Çok Amaçlı Karar Verme (12) – Değerlendirme Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma
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.
Değerlendirme Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi
En iyi plan değerlendirmesine ilişkin kriterlerin farklı önemi ve anlamları olduğundan, her bir değerlendirme kriterinin eşit öneme sahip olduğunu varsayamayız. Özvektör yöntemi, ağırlıklı en küçük kareler yöntemi, entropi yöntemi, analitik hiyerarşi süreci (AHP) ve çok boyutlu tercih analizi için doğrusal programlama tekniği gibi ağırlıkları belirlemek için kullanılabilecek birçok yöntem vardır (LINMAP). Yöntemin seçimi, sorunların niteliğine bağlıdır. En iyi planı değerlendirmek, karmaşık ve geniş kapsamlı bir sorundur, en kapsamlı ve esnek yöntemi gerektirir.
Saaty, tarafından geliştirilen AHP, çok kriterli karar problemleriyle başa çıkmada çok faydalı bir karar analiz aracıdır ve birçok inşaat endüstrisi karar alanına başarıyla uygulanmıştır. Bununla birlikte, AHP yöntemini uygulama operasyon sürecinde, değerlendiricilerin “A kriterinin önemi B kriterinden çok daha önemlidir” değerlendirmesi yapmak, “A ilkesinin önemi ve B ilkesinin bir sonucunu ortaya koyar.”
Bu nedenle Buckley (1985), Saaty’nin AHP’sini, değerlendiricilerin, iki ölçütü karşılaştırırken ve ölçütlerin bulanık ağırlıklarını geometri ile türetirken kesin oranları atamanın zorluğunun üstesinden gelmek için kesin oranlar yerine bulanık oranlar kullanmalarına izin verildiği duruma genişletti. ortalama yöntem. Bu nedenle, bu çalışmada, ikili karşılaştırmalar için bulanık sayılara izin vererek hiyerarşik analizi bulanıklaştırmak ve bulanık ağırlıkları bulmak için Buckley’in FAHP yöntemini kullanıyoruz. Bu bölümde, bulanık hiyerarşik değerlendirme için kavramları kısaca gözden geçireceğiz.
Bulanık Sayılar
Bulanık sayılar, gerçek sayıların belirsiz bir alt kümesidir ve güven aralığı fikrinin genişlemesini temsil eder. Laarhoven ve Pedrycz’in (1983) tanımına göre, üçgen bir bulanık sayı (TFN) aşağıdaki temel özelliklere sahip olmalıdır.
üzerindeki bulanık A sayısı, üyelik fonksiyonu x∈A, μ (x) ise bir TFN’dir:
→ [0,1] eşittir (x – l) (m – l), l ≤ x ≤ m μA (x) = (u − x) (u − m), m≤x≤u, 0, olur.
Aksi takdirde l ve u, sırasıyla bulanık sayı A’nın alt ve üst sınırlarını temsil ederken ve modal değer için m’dir (bkz. Şekil 4.2). TFN, A = (l, m, u) ile gösterilebilir ve aşağıdaki iki TFN’nin A = (l, m, u) ve A2 = (l2, m2, u2) çalışma yasasıdır.
Dilsel Değişkenler
Zadeh’e (1975) göre, geleneksel nicelemenin açıkça karmaşık veya tanımlanması zor olan durumları makul bir şekilde ifade etmesi çok zordur; bu nedenle, bu tür durumlarda dilsel değişken kavramı gereklidir. Dilsel değişken, değerleri doğal veya yapay bir dilde kelimeler veya cümleler olan bir değişkendir. Burada, bu tür bir açıklamayı, değerlendirme kriterlerinde en iyi planı oluşturmayı beş temel dil terimine göre karşılaştırmak için kullanıyoruz: “kesinlikle önemli”, “çok önemli”, “esasen önemli”, “zayıf önemli” ve ” beş seviyeli bulanık bir ölçek açısından eşit derecede önemlidir.
Bu bölümde, hesaplama tekniği, Mon, Cheng ve Lin (1994) tarafından tanımlanan aşağıdaki bulanık sayılara dayanmaktadır. Burada her üyelik fonksiyonu (bulanık sayı ölçeği) simetrik TFN’nin üç parametresi, fonksiyonun tanımlandığı aralığın sol noktası, orta noktası ve sağ noktası tarafından tanımlanır.
Dil değişkenlerinin kullanımı şu anda yaygındır ve bu çalışmada bulunan en iyi plan alternatiflerinin dilsel etki değerleri, öncelikle değerlendiriciler tarafından verilen dilsel derecelendirmeleri değerlendirmek için kullanılmaktadır. Dahası, dil değişkenleri her bir kriter için en iyi plan alternatifinin performans değerini “çok iyi”, “iyi”, “orta”, “zayıf” ve “çok zayıf” olarak ölçmenin bir yolu olarak kullanılır. Örneğin aşağıda gösterildiği gibi TFN’ler, ifade değerlerinin üyelik işlevlerini gösterebilir.
Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci
FAHP tarafından değerlendirme kriteri ağırlıklarının belirlenmesi prosedürü aşağıdaki gibi özetlenebilir:
Adım 1: Hiyerarşi sisteminin boyutlarındaki tüm elemanlar / ölçütler arasında ikili karşılaştırma matrisleri oluşturun. Her iki unsurdan / kriterden hangisinin daha önemli olduğunu sorarak ikili karşılaştırmalara dil terimleri atayın.
Aij ölçüsü şunu ifade eder: 1 (1,1,1) olsun, i j’ye eşit olduğunda (yani, i = j); Eğer 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ölçüt i’nin ölçüt için göreceli önemi olduğunu ölçer- − 1 − 1 − 1 − 1 − 1 − 1 − 1 −1 − 1, j ve ardından 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ölçüsü j kriterinin i kriterine göre göreceli önemi olduğunu ölçer.
Adım 2: Buckley (1985a, 1985b) tarafından her bir kriterin bulanık geometrik ortalamasını ve bulanık ağırlıklarını aşağıdaki gibi tanımlamak için geometrik ortalama tekniğini kullanın:
r = (a ⊗a ⊗⊗a), −1 w = r⊗ (r⊗⊗r),
ain, i kriterinin n kriterine bulanık karşılaştırma değeridir, dolayısıyla r, kriter i’nin her bir kritere ilişkin bulanık karşılaştırma değerinin geometrik ortalamasıdır ve wi, i’inci kriterin bulanık ağırlığıdır ve şöyle gösterilebilir ;
TFN ile, wi = (lwi, mwi, uwi).
Burada lwi, mwi ve uwi, i. kriterin bulanık ağırlığının alt, orta ve üst değerlerini temsil eder.
Bulanık Analitik Sürecin Yapımı
Bellman ve Zadeh (1970) bulanık bir çevre havzası altında DM problemini ilk araştıran kişilerdi ve FMCDM’nin başladığını müjdelediler. Bu analiz yöntemi, alternatiflerin çoklu kriter değerlendirmesini / seçimini içeren DM problemlerinin üstesinden gelmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Literatürde aşağıdaki pratik uygulamalar bildirilmiştir: silah sistemi değerlendirmesi (Mon ve diğerleri 1994), biyoteknolojide teknoloji transfer stratejisi seçimi (Chang ve Chen 1994), kamyon bileşenlerinin tasarım sürecinin optimizasyonu (Altrock ve Krause 1994), enerji tedariki karma kararları (Tzeng ve diğerleri 1994), kentsel ulaşım yatırım alternatiflerinin seçimi (Teng ve Tzeng 1996a), turist risk değerlendirmesi (Tsaur, Tzeng ve Chang 1997), bilgi hizmeti endüstrisindeki elektronik pazarlama stratejilerinin değerlendirilmesi (Tang , Tzeng ve Wang 1999), restoran yer seçimi (Tzeng ve diğerleri 2002) ve lojistik dağıtım merkezlerinin performans değerlendirmesi (Chen, Chang ve Tzeng 2002). Bu çalışmalar, ölçülemeyen / nitel kriterlerin ele alınmasında avantajlar göstermiş ve oldukça güvenilir sonuçlar elde etmiştir. Bu çalışma, en iyi plan alternatiflerinin performansını değerlendirmek ve bunları buna göre sıralamak için bu yöntemi kullanır. FMCDM teorisinin yöntemi ve prosedürleri bir sonraki yazıda ele alınacaktır.
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.
Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci Bulanık Analitik Sürecin Yapımı Bulanık Sayılar Çok Amaçlı Karar Verme (12) – Değerlendirme Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma Değerlendirme Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi Dilsel Değişkenler