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.

Adım 2: İlk etki matrisini hesaplayın.

İlk doğrudan etki matrisi X (X = [xij] n × n), ortalama matris A’yı normalleştirerek elde edilebilir. Özellikle, X matrisi, tüm ana köşegen kriterlerinin eşit olduğu Denklem 13.2 ve 13.3 aracılığıyla elde edilebilir. Sıfıra yakın hesaplamalar yapılır.

• s = min1 maksi ∑ | aij |, 1 maksj ∑ | aij | 

Adım 3: Tam doğrudan / dolaylı etki matrisini türetin.

X’in kuvvetleri boyunca problemlerin dolaylı etkilerinin sürekli azalması, örneğin X2, X3, …, Xk ve limk → ∞ Xk = [0] n × n, X = [xij] n × n, 0 olduğunda ≤ xij <1, 0≤ (∑i xij, ∑j xij) <1 ve yalnızca bir sütun toplamı ∑j xij veya bir satır toplamı ∑i xij 1’e eşittir. Toplam etki matrisi aşağıdaki gibi listelenir.

• T = X + X2 + + Xk = XI − X,

T = X + X2 + 􏰩 + Xk = X (ben + X + X2 + 􏰩 + Xk − 1)
= X  (I + X + X 2 + 􏰩 + X k – 1) (I – X)  (I – X)) – 1
= X [I – X k] (I – X) −1
= X (I − X) −1, ne zaman limXk = [0] n × n, olursa,

burada T = [tij] n × n ve (I – X) (I – X) −1 = I. Ek olarak, yöntem, toplam matris T’nin her satır toplamını ve sütun toplamını sunar.

• r = (r) =  t
• c = (cj) n × 1 = (cj) 1 × n = ∑n  ′

Burada r, matris T’nin i’inci satırının satır toplamını gösterir ve faktör / kriter i’nin diğer faktörler / kriterler üzerindeki doğrudan ve dolaylı etkilerinin toplamını gösterir. Benzer şekilde, cj, T matrisinin j. Sütununun sütun toplamını belirtir ve faktör / kriter j’nin diğer faktörlerden / kriterlerden aldığı doğrudan ve dolaylı etkilerin toplamını gösterir.

Ek olarak, i = j olduğunda (yani, satır ve sütun kümelerinin toplamı), (ri + ci) verilen ve alınan etkilerin gücünün bir indeksini sağlar, yani (ri + ci), i faktörün / kriterin problemde oynadığı merkezi rol. (Ri – ci) pozitif ise, faktör i diğer faktörleri etkiliyor ve (ri – ci) negatif ise faktör i diğer faktörlerden etkilenir (Tzeng ve Chiang 2007; Tamura, Nagata ve Akazawa 2002).

Adım 4: Bir eşik değeri belirleyin ve NRM’yi edinin.

T matrisine bağlı olarak, T matrisinin her bir tij faktörü, faktör i’nin faktör j’yi nasıl etkilediğine dair ağ bilgisi sağlar. Faktörlerin ilişki yapısını izole etmek için, T matrisinin faktörleri ile gösterilen küçük etkileri filtrelemek için bir eşik değeri α ayarlamak gereklidir. Uygulamada, T matrisindeki tüm bilgiler NRM’ye dönüşürse harita, karar verme için gerekli ağ bilgilerini gösteremeyecek kadar karmaşık olacaktır. NRM’nin karmaşıklığını azaltmak için, karar verici etki seviyesi için bir eşik değeri belirler: yalnızca matris T’deki etki değeri eşik değerden yüksek olan faktörler seçilebilir ve NRM’ye dönüştürülebilir. Uzmanların beyin fırtınası yoluyla eşik değerine karar verilebilir. Eşik değerine ve göreceli NRM’ye karar verildiğinde, NRM gösterilebilir.

Analitik Ağ Süreci

ANP, MCDM’de hiyerarşik yapının kısıtlamasını kaldırmak için kullanılan AHP’nin (Saaty 1980) genel formudur. Yöntem aşağıdaki adımlarda açıklanabilir.

Adım 5: Süper matrisi oluşturmak için tüm sistemdeki kriterleri karşılaştırın.

Sütun özvektörlerinin orijinal süper matrisi, kriterlerin ikili karşılaştırma matrislerinden elde edilebilir. Göreceli önem değeri, aşırı öneme eşit önemi temsil etmek için 1’den 9’a kadar bir ölçek kullanılarak belirlenebilir (Saaty 1980, 1996). Süpermaksin genel formu şu şekilde tanımlanabilir:

• W = W1 W2 ⋅⋅⋅W4

Burada Cn n’inci kümeyi, enm n’inci kümedeki m’inci kriteri belirtir ve Wij, i’inci kümeye kıyasla j’inci kümedeki ölçütlerin etkisinin ana özvektörüdür. Ek olarak, j. kümenin i’inci küme üzerinde etkisi yoksa Wij = [0] olur.

Adım 6: DEMATEL yöntemine göre NRM’ye göre türetilen normalleştirilmiş matrisi çarparak ağırlıklı süper matrisi elde edin.

Normalleştirme, her bir sütunun toplamı tam olarak birliğe dönüştürülerek ağırlıklı süpermatrisi türetmek için kullanılır. Geleneksel normalleştirilmiş yöntemde, bir sütundaki her bir kriter küme sayısına bölünür, böylece her sütun tam olarak birliğe toplanır. Bu normalleştirme yönteminin kullanılması, her kümenin aynı ağırlığa sahip olduğu anlamına gelir. Ancak, her bir kümenin diğer kümeler üzerindeki etkisinin Bölüm 13.2.1’de açıklandığı gibi farklı olabileceğini biliyoruz. Bu nedenle, ağırlıklı süper matris elde etmek için her küme için eşit ağırlık varsayımını kullanmak mantıksızdır. Bu çalışma, bu sorunu çözmek için DEMATEL yöntemine dayalı NRM’yi benimser.

İlk olarak, NRM’yi türetmek için DEMATEL yöntemini (Bölüm 13.2.1) kullanıyoruz. Daha sonra, bu çalışmada yeni bir matris oluşturmak için toplam etki matrisi T ve bir eşik değeri α kullanılır. T matrisindeki kümelerin değerleri, değerleri α’dan küçükse sıfırlanır, yani, değerleri karar vericiler veya uzmanlar tarafından karar verilen α’dan düşükse diğer kümeler üzerinde daha düşük bir etkiye sahiptirler. Α kesimli yeni matris, Denklem 13.8’de olduğu gibi α kesim toplam etki matrisi Tα olarak adlandırılır.

• T = tα ⋅⋅⋅ tα ⋅⋅⋅ tαd = tα, n αi1 ij için;

burada t <α, o zaman tα = 0 veya tα = t ise ve t toplam etki ij içindedir. Matris T. α-kesim toplam etki matrisi Tα’nın aşağıdaki formüle bölünerek normalleştirilmesi gerekir.

d = tα.

Bu nedenle, α-kesim toplam etki matrisini normalleştirebilir ve onu Ts olarak gösterebiliriz.

Bu çalışma, ağırlıklı süper matris Ww’yi hesaplamak için Denklem 13.11’i kullanarak normalleştirilmiş α-kesim toplam etki matrisi Ts’yi (burada “normalleştirilmiş matris” olarak kısaltıldıktan sonra) ve ağırlıksız süpermaks W’yi benimser.

Adım 7: Ağırlıklı süpermatrisi, süpermatris yakınlaşana ve küresel öncelikli vektörleri veya ağırlık olarak adlandırılanları elde etmek için uzun vadeli kararlı bir süper matris haline gelene kadar Denklem 13.12’deki gibi yeterince büyük bir k kuvvetine yükselterek sınırlayın.

• lim = Wwk.

Sınırlayıcı süper matris tek değilse, örneğin N süper matris varsa, değerlerin ortalaması N süper matrisinin eklenmesi ve N’ye bölünmesiyle elde edilir.

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 Amaçlı Karar Verme (34) – DEMATEL ve ANP’ye Dayalı Uygulamalar ile VIKOR Tekniği – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).