ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (41) – PERFORMANSIN EN KRİTİK ÖLÇÜSÜNÜN BELİRLENMESİ – 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... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - İşleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com @ 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, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (41) – PERFORMANSIN EN KRİTİK ÖLÇÜSÜNÜN BELİRLENMESİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

23 Ekim 2020  Durum (eğer): WPM Yöntemini Kullanma bölümde açıklanan katkılar Hesaplamalı deneylerin ana gözlemi MCDM yöntemi MCDM yönteminin seçimi veya alternatiflerin sayısı Ödevcim Online verilerin daha kritik olduğu WPM Yöntemi Kullanıldığında Kapsamlı Bir Örnek 0
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (33) – ÇİFTLİ KARŞILAŞTIRMALARIN AZALTILMASI – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri

 

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.


Girişlerin sadece işaret negatif olduğunda 100’den büyük olduğu fark edilebilir. Gerçekte olumsuz değişikliklerin artış anlamına geldiğini hatırlayın. Bir derecelendirme 100’den büyük olursa sorun değil. Kriter ağırlıkları durumunda, sayılar bire kadar toplamak için yeniden normalleştirilecektir. Otomatik performans ölçümleri durumunda, sayılar yeniden normalleştirilebilir (örneğin AHP modelinde) veya birden fazla olabilir (örneğin WPM veya WSM modellerinde). Daha önce olduğu gibi, kalın harflerle yazılmış sayılar minimum değerleri gösterir.

Daha sonra  türetmek için kullanıldı. Burada, en kritik alternatiflerin (Tanım 8-8’e göre) A3 ve A4 alternatifleri olduğu görülmektedir • Bu doğrudur çünkü bu alternatifler, aralarında minimum kritiklik derecelerine (1.1’e eşit ve aynıdır) karşılık gelir.  Sağ sütundan karşılık gelen alternatiflerin artık girişlerde parantez içinde olduğu fark edilebilir. Daha önce olduğu gibi, kalın karakterli sayılar karşılık gelen minimum değerleri temsil eder. Son olarak,  çeşitli duyarlılık katsayılarını göstermektedir (Tanım 8-9’da verildiği gibi). Herhangi bir giriş mümkün değilse, karşılık gelen duyarlılık katsayısının sıfıra eşit olarak tanımlandığı fark edilebilir.

 Durum (eğer): WPM Yöntemini Kullanma

Bu bölümün Ekinde ayrıca Teorem 8-5 için bir ispat için önemli noktalar sunulmaktadır. Bu teorem, WPM yöntemi kullanıldığında r / i, j, k eşik değerlerinin hesaplanması için ana formülü sağlar ve aşağıda belirtilmiştir.

Teorem 8-5:
WPM modeli kullanıldığında, aij ‘olarak gösterilen performans ölçüsü r / i, j, k (% olarak) eşik değeri, Ai ve Ak alternatiflerinin sıralaması tersine çevrilecek şekilde değiştirilmelidir.

Önceki teoremin uygulaması aşağıdaki kapsamlı sayısal örnekte gösterilmektedir.

WPM Yöntemi Kullanıldığında Kapsamlı Bir Örnek

Beş alternatif Ai ‘A z, A3, A4 ve A5 ve beş karar kriteri Ci, Cz, C3, C4 ve C5 içeren bir MCDM problemi düşünün. Tablo 8-12’nin ilgili karar matrisini sunduğunu ve WPM modelinin kullanılacağını varsayalım.

Lütfen WPM yönteminde aij değerlerinin normalleştirilmesine gerek olmadığını hatırlayın. Daha sonra formül (2-2) uygulanarak (Bölüm 2.2.2’de), alternatiflerin mevcut sıralaması Tablo 8-13’te gösterildiği gibidir.

PI ~ Pz ~ P3 ~ P4 ~ P5 ilişkisinin geçerli olduğu ve sonuç olarak en çok tercih edilen alternatif AI  Teorem 8-5 (yani, formüller (8-14a) ve (8-14b » önceki verilere uygulanır) ardından  olası tüm eşik değerleriyle 7 / i, j, k türetilir.

Bazı girişler standart üstel biçimde temsil edilmektedir. Bunun nedeni, çok yüksek (negatif) değerlere karşılık gelmesidir.

Örneğin, (8,1), (Le., -2E + 05) girişi aslında şu değeri temsil eder: – 2.0x 105 = -200.000. Burada çok önemli değişikliklerin (üstel formatta temsil edilenler veya binlerce% değişim cinsinden ölçenler gibi) gerçekçi olmadığı ve bu nedenle pratik olarak “NIF” olarak da sınıflandırılabileceği (örn. Uygulanabilir) durumlar. Son olarak, Tablo 8-14’te vurgulanan girişlerin kritiklik dereceleri Ll lij’ye karşılık geldiği görülebilir (Tanım 8-7’de verildiği gibi). Kritiklik dereceleri en iyi şekilde özetlenmiştir.

SONUÇLAR

Bu bölümde açıklanan katkılar hem teorik hem de deneysel niteliktedir. Bu bölüm ilk olarak [Triantaphyllou ve Sanchez, 1997] ‘de ortaya çıkan gelişmelere dayanıyordu ve üç ana (ve birinin bir varyantı) MCDM yöntemi için bir duyarlılık analizi için birleşik bir yaklaşım sundu. Bu yöntemler şunlardır: ağırlıklı toplam modeli (WSM), ağırlıklı ürün modeli (WPM) ve analitik hiyerarşi süreci (AHP) (hem orijinal hem de ideal modda). Önerilen duyarlılık analizi, karar kriterlerinin (Le., Wj değerleri) önem ağırlıklarındaki değişikliklerin etkisini ve bir seferde tek bir karar kriteri açısından alternatiflerin performans ölçümlerini (Le., Aij değerler) alternatiflerin son sıralamasında. Bu bölümün teorik katkıları en iyi, önceki bölümlerde sunulan beş teoremde özetlenmiştir.

Ampirik katkılar, karar kriterlerinin ağırlıklarındaki değişikliklerin duyarlılık analizi ile ilgilidir. Aij değerlerindeki değişiklikleri ampirik bir çalışma ile kapsamadık çünkü bu, belirli bir problem için çok fazla duyarlılık senaryosunun dikkate alınmasına neden olacak ve böylece dikkati merkezi fikirlerden başka yöne çevirecektir. M alternatifleri ve n kriterleri olan bir problem için mX n farklı aij değeri olduğunu hatırlayın.

Bu çalışmanın en önemli iki ampirik sonucu şunlardır:

(i) MCDM yönteminin seçimi veya alternatiflerin sayısı duyarlılık sonuçları üzerinde çok az etkiye sahiptir; ve

(ii) en sık olarak en hassas karar kriteri, ağırlık değişiklikleri göreceli olarak ölçülüyorsa (Le., yüzde olarak) en yüksek ağırlığa sahip olandır ve değişiklikler mutlak olarak ölçülüyorsa en düşük ağırlığa sahip olandır. 

Hesaplamalı deneylerin ana gözlemi, burada incelenen MCDM yöntemlerinin benzer modellerde performans göstermesidir. Bu modeller, değişimler göreceli (veya mutlak) terimlerle ölçüldüğünde, en yüksek (veya en düşük) ağırlığa sahip kriterin aynı zamanda en kritik kriter olduğu sıklığı ifade eder. Ayrıca, aynı sonuçlar, karar kriterlerinin sayısının bir test problemindeki alternatiflerin sayısından daha önemli olduğunu gösteriyor gibi görünmektedir.

Önerilen metodoloji, önceki MCDM yöntemlerinden biri kullanıldığında standart bir duyarlılık analizi yapmak için kullanılabilir. Duyarlılık analizi yapmanın yararı, MCDM yöntemlerinin gerçek yaşam problemlerine uygulanmasında göz ardı edilemeyecek kadar büyüktür. Dantzig olarak,  “Duyarlılık analizi, kantitatif karar modellerinin etkin kullanımında ve uygulanmasında temel bir kavramdır ve amacı parametrelerdeki değişiklikler altında optimal bir çözümün kararlılığını değerlendirmektir.”

Hangi verilerin daha kritik olduğunu bilen karar verici, dikkatini belirli bir MCDM sorununun en kritik kısımlarına daha etkili bir şekilde odaklayabilir.

Diğer bir uygulama alanı, sınırlı bir bütçe göz önüne alındığında, bir MCDM problemi için veri toplama aşamasındadır. Çoğunlukla, MCDM’nin gerçek yaşam uygulamalarında, veriler değiştirilebilir ve kesin olarak belirlenemez. Bu gibi durumlarda, daha kritik olan kriterlerin ağırlıklarını (ve performansın aij ölçümlerinin yanı sıra) daha yüksek doğrulukla ve daha az doğrulukla daha az kritik ağırlıkları belirlemek daha mantıklıdır. Erken bir aşamada temasa geçen bir duyarlılık analizi, hangi W j ve a i j değerlerinin nihai (sıralama) kararlar için daha kritik olma eğiliminde olduğunu ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, bu veriler ikinci aşamada daha yüksek doğrulukla belirlenebilir. Daha sonra, yeni bir duyarlılık analizi döngüsü yeniden başlatılabilir. Bu süreç, bütçenin tamamı kullanılıncaya veya karar verici nihai sonuçların sağlamlığından memnun olana kadar bu aşamalı şekilde birkaç kez tekrar edilebilir.

Bu bölümde incelenen üç (ve birinin bir varyantı) MCDM yöntemi Triantaphyllou ve Lin tarafından bulanıklaştırılmış ve ayrıca Bölüm 13’te sunulmuştur. Bu nedenle, bu araştırmanın doğal bir uzantısı, vakalar için bir duyarlılık analizi yaklaşımı geliştirmektir. Verilerin bulanık sayılarla tanımlandığı. Ek bir olası genişletme alanı, bu sonuçları çoklu hiyerarşilere sahip AHP sorunlarına genişletmektir.


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.