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.

Burada PT ve PA kritik kriterlerinin aynı kritere işaret ettiğini gözlemlemek ilginçtir (yani, kriter C4). Bununla birlikte, en yüksek ağırlığa sahip kriter, kriter C’dir]. Açıkçası, bu sezgiye aykırı (yani başka bir paradoks) sonuçtur. Ayrıca, Tanım 8-4 kullanıldığında, Tablo 8-7’den dört kriterin kritiklik dereceleri şöyledir:

• Ii] = 18.69, Ii2 = 1-48.441 = 48.44, Ii3 = 13.50 ve 4 = 1- 11.041 = 11.04.

Bu nedenle, dört karar kriterinin (Tanım 8-5’e göre) duyarlılık katsayıları: sens (C]) = 0.0535, sens (C2) = 0.0206, sens (C3) = 0.0741 ve sens (C4) = 0.0906’dır. Yani, en hassas karar kriteri C4’tür, ardından sırasıyla C3, Cj ve C2 kriterleri gelir.

Bazı Hesaplamalı Deneyler

PT ve PA kritik kriterlerinin ne sıklıkla en yüksek veya en düşük ağırlıklı kriterler olduğunu incelemek için hesaplamalı bir çalışma yapılmıştır. Bu nedenle rastgele MCDM problemleri oluşturulmuş ve PT ve PA kritik kriterleri belirlenmiştir.

AHP vakası için (sadece) bu problemlere yönelik veriler, [Triantaphyllou, Pardalos ve Mann, 1990a], [Triantaphyllou, Lootsma, vd., 1994], [Triantaphyllou ve Mann’da kullanılan prosedüre benzer bir şekilde oluşturulmuştur. 1990] ve ayrıca bu kitapta açıklanan deneylerin çoğunda (aşağıdaki paragraflarda anlatıldığı gibi). Bu deneysel strateji, sorunların tamamen rastgele oluşturulmasını sağlar. WPM ve WSM vakaları için veriler aralıktaki tekdüze dağılımdan rastgele oluşturulmuştur.

[Triantaphyllou, Lootsma, ve diğerleri, 1994] ‘te veya bu yazı dizisinin 3. bölümünde açıklanan test problemi oluşturma yaklaşımına göre, veriler aşağıdaki gibi oluşturulmuştur. Öncelikle en büyüğünün en küçüğüne oranı 9’dan küçük olacak şekilde (burada kullanılan Saaty ölçeğindeki değerlere uymak için) rastgele bir ağırlık vektörü W oluşturuldu.

Bu ağırlıklardan, matrisin girdileri gerçek ikili karşılaştırmalar ile a i j = w / Wj ilişkisi kullanılarak belirlendi. Karar vericinin bu değerleri bilmediği varsayılır.

Bu matris [Triantaphyllou, Lootsma, ve diğerleri, 1994] ve ayrıca Bölüm 3’te Gerçek ve Sürekli İkili (RCP) matrisi olarak adlandırılır. Bununla birlikte, burada yine karar vericinin, RCP matrisindeki her girişin, içinde izin verilen değerlere mümkün olduğunca yakın bir sayı ile değiştirildiği bir matris oluşturarak RCP matrisinin girişlerini tahmin edebildiği varsayılmıştır. geleneksel Saaty ölçeği (yani, {9, …, 2, 1, 1/2, …, 1/9} kümesindeki sayılar).

Bu, En Yakın ve Kesikli İkili (CDP) matristir (ayrıca bkz. Bölüm 3). Daha sonra, COP matrisinin özvektörü önceki gibi tahmin edilir ve buna karşılık gelen decisioll: matris vektörü oluşturulur.

Örneğin, tek bir kriter açısından üç alternatifin gerçek (ve dolayısıyla bilinmeyen performans değerleri: (0,77348, 0,23804, 0,23848) ise, o zaman karşılık gelen RCP matrisinin (1,3) girişi 3,24342’ye eşittir ( = 0,77348 / 0,23848).

Böylece, karşılık gelen COP öğesi 3’e eşit olacaktır (çünkü bu değer Saaty ölçek değerlerinden en yakın olanıdır: {9, …, 2, 1, 1/2, …, 1/9}). Bu yaklaşım hakkında daha fazla bilgi ve COP matrislerinin bazı ilginç özelliklerini [Triantaphyllou, Lootsma, et al., 1994] ve ayrıca Bölüm 3’te bulunabilir. Bu test problemlerinde iki parametre dikkate alınmıştır. İlk parametre daha sonra karar kriteri sayısıydı.

Bu ikinci parametre, alternatiflerin sayısıdır. Karar kriter sayısı 3, 5, 7, …, 21’e eşitti. Benzer şekilde alternatif sayısı 3, 5, 7, …, 21’e eşitti. Bu şekilde 100 (= 10×10 ) farklı sayıda kriter ve alternatif kombinasyonları ve bu kombinasyonların her biri için 1.000 rastgele test MCOM problemi oluşturulmuştur. Bu simülasyon programı, rastgele sayılar oluşturmak için IMSL alt yordamları kitaplığı kullanılarak Fortran’da yazılmıştır. 

Her bir test problemi için, PA veya PT kritik kriterinin en yüksek kriter mi yoksa en düşük ağırlıklı kriter mi olduğunu inceledik. Göreli (yüzde) değişiklikler dikkate alındığında, hesaplama deneylerinin sonuçları Şekil 8-1 ila 8-4’te gösterilmektedir. Şekiller 8-5 ila 8-8 aynı kavramları gösterir, ancak değişiklikler mutlak terimlerle ifade edildiğinde. Son olarak, Şekil 8-9, WPM kullanıldığında bazı özel sonuçları göstermektedir. Bu çalışmada, WSM, WPM, AHP ve ideal mod (revize edilmiş) AHP yöntemini kullanarak her bir sorunu çözdük.

Her şekildeki dört eğri, kullanılan üç farklı MCDM yönteminin her birinin sonuçlarını ve ideal AHP modu için bir eğriyi temsil eder. En derin gözlem, tüm MCDM yöntemlerinin neredeyse aynı sonuçları üretmesidir. Bu, Şekil 8-1 ila 8-8’deki eğrilerinin birbirine çok yakın olmasıyla gösterilir.

Şekil 8-1 ila 8-8, kritik değişikliklerin yüzdeler (Le., Göreli terimlerle) veya mutlak terimlerle ifade edilmesinin önemli bir fark yarattığını göstermektedir.

Değişiklikler yüzde olarak ifade edildiğinde, daha sık olarak en yüksek ağırlığa sahip kriter en kritik kriterdir. Bu, hem kritik kriter kavramı, en üstteki alternatifin sıralamasındaki değişiklikler hem de herhangi bir alternatifin sıralamasındaki değişiklikler açısından tanımlandığında geçerlidir.

Bu, Şekil 8-1’i Şekil 8-2 ile ve Şekil 8-3’ü Şekil 8-4 ile karşılaştırdığında belirgindir. Tam tersi durum, mutlak değişimlerdeki değişim tanımlandığında ortaya çıkar. Yani, şimdi daha sık olarak en kritik kriter, en düşük ağırlığa sahip kriterdir. Şekil 8-5 ila 8-8, ilgili sonuçları göstermektedir.

Beklendiği gibi, herhangi bir ağırlığın (en yüksek veya en düşük dahil) duyarlılık önemi, bir problemdeki karar kriterlerinin sayısı arttıkça giderek azalmaktadır. Aslında, değişiklikler göreceli olarak ölçüldüğünde (Le., Yüzde olarak), en düşük ağırlık 10’dan fazla kriter içeren problemlerde neredeyse hiç de hassas değildir.

Öte yandan, alternatiflerin sayısı sadece küçük bir pratik etkiye sahiptir. Bu, alt eğrinin 3 alternatifli sorunlara ve üst eğri 21 alternatifli sorunlara karşılık geldiği Şekil 8-11 ve 8-12’de belirtilmiştir.

Bu noktada ortaya çıkan soru, bir karar vericinin ne tür değişiklikleri göz önünde bulundurması gerektiğidir: Yüzde olarak tanımlananlar mı yoksa mutlak tenusla tanımlananlar mı? Burada yüzde değişimlerinin en anlamlı olanlar olduğu tartışılabilir. Sonuçta, 0.03 gibi bir değişiklik, kişi aynı zamanda başlangıç değerinin ne olduğunu da düşünmedikçe pek bir anlam ifade etmez (örneğin, başlangıç değeri 0,95’e veya 0,05’e eşit miydi).

Şekil 8-9, AT ve PT tanımlarının aynı kritere ne sıklıkla işaret ettiğini göstermektedir. Lütfen bu durumun daha önce analiz edilen bazı açıklayıcı örneklerde de meydana geldiğini hatırlayın.

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 (39) – İKİ ANA DUYARLILIK ANALİZİ PROBLEMİNİN AÇIKLAMASI – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).