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.

Benzer şekilde, Şekil 8-10, AA ve P A tanımlarının aynı kritere ne sıklıkla işaret ettiğini göstermektedir. Beklendiği gibi, en üst sırayı eşleştirme sıklığı her zaman tüm kademelerle eşleşmekten daha yüksektir. Dahası, bir problemdeki kriter sayısı arttıkça bu ayrım ortadan kalkar. Son olarak, Şekil 8-11, tüm alternatif tanımların (yani, AT, PT, AA ve PA) WSM modeli kullanıldığında (diğer modeller benzer sonuçlar verdi) aynı kritere ne sıklıkla işaret ettiğini de göstermektedir.

Bu hesaplama sonuçları, önceki tesadüfler, bir problemdeki karar kriterlerinin sayısı oldukça küçük olduğunda (Le., 7 veya 9’dan az) oranlar oldukça yüksektir (Le., yaklaşık% 70-50 veya% 40). Bu nedenle, karar kriterlerinin sayısı azsa, hangi tanımın kullanılacağıyla ilgilenmek zorunda kalmayabilir. Son olarak, bir test problemindeki alternatif sayısının önemli görünmediğine dikkat edin. Bu, Şekil 8-12’de (WPM kullanıldığında belirli bir sonuç kümesini gösterir, diğer yöntemler benzer örüntüler vermiştir) eğrilerin yakınlığı (farklı sayıdaki alternatiflerle ilgili sorunlara karşılık gelir) ile de gösterilir.

PROBLEM 2: PERFORMANSIN EN KRİTİK ÖLÇÜSÜNÜN BELİRLENMESİ

Tanımlar ve Terminoloji

Bu bölümde incelenen ikinci büyük sorun, WSM, AHP veya WPM yöntemi kullanıldığında en kritik aij performans ölçüsünün nasıl belirleneceğidir. Aşağıdaki tanımlar bu problemle de ilgilidir.

Tanım 8-6:
Tij, k, g, aij’nin mevcut değerinde meydana gelmesi gereken minimum değişikliktir, öyle ki A alternatifleri arasındaki mevcut sıralama; ve Ak değişkeni daha farklı hesaplanır.

M alternatif olduğu için, her aij performans ölçüsü bu tür toplam (m-l) eşik değerleriyle ilişkilendirilir. Daha önce c / k,;, j değerlerinin tanımı ile ilgili olarak benzer şekilde ve göreceli terimlerle ifade edilen eşik değerleri de dikkate alınabilir. Bu göreceli terim eşik değerlerini <, j, k olarak da gösteriyoruz.

Daha önce açıklanan nedenlerden ötürü, eşik değerlerini göz önünde bulundurduğumuzda, göreceli terimlerle tanımlananları kastediyoruz (yani, 7 /;, j, k değerleri). Önceki eşik değeri kavramı göz önüne alındığında, en küçük eşik değeriyle ilişkili olanı en hassas alternatif olarak tanımlıyoruz. Ayrıca daha önce olduğu gibi, (yalnızca) en iyi alternatifin sıralamasındaki değişikliklerle veya herhangi bir alternatifin sıralamasındaki değişikliklerle de ilgilenilebilir.

Yukarıda bahsedildiği gibi, herhangi bir aij performans ölçüsü için (ml) olası eşik değerleri 7 / ;, j, k vardır (bu eşik değerlerinin nasıl hesaplanacağı daha sonra Teorem 8-3, 8-4 ve 8-3’te verilmiştir. 5). Aşağıdaki üç tanım, önceki eşik değerleri kavramı ile ilgilidir 7 / ;, j, k ‘Sadece en üstteki alternatifteki değişikliklerle ilgileniliyorsa (daha önce Tanımlar 8’de olduğu gibi) benzer tanımların mümkün olduğu fark edilebilir. 

Tanım 8-7:
Alternatif Ai’nin kriter olarak (~ lij) gösterilen kritiklik derecesi, alternatif Ai’nin mevcut değerinin değişeceği şekilde mevcut değerin değişmesi gereken en küçük miktardır (%). aşağıdaki ilişki doğrudur:

Tanım 8-8:
Alternatif AL, en küçük kritiklik derecesiyle ilişkiliyse en kritik alternatiftir. Yani, ancak ve ancak aşağıdaki ilişki doğruysa:

Tanım 8-9:
Alternatif Ai’nin duyarlılık katsayısı, o f kriteri C cinsinden ifade edilir ve duyarlılık derecesinin tersidir. durum doğrudur:

Kritiklik derecesi mümkün değilse, duyarlılık katsayısı sıfıra eşit olacak şekilde ayarlanır.

Tanım 8-7’den, kritiklik derecesi ~ lij ne kadar küçükse, alternatif Ai’nin sıralamasının değişmesi o kadar kolay olur. Alternatif olarak, Tanım 8-9, duyarlılık katsayıları sens (aij) daha yüksek olduğu için sıralama değişikliklerinin daha kolay olduğunu belirtir. Son olarak Tanım 8-8, Tanımlar 8-7 ve 8-9 ile birleştirildiğinde, en hassas alternatifin en yüksek hassasiyet katsayısına sahip olanı olduğunu gösterir. Bir sonraki bölüm, bu yeni önemli terimlerin nasıl hesaplanacağını da gösterir.

Eşik Değerinin Belirlenmesi

Durum (I): WSM veya AHP Yöntemini Kullanma

Bu bölümün Ekinde, Teorem 8-3 için bir ispat için önemli noktalar sunulmaktadır. Bu teorem eşik 7 / iJ, k değerlerini hesaplamak için kullanılan ana formülü sağlar ve aşağıda belirtilmiştir.

Teorem 8-3:
WSM yöntemi kullanıldığında, alternatif Aiintermsofcriterion ~ ‘un performans ölçüsü olan 7 / iJ’k (% olarak) eşik değeri, Ai ve Ak alternatiflerinin sıralaması tersine çevrilecek şekilde değiştirilmelidir, aşağıdaki gibi verilir:

Şunlara sahip olma gereksiniminden: 0 ~ ail – 7 i, j, k ve ilişki (8-8), yeni 0 ~ ail – ail X 7 / iJ ,, JIO koşulu türetilir. Daha sonra bu (8-lOb) durumuna yol açar. AHP yöntemi durumunda, karşılık gelen teoremin aşağıdaki gibi olduğu kolayca gösterilebilir.

Teorem 8-4:
AHP yöntemi kullanıldığında, alternatif Ai’nin kriter ~ açısından pelj’ormance ölçümünün 7 / iJ, k (% olarak) eşik değeri, Ai ve Ak alternatiflerinin sıralaması değişecek şekilde değiştirilmelidir. aşağıdaki gibidir:

WSM veya AHP yöntemi kullanıldığında aij değerlerinin duyarlılık analizi, daha sonra kapsamlı bir sayısal örnekle gösterilir.

WSM veya AHP Yöntemi Kullanıldığında Kapsamlı Bir Sayısal Örnek

WSM modelinin bir uygulamasının Tablo 8-8’de (karşılık gelen nihai tercihler P ile birlikte) gösterilen karar matrisini düşünün. Bu açıklayıcı problemin beş alternatifi ve beş karar kriteri vardır. AHP vakası benzer bir şekilde de geliştirilebilir.

Yukarıdaki verilerde Teorem 8-4 kullanıldığında, karşılık gelen 7 /i.j,k eşik değerleri Tablo 8-9’daki gibidir. Tablo 8-9’daki kalın karakterli girişler, kritiklik derecelerine benzerlik gösterebilir. L farklı sonuçlara karşılık gelir.  (yani, Tanım 8-7’de verildiği gibi, her satır bölümündeki sütun başına en küçük girdi). Kritiklik dereceleri daha önceki bölümde de özetlenmiştir.

Tablo 8-10’daki girişleri yorumlamaya yardımcı olması için, bunlardan herhangi birini düşünün, örneğin girişi gösterilir. Bu girdinin sonucu 7 11,1,4 =% 89,3 olduğunu gösterir. Yani, performans ölçüsü a11’in mevcut değerinden (yani 0.3576) (1 – 0.893) x0.3576’ya% 89.3 oranında düşürülmesi gerekir. Alternatif Al’den daha çok tercih edilir hale gelir (şu anda Al’nin A4’ten daha çok tercih edildiğini unutmayın).

Girişlerin geri kalanı için benzer bir yorum da geçerlidir. Önceki tablodaki bazı girişlerin NIP olarak işaretlendiğine dikkat edin, çünkü bunlar uygulanabilir olmayan değerlere de karşılık gelir (Le., Teorem 8-4’teki koşul (8-12b) ihlal edilmiştir).

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 (40) – PERFORMANSIN EN KRİTİK ÖLÇÜSÜNÜN BELİRLENMESİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).