Çok Amaçlı Karar Verme (16) – VIKOR – 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.
Örnek :
Mevcut sistemi değiştirmek için yeni bir tesisin gerekip gerekmediğini değerlendirmeye çalışan bir yönetici düşünün. Yönetici tarafından üç kriterin, dayanıklılığın, kabiliyetin ve güvenilirliğin dikkate alındığını ve her alternatifin tercih edilen derecelendirmesinin Tablo 5.2’de gösterildiği gibi ifade edilebileceğini varsayın.
Daha sonra, ilk önce her bir alternatifin tercih edilen derecelendirmelerini Tablo 5.3’te gösterildiği gibi normalleştirmeliyiz, böylece tercih edilen derecelendirmeler aynı ölçekte [0,1] ‘e düşebilir, ancak bizim örneğimizde kriterlerin ölçeği aynıdır.
Her bir kriterin ağırlıklarını karşılık gelen tercih edilen derecelendirmelerle çarparak, ağırlıklı normalleştirilmiş derecelendirmeleri Tablo 5.4’te gösterildiği gibi elde edebiliriz.
Daha sonra, Öklid mesafesini kullanarak, Tablo 5.5’te gösterildiği gibi PIS ve NIS’den her bir alternatife olan ayrımı hesaplayabiliriz.
Son olarak, PIS’e alternatiflerin benzerlikleri C derived = 0.5037; C ‘= 0.6581; C ‘= 0.7482; C ∗ = 0.3340 1234 alternatiflerin tercih edilen sırası şu şekilde belirlenebilir:
A3 ≻ A2 ≻ A1 ≻ A4.
Alternatiflerin tercih edilen sıralamasına göre mevcut sistemlerin yeni tesis ile değiştirilmesi gerektiği ve Alternatif 1’in en iyi seçim olduğu görülmektedir.
Vikor
VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) yöntemi, karmaşık sistemlerin çok kriterli optimizasyonu için geliştirilmiştir. Başlangıçtaki (verilen) ağırlıklarla elde edilen uzlaşma çözümünün tercih kararlılığı için uzlaşma sıralama listesini, uzlaşma çözümünü ve ağırlık kararlılığı aralıklarını belirler. Bu yöntem, çelişen kriterlerin varlığında bir dizi alternatif arasından sıralama ve seçim yapmaya odaklanır. “İdeal” çözüme özel “yakınlık” ölçüsüne dayalı çok kriterli sıralama endeksini sunar.
Her alternatifin her bir kriter fonksiyonuna göre değerlendirildiği varsayıldığında, uzlaşma sıralaması, yakınlık ölçüsünü ideal alternatifle karşılaştırarak gerçekleştirilebilir. Uzlaşma sıralaması için çok ölçütlü ölçü, uzlaşmalı bir programlama yönteminde bir toplama işlevi olarak kullanılan Lp-metriğinden geliştirilmiştir (Yu 1973; Zeleny 1982). Çeşitli k alternatifleri (k = 1, …, n) a1, a2, …, an olarak gösterilir. Alternatif ak için, j. yönün / kriterin derecelendirmesi fkj ile belirtilir, yani fkj, alternatif ak için j değer alır.
Kriter fonksiyonunun değeridir; m ölçüt sayısıdır (j = 1,2, …, m). VIKOR yönteminin geliştirilmesi aşağıdaki Lp-metrik formuyla başladığında:
L = n w f ∗ −f f ∗ −f− p, 1≤p≤∞; k = 1,2, …, n olur.
VIKOR yöntemi içinde, sıralama ölçüsünü formüle etmek için L1, k ve L∞, k kullanılır. Mink Sk ile elde edilen çözüm, maksimum grup faydası (p = 1 olduğunda ortalama boşluk olarak gösterilen “çoğunluk” kuralı) ve mink Rk ile elde edilen çözüm, “rakibin” minimum bireysel pişmanlığı ile olur.
Uzlaşmacı çözüm Fc, ideale “en yakın” olan uygun bir çözümdür. F * ve uzlaşma, Şekil 5.1’de ∆f = f ∗ – f c ve ∆f = f ∗ – f c ile gösterildiği gibi karşılıklı tavizlerle kurulan bir anlaşma anlamına gelir.
Uzlaşma sıralama algoritması VIKOR aşağıdaki adımlara sahiptir.
a. Tüm kriter fonksiyonlarının en iyi fj ∗ ve en kötü fj− değerlerini belirleyin,
∗j = 1, 2, …, m. J’inci fonksiyon bir faydayı temsil ediyorsa, f j = maxk fkj veya f j ∗ ayarı istenen / istenen seviyedir,
f j− = vizon en kötü seviyedir.
b. İlişkilere göre Sk ve Rk, k = 1, 2, …, n değerlerini hesaplayın.
Sk. ∑m j = 1 wj | fj ∗ – fkj | / | fj ∗ – fj− |, ortalama boşlukta gösterildiği gibi, k, kji jj iyileştirme önceliği için maksimum boşluk olarak gösterilir; burada wj, kriterlerin ağırlıklarıdır ve göreli önemlerini ifade eder.
c. Qk, k = 1,2, …, n değerini Qk = v (Sk −S ∗) / (S− −S ∗) + (1 − v) (Rk −R ∗) / (R− −R ∗), k = 1,2, …, m (alternatifler)
Yani;
S ∗ = min Sk veya S ∗ = 0 sıfır boşluk olsun, yani istenen seviyeye ulaşın,
S = maxSk veya en kötü seviye S = 1 olsun,
R * = min Rj veya R * = 0 sıfır boşluk olsun, yani istenen seviyeye ulaşın,
R− = maks Rj veya en kötü seviye R− = 1 olsun
Bu nedenle, S * = 0, S− = 1, R * = 0 ve R− = 1 olduğunda Qk = vSk + (1 − v) Rk’yi yeniden yazabiliriz. V, stratejinin ağırlığı olarak eklenir. “kriterlerin çoğunluğu” (veya “maksimum grup faydası”), burada v = 0.5 olur.
d. Azalan sırada S, R ve Q değerlerine göre sıralayarak alternatifleri sıralayın. Sonuçlar üç sıralama listesidir.
e. Bir uzlaşma çözümü olarak, aşağıdaki iki koşul karşılanırsa, Q (minimum) önlemine göre en iyi olarak derecelendirilen alternatifi (a ′) önerin:
C1: “Kabul edilebilir avantaj”:
Q (bir ′ ′) – Q (a ′) ≥ DQ, olur.
B2urada a Q, Q ile sıralama listesinde ikinci konuma alternatiftir; DQ = 1 / (J – 1); ve J, alternatiflerin sayısıdır.
C2. “Karar vermede kabul edilebilir istikrar”:
Alternatif a ′ aynı zamanda S veya / ve R’ye göre en iyi sırada yer almalıdır. Bu uzlaşmacı çözüm, bir karar verme sürecinde istikrarlıdır ve şu olabilir: “çoğunluk kuralı ile oylama” (v> 0.5 gerekli olduğunda), “fikir birliği ile ”V ≈ 0.5 veya“ oylu ”(v <0.5) olur.
Burada v, karar verme stratejisinin ağırlığı, “kriterlerin çoğunluğuna ” (veya “maksimum grup faydası”) bakılır.
Koşullardan biri karşılanmazsa, aşağıdakilerden oluşan bir dizi uzlaşma çözümü önerilir:
• Alternatif a ′ ve a ′ ′ eğer sadece C2 koşulu karşılanmazsa veya
• Alternatif a ′, a ′ ′, …, a (n) eğer C1 koşulu karşılanmazsa; ve a (n), Q (a (n) – Q (a ′)) <DQ, maksimum n (pozisyonları
bu alternatifler “yakınlıktadır”).
Q’ya göre sıralanan en iyi alternatif, minimum Q değerine sahip olandır. Ana sıralama sonucu, alternatiflerin uzlaşma sıralaması listesi ve “avantaj oranı” ile uzlaşma çözümüdür.
VIKOR’a göre sıralama, kriter ağırlıklarının önerilen uzlaşma çözümü üzerindeki etkisini analiz ederek, farklı kriter ağırlıkları değerleri ile gerçekleştirilebilir. VIKOR yöntemi, Opricovic (1998) ‘de sunulan metodolojiyi kullanarak ağırlık stabilite aralıklarını belirler. Başlangıç ağırlıkları (wj, j = 1, …, m) ile elde edilen uzlaşma çözümü, bir ağırlığın değeri stabilite aralığı içinde değilse değiştirilecektir.
Tek bir kriter için ağırlık stabilite aralıklarının analizi, tüm kriter fonksiyonları için aynı (verilen) başlangıç ağırlık değerleri ile gerçekleştirilir. Bu şekilde, elde edilen bir uzlaşma çözümünün tercih kararlılığı VIKOR programı kullanılarak analiz edilebilir.
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.
Çok Amaçlı Karar Verme (14) – VIKOR – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma karar verme stratejisinin ağırlığı Q'ya göre sıralanan en iyi alternatif Tek bir kriter için ağırlık Uzlaşmacı çözüm Vikor VIKOR yöntemi