Çok Amaçlı Karar Verme (6) – 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.
Analitik Ağ Süreci ve
Bulanık Analitik Ağ Süreci
Analitik hiyerarşi sürecinin (AHP) çok kriterli karar vermede (MCDM) başarılı uygulamalarıyla, AHP’yi genişletmek için Saaty tarafından analitik ağ süreci (ANP) önerilmiştir. kriterlerin birbirinden bağımsız olduğunu gösteren hiyerarşik yapının kısıtlamalarını serbest bırakmak. Süper matrisin sınırlayıcı güçlere yükseltilmesiyle, global öncelik vektörleri, kriterler arasındaki bağımlılık ve geri besleme problemlerini belirlemek için özel ağ yapısı ile elde edilebilir.
Analitik Ağ Süreci
ANP’nin ilk adımı, süper matrisi oluşturmak için tüm sistemdeki kriterleri karşılaştırmaktır. Bu, “İlgi alanlarımız veya tercihlerimiz açısından bir kriter başka bir kritere kıyasla ne kadar önemlidir?” Sorusuyla ikili karşılaştırmalar yoluyla yapılır. Göreceli önem değeri, eşit önemi aşırı derecede temsil etmek için 1’den 9’a kadar bir ölçek kullanılarak belirlenebilir. Süper matrisin genel formu şu şekilde tanımlanabilir:
şekil 3.1 Durum 1’in ağ yapısı.
Burada Cm, m’inci kümeyi, emn, m’inci kümedeki n’inci elemanı belirtir ve Wij, j. kümede i’inci kümeye kıyasla elemanların etkisinin ana özvektörüdür. Ek olarak, j. kümenin i’inci küme üzerinde etkisi yoksa, Wij = 0’dır. Bu nedenle, süper matrisin formu büyük ölçüde yapının çeşitliliğine bağlıdır.
Yapının süper matris tarafından nasıl etkilendiğini göstermek için Saaty tarafından hiyerarşi, holarşi, süperarşi, intarchy vb. Burada, Şekil 3.1 ve 3.2’de gösterildiği gibi, her ikisi de üç kümeye sahip olan iki basit durum, belirli ağ yapılarına dayalı olarak süper matrisin nasıl oluşturulacağını göstermek için kullanılır.
Durum 1. Durum 1’de, süper matris aşağıdaki matris olarak oluşturulabilir:
Şekil 3.2’de, ikinci durum ilk durumdan daha karmaşıktır: Durum 2. Daha sonra, Durum 2’nin süper matrisi şu şekilde ifade edilebilir:
şekil 3.2 Durum 2’nin ağ yapısı.
Süper matris oluşturulduktan sonra, ağırlıklı süper matris, tüm sütun toplamlarının tam olarak birliğe dönüştürülmesiyle türetilir. Bu adım, tüm durumların bu olasılıklarının toplamının 1’e eşit olmasını sağlamak için bir Markov zinciri kavramına çok benzer. Daha sonra, küresel öncelik vektörlerini elde etmek için ağırlıklı süper matrisi şekil 3.2 gibi sınırlayıcı güçlere yükseltiriz. ağırlıklar denir.
Ek olarak, süpermatris döngüsellik etkisine sahipse, sınırlayıcı süpermatris tek değildir. Bu durumda iki veya daha fazla sınırlayıcı süpermatris vardır ve Cesaro toplamı, önceliği elde etmek için hesaplanacaktır. Cesaro toplamı, sınırlayıcı süpermatrisin (yani, ortalama öncelik ağırlıkları) ortalama etkisini hesaplayacak şekilde formüle edilir, burada Wr, r. Sınırlayıcı süper matrisi gösterir. Aksi takdirde, süpermaks, öncelikli ağırlıkları almak için büyük güçlere yükseltilirdi. ANP’nin matematiksel süreçlerine ilişkin tartışmalar literatüre daha ayrıntılı olarak başvurabilir.
Örnek :
ANP’nin somut prosedürlerini göstermek için, her bir kriterin önceliğini türetmek için basit bir sistem geliştirme örneği gösterilmektedir. Bildiğimiz gibi, başarılı bir sistem geliştirmenin anahtarı, insan ve teknoloji faktörlerinin eşleştirilmesidir. İnsan faktörünün iş kültürü (C), son kullanıcı talebi (E) ve yönetim (M) kriterleriyle ölçülebileceğini varsayın. Öte yandan, teknoloji faktörü, çalışanın yeteneği (A), süreç (P) ve kaynak (R) kriterleriyle ölçülebilir. Ek olarak, insan ve teknoloji faktörleri, Şekil 3.2’de gösterildiği gibi birbirine bağlıdır.
ANP’nin ilk adımı, her bir kriter arasındaki önemi karşılaştırmaktır. Örneğin, aşağıdaki ilk matris, “Çalışan yeteneği kriteri için, insan faktörünün teknoloji faktörü kriterlerinden ne kadar önemli olduğunu” sormaktır. Diğer matrisler aynı prosedürlerle kolaylıkla oluşturulabilir. Bir sonraki adım, her bileşendeki (matris) öğelerin (kriterlerin) etkisini hesaplamaktır (yani, ana özvektörü hesaplamak).
Şimdi, yukarıdaki özvektörlere ve Şekil 3.2’teki yapıya dayanarak süper matrisi oluşturabiliriz. İnsan faktörü teknoloji faktörünü etkileyebileceğinden ve bunun tersi de geçerli olduğundan, süper matris şu şekilde oluşturulur:
Daha sonra, tüm sütunların toplamının tam olarak birliğe ulaşması sağlanarak ağırlıklı süper matris elde edilir. Son olarak, ağırlıklı süpermatrisin sınırlayıcı gücü hesaplanarak, sınırlayıcı upermatris aşağıdaki gibi elde edilebilir:
Gördüğümüz gibi, süpermatris döngüsellik etkisine sahiptir ve bu durumda Cesaro toplamı (yani, iki matrisi toplayın ve ikiye bölün) aşağıdaki gibi nihai öncelikleri elde etmek için kullanılır:
Bu örnekte, kültür kriteri sistem geliştirmede en yüksek önceliğe (0.233) ve son kullanıcı kriteri en az önceliğe (0.105) sahiptir.
Örnek :
Yapının ANP’deki etkisini göstermek için insan faktörleri üzerinde geri bildirim etkisi olan diğer yapı Şekil 3.4’teki gibi ele alınmıştır.
Kendi kendine geribildirim etkisiyle baş etmenin iki yöntemi vardır. İlk yöntem basitçe 1’i köşegen elemanlara yerleştirmektir ve diğer yöntem her bir ölçüt üzerindeki ölçütlerin ikili bir karşılaştırmasını gerçekleştirir. Bu örnekte ilk yöntemi kullanıyoruz. Yukarıdaki aynı adımlarla, ağırlıklandırılmamış süpermatris, ağırlıklı süpermatris ve sınırlayıcı süpermatris sırasıyla aşağıdaki gibi elde edilebilir:
Bu örnekte döngüselliğin etkisi bulunmadığından, nihai öncelikler doğrudan yakınsama gücünü sınırlayarak elde edilir. Kültür kriteri de en yüksek önceliğe sahip olsa da, öncelik 0.233’ten 0.310’a değişir. Öte yandan, en düşük öncelik, son kullanıcı yerine kaynaktır. İki örneğin öncelikleriyle karşılaştırıldığında, yapılar hem etkilerin hem de sonuçların anahtarıdır. Ek olarak, ağırlıklı matrisi sınırlayıcı güce yükselttiğimizde, ağırlıklı matrisin her zaman stokastik matris olması gerektiği vurgulanmalıdır.
ANP’nin avantajı, yalnızca nicel ve nitel veri türleri için uygun olmaması, aynı zamanda tüm özellikler arasındaki karşılıklı bağımlılık ve geribildirim sorununun üstesinden gelebilmesidir. ANP, son zamanlarda proje seçimi, stratejik karar ve optimal zamanlama için yaygın olarak uygulanmış olsa da, öyle görünüyor belirsizlik sorununda göz ardı edilmek. Eksik bilgi problemi veya insan öznel belirsizliği nedeniyle, uzmanlar için bile kriterler arasındaki kesin önemi ölçmenin zor olduğu açıktır.
Belirsizlik sorununu ele almak için bulanık kümeler kavramları AHP’ye dahil edilmiş olsa da, çok az makale ANP’yi belirsiz insan yargılarıyla başa çıkmak için genişletiyor. Mikhailov ve Singh, ANP bulanık ortamlarını genişletmek için bulanık analitik ağ sürecini (FANP) önermiştir.
Yöntemleri ilk olarak bulanık tercihli programlama (FPP) yöntemini kullanarak bulanık ikili yargılardan net yerel ağırlıklar türetmiş ve daha sonra net ağırlıklı bir süper matris oluşturulmuş ve küresel ağırlıklar elde etmek için sabit durum sürecine yükseltilmiştir. Başka bir deyişle, yöntemleri ANP’deki bulanık ağırlıklardan ziyade yalnızca AHP’de bulanık ağırlıkları türetebilir. Ek olarak, akademisyenler bulanık aritmetik işlemlere dayalı ANP’deki belirsiz yargıları ele almak için başka bir yöntem önermişlerdir. Bununla birlikte, yöntemleri, bulanık sayıları çarpmak ve bölmek için standart bulanık aritmetik işlemlerin kullanılması nedeniyle, bulanık küresel ağırlıkların yakınsak ve rasyonel sorunlarıyla sonuçlanabilir. Bir sonraki bölümde, bulanık ortamlarda ANP’yi dikkate almak için başka bir yöntem önereceğiz.
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.
Analitik Ağ Süreci Analitik Ağ Süreci ve Bulanık Analitik Ağ Süreci Bulanık Analitik Ağ Süreci Kendi kendine geribildirim Süper matris oluşturulduktan sonra