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.

Adım 2: İlk Doğrudan Etki Matrisini Hesaplayın.

İlk doğrudan etki matrisi D, tüm ana köşegen elemanların sıfıra eşit olduğu ortalama A matrisini normalleştirerek elde edilebilir. D matrisine bağlı olarak, bir faktörün diğerine gönderdiği ve ondan aldığı ilk etki gösterilir.

Matris D öğesi, sistemin unsurları arasındaki bağlamsal bir ilişkiyi tasvir eder ve bu ilişkiye göre sistemin görünür bir yapısal modeline, etki-digraf haritasına dönüştürülebilir. Örneğin, Şekil 11.2’de olduğu gibi, katılımcılardan yalnızca doğrudan bağlantıları belirtmeleri istenir. Burada temsil edilen yönlendirilmiş dijital grafikte, faktör i doğrudan sadece j ve k faktörlerini etkiler; dolaylı olarak ilk l, m ve n’yi ve ikinci olarak o ve q’yu da etkiler.

Adım 3: Tam Doğrudan / Dolaylı Etki Matrisini Türetin.

Matris D’nin kuvvetleri boyunca problemlerin dolaylı etkilerinde sürekli bir azalma vardır, örneğin, D2, D3, …, D∞, böylece matris tersine yakınsak çözümleri garanti eder. Şekil 11.3 gibi bir konfigürasyonda, faktör i’nin faktör p’ye uyguladığı etki, faktör m’ye uygulanan etkiden daha küçük ve yine faktör j’ye uygulanandan daha küçük olacaktır. Bu durumda, sonsuz doğrudan ve dolaylı etkiler dizisi gösterilebilir. A matrisinin (i, j) elemanı aij ile gösterilsin; matris 11.6’dan 11.9’a Denklemler altında bulunabilir.

Her faktörün doğrudan ve dolaylı etkilerinin sonsuz serisi olan tam doğrudan / dolaylı etki matrisi F, D’nin matris işlemiyle elde edilebilir. F matrisi, sürekli süreçten sonra faktörlerin son yapısını gösterebilir (bkz. 11.10). Wi (f), F matrisinin normalleştirilmiş i. Satır toplamını göstersin, böylece Wi (f) değeri faktör i’den diğer faktörlere hem doğrudan hem de dolaylı olarak gönderilen etkilerin toplamı anlamına gelir. F matrisinin normalleştirilmiş i. Sütun toplamı olan Vi (f), faktör i’nin diğer faktörlerden aldığı etkinin toplamı anlamına gelir:

• F = ∑∞ i = 1 −1 Di = D (I − D).

Adım 4: Eşik Değerini Ayarlayın 

F matrisinin unsurları tarafından gösterilen bariz etkileri filtrelemek için bir eşik değeri p ayarlamak, faktörlerin yapısını açıklamak için gereklidir. F matrisine dayalı olarak, F matrisinin her bir öğesi, fij, j faktörüne etki gönderen bir i faktörü hakkında bilgi sağlar veya bir deyişle, faktör j, faktör i’den etki alır. Matris F’deki tüm bilgiler etki-digraf haritasına dönüşürse, karar verme için gerekli bilgileri göstermek çok karmaşık olacaktır. Uygun bir etki dijital harita elde etmek için, karar alıcı için etki seviyesinin bir eşik değerinin belirlenmesi gereklidir. Sadece F matrisindeki etki düzeyi eşik değerden yüksek olan bazı elemanlar seçilebilir ve etki-dijital haritaya dönüştürülebilir.

Eşik değere bir karar verici veya bu bölümde olduğu gibi uzmanlar tarafından tartışma yoluyla karar verilir. Matris D gibi, F matrisinin elemanları arasındaki bağlamsal ilişki de bir digraf haritasına dönüştürülebilir. Eşik değeri çok düşükse, harita karar vermek için gerekli bilgileri gösteremeyecek kadar karmaşık olacaktır. Eşik değeri çok yüksekse, birçok faktör başka bir faktörle ilişkisi olmayan bağımsız faktörler olarak sunulacaktır. Eşik değeri her arttığında, bazı faktörler veya ilişkiler haritadan kaldırılacaktır. Daha fazla analiz ve karar verme için uygun bir etki-dijital harita ve uygun bilgi elde etmek için uygun bir eşik değeri gereklidir.

Bir eşik değer ve göreceli etki dijital haritasına karar verildikten sonra, nihai etki sonucu gösterilebilir. Örneğin, bir faktörün etki-dijital grafiği Şekil 11.2 ile aynıdır ve bu haritada sekiz element mevcuttur. Aralarındaki sürekli doğrudan / dolaylı etkiler nedeniyle, nihayet bu sekiz öğenin etkililiğinin iki bağımsız nihai etkilenen öğe tarafından temsil edildiği düşünülebilir: o ve q. Bir faktörün etki-digraf haritasında gösterilmeyen diğer bileşenleri bağımsız unsurlar olarak düşünülebilir çünkü diğerleriyle açık bir ilişki yoktur.

Örnek :

Beş element olduğunu ve karşılık gelen doğrudan ilişki grafiğinin Şekil 11.4’te gösterildiği gibi temsil edilebileceğini düşünün, burada okun üzerindeki sayılar ikili karşılaştırma ölçeğini gösterir.

Doğrudan ilişki grafiğine göre, doğrudan ilişki matrisini şu şekilde formüle edebiliriz. Ardından, doğrudan ilişki matrisini olarak normalleştirebiliriz. Son olarak, toplam ilişki matrisini şu şekilde türetebiliriz: Toplam ilişki matrisinin sonucundan, öğeler arasındaki dolaylı ilişkileri türetebiliriz.

Bulanık Biliş Haritaları

İlk olarak Kosko (1988) tarafından önerilen bulanık biliş haritaları (FCM), karmaşık sistemlerdeki nesneler arasındaki bulanık ilişkileri çıkarmak için esnek ve gerçekçi bir yöntem sağlamak için bulanık ölçümleri birleştirerek orijinal bilişsel haritaları (Axelrod 1976) genişletir. Son zamanlarda FCM, bölge dışında siyasi karar verme, iş yönetimi, endüstriyel analiz ve sistem kontrolü uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır (Andreou, Mateou ve Zombanakis 2005; Stylios ve Groumpos 2004; Pagageorgiou ve Groumpos 2005) MCDM. FCM kavramları aşağıdaki gibi tanımlanabilir.

N = {N1, N2, …, Nn} n nesnelerin kümesini, E ise nesneler arasındaki ağırlıklardan oluşan bağlantı matrisini temsil ettiği 4-demetini (N, E, C, f) düşünün. C durum matrisidir, burada C (0) başlangıç ​​matrisi ve C (t) belirli iterasyondaki t durum matrisidir ve f, C (t) ve C arasındaki ağırlık ilişkisini gösteren bir eşik fonksiyonudur. (t + 1). Eşik fonksiyonları olarak çeşitli formüller kullanılmıştır.

• Sabit hat fonksiyonu f (x) = 1 eğer x ≥ 1, 0 ifx <1
• Hiperbolik-tanjant fonksiyonu f (x) = tanh (x) = (1 − e − x) (1 + e − x), (11.12) ve Lojistik fonksiyon f (x) = 1 (1 + e − x).

Spesifik kriterin diğer kriterler üzerindeki etkisi, aşağıdaki güncelleme denklemi kullanılarak hesaplanabilir:

• C (t + 1) = f (C (t) E), C (0) = In × n,

Burada In × n, kimlik matrisini gösterir.

Ardışık FCM durumlarını türetmek için vektör-matris çarpma işlemi, sabit bir nokta durumuna veya bir sınır durum döngüsüne yakınlaşana kadar yinelenir. Durum vektörü, ardışık yinelemeler için değişmeden kaldığında, buna sabit nokta durumu denir ve durum vektörünün dizisi sonsuza kadar tekrar etmeye devam ettiğinde, buna sınır durum döngüsü denir.

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.

The post Çok Amaçlı Karar Verme (29) – Bulanık Biliş Haritaları – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).