Çok Amaçlı Karar Verme Nedir | Online (Parayla Ödev Yaptırma)

Çok Amaçlı Karar Verme (11) – KANIK SİPARİŞ VE KALİTE ÖLÇME – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

odevcimonline — Fri, 11 Sep 2020 14:43:56 +0000

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.

KANIK SİPARİŞ VE KALİTE ÖLÇME

Alternatiflerin bulanıklaştırılmış hizmetlerine göre, tercih edilen alternatiflerin sırasının şu şekilde ifade edilebileceği sonucuna varabiliriz:

B ≻ D ≻ A ≻ E ≻ C.

Yukarıdaki sonuçlara dayanarak, alternatif A’nın en uygun banka olduğu görülebilir.

Yukarıdaki prosedürlerden, TESTERE veya FSAW’nin MADM problemleriyle başa çıkmada neden bu kadar popüler olduğu görülebilir. Ancak, SAW veya FSAW’nin yalnızca tercih bağımsızlığı (Keeney ve Raiffa 1976) veya tercih telafisi (Gorman 1968) varsayımı karşılandığında çalıştığı unutulmamalıdır. Daha sonra, tercih bağımsızlığı kavramlarını aşağıdaki gibi kısaca tanımlayacağız.

İki vektör niteliği y ve z olsun, burada sonuçları (y, z) ile ifade edilebilir. O halde, z ′ sabit olan sonuçlara (y, z ′) yönelik tercihler z ′ miktarını etkilemiyorsa ve matematiksel olarak şu şekilde tanımlanabilirse, y, z’nin tercih bağımsızlığıdır:

u(y′,z0 ≥ y′′,z0 ) ⇒ u(y′,z ≥ y′′,z), ∀z.

Bu nedenle, {x1, xi}, x1i, i = 2,3, …, n’nin tercihli bağımsızlığı ise, x’in değer fonksiyonu şu şekilde ifade edilebilir:

u (x) = ui (xi)

Bununla birlikte, tercih bağımsızlığının özelliği tatmin edilmezse, bir alternatifin faydasını hesaplamak için bulanık integral (bkz. Bölüm 9) gibi nitelikler arasındaki etkileşim etkisini açıklayabilecek diğer yöntemleri dikkate almalıyız.

EN İYİ PLAN İÇİN KUSURSUZ ŞEKİLLENDİRME VE ÇALIŞMA TARTIMI:

BİR ÇEVRE SUYU PLANININ ÖRNEĞİ

Bu alt bölümün amacı, örnek olarak bir çevre havzasının en iyi plan alternatifinin değerlendirme problemini ele almak için hiyerarşik bir yapı oluşturmaktır. Çok kriterli karar verme, bulanık bir ortamda çoklu kriterlere göre alternatiflerin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirmek için analitik bir yöntemdir. Bu alt bölüm esas olarak değerlendirme problemine odaklanmaktadır. Tipik çok kriterli değerlendirme problemi, bir dizi uygulanabilir alternatifi inceler ve uygulama için en iyi alternatifi geliştirmek veya belirlemek için birden fazla kriteri göz önünde bulundurur. İçerik üç bölümden oluşmaktadır: değerlendirme kriterlerinin hiyerarşik yapısının oluşturulması, değerlendirme kriterlerinin ağırlıklarının belirlenmesi ve performans değerinin elde edilmesidir.

Ortamın hiyerarşik yapısının oluşturulması, Havza değerlendirme kriterleri

Örneğin, bir çevre havza planını açıklama olarak alırız. Su havzası nedir? Genellikle bir havzada oluşan bileşen yer şekilleri arasında dere kanalları, taşkın yatakları, dere terasları, alüvyal vadi tabanları, alüvyon yelpazeleri, dağ yamaçları ve sırt tepeleri bulunur. Çevre havza planı ölçümleri, yönetim mühendisliği, ekolojik restorasyon, çevresel inşaat ve çevre koruma konuları dahil olmak üzere bir dizi karmaşık faktör içerir. Geçmişte, bir plan boyut indeksi, basitçe, bir süre veya iniş döngüleri için felaket oranının toplam çevre mühendisliğine dayanabilirdi, ancak bu eksik olabilirdi. Yeh (2005), ekolojik mühendislik önlemlerini havza yönetimi çerçevesinde birleştirmenin yerel yönetim kurumlarımız için en önemli araştırma konularından biri olacağını öne sürdü. Şu anda, felaketi azaltmaya, insan güvenliğini teşvik etmeye, rahat ilgiyi artırmaya, ekolojik sistemlere ve sürdürülebilir çevreye odaklanan çevre-su havzası plan endeksi için birçok faktörü / kriteri dikkate almamız gerekiyor.

Chen ve Lin (2005) 4 boyut ve 26 kriter önermiştir. Pek çok çalışma, problem çözme prosedürlerine dayalı yararlı metodolojiler ve modeller sunarken, bunlar esas olarak Tayvan ve dünyanın geri kalanında çevre havza plan yönetimi alanına uygulanmıştır. Bir su havzası planı, restorasyonu ve yönetimi belirli bir hidrolojik fonksiyona ve ekolojik potansiyele sahiptir. Su havzası planlarının envanteri, değerlendirilmesi ve restorasyonu jeomorfik, hidrolojik ve ekolojik ilkelere dayanmaktadır. Bozuk havzaları eski haline getirmek için doğa ile birlikte çalışan havza planlarına doğa yaklaşımı budur (Petersen 1999). Birkaç anahtar model bileşeninin işletim prosedürleri, yerel topluluğun katılımı, coğrafi bilgi sistemlerinin kullanımı, ekosistemin, habitatın ve peyzajın araştırılması ve analizi ve ekolojik mühendislik önlemlerinin tahsisi, daha iyi bir anlayış için ayrıntılı olarak gösterilmiştir. Avusturya Tuna vaka çalışmasında 12 alternatif ve 33 kriter vardır.

Kriterler, birbiriyle çelişen üç ana ilgi türünü içerir: ekonomi, ekoloji ve sosyoloji. Doğal afetlerde çevresel havza planlarını hala açıklayan felaketlerin yanı sıra, mühendislik tasarım hatası ve olay verileri, bakım ve operasyonel eksiklikler tipik olarak başarısız planların nedenleri olarak gösterilmektedir. Özellikle insan hatasına ilişkin tasarım hatalarının izlenmesi sırasında “proaktif” plan önlemlerinin alınması önerilmiştir.

Dünya istatistiklerinde çevre-su havzası sorunları, doğal afetlerden ve yapay olarak iki seviyenin sıkışmasından, ilkinde tayfun, sağanak yağmur ve depremden, selin taşmasına, heyelanın şiddetli bozulmasına, olası enkaz seline vb. Nüfus artışından kaynaklanan yapay rahatsızlıklarda uzay ve su çevre talebinin artmasının nedeni, böylece arazi kullanım düzeni ve arazi özelliklerinin değişmesi, ayrıca gelişmeye geçişi sağlamakta ve ayrıca yol suyu ve toprak korumasının tahrip olmasına yol açmaktadır. , çevre tahribata düşüyor, yok edilen biyolojik yaşam, kaliteli nehirler ve dereler kirlenmiş, balık türlerini tehdit etmiş, orman örtüsünün yitirilmesi, erozyon ve kent büyümesi gibi şeyler de vardır.

Çevre havza sorunlarını çözmek için nasıl yapabiliriz? Öncelikle çevreden havza anket verileri, nehir kanal şeklini stabilize etmek, biyolojik topluluk aktivitesini artırmak, habitat küfü ve rejenerasyonu, ekolojik koridorun yapı bütünlüğünü artırmak, çevre peyzajları ve doğal çevre özelliklerini oluşturmak, tur tesislerinden geliştirmek için karakteristik değerler bulmuştur. ve insani sanayinin kaynakları, güzel malzemenin yapı doğasını tekrarlamak ve turizmin mülkiyetini yükseltmek. Bununla birlikte, dik yamaçlar, erozyon ve çevre koruma alanlarında yapay rahatsızlık en aza indirilmeli veya buna izin verilmemelidir.

Özetle, dört boyut ve on faktör / kriter içeren bozulmamış faktörleri / kriterleri, kısaca aşağıdaki gibidir;

(a) su havzası yönetimi ve erozyon kontrolü,

(b) ekolojik restorasyon,

(d) çevresel koruma. Bunlara dayanarak, bu çalışmada hiyerarşik yapı için on değerlendirme kriteri kullanılmıştır.

Çevre havza planı değerlendirme problemlerini ele almak için bu çalışmada benimsenen hiyerarşik yapı açıklanarak sunulacaktır.

The post Çok Amaçlı Karar Verme (11) – KANIK SİPARİŞ VE KALİTE ÖLÇME – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Çok Amaçlı Karar Verme (3) – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

odevcimonline — Mon, 07 Sep 2020 12:40:36 +0000

Çok Amaçlı Karar Verme

Bireylerin, örgütlerin çeşitli amaç ve/veya hedefleri; bunlara ulaşmalarını sağlayacak farklı alternatifleri mevcuttur. Bunlar arasından seçim yapılması, en basit ifadeyle, karar olarak tanımlanmaktadır. Hiç şüphesiz ki; karar verme süreci, ulaşılacak sonuçların bireyle, grupla ve/veya kararın bir konuyla ilişkili olup olmamasına bağlı olarak farklılaşabilmektedir. Çoğu zaman rutin kararlar vermek durumunda kalan bireyler, bu süreçte ağırlıklı olarak, sezgisel yaklaşımları benimserken; bir işletme ya da grubu ilgilendiren durumlarda sezgisel yaklaşımların yerini bilimsel temellere dayalı olanların alması bir zorunluluk haline gelmektedir. Kriterlerin belirlenmesi ve uygun yöntemin seçilmesi olmak üzere iki temel aşamaya indirgenebilecek bilimsel bir karar süreci; rasyonellik ve etkinlik için mantıklı hareket edebilmeyi de gerekli kılmaktadır. Budan dolayıdır ki, mantık ve karar arasındaki ilişki öteden beri ilgi duyulan bir konu olmuştur.

Örnek:

Genişletme ilkesine dayalı olarak iki bulanık sayıyı, m􏰧 ve n􏰧 hesaplama prosedürleri aşağıdaki örnekle gösterilebilir:

Daha sonra, bulanık aritmetik işlemleri α-cut kavramına dayalı olarak türetmek için başka bir yöntem sunuyoruz.

𝛂-Kesim Aritmetiği

M∼ = [ml, mm, mu] ve n∼ = [nl, nm, nu], l, m ve u süper yazılarının sırasıyla infimum, mod ve supremumu ifade ettiği iki bulanık sayı olsun. . Standart bulanık aritmetik işlemler, aşağıdaki gibi α-cut kavramları kullanılarak tanımlanabilir:

m􏰧 ( α ) + n􏰧 ( α ) =  m l ( α ) + n l ( α ) , m u ( α ) + n u ( α )  ;

m􏰧 ( α ) − n􏰧 ( α ) =  m l ( α ) − n u ( α ) , m u ( α ) − n l ( α )  ;

m􏰧 ( α ) ÷ n􏰧 ( α ) ≈  m l ( α ) , m u ( α )  ×  1 n u ( α ) , 1 n l ( α )  ;

m􏰧 ( α ) × n􏰧 ( α ) ≈ [ M , N ] ,

Burada (α) α-kesim işlemini belirtir, ≈ yaklaşık işlemdir ve;

M = min{ml (α)nl (α),ml (α)nu (α),mu (α)nl (α),mu (α)nu (α)};

N = max{ml (α)nl (α),ml (α)nu (α),mu (α)nl (α),mu (α)nu (α)} olur.

Bulanık sayıların hesaplanmasını göstermek için bir örnek de verilmiştir.

İki bulanık sayı m∼ = [3, 5, 8] ve n∼ = [2, 4, 6] olsun. Sonra;

m􏰧 ( α ) + n􏰧 ( α ) = [ ( 3 + 2 α ) + ( 2 + 2 α ) , ( 8 − 3 α ) + ( 6 − 2 α ) ] ;

m􏰧 ( α ) − n􏰧 ( α ) = [ ( 3 + 2 α ) − ( 2 + 2 α ) , ( 8 − 3 α ) − ( 6 − 2 α ) ] ;

m􏰧 ( α ) ÷ n􏰧 ( α ) ≈  ( 3 + 2 α ) , ( 8 − 3 α )  ; (6−2α) (2+2α)

m􏰧 ( α ) × n􏰧 ( α ) ≈ [ ( 3 + 2 α ) ( 2 + 2 α ) , ( 8 − 3 α ) ( 6 − 2 α ) ] olur.

Bulanık Sayıları Sıralama

Açıktır ki, bulanık aritmetik işlemler bulanık aralıktaki α-kesim aritmetik sonucuna dayandığından, en uygun alternatifin nasıl belirleneceği her zaman açık değildir ve bu, bulanık sayıları sıralama veya bulanıklaştırma problemini içerir. Önceki çalışmalarda, en iyi bulanık olmayan performans (BNP) değerini bulmak için bulanıklaştırma prosedürü önerilmişti. Bulanıklaştırılmış bulanık sıralama yöntemleri genellikle şu dört kategoriye ayrılabilir: tercih ilişkisi yöntemleri, bulanık bir ortalama ve yayılma yöntemi, bulanık puanlama yöntemleri ve dilbilimsel yöntemlerdir.

Son 20 yılda 30’dan fazla bulanıklaştırılmış yöntem önerilmiş olsa da, basitliği ve kullanışlılığı nedeniyle bu kitapta yalnızca alan merkezi (CoA) açıklanmıştır. N öznitelikli bir alternatifin tercih derecelendirmelerinin bulanık sayı kullanılarak temsil edildiğini düşünün, CoA kullanan alternatifin BNP değerleri şu şekilde formüle edilebilir:

Burada xi, ith özniteliğinin tercih derecelendirmelerini belirtir ve μ (xi) karşılık gelen üyelik işlevidir.

Konunun Ana Hatları

Bu yazı dizisinin organizasyonu, karar verme süreçlerine göre şu şekildedir: sorunları belirlemek, ağ ilişki haritalarını (NRM) oluşturmak, tercihleri yapılandırmak, boşlukları azaltmak için alternatifleri değerlendirmek ve iyileştirmek ve ardından bunları bulmak ve belirlemek istenen seviyelere ulaşmak için en iyi alternatiftir.

Bununla birlikte, sorunları tanımlamanın, tercihleri oluşturmanın ve en iyi alternatifi geliştirmenin / bulmanın ve belirlemenin KV için çok sezgisel olduğu anlaşılabilir. Yani, bu kitabın içeriği alternatifleri değerlendirme sürecine odaklanır ve iki ana adıma bölünebilir: kriterlerin göreceli ağırlıklarının belirlenmesi ve alternatiflerin derecelendirmelerinin toplanması. Her bir kriterin göreceli ağırlıklarını türetmek önemsiz olmayan ve zor bir problemdir, çünkü kriterler genellikle etkileşimli ve birbirine bağlıdır.

Öte yandan, farklı toplu operatörler farklı DM’nin tercihlerini gösterir ve her alternatifin doğru genel derecelendirmesini elde etmek için uygun şekilde belirlenmelidir.

Bölüm 2 ve 3’te, kriterlerin göreceli önemini belirlemek için analitik hiyerarşi süreci (AHP) ve analitik ağ süreci (ANP) sunulmaktadır. AHP, hiyerarşik bir sistemdeki kriterler arasında ikili karşılaştırma kullanarak kriterlerin göreceli ağırlıklarını türetmek için kullanılır. Hiyerarşik yapının kısıtlamasını serbest bırakarak, ANP’nin bir ağ yapısındaki kriterlerin göreli ağırlıklarını türetmesi önerildi.

Bölüm 4 ila 10’da, birkaç FMADM yöntemi aşağıdaki şekilde tanıtılmaktadır. Bölüm 4’te, bulanık basit toplam ağırlıklandırma (FSAW) yöntemi, bulanık sayılar dikkate alınarak basit eklemeli ağırlıklandırma (SAW) yöntemine genişletilmiştir. SAW yöntemi, yalnızca kriterlerin ağırlıklarını ve katkı formunu dikkate alan en iyi bilinen ve en çok benimsenen MADM modelidir.

Bölüm 5, öznel belirsizlik durumunda pozitif ve negatif ideal noktalar da dahil olmak üzere, iki hedefleri göz önünde bulundurarak alternatifi değerlendirmek için bulanık TOPSIS yöntemini sunar. TOPSIS kavramı, en iyi alternatifin pozitif ideal noktadan (PIS) olan mesafeyi en aza indirmesi ve negatif ideal noktadan (NIS) olan mesafeyi maksimize etmesi gerektiğidir.

Geçiş yöntemleri, ELECTRE ve PROMETHEE, Bölüm 6 ve Bölüm 7’de açıklanmaktadır. Faydaya dayalı yöntemlerin aksine, geçiş yöntemleri en iyi alternatifi belirlemek için alternatifler arasında tercih edilen ilişkileri kullanır. Bu yöntemler, Avrupa’da, özellikle Fransa’da, belirli MADM problemleriyle başa çıkmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bulanık integral tekniği, MADM problemlerinde tercih bağımlılığı problemini ele almak için önerildi ve Bölüm 8’de tartışılacaktır. Tercih bağımsızlığı, MAUT’un temelidir. Ancak, genellikle ortaya çıkan kriterler arasında tercih bağımlılığı durumunun geleneksel MADM modellerinde dikkate alınmadığı görülmektedir.

Pratik MADM problemlerinin üstesinden gelmek için yukarıdaki modellerin çeşitli uygulamaları Bölüm 9’da verilmiştir. Ekte, üç yapısal model, yorumlayıcı yapısal modelleme (ISM), karar verme deneme ve değerlendirme laboratuvarı (DEMATEL) ve bulanık biliş haritalar (FCM), bir hiyerarşik / ağ sistemi oluşturmak için tanıtıldı. AHP / ANP yöntemi kullanılarak üretilen önem ağırlıkları, belirli hiyerarşik / ağ sistemine dayandığından, ilk önce tahsis edilen yapının ne olduğu ile ilgili can alıcı konu tartışılmalıdır.

Ödevcim Online, Çok Amaçlı Karar Verme, Çok Amaçlı Karar Verme Nedir, Yöneylem Nedir, 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 (3) – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).