ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (43) – 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.
KARAR MATRİSİ VE BAZI SIRALAMA ANORMALİTELERİNİN İŞLENMESİ İÇİN YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ
ARKA PLAN BİLGİLERİ
İkinci bölümde sunulan MCDM yöntemleri en yaygın kullanılanlar arasındadır. Ancak ilerleyen bölümlerde görüleceği üzere, yöntemlerin bir karar matrisini işleyen kısmı (yani Bölüm 2.2’deki 3. adım) aynı probleme farklı cevaplar verebilir. Yalnızca WPM, AHP, revize edilmiş AHP ve TOPSIS yöntemi hem tek hem de çok boyutlu karar vermede uygulanabilir olduğundan, bunlar bu bölümde incelenen yöntemlerdir (yani WSM test edilmeyecektir).
ELECTRE yöntemi (Bölüm 2’de açıklandığı gibi) test edilmemiştir çünkü bu yöntemin farklı bir sıralama felsefesi sunduğu zaten bilinmektedir ve pratikte her zaman benzersiz bir sıralamanın var olduğunu varsaymaz. Bu bölümün ana kısmı [Triantaphyllou ve Mann, 1989] ‘da sunulan araştırma sonuçlarının yanı sıra bazı ek araştırmalara dayanmaktadır.
Gerçekten en iyi alternatif, seçilen yöntemden bağımsız olarak aynı olduğundan, her yöntemin doğruluğunun bir tahmini oldukça arzu edilir. Burada ortaya çıkan en zor sorun, gerçek en iyi alternatif bilinmediğinde çok boyutlu bir karar verme yönteminin nasıl değerlendirilebileceğidir. Aşağıdaki bölümde yukarıdaki amaç için iki değerlendirme kriteri sunulmuştur.
İKİ DEĞERLENDİRİCİ KRİTER
[Triantaphyllou ve Mann, 1989] ‘da iki değerlendirme kriteri geliştirilmiş ve bazı MCDM yöntemlerini değerlendirmek için kullanılmıştır. Bu iki değerlendirme kriteri aşağıdaki gibidir:
İlk Değerlendirme Kriteri:
Çok boyutlu problemlerde doğru olan bir MCDM yöntemi, tek boyutlu problemlerde de doğru olmalıdır. Tek boyutlu problemler, çok boyutlu problemlerin özel durumları olduğundan, doğru çok boyutlu bir yöntemin tek boyutlu problemlerde doğru sonuçlar vermekte başarısız olması için hiçbir neden yoktur. Birinci yöntem olan WSM, tek boyutlu problemlerin çoğu için en kabul edilebilir sonuçları verdiği için, WSM’nin sonucu bu bağlamda diğer dört yöntemi değerlendirmede standart olarak kullanılmaktadır.
İkinci Değerlendirme Kriteri:
Etkili bir MCDM yöntemi, bir alternatif (en iyisi değil) daha kötü bir alternatifle değiştirildiğinde (her bir karar kriterinin göreceli önemi değişmeden kaldığı sürece) en iyi alternatifin göstergesini değiştirmemelidir.
Bir dizi benzer değerlendirme kriteri de getirilebilir. Örneğin, doğru bir modelin, aynı (veya daha kötü) optimal olmayan alternatiflerin sunulmasından sonra en iyi alternatifte bir değişikliği göstermemesi gerçeği, diğer değerlendirme kriterlerinin temeli olabilir. Ancak ikinci kriter bu kriterlerden daha katıdır ve birden fazla yöntemi etkiler.
Burada MCDM sorununun doğasına bağlı olarak daha değerlendirici kriterlerin üretilebileceği belirtilmelidir. Örneğin, sınırlı bir bütçeyi birkaç rakip proje arasında dağıtmak gibi durumlarda, yalnızca en üstteki alternatife değil, projelerden herhangi birine (örn. Alternatifler) ne olacağıyla ilgilenir. Bu nedenle, WSM ve diğer yöntemler herhangi bir alternatifin sıralaması konusunda fikir ayrılığına düştüğünde (ilk değerlendirme kriteri söz konusu olduğunda) bir başarısızlığın meydana geldiği varsayılabilir.
İkinci değerlendirme kriteri açısından da benzer bir değerlendirme mümkündür. Öte yandan, asıl ilgi alanımız hangisinin en iyi alternatif olduğunu bulmaksa (örneğin, tek bir açık pozisyon açmakla ilgileniyorsak), o zaman dikkatimizi yalnızca hangisinin en üst sıradaki alternatif olduğuna odaklamak istiyoruz. Bunun gibi durumlarda aşağıdaki bölümlerde anlatılan analizler daha uygundur.
Son olarak, burada testin (yukarıdaki iki değerlendirme kriterini kullanarak), bir yöntemin en iyi alternatifi göstermede veya bir dizi alternatifi doğru bir şekilde derecelendirmede etkisiz olduğunu ortaya çıkarmak için yeterli olduğuna dikkat etmek önemlidir. Ancak, bir yöntem aslında etkisiz ise, o zaman yukarıdaki iki değerlendirme kriterinin bu gerçeği saptayacağı da doğru değildir. Aşağıdaki bölümler bazı sayısal örnekler sağlamakta ve önceki iki değerlendirme kriteri kullanılarak yöntemlerin bazı hesaplama testlerinden elde edilen sonuçları sunmaktadır.
İLK DEĞERLENDİRİCİ KRİTERİ KULLANARAK
YÖNTEMLERİ TEST ETMEK
Bu, aşağıdaki örnekte en iyi şekilde gösterilmiştir.
Örnek 9-1: Analitik Hiyerarşi Süreci tarafından kullanılan yöntemi ilk değerlendirme kriterini kullanarak test etme aşağıdaki matrisin aynı birimlerde ölçülen gerçek değerleri gösterdiğini varsayalım.
Bu önceki karar matrisi, aşağıdaki ağırlıklara sahip üç kriter açısından AI ‘A2 ve A3 üç alternatifinde tanımlanan bir sorunu temsil eder: WI = 8/13, W2 = 2/13 ve W3 = 3/13. WSM uygulandığında, alternatif Al’nin en iyisi olduğu gösterilebilir.
Gerçek değerlerin bulunduğu matristen, bu probleme karşılık gelen ikili karşılaştırmalara sahip üç 3 x 3 matrisin (lütfen ikili karşılaştırmaların kullanımı için Bölüm 3 ve 4’e bakın) aşağıdaki gibi olduğunu görebiliriz (ikili olarak mükemmel tutarlılık) tutarsız karşılaştırmalardan kaynaklanan herhangi bir etkiyi engellemek için karşılaştırmalar varsayılır).
Bu nedenle, AHP’nin son aşamasında kullanılan, her bir kriter açısından alternatiflerin göreli önemlerini ve kriter ağırlıklarını içeren mXn (Le., 3×3) karar matrisi farklıdır.
AHP’nin son adımını uygulayarak, alternatif A2’nin en iyisi olduğu ortaya çıkar (A 2 • AHP-skor = A * AHP-skor = 0.48). Açıkçası, bu WSM kullanılarak elde edilen sonuçla çelişiyor.
Rastgele veri üretmek ve 3,5,7, …, 21 alternatif ve 3,5,7, …, 21 kriterin olası tüm kombinasyonları ile problemleri çözmek için bir bilgisayar programı yazılmıştır. Böylece 100 (= 10 x 10) farklı vaka incelendi. Her durum için rastgele 10.000 farklı karar matrisi oluşturuldu. Problem her seferinde 1 ile 9 arasında rasgele veri tamsayı sayıları varsayılarak ve ardından Örnek 9-1’deki gibi WSM ve AHP yaklaşımları kullanılarak çözüldü.
Yani, gerçek değerlerin 1’den 9’a kadar rastgele tamsayılar olduğu varsayılmıştır. Bu değerler aralığı, AHP’de her ikili karşılaştırma kümeden alınmıştır. Bölüm 3’te açıklandığı gibi AHP tarafından önerilen ölçek nedeniyle iki yaklaşım arasında bir çelişki varsa, program AHP’nin çelişkili sonuçlar verdiğini kaydetti.
Benzer şekilde, revize edilmiş AHP ve WPM incelenmiştir (TOPSIS yönteminin durumu Bölüm 9.6’da incelenmiştir). Bu çalışmanın başlangıcında amaç çelişki oranları hakkında genel bir fikir edinmek olduğu için, örneklem büyüklükleri gözlemlerin standart sapmaları kullanılarak belirlenmemiştir.
Bununla birlikte, bulgular, örnek boyutlarının tatmin edici derecede büyük olduğunu göstermektedir. Bu yazılarda sunulan tüm sayısal sonuçların durumu budur.
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.
