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.
Önceki ifadelerden, d fonksiyonunun simetrik olduğu anlaşılmaktadır. Ayrıca, bu bölümde varlıkların karşılaştırılabileceği varsayılmaktadır, çünkü benzerlikleri ortak bir özellik veya özelliğin derece farklılıkları vasıtasıyla ölçülebilir. WA ve WA ile bu ortak özelliğin sırasıyla A ve A I varlıklarında mevcut olma derecesini gösteriyoruz.
WA ve WA değerleri, ortak bir özellik açısından tanımlanan bulanık bir kümenin üyelerinin üyelik değerleri olarak da görülebilir. Bulanık kümeler hakkında daha fazla bilgi bu kitabın 4. ve 12. Bölümlerinde veya [Dubois ve Prade, 1980] ve [Kaufmann, 1975] ‘te bulunabilir. Genellikle bu üyelik değerleri [1, 0] aralığındaki değerleri alır. 1 değeri, özelliğin tamamen mevcut olduğunu belirtirken, 0 değeri, özelliğin tamamen bulunmadığını gösterir.
İki değerin tanımını kullanarak ~ ve WA, iki değer ~ ve WA birbirine ne kadar yakınsa, iki varlık A ve A I o kadar benzer olmalıdır. Bu nedenle, bir benzemezlik işlevi, iki varlığın ortak bir özelliği paylaştığı derece cinsinden de tanımlanabilir:
- Herhangi bir A, A lEU varlığı için d (A, A1 = IWA – WA olur.
Bu bölümün incelediği temel sorun, herhangi bir n tane varlık, kavram veya nesne çifti arasındaki benzerlik ilişkisinin nasıl tahmin edileceğidir. Bu n birimin bazı ortak özellikleri paylaştığı ve bu benzerlik ilişkilerinin bu ortak özellik açısından incelendiği varsayılmaktadır.
Önceki benzerlik ilişkilerini belirlemek için girdi verileri olarak, bir dizi ikili karşılaştırma kullanacağız. N (n – 1) / 2 olası varlık çifti olduğundan, maksimum ikili karşılaştırma sayısı da n (n – 1) 12’ye eşittir.
Her karşılaştırma için karar vericiden, aynı anda yalnızca iki varlık A ve A I arasındaki benzerliği tahmin etmek için elinden gelenin en iyisini yapması istenir. Karar vericinin cevabı (önceki bölümde daha önce olduğu gibi) sınırlı bir dilbilimsel ifadeler kümesinden bir ifadedir. Bu tür dilbilimsel ifadelerin her biri, IWA – WA farkının sayısal değerini yakalamaya çalışan sayısal bir değere önceden atanmıştır. Bu, bir ölçek kullanılarak yapılır.
Önceki bölümde, ortak bir özellik açısından incelendiklerinde n tane varlığın göreli önemini tahmin etmek için ikili karşılaştırmalar kullanılmıştır. Bu bağlamda, ikili karşılaştırmalar görece önemli oranları ifade eder. Genellikle, bu karşılaştırmaların değerleri [1, 0] aralığında değildir. Bununla birlikte, mevcut tedavide, ikili karşılaştırmalar bir çift varlığın göreli benzerliğini ifade etmektedir.
Ayrıca oranlar yerine farklılıkları ifade ederler ve [1, 0] aralığında değerler alırlar. Göreli benzerliğin bu ikili karşılaştırmalarının ışığında ortaya çıkan sorun, bunların hepsinin nasıl bir araya getirileceği ve herhangi bir n birim çifti arasındaki gerçek benzerlik ilişkilerinin nasıl tahmin edileceğidir.
Bu bölüm aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir. Bir sonraki bölüm, göreli benzerliğin ikili karşılaştırmaları kavramını tanıtmaktadır. Ayrıca, aynı bölüm, bu tür karşılaştırmaları ölçmek için farklı seçimler ölçeğinin nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Üçüncü bölüm, bu bölümün ana katkısını açıklamaktadır. Göreli benzerliğin ikili karşılaştırmalarını işleme metodolojisini sunar.
Karşılaştırmalar, bu karşılaştırmalarla ilişkili hataları en aza indiren ikinci dereceden bir programlama probleminin formüle edilmesine yol açar. Bu şekilde, birkaç varlık arasındaki gerçek benzerlik ilişkileri etkili bir şekilde tahmin edilebilir. Son olarak, son bölüm bu bölümde açıklanan katkıların bir özetini ve bu alanda daha fazla araştırma yapmak için olası bazı uzantıları sunmaktadır.
GÖRELİ BENZERLİĞİN ÇİFT YÖNLÜ KARŞILAŞTIRMALARI
Göreceli öneme sahip ikili karşılaştırmaların kullanılması durumunda, karşılaştırmalı yargılar, varlık çiftleri arasındaki göreli önem oranlarını ifade eder. Bu nedenle, bu ikili karşılaştırmaları içeren matrisler karşılıklıdır. Yani, aşağıdaki ilişki her zaman geçerlidir:
- aji = lIaij ve aii = 1, (n ~ i, j ~ 1 için).
Bununla birlikte, göreli benzerliğin ikili karşılaştırmaları durumunda, karşılaştırmalı yargılar, belirli bir özelliğin varlık çiftlerinde mevcut olma derecesinin farkını ifade eder. Bu nedenle, bu tür ikili karşılaştırmalarla oluşturulan matrisler simetriktir. Yani şu ifade şimdi doğrudur:
- aij = aji ‘(n ~ i, j ~ 1 için).
Göreceli benzerliğin her ikili karşılaştırması, aij (n ~ i, j ~ 1 için), karar vericinin derecelerin I ~ – ~ I mutlak farkına ilişkin değerlendirmesini temsil eder i-th ve j’de belirli bir özellik mevcuttur. sırayla -th varlık. Bu tür karşılaştırmalar söz konusu olduğunda, karar verici doğrudan çiftlikler arasındaki benzerlik ilişkilerine odaklanır.
Buradaki ilgi ~ değerlerinin nasıl tahmin edileceği değil, bunun yerine önceki farkların I ~ – ~ I nasıl tahmin edileceğidir.
Karar verici, benzerlik ölçeği kullanmakla sınırlı olduğundan, ayrık seçimler, iki metodolojik problem ortaya çıkar. İlk sorun, benzerlik karşılaştırmalarının nasıl ölçüleceğidir. İkinci sorun, tüm n (n – 1) / 2 olası ikili karşılaştırmaların nasıl birleştirileceği ve n birim arasındaki gerçek benzerlik ilişkilerinin nasıl tahmin edileceğidir.
Burada, ayrı bir benzerlik ölçeğiyle verilen seçimlerle ilişkili sayısal değerler ne olursa olsun, benzerlik ikili karşılaştırmalarını birleştirmeye ve gerçek benzerlik ilişkilerini tahmin etmeye her zaman ihtiyaç olduğu belirtilmelidir. Görünüşe göre, bu iki problem önceki bölümlerde anlatılan problemlere benzerdir.
Göreli Benzerliğin İkili Karşılaştırmalarını Ölçme
Göreceli öneme sahip ikili karşılaştırmalarda olduğu gibi, göreli benzerliğin ikili karşılaştırmalarını ölçmek için bir ölçeğe ihtiyaç vardır. Bir karar verici, yargılarına doğrudan sayısal değerler atayamaz. Bunun yerine, karşılaştırmalı yargılarını verimli ve etkili bir şekilde değerlendirmek için bazı dilbilimsel ifadeler kullanabilir.
1846’da Weber tarafından yapılan ve daha sonra Miller tarafından, göreli öneme sahip ikili karşılaştırmaları ölçmek için ölçek geliştirmede kullanılan gözlemler, benzerlik temelli karşılaştırmalarla uğraşırken de uygulanabilir.
Bu bölümün ana amacı benzerliğe dayalı bir ölçek geliştirmek olmasa da, böyle bir ölçek Tablo 5-1’de sunulmuştur. Bu ölçek dil seçimi olarak [Ruspini, 1991] ‘de vurgulanan sembolik yapıların bir uzantısını kullanır. Tablo 3-1, 3-2 ve 3-3’te gösterilen ölçeklerin bu ölçekle de yakından incelendiğinde, önerilen ölçeğin varlıkların göreceli önemi yerine açıkça benzerlik ilişkilerine odaklandığı ortaya çıkar.
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.
