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.

Sıralamanın tersine çevrilmesi konusu sıcak ve tartışmalı olmaya devam ediyor.  Bu konu aynı zamanda Dyer ve Ravinder [1983] ve Dyer ve Wendell [1985] tarafından incelenmiştir. Saaty, [1983] ve [1987] ‘de bu eleştirilere bazı aksiyomlar ve kılavuzlarla yanıt vermiştir. Yakın bir kopyanın orijinal bir alternatife rütbenin tersine dönmesine neden olmadan ne kadar yakın olabileceğine dair bazı aksiyomlar ve yönergeler verilmiştir. Karar vericinin, alternatifleri başka bir alternatifin% 10’u içinde bu puanı dikkate almaktan çıkarması gerektiğini ileri sürdü. Bu öneri daha sonra Dyer [1990a] tarafından sert bir şekilde eleştirildi.

Dyer, [1990a; ve 1990b], orijinal AHP’nin, özdeş alternatifler düşünülmediğinde bile keyfi sıralamalarla sonuçlanabileceğini iddia etti. Ayrıca, bazı durumlarda AHP’nin tutarlı bir karar vericinin gerçek performanslarıyla yüksek oranda ilişkili olabilecek sonuçlar verebileceğini ve hatta diğer özel durumlarda alternatiflerin doğru bir sıralamasını sağlayabileceğini iddia etti.

Ancak aynı yazar, genel olarak bunun a priori garanti edilemeyeceğini iddia etti. Dyer, bu sorunu AHP’deki ana varsayımlardan biri olan hiyerarşik kompozisyon ilkesine bağladı. Bu ilke, kriterlerin ağırlıklarının değerlendirilen alternatiflere bağlı olmadığını varsayar. Dyer, alternatif bir yaklaşım olarak AHP’nin fayda teorisi ile birleştirilmesini önerdi. Dyer tarafından hazırlanan bu makale Saaty [1990] ve Harker ve Vargas [1990] ‘ın bazı eleştirel yanıtlarını uyandırdı.

Winkler’in [1990] ilgili bir teknik notta belirttiği gibi, çok özellikli fayda teorisi (MAUT) her derde deva değildir. Okuyucuyu alternatif teorileri kabul ederken dikkatli olması konusunda uyarıyor. Açıkçası, bu sorunlar hala tartışmalı bir karar teorisidir.

Bölüm 9 ve 10’da verilenonların ötesinde bazı ek tartışmalar, bu gerçekten önemli konularla ilgili Bell ve Farquhar [1986], Hogarth ve Reder [1986], Weber ve Camerer [1987], Munier [1988], Fishburn ve LaValle [1989] ve Sarin [1989]. Önceki tüm analizlerin aksine, bu bölümde açıklanan yeni sıralama anormallikleri, herhangi bir yeni alternatifin tanıtılmasını içermez.

Yeni türdeki sıralama anormallikleri, bir MCDM problemini daha küçük problemlere ayırmaya dayanmaktadır. Bu tür sorunların her biri, bir çift alternatif üzerinde tanımlanır. Burada sayısal verilerde hiçbir değişikliğin varsayılmadığını belirtmek önemlidir.

Daha sonra, daha küçük problemlerden elde edilen sıralamalar, tüm alternatifler aynı anda düşünüldüğünde elde edilen sıralamalarla karşılaştırılır. Yukarıdakiler, aşağıdaki açıklayıcı örnekler açısından en iyi şekilde açıklanmaktadır.

ALTERNATİFLER BİR DEFA İKİ KARŞILAŞTIRILDIĞINDA SIRALAMA ANORMALİTELERİ

Bu bölümdeki ana fikirler en iyi iki açıklayıcı örnekle açıklanmıştır. İlk örnek orijinal AHP ile ilgilidir ve bir sonraki adımda sunulmuştur.

Örnek 11-1: Orijinal AHP Vakası

Aşağıdakinin basit bir problemin karar matrisi olduğunu varsayalım, üç kriter ve üç alternatif AI ‘A2 ve A3 ile belirtilir.

Yukarıdaki verilerin, ikili karşılaştırmalara sahip mükemmel tutarlı karar matrislerinden türetildiği varsayıldığına dikkat edin. Bu, karar kriterlerinin her biri açısından alternatifler arasındaki tutarsız ikili karşılaştırmalar nedeniyle herhangi bir etkiyi bloke etmek için varsayılmıştır.

Orijinal AHP yukarıdaki karar matrisine uygulandığında, üç alternatifin “Birleşik Öncelikler” vektörü altında gösterilen öncelik değerlerine sahip olduğu kolayca görülebilir. Örneğin, alternatif A l için birleşik öncelik 0.305’tir, çünkü: (9/19) X (2/7) + (2/12) X (2/7) + (2/7) x (37) = 0.305 . Bu nedenle, maksimizasyon durumunda, yukarıdaki birleşik öncelikler, üç alternatifin aşağıdaki gibi sıralandığını gösterir:

Aj> A z> A l (burada “>” simgesi daha önce olduğu gibi “daha iyidir” anlamına gelir). Aşağıdaki paragraflarda, üç alternatif ikili bir şekilde karşılaştırılmaktadır.

Yani, asıl sorun, her biri iki alternatife sahip üç küçük soruna bölünmüştür. Bu tür ilk problem (A2 ve A3 alternatif çiftini dikkate alır) aşağıdaki şekilde tanımlanmıştır.

Yukarıdaki matristeki sütunlar, orijinal AHP’nin temel gereksinimi ile tutarlı olması için tekrar normalize edilmiştir (vektörlerin toplamının bire kadar olmasını gerektirir).

Benzer şekilde, bu tür ikinci problem (A] ve A2 alternatif çiftini dikkate alır) karar matrisi ile tanımlanır.

Son olarak, üçüncü ve son problem (A ve A J alternatiflerini dikkate alır) karar matrisi ile tanımlanmıştır.

Önceki sonuçlar, birlikte ele alındığında, üç alternatifin sıralamasının şu olması gerektiğini göstermektedir: Al> A2> A3. Yani, bu sıralama, tüm alternatifler aynı anda düşünüldüğünde elde edilenden farklıdır (yani: A3> A2> AI). Aslında, ikinci sıralama birincinin tam tersidir!

Dolayısıyla bu noktada doğal olarak gündeme gelen sorular: “En iyi sıralama hangisi?” ve “Üç alternatifin doğru birleşik öncelikleri nelerdir?” Bu soruları yanıtlamaya geçmeden önce, bu açıklayıcı örnek üzerinde daha fazla ayrıntı sunuyoruz. Üç alternatifin birleşik önceliklerinin genellikle sırasıyla PI ‘P2 ve P3 olarak gösterildiğini varsayalım. 

Yukarıdaki ilişkilerde eşitlik yerine yaklaşım sembolü kullanılır. Bu gereklidir, çünkü bunlar eşitlikler olsaydı, o zaman bariz bağıntıdan: (P / P2) x (P / Pj) = P / Pj, o zaman aşağıdaki bağıntının da doğru olması gerekirdi: (1.070393) X (1.058884) = 1.088911. Ancak, sol taraftaki çarpım 1.133422’ye eşit olduğu için bu doğru değildir.

Bununla birlikte, önceki üç ikili karşılaştırma, aşağıdaki ikili karşılaştırma matrisinin kullanılmasına yol açmıştır.

Yukarıdaki birleşik öncelikler, önceki karşılıklı matrisin sağ ana özvektörünü tahmin etmeye yönelik Saaty yaklaşımı uygulanarak önceki ikili karşılaştırmalardan türetilmiştir. Bu yaklaşım, her satırdaki öğeleri çarparak ve ardından n’inci kökü (yani, bu örnekte üçüncü kök) [Saaty, 1980]  alarak yapılır.

Bu şekilde elde edilen değerler daha sonra normalize edilir ve “Birleşik Öncelikler” vektörü elde edilir. Şimdi, bu matriste alternatiflerin birleştirilmiş üç kriterin tümü açısından karşılaştırıldığı fark edilebilir. Geleneksel olarak AHP bağlamında alternatifler bir seferde tek bir karar kriteri açısından karşılaştırıldığı için bu yeni bir adımdır. Bu noktada, son birleşik önceliklerin ima ettiği üç alternatifin sıralamasının: Al> A2> A3 olduğu ortaya çıkar.

Yine, bu sıralama, tüm alternatifler aynı anda düşünüldüğünde elde edilen sıralamadan farklıdır (aslında tersidir).

Bu noktada doğal bir düşünce, önceki örnekte olduğu gibi bir AHP probleminin her zaman analiz edilip edilmeyeceğidir. Bu sorunun cevabı olumsuz. Bunun nedeni, bazen son ikili matristen elde edilen sıralamanın, bireysel ikili karşılaştırmaların ima ettiği sıralamayla çelişiyor olabilmesidir. Bu durum, bir sonraki sayısal örnekte daha 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 (48) – 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).