Çok Amaçlı Karar Verme (63) – Bilgi Sistemi ve Yaklaşımlar – 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 (63) – Bilgi Sistemi ve Yaklaşımlar – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

6 Ekim 2020 Ağırlıkların Dematel Tabanlı ANP (DANP) Tarafından Bulunması Akış ağı grafiğine dayalı karar kurallarının nedensel ve etkisi bunların ölçütlerine ilişkin değerlendirmeleri Çıkarma Karar Kuralları Cl sınıflamasının P nitelikleri kümesi Çok Amaçlı Karar Verme (63) – Bilgi Sistemi ve Yaklaşımlar – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma Ödevcim Online U evrenindeki tüm x nesneleri 0
Çok Amaçlı Karar Verme (63) – Bilgi Sistemi ve Yaklaşımlar – 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.


P ⊆ C’ye göre Clt≥, t ∈ {2,3, …, n} sınıfına ait birliklerin P (Clt≥) ‘nin P-düşük yaklaşımı, U evrenindeki tüm x nesnelerini içerir, öyle ki nesneler P’den alınan tüm sıralı öznitelikler için en azından aynı değerlendirmelere sahip olanlar da Clt sınıfına aittir veya şu şekildedir:

  • P (Cl≥) = {x ∈U: D + (x) ⊆ Cl≥}. 

Benzer şekilde, P’nin (Clt≥) P-üst yaklaşımı, U evrenindeki tüm x nesnelerinden oluşur; bunların ölçütlerine ilişkin değerlendirmeleri, Clt sınıfına ait en az bir y nesnesinin değerlendirmelerinden daha kötü değildir veya öyle ki:

 

  • P (Cl≥) = {x∈U: D− (x) ∩Cl≥ ≠ ∅} = ∪ D + (x) kale = 1, …, n. (A10.4) tPt≥P

Benzer şekilde, Clt≥ sınıfının birleşiminin sırasıyla P (Clt≤) ve P (Clt≤) ‘nın P-alt ve P-üst yaklaşımları, t ∈ {2,3, …, n} ile P ⊆ C’ye saygı şu şekilde tanımlanır:

  • P (Cl≤) = {x ∈U: D− (x) ⊆ Cl≤}, tPt
  • P (Cl≤) = {x∈U: D + (x) ∩Cl≤ ≠ ∅} = ∪ D− (x) kale = 1, …, n.

Clt≥ ve Clt≤’nın P sınırları (P şüpheli bölgeler) aşağıdaki gibi tanımlanmıştır:

  • Bn (Cl≥) = P (Cl≥) – P (Cl≥), (A10.7)
  • Bn (Cl≤) = P (Cl≤) −P (Cl≤) kale = 1, …, n. (A10.8)

Γp (Cl) oranı, Cl sınıflamasının P nitelikleri kümesi veya kısaca sınıflandırma kalitesi tarafından yaklaşık olarak nitelendirilme kalitesi olarak adlandırılır. P-doğru olarak sınıflandırılmış tüm nesnelerin (belirsiz olmayan tüm nesnelerin sistemdeki tüm nesnelere oranını) gösterir.

Γp (Cl) = γc (Cl) olacak şekilde her bir minimum P ⊆ C alt kümesi, Cl’ye göre C’nin bir indirgemesi olarak adlandırılır ve REDCl (P) ile gösterilir. Bir veri tablosu birden fazla indirgemeye sahip olabilir ve tüm indirgemelerin kesişimi, CORECI ile gösterilen çekirdek olarak bilinir.

Çıkarma Karar Kuralları

DRSA’nın nihai sonucu, dikkate alınan bilgi tablosunda yer alan bilgilerin bir temsilidir. Karar tablosu deterministik veya kesin bir karar kuralıdır ve eğer (önceki) o zaman (sonuç) karar türünde mantıksal bir şekilde ifade edilebilir. Clt≥ sınıflarının belirli bir yukarı doğru birliği için, P (Clt≥) ‘ya ait tüm nesnelerin pozitif ve diğerlerinin negatif olduğu hipotezinin altına dahil edilen karar kuralı, “en azından sınıf Clt” için bir atama önerir. Benzer şekilde, belirli bir Cls≤ birleşmesi için, P (Cls≤) ‘ya ait tüm öğelerin pozitif ve diğerlerinin negatif olduğu bir hipotez altında ortaya çıkan kural, “en fazla sınıf CIs” için bir atama önermektedir. İki tür karar kuralı vardır:

1. D≥ karar kuralları (“en azından” karar kuralları):
F (x, a1) ≥ ra1 ve f (x, a2) ≥ ra2 ve … f (x, ap) ≥ rap ise, x ∈Clt≥.
Bu kurallar yalnızca Clt≥ sınıflarının yukarı doğru birliklerinin P-düşük yaklaşımlarından gelen nesneler tarafından desteklenir.

2. D≤ karar kuralları (“en fazla” karar kuralları):
F (x, a1) ≤ ra1 ve f (x, a2) ≤ ra2 ve … f (x, ap) ≤ rap ise, x ∈Clt≤.
Bu kurallar yalnızca Clt≤ sınıflarının yukarı doğru birliklerinin P-düşük yaklaşımlarından gelen nesneler tarafından desteklenir.

3. D≥≤ karar kuralları (aksi takdirde “en fazla” için belirsiz):
Iff (x, a1) ≥ra1 vef (x, a2) ≥ra2 ve … f (x, ak) ≥rak ve f (x, ak + 1) ≥rak + 1 ve f (x, ap) ≤ rap sonra x ∈Clt ∪ Clt + 1 ∪ ⋅ ⋅ ⋅ ∪Cls.

Akış ağı grafiğine dayalı karar kurallarının nedensel ve etkisi:

Daha doğrusu, bir akış ağı grafiği yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan sonlu grafiktir G = (V, β, h) burada V bir düğüm kümesi, β⊆V × V bir yönlendirilmiş dallar kümesidir, β → R + bir akış fonksiyonudur, ve R +, negatif olmayan gerçek sayılar kümesidir. Bir dalın akışı (x, y) ∈β ve r (x, y) olarak tanımlanabilir. Bir x∈V düğümünün girişi, I (x) = {y ∈V | (y, x) ∈β} kümesidir ve bir x ∈V düğümünün çıkışı O (x) = {y ∈ V olarak tanımlanır. | (x, y) ∈ β}. Bu kavramlara dayanarak, bir G grafiğinin girdisi ve çıktısı I (G) = {x ∈V | I (x) ≠ ∅} ve O (G) = {x ∈V | O (x) ≠ ∅ olarak tanımlanır. }. Akış grafiğindeki her x düğümü için, giriş h + (y) = ∑x∈I (y) h (x, y) olarak tanımlanır ve çıkış hflow (y) = ∑y∈O (x) h olarak tanımlanır (x, y). Benzer şekilde, tüm akış grafiğinin içeri ve dışarı akışı h + (G) = ∑x∈I (G) h− (x) ve h− (G) = ∑x∈O (G) h + (x) olarak tanımlanabilir. , sırasıyla. Bu araştırma, bir akış grafiğindeki herhangi bir x düğümü için G, h + (x) = h− (x) = h (x) olduğunu varsayar.

Bir akış grafiğindeki (G) = (V, β, h) her dalın (x, y) kuvvetini ölçmek için, bu araştırma ρ (x, y) = h (x, y) / r (G ). Açıkçası, 0 = ρ (x, y) ≤ 1. Dalın gücü, basitçe daldan geçen toplam akış miktarını ifade eder. Bir akış grafiğinin G her dalı (x, y) kesinlik ve kapsam katsayıları ile ilişkilidir. Her dalın kesinliği ve kapsamı sırasıyla cer (x, y) = ρ (x, y) / ρ (x) ve cov (x, y) = ρ (x, y) / ρ (y) olarak tanımlanmıştır, burada ρ (x, y) = h (x, y) / h (G), ρ (x) = h (x) / h (G) ve ρ (y) = h (y) / h (G) akış normalleştirilir ve ρ (x) ≠ 0, ρ (y) ≠ 0 ve 0 ≤ ρ (x, y) ≤ 1.

Ağırlıkların Dematel Tabanlı ANP (DANP) Tarafından Bulunması

DEMATEL, kriterlerin etkili ilişkisini onayladıktan sonra, en doğru ağırlıklarını elde etmek için DANP kullanılır. Saaty (1996) tarafından analitik hiyerarşi süreci (AHP) ile ilişkili sınırlamaları azaltmak için sunulan ANP, doğrusal olmayan ve karmaşık ağ ilişkilerini belirlemeye yönelik bir çözüm oluşturur. Bu nedenle araştırma, ANP’nin gücünü, kriterler arasındaki karşılıklı ilişki ile ilişkili bağımlılık ve geri bildirim problemlerini çözmek için DEMATEL’e uygular. DANP aşağıdaki gibi işlenir:

İlk önce ağırlıksız bir süper matris geliştirin. DEMATEL’in toplam etki matrisini, her seviyeyi toplam etki derecesi ile normalize edin.


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