Çok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

Ödevcim'le ödevleriniz bir adım önde ... 7/24 Hizmet Vermekteyiz... Tüm işleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 @ Ödev Hazırlama, Proje Hazırlama, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Essay Hazırlama, Çeviri Hazırlama, Analiz Hazırlama, Sunum Hazırlama, Rapor Hazırlama, Çizim Hazırlama, Video Hazırlama, Reaction Paper Hazırlama, Review Paper Hazırlama, Proposal Hazırlama, Öneri Formu Hazırlama, Kod Hazırlama, Akademik Danışmanlık, Akademik Danışmanlık Merkezi, Ödev Danışmanlık, Proje Danışmanlık, Makale Danışmanlık, Tez Danışmanlık, Essay Danışmanlık, Çeviri Danışmanlık, Analiz Danışmanlık, Sunum Danışmanlık, Rapor Danışmanlık, Çizim Danışmanlık, Video Danışmanlık, Reaction Paper Danışmanlık, Review Paper Danışmanlık, Proposal Danışmanlık, Öneri Formu Danışmanlık, Kod Danışmanlık, Formasyon Danışmanlık, Tez Danışmanlık Ücreti, Ödev Yapımı, Proje Yapımı, Makale Yapımı, Tez Yapımı, Essay Yapımı, Essay Yazdırma, Essay Hazırlatma, Essay Hazırlama, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Tez Merkezleri, İzmir Tez Merkezi, Ücretli Tez Danışmanlığı, Akademik Danışmanlık Muğla, Educase Danışmanlık, Proje Tez Danışmanlık, Tez Projesi Hazırlama, Tez Destek, İktisat ödev YAPTIRMA, Üniversite ödev yaptırma, Matlab ödev yaptırma, Parayla matlab ödevi yaptırma, Mühendislik ödev yaptırma

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

Çok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

14 Eylül 2020 bulanık koşullarda karar verici Çok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma değerlendiriciler veya karar vericiler ELECTRE III modelinin değerlendirme prosedürleri Ödevcim Online 0
Çok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – 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.


ELEKTRİK YÖNTEMİ

Roy, bulanık koşullarda karar vericilerin tercihlerini modellemek için keskin geçiş ilişkilerini genişleten ELECTRE III’ü geliştirdi. Daha sonra ELECTRE III’ü  kısaca gözden geçireceğiz. Bu değerlendirme prosedürlerinin ayrıntılı bir açıklaması için Hwang ve Yoon, Roy, Tzeng ve Wang, Tsaur ve Tzeng  ve Teng ve Tzeng’e bakınız.

A = (a, b, c, …, n) bir dizi alternatif ve (g1, g2, …, gm) MCDM problemlerimiz için bir dizi kriter olsun; gj (aj), gj kriterinde alternatif a ∈ A’nın performansını veya değerlendirmesini temsil eder.

Hedefin gj (aj) kriterini maksimize edip etmemesine veya minimize etmesine bağlı olarak, ne kadar yüksek veya düşük olursa, alternatif söz konusu kriteri o kadar iyi karşılar. Sonuç olarak, bir alternatifin çok kriterli değerlendirmesi ; e a ∈ A, g (a) = (g1 (a), g2 (a), …, gm (a)) vektörüyle temsil edilecektir.

ELECTRE III modelinin değerlendirme prosedürleri, eşik fonksiyonunun oluşturulmasını, uyum indeksi ve uyumsuzluk indeksinin açıklanmasını, güvenilirlik derecesinin onaylanmasını ve alternatiflerin sıralamasını kapsar. Bu veriler genellikle değerlendiriciler veya karar vericiler tarafından öznel bir yargı kullanılarak bulanık verilerle temsil edilir ve bunun daha ayrıntılı açıklaması aşağıda yer almaktadır.

Q (g) ve p (g) sırasıyla kayıtsızlık eşiğini ve tercih eşiğini temsil etsin.

G (a) ≥ g (b) ise:

1. g (a)> g (b) + p (g (b)) ⇔ aPb,
2. g (b) + q (g (b)) <g (a) <g (b) + p (g (b)) ⇔ aQb,
3. g (b) <g (bir) <g (b) + q (g (b)) ⇔ aIb,

P güçlü tercihi, Q zayıf tercihi, I kayıtsızlığı ve g (a) alternatif a’nın kriter değeridir.

Bir eşik fonksiyonunun kurulması, sonraki kısıtlama denklemlerini yerine getirmelidir:

g (a)> g (b) ⇒

g (bir) + q (g (bir))> g (b) + q (g (b)),
g (bir) + q (g (bir))> g (b) + q (g (b)),

tüm kriterler için p (g)> q (g).
Ayrıca pj (gj (a)) ve qj (gj (a)), Roy’un formülüne göre hesaplanabilir:

pj (gj (a)) = αp + βpgj (a);

qj (gj (a)) = αq + βqgj (a),

Burada pj (gj (a)) ve qj (gj (a)), eşik değerleri aşağıdaki durumlardan biri olacak şekilde çözülebilir :

  • 1. Her iki sabit (β eşittir sıfır ve α belirlenmelidir)
  • 2. gj (a) ile orantılı (β belirlenmelidir ve α sıfıra eşittir); veya
  • 3. Bu ikisini birleştiren bir form (hem α hem de β belirlenmelidir)

Her alternatif çifti için bir uyum indeksi C (a, b) hesaplanır:

Ci (a, b), kriter i altındaki alternatif a ve alternatif b’nin geçiş derecesidir ve

C (a, b) = eğer g (b) −g (a)> p (g (a))

ve 0 <ci (a, b) <1 olduğunda qi (gi (a)) <gi (b) – gi (a) ≤ pi (gi (a)).
Veto eşiği vi (gi (a)) her bir kriter i için tanımlanır:

vi (gi (a)) = αv + βvgi (a).

Her bir kriter için bir uyumsuzluk indeksi, d (a, b), daha sonra aşağıdaki gibi tanımlanır:

di (a, b) = 0 ifgi (b) −gi (a) ≤pi (gi (a))

di (a, b) = 1 ifgi (b) −gi (a)> vi (gi (a))

ve 0 <di (a, b) <1 olduğunda pi (gi (a)) <gi (b) – gi (a) ≤ vi (gi (a)).
Son olarak, geçiş derecesi S (a, b) ile tanımlanır:

dj (a, b) ≤ c (a, b) ∀j ∈J

Burada J (a, b), dj (a, b)> c (a, b) için kriterler kümesidir.

ELECTRE III’te kullanılan kötüye kullanma sıralama prosedürü genellikle aşağıdaki adımlardan oluşur:

Adım 1: Azalan damıtma prosedürü ile eksiksiz bir Z1 ön siparişi oluşturun.

1. Değerlendirilebilirlik indeksinin maksimum değerini, λmax = maxS (a, b) belirleyin, burada maksimizasyon söz konusu mevcut alternatifler kümesi üzerinden alınır.
2. λ * = λmax – (0,3 – 0,15λ) olarak ayarlayın.
3. Her bir alternatif için λ-kuvvetini, yani sayısını belirleyin.
λ olduğu akım kümesindeki alternatifler λ = λ * kullanılarak tercih edilir.
4. Her bir alternatif için λ-zayıflığını, yani akım kümesindeki λ-tercih edilen alternatiflerin sayısını λ = λ * kullanarak belirleyin.
5. Her alternatif için, λ-kuvveti eksi λ-zayıflığı olan niteliğini belirleyin.
6. En büyük niteliğe sahip alternatifler grubuna ilk damıtma ürünü D1 denir.
7. D1’in birden fazla üyesi varsa, tüm alternatifler sınıflandırılana kadar işlemi D1 setinde tekrarlayın; daha sonra orijinal set eksi D1 ile devam edin, tüm alternatifler sınıflandırılana kadar tekrarlayın.

Adım 2: Artan bir damıtma ile eksiksiz bir Z2 ön siparişi oluşturun
prosedür.

Bu, azalan damıtma ile aynı şekilde elde edilir, tek fark, yukarıdaki 6. adımda, en düşük niteliğe sahip alternatifler kümesinin birinci damıtmayı oluşturmasıdır.

Adım 3: Nihai sonuç olarak kısmi ön sipariş Z = Z1 ∩ Z2’yi oluşturun.
Son sipariş, aşağı doğru emirden sonra elde edilebilir ve yukarı doğru sıranın ortalaması alınır, yani;

Z = 12 (Z1 + Z2).

Ek olarak, bulanık çok aşamalı karar vermenin (FMADM) pratik problemlerinde, değerlendiriciler ve karar vericiler öngörülmelidir ve bunlar zorunlu olarak çeşitli paydaşlardan ve çıkar gruplarından oluşmalıdır. Bu üyelerin farklı geçmişleri ve konumları, büyük ölçüde değişen öznel yargılarla sonuçlanır. Örneğin, yukarıdaki eşikler (uyum, uyumsuzluk ve veto) bulanık verilerde sunulabilir; bu ELECTRE III ve IV’ün gerçek dünya problemlerinin değerlendirilmesi için daha uygun olduğunu göstermektedir.

Örnek :

Bir dizüstü bilgisayar satın almak için bir karar verme sorunu olduğunu varsayalım. Altı seçenekten birini seçmek için beş kriter, kalite, fiyat, işlev, hizmet ve görünüm dikkate alınır. Her bir alternatif için tercih edilen derecelendirmeler ve her bir kritere göre ağırlık, Tablo 6.10’da gösterildiği gibi verilmiştir.

Basit olması için, kayıtsız eşiği ikiye, tercih eşiğini üçe ayarladık ve veto işlevini devre dışı bıraktık.  Daha sonra, Tablo 6.12’de gösterildiği gibi, ELECTRE III’ün sıralama adımlarına göre nihai siparişler alınabilir.

Alternatif 6’nın en iyi seçenek olması gerektiği ve Alternatif 1, 2 ve 5’in sıra 2 ile bağlandığı görülebilir. ELECTRE III, bulanık kümeler kavramını bulanık ortamlar altında ele alınan MADM problemlerine entegre etmiş olsa da, ELECTRE III’ün hesaplanması çok karmaşık. Ek olarak, ELECTRE III’ü kullanmadan önce alternatiflerin ağırlıklarını ölçmeliyiz. Bu eksiklikler, uygulamalarını kısıtlamaktadır. Daha sonra, ELECTRE prosedürünü basitleştirmek ve alternatiflerin ağırlıklarının gerekliliğini ortaya çıkarmak için ELECTRE IV’ü tanıtacağız.


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.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir