkililiğini araştırmaya çalışıldığında oldukça olumlu bir varsayımdır. Aşağıdaki örnek, RCP ve CDP matrislerinin kavramlarını daha da açıklamaktadır.

Örnek 3-1:

Gerçek (ve dolayısıyla bilinmeyen) göreceli performansın üç MCDM Yöntemi ile bir kümenin normalizasyonundan sonraki değerleri (veya önemli ağırlıkları):

Karşılaştırmalı Bir Çalışma. E. Triantaphyllou tarafından = 0,77348, W2 0,23804 ve W3 = 0,23848 olarak hesaplanır.

Daha sonra, varlıkların gerçek değerlerine sahip RCP matrisi (yani, üç alternatif veya üç kriter) WI’dır ve ikili karşılaştırmalar aşağıdaki gibidir:

Bu doğrudur, çünkü örneğin, (2, 1) girişi 0.30775’e eşittir.
(W I / W 2) = (0,23804 / 0,77348) vb. Örneğin, orijinal Saaty ölçeği kullanılacaksa (Tablo 3-1’de tanımlandığı gibi), karşılık gelen CDP matrisinin aşağıdaki gibi olduğu basit ve ayrıntılı bir numaralandırma ile kolayca doğrulanabilir:

Bunu görmek için önceki RCP matrisinin (1, 2) girişini düşünün. Bu giriş için bir l2 = 3.24938’imiz var. Bu nedenle, Tablo 3-1’deki değerler (1, 2) ikili karşılaştırmayı nicelleştirmek için kullanılacaksa, a l2 girdisi 3 değeri ile yaklaşık olarak hesaplanır. Tablo 3-1’deki değerler kullanıldığında. Açıkçası, bu, farklı ölçekleri incelemek için burada yapılan bir varsayımdır. Önceki CDP matrisindeki geri kalan girişler için benzer bir açıklama geçerlidir. •

Son bir teknik not olarak burada, bir aij elemanının yaklaştırılmasının, karşılık gelen 1Iaij elemanının yaklaştırmasının tersi olmaması mümkün olduğu belirtilmektedir. Örneğin, ayrık değer yaklaşımları için aij = 3.49 ve e = {9, 8, 7, …, 1, 112, 113, …, 119} kümesi kullanılıyorsa, aij yaklaşımı eşittir 1Iaij’in yaklaşık değerinin değeri 114’e eşittir ve 113’e eşit değildir.

Bunun nedeni, 113,49 oranının değerinin 0,2865329’a eşit olmasıdır; bu, önceki e kümesi dikkate alındığında, 114 öğesine 113 öğesinden daha yakındır. Bununla birlikte, türetilmiş CDP matrislerinin karşılıklılık özelliğini korumak için (ve dolayısıyla, uygulanabilir göreceli ağırlıkların çıkarılması için Bölüm 4’ün yöntemleri), karşılıklı = 1Iaij (forj> iandi = 1,2,3, … , nl) ve elemanlarla bağımsız yaklaşımlar yapılarak değil, e setinden elemanlar aji ilişkisinden belirlenmiştir.

CDP Matrislerinin Tutarlılığı Üzerine

Tüm ikili karşılaştırmalar birbiriyle mükemmel bir şekilde tutarlıysa, aik, ak j ve aij [Saaty, 1980] gibi üç karşılaştırma arasında aşağıdaki ilişki her zaman doğru olmalıdır:

• ai k x akj = aij, herhangi 1 ~ i, j, k ~ n.

Saaty, ikili karşılaştırma matrisinin tutarsızlığını tutarlılık indeksi (CI) açısından ifade eder. CI indeksi aşağıdaki şekilde tanımlanır.

Burada Amax, matrisin ikili karşılaştırmalarla maksimum özdeğeridir ve n, bu matrisin sırasıdır. Aşağıdaki paragraflarda, gerçek ikili karşılaştırmaları ölçmek için kullanılan ölçek ne olursa olsun, CDP matrislerinin tutarsız olabileceğini göstereceğiz. Bu, aşağıdaki teorem açısından ifade edilir:

Teorem 3-1:
(N ~ 3) varlıkların ikili karşılaştırmalarını ölçmek için kullanılan ölçek ne olursa olsun, karşılık gelen CDP matrisleri tutarsız olabilir.

Kanıt:
Genelliği kaybetmeden, AI> A2 ve A3’ün, bazı ortak özellikler açısından karşılaştırmamız gereken n (burada n ~ 3) öğeden oluşan bir koleksiyonun üç öğesi (alternatifler veya kriterler) olduğunu varsayalım. Mevcut ölçeğin aşağıdaki (2k + 1) ayrık değerlerde tanımlanmasına izin verin (burada k ~ 1):

• [Vk ‘1 / Vk_l, Vk_2, •••, V2, VI> 1, 1 / VI, 1 / V2, …, 1 / Vk_2, 1 / Vk_l, 1 / Vk], buradaV;> 0foranyi = 1 , 2,3, …, k veVI> 1.

Bu kanıtta, önceki ölçek kullanıldığında, karar vericinin yaptığı a12, a13, a32 karşılaştırmalarının tutarlılık gerekliliğini karşılamaması mümkün olduğu gösterilecektir:

• al2 = a13 X Cl: 32 ‘

İkili karşılaştırmaların gerçek değerlerinin, önceki üç öğeye karşılık gelen AI ‘A2 ve A3 aşağıdaki gibidir:

Yukarıdaki ilişkiler kullanılarak (VI> 1’den beri) aşağıdaki koşulların (i) doğru olduğu kolayca doğrulanabilir.

Şekil 3-1’den veya koşullardan (z), ilgili CDP matrisinde karar vericinin aşağıdaki üç değeri au, a13, ~ (mevcut ölçekten alınmıştır) önceki üç ikili karşılaştırmaya atayacağı anlaşılmaktadır.Açıkça, tutarlılık gerekliliği bu üç değer için geçerli değildir, çünkü Başka bir deyişle, tüm CDP matrisi tutarsızdır.

Not: MI = (VI + 1) / 2; [VI, 1] aralığının orta noktasıdır.

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 (8) – Üstel Ölçeklerin Kullanımına İlişkin Bazı Örnekler – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).