ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (23) – ÇİFTLİK YAKLAŞIMI İLE ÇİFT YÖNLÜ KARŞILAŞTIRMALARIN AZALTILMASI – 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 KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (23) – ÇİFTLİK YAKLAŞIMI İLE ÇİFT YÖNLÜ KARŞILAŞTIRMALARIN AZALTILMASI – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

8 Ekim 2020 Doğrusal programlama Dualite kavramı dualite yaklaşımı envanter modelleri ve yatırım analizi FARKLI BOYUTLARDAKİ SORUNLAR İÇİN BAZI SAYISAL SONUÇLAR Gerekli toplam ikili karşılaştırma karar matrisinin normalleştirilmiş bir vektörü MCDM YÖNTEMLERİ İÇİN DUYARLILIK ANALİZİ YAKLAŞIMI Ödevcim Online Önceki analizler Önceki rakamlardan ve analizlerden 0
Çok Amaçlı Karar Verme (44) – Değerlendirme ve Grup Kararı Verme – 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.


Karar vericinin ayrıca karar matrisinin normalleştirilmiş bir vektörünü (üç normalleştirilmiş satırın yanında) türetmesi gerekir. Başka bir deyişle, tek bir 5×5 yargı matrisi oluşturmak için. Bu ekstra matris, beş alternatif üç karar kriterinden herhangi biri açısından karşılaştırıldığında elde edilen ikili karşılaştırmaları temsil eder. Kolayca göstermek için, karar vericinin beş alternatifi ilk karar kriteri açısından karşılaştırmayı seçtiğini varsayalım (ikinci veya üçüncü karar kriterini kullanma durumu aynı şekilde geliştirilebilir). Karşılık gelen yargı matrisi önceki alt bölümde sağlanmıştır.

Bu nedenle, normalleştirilmiş sütun:

  • (5/16, 2/16, 4/16, 2/16, 3/16?) olur.

Sonraki adım, karar matrisinin normalleştirilmiş sütunlarını türetmek için önceki üç normalleştirilmiş satırı ve normalleştirilmiş sütunu kullanmaktır. Bu örnekte karar matrisinin sadece son iki sütununun hesaplanması gerektiği kolaylıkla gözlemlenebilir. Al2’nin değerini hesaplamak için formül (7-3) uygulandığında, değerinin 3/17’ye eşit olduğu ortaya çıkar. Bu doğrudur çünkü (7-3) ilişkisinden al2’nin değeri şuna eşit olmalıdır:

Benzer şekilde, ikinci sütunun (normalleştirmeden sonra) şuna eşit olduğu gösterilebilir:

  • (3 / 17,5 / 17,2 / 17,4 / 17,3 / 17) T.

Benzer şekilde, üçüncü sütun (normalleştirmeden sonra) şuna eşittir: (4/15,

  • 3115, 5/15, 1115, 2/15?

Açıkça, yukarıdaki matris, ilk yaklaşımla türetilen matris ile aynıdır. Bununla birlikte, ikili yaklaşımda karar vericinin, toplam 28 (= 3 (3-1) / 2 + 5 [3 (3-1) /) gerektiren 5 (yani 1 + 3 + 1) yargı matrisi oluşturması gerekiyordu. 2] + 5 (5-1) / 2) ikili karşılaştırma. Bu, ilkel yaklaşımda gerekli olan ikili karşılaştırmaların toplam sayısından% 15.14’lük bir azalmayı temsil etmektedir. Bu azalma çok önemli görünmese de, alternatiflerin sayısı karar kriterlerinin sayısından çok daha fazla olduğunda, ikili yaklaşımı kullanmanın faydaları önemli ölçüde artar. Bu, bir sonraki bölümde sunulan sayısal sonuçlarda daha ayrıntılı incelenecektir.

FARKLI BOYUTLARDAKİ SORUNLAR İÇİN BAZI SAYISAL SONUÇLAR

İlkel ve ikili yaklaşımlar altında gerekli olan toplam karşılaştırma sayısını ve bunların net farkını hesaplayan (7-5), (7-6) ve (7-7) ifadelerini ele alalım. Şekil 7-1, 7-2, 7-3 ve 7-4, karar kriteri n sayısı sırasıyla 10, 15, 20 ve 25’e eşit olduğunda bu değerleri gösterir. Bu ifadelerde de gösterildiği gibi, bu fonksiyonların değerleri m’nin değeri (yani alternatiflerin sayısı) ile ikinci dereceden artar.

Dahası, Sonuç 7-1’in koşulu karşılandığında (yani, m> n + 1 olduğunda), dualiteye bağlı net düşüş pozitiftir. Burada ayrıca, bu dört temsili grafiğin tümünde, ikili problem için karşılaştırma sayısının, alternatiflerin sayısı ile neredeyse doğrusal olarak arttığını gözlemlemek de ilginçtir. Bu, elbette ikili yaklaşımın kullanılması için gerekli olan karşılaştırma sayısının güzel bir özelliğidir. Önceki gözlem, bu çalışmada ele alınan m ve n parametrelerinin aralıkları için geçerlidir.

Önceki rakamlardan ve analizlerden, alternatiflerin sayısı 35’ten fazla ise, ikili yaklaşım kapsamındaki karşılaştırmaların sayısının daha ikinci dereceden bir artış oranı varsayacağı anlaşılmaktadır. Bununla birlikte, gerçek hayattaki sorunların çoğunun 35’ten daha az alternatif içerdiği makul bir şekilde tartışılabilir (bu, önceki parsellerde üst sınırdır).

Öte yandan, geleneksel (asal) yaklaşım altında gerekli olan karşılaştırma sayısı, bu rakamlarda ikinci dereceden fark edilir şekilde artmaktadır. Önceki gözlemler, dualite yaklaşımının, nitel verileri ortaya çıkarmak için ikili karşılaştırmaları kullanan çoğu gerçek hayattaki karar problemlerine önemli ölçüde faydalı olmasının zorlayıcı bir nedenidir.

Şekil 7-5, farklı boyut problemleri için ikili yaklaşım uygulandığında elde edilen karşılaştırmaların sayısındaki (ifade (7-4) olarak verilmiştir) net azalmayı göstermektedir. Şekil 7-6, çeşitli boyutlardaki problemlerde ikili yaklaşım kullanıldığında elde edilen yüzde (%) azalmaları göstermektedir. Daha önce olduğu gibi, bu artışlar karar problemlerinin boyutuna ilişkin ikinci dereceden modelleri takip etmektedir. Şekil 7-6’da, alternatiflerin sayısı arttığında, indirgeme oranlarının sabit bir değere yakınsadığı göze çarpmaktadır. Açıkçası, bu Corollary 7-2 ile doğrudan uyum içindedir.

SONUÇLAR

Önceki analizler, m alternatifi ve n kriteri olan bir MCDM problemini çözmek için gereken karşılaştırma sayısının, alternatiflerin sayısı kriter sayısı artı birden önemli ölçüde daha fazla olduğunda önemli ölçüde azaltılabileceğini göstermektedir.

Bu, dualite yaklaşımı açısından başarılır. Bu yaklaşımda karar verici, kriterlerin her seferinde tek bir alternatifte ne kadar iyi performans gösterdiğini karşılaştırır. İkili karşılaştırmaları uygulamanın geleneksel yönteminde, karar vericiden alternatifleri bir seferde tek bir kriter açısından karşılaştırması veya bir dizi kriteri karşılaştırması (göreli önem ağırlıkları çıkarıldığında) istendiğine dikkat edilmelidir.

Gerekli toplam ikili karşılaştırma sayısında elde edilen azalmalar, bazı analitik formüllerle verilmiştir. Bu çalışmanın temel bulguları da birkaç şekilde tasvir edilmiştir. Burada, sorunun boyutu büyüdükçe bu azalmaların daha dramatik hale geldiğini vurgulamak dikkat çekicidir. Böylece önerilen dualite yaklaşımı, büyük boyutlu karar problemleri için daha pratik hale gelir.

Dualite kavramı, karar bilimlerinde (örneğin, doğrusal programlamada) eski bir kavram olmasına rağmen, önerilen dualite yaklaşımı, MCDM problem çözmede yeni bir gelişmedir. Önerilen yöntem AHP’ye veya varyantlarına ve ayrıca karar vericilerden nitel veya bulanık veriler elde etmek için ikili karşılaştırmaları kullanan diğer herhangi bir yönteme uygulanabilir.

İlginç bir soru, bu dualite yaklaşımının farklı ikili karşılaştırmalara nasıl genişletileceğidir (Bölüm 5’te tanımlandığı gibi). Diğer bir amaç, bu sonuçları, karar kriterlerinin organize edilme biçimindeki çoklu hiyerarşileri olan sorunlara genişletmek olabilir. Bu ilgi çekici alanda daha fazla araştırma, belirli bir MCDM sorununun ikili formülasyonundan elde edilen bilgileri kullanmanın daha fazla faydasını ortaya çıkarabilir.

MCDM YÖNTEMLERİ İÇİN DUYARLILIK ANALİZİ YAKLAŞIMI

Doğrusal programlama, envanter modelleri ve yatırım analizi gibi bazı yöneylem araştırması ve yönetim bilimi modelleri için duyarlılık analizi üzerine önemli araştırmalar vardır (örneğin, [Wendel, 1992] ve [Triantaphyllou, 1992]). Bununla birlikte, deterministik MCDM modelleri için duyarlılık analizi üzerine araştırmalar oldukça sınırlıdır. İlgili literatüre kısa bir genel bakış [Triantaphyllou ve Sanchez, 1997]) ‘de bulunabilir.

Simon French [1986; ve 1989] duyarlılık analizinin karar vermedeki rolünü vurguladılar. Yargıları modellemedeki bazı zorlukların üstesinden gelmek için etkileşimli karar yardımlarının kullanımının bir analizini yaptı. İncelenen modeller deterministik yerine çoğunlukla stokastikti. Ayrıca, daha iyi ve daha genel duyarlılık analiz araçlarına sahip olmanın önemini vurguladı. Ayrıca, [1989] ‘da French ve Rios Insua, rakipleri mevcut bir optimal çözüme belirlemek için bir mesafeyi en aza indirme yaklaşımı kullandılar.


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