ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (42) – PERFORMANSIN EN KRİTİK ÖLÇÜSÜNÜN BELİRLENMESİ – 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.
AHP VEYA WSM METODU KULLANILDIĞINDA
01,1,2 MİKTARININ HESAPLANMASI
Fikirleri düzeltmeye yardımcı olmak için, C1 ve A2 alternatiflerinin sıralaması tersine dönecek şekilde C1 kriterinin W 1 önem ağırlığındaki minimum değişikliği belirlemek istediğimizi varsayalım ((8-1) ‘de şu anda bu: P1 ~ P2). Bölümün ana kısmında tanıtıldığı gibi, Ok, i, j (1 ::; i <j ::; m ve 1 ::; k ::; n için) şu anki ağırlığındaki minimum değişikliktir. Ai ve Aj alternatiflerinin sıralaması tersine çevrilecek şekilde Ck kriteri. Mevcut ortamda şunlara sahibiz: k = 1, i = 1 ve j = 2. Bu nedenle, ilk kriterin W * 1 ‘olarak gösterilen yeni (Le., Değiştirilmiş) ağırlığı:
- W; = WI – 01.1.2 olur.
Bölüm 1.1’de verilen tanımlarda belirtildiği gibi, genellikle kriter ağırlıkları toplamı bire kadar normalleştirilir. Bu nedenle, W I i olarak gösterilen yeni normalleştirilmiş ağırlıklar farklı olacaktır:
Yeni ağırlıklar W Ii (i = 1, 2, …, n için) verildiğinde, yeni sıralama için koşulları ifade etmek gerekir. P I1 ve p I2, sırasıyla A1 ve Ab alternatifleri için yeni nihai tercih değerlerini göstersin. Önceki iki alternatifin yeni sıralamasının tersine çevrilmesi istendiğinden, aşağıdaki ilişki sağlanmalıdır:
WSM (veya AHP) modeli kullanıldığından, önceki iki tercih değeri formüllerle verilir: Böylece, yukarıdaki iki pi] ve pl 2 tanımı (A3) üzerine uygulandığında, aşağıdaki ilişki türetilir: (A4) ve (AI) birleştirilir. Yukarıdaki türevler kolaylıkla genişletilebilir ve Teorem 8-1’de genelleştirilebilir.
WPM METODU KULLANILDIĞINDA 01,1,2 MİKTARININ HESAPLANMASI
Önceki alt bölümde olduğu gibi, WPM yöntemi kullanıldığında 0J, J, 2 miktarını belirlemekle ilgilendiğimizi varsayalım. Bölüm 2.2.2’deki (2-2) ilişkisinden, aşağıdaki oran birden büyük veya eşit olduğunda alternatif Al’nin alternatif A2’den daha çok tercih edildiğini hatırlayın.
Ayrıca, (8-1) ilişkisindeki sıralamaya göre, şu anda PI ~ P2 olduğu varsayılmaktadır. P / ve p / sırasıyla önceki iki alternatifin yeni tercihlerini göstersin. Daha sonra, bu iki alternatifin sıralaması tersine çevrildiğinde, tercihler üzerindeki ilişki şu hale gelir: p / <P / ‘Ayrıca, şimdi (A6)’ da tanımlanan oranın kesinlikle birden az olması gerektiği gözlemlenebilir.
Yeni ağırlıkları (yani, birinci kriterin ağırlığı değiştirildikten sonra türetilenler) (A6) ile değiştirerek ilişkiler türetilir.
Önceki ilişkilerde yeni normalleştirilmiş ağırlıklar aşağıdaki gibidir: Önceki ifadede ilişki (A7) kullanıldığında, bazı basit cebirsel işlemlerden sonra aşağıdaki ilişki elde edilir: Yukarıdaki türevler kolayca genişletilebilir ve Teoremde genelleştirilebilir.
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ile ilgili aramalar
Çok KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ sınıflandırma
Çok kriterli karar verme yöntemleri PPT
Çok kriterli karar verme problemleri
Çok kriterli karar verme yöntemleri Nedir
Çok kriterli karar verme yöntemleri ELECTRE
Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri PDF
Çok kriterli karar verme terimleri
ÇOK KRİTERLİ Karar Verme yöntemleri tez
WSM METODU KULLANILDIĞINDA
T3,4, S MİKTARININ HESAPLANMASI
WSM yöntemi, alternatif Ai’nin son tercihi Pi’nin Bölüm 2.2.1’deki ilişkiye (2-1) göre elde edildiği bir eklemeli MCDM modelidir. Yeni tercihleri, yani performansın aif ölçümündeki değişiklikten sonraki tercihlerini belirtir.
Daha önce olduğu gibi, A2 ve A3 alternatifleri arasındaki gerçek sıralamayı tersine çevirmekle ilgilendiğimizi varsayalım, ki bu şu anda (8-1): P2 ~ P3 ilişkisinden gelir. Aşağıdaki ilişkiyi elde etmek için gereken a34 performans ölçüsünün T3,4,2 değeri, ilişki (2-1), (A9) ‘a uygulandığında türetilir.
Bu nedenle, iki alternatifin sıralamasını tersine çevirmek için A2 farklı bir ilişkiyi sağlamalıdır. Ayrıca, yeni d34 için koşullar da sağlanmalıdır.
Önceki ilişkilerden, uygulanabilir bir anlama sahip olması için 7 3,4,2 değerinin a34’ten küçük veya eşit olması gerektiği görülmektedir.
Sonra, değiştirmek istediğimiz performans ölçüsünün yine a34 olduğunu varsayalım, ancak şimdi A3 ve A5 alternatifleri arasındaki sıralamayı tersine çevirmek istiyoruz. Daha sonra, öncekine benzer bir yaklaşım izleyerek, iki alternatif A3 ve A5’in mevcut sıralamasını tersine çevirmek için, 73,4,5 eşik değerinin aşağıdaki ilişkiyi sağlaması gerektiği çıkarılabilir.
Ayrıca, yeni a / 34 değerinin uygulanabilir bir anlamı olması için aşağıdaki koşul sağlanmalıdır. Yukarıdaki türevler kolaylıkla genişletilebilir ve Teorem 8-3’te genelleştirilebilir.
AHP METODU KULLANILDIĞINDA
T’3,4,5 MİKTARININ HESAPLANMASI
İlginin, Ai ve Ak alternatifleri arasındaki sıralamayı tersine çevirmek olduğunu varsayalım, Tanım 8-6’da belirtildiği gibi, eşik değeri 7 i,}, k (i ~ k, 1 ::: ;; i, k: :: ;; m ve 1 ::: ;; j ::: ;; n) ay performans ölçüsünün mevcut değerindeki minimum değişikliktir, öyle ki iki alternatif Ai ve Ak arasındaki sıralama tersine çevrilir, değiştirilmiş ay performans ölçüsünü gösterir.
Yani:
a’y = ay- 7i, i, k ‘(AlO) ana fikirlerin kolay bir gösterimi için, A2 ve A3 alternatifleri arasındaki mevcut sıralamayı tersine çevirmekle ilgilendiğimizi varsayalım burada P2 ~ P3, 8-1 »A34 değerini değiştirerek (sadece) hesaplamak gerekir.
Bu nedenle, aşağıdakileri elde etmek için gerekli olan 7 3,4,2 eşik değerini belirlemek gerekir. İlişki (burada P / 2 ve P / 3, sırasıyla A2 ve A3) alternatiflerinin yeni nihai tercih değerlerini belirtir.
- pl2 <p13
AHP’nin aij değerlerinin normalleştirilmesini gerektirdiğini hatırlayın. Ayrıca, a * 34 (= a34 – 73,4,2) ‘nin değiştirilmiş aij değerini ifade ettiği fark edilebilir. Ayrıca, ilişkilerin paydası (A12) aşağıdaki gibi ilişki (AlO) kullanılarak basitleştirilebilir.
Ayrıca, yeni a l34 değerinin uygulanabilir bir anlamı olması için koşulları da sağlanmalıdır. Önceki ilişkilerden, uygulanabilir bir değere sahip olmak için T3,4,2 miktarının [a34, a34 – 1] aralığında olması gerektiği görülmektedir.
Şimdi, değiştirilecek performans ölçüsünün yine a34 olduğunu varsayalım, ancak şimdi A3 ve Aj alternatifleri arasındaki sıralamayı tersine çevirmek istiyoruz ((8-1) ‘den şimdi P3 ~ Pj’ye sahip olduğumuza dikkat edin). Daha sonra, daha önce olduğu gibi benzer bir yaklaşım izleyerek, A3 ve Aj alternatiflerinin mevcut sıralamasını tersine çevirmek için, a34 performans ölçüsünü değiştirerek, minimum miktar T3,4,5 bu ilişkiyi sağlamalıdır.
Yeni d34 değerinin uygulanabilir bir anlamı olması için aşağıdaki koşul da sağlanmalıdır:
- ‘t “3,4,5 ~ a34 ·
Yukarıdaki türevler kolayca genişletilebilir ve Teoremde genelleştirilebilir.
T ‘3,4,5 MİKTARININ HESAPLANMASI
WPM YÖNTEMİ KULLANIMI
Bu alt bölümde, önceki alt bölümlerde olduğu gibi benzer bir gelişimsel yaklaşım izliyoruz. WPM modelinde, alternatif Ai’nin alternatif Ak’dan daha fazla tercih edilir R (A / A.) Oranı birden büyük veya ona eşit olmalıdır. Performans ölçüsünde meydana gelen Oi, j, k değişiminden sonraki yeni oranı RI (A / A.) olarak belirtiyoruz. Yeni oran R I (A / A.) Kesinlikle birden az olmalıdır. A2 ve A3 alternatifleri arasında bir sıra ters çevirme elde etmek için eşik değeri 73,4,2’yi bulmak istiyoruz.
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.