Makale hakkında daha fazla bilgi edinin Çok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – 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. ELEKTRİK YÖNTEMİ Roy, bulanık koşullarda karar vericilerin tercihlerini modellemek için keskin geçiş ilişkilerini genişleten ELECTRE III'ü geliştirdi. Daha sonra ELECTRE III'ü  kısaca gözden geçireceğiz. Bu değerlendirme prosedürlerinin ayrıntılı bir açıklaması için Hwang ve Yoon, Roy, Tzeng ve Wang, Tsaur ve Tzeng  ve Teng ve Tzeng'e bakınız. A = (a, b, c, ..., n) bir dizi alternatif ve (g1, g2, ..., gm) MCDM problemlerimiz için bir dizi kriter olsun; gj (aj), gj kriterinde alternatif a ∈ A'nın performansını veya değerlendirmesini temsil eder. Hedefin gj (aj) kriterini maksimize edip etmemesine veya minimize etmesine bağlı olarak, ne kadar yüksek veya düşük olursa, alternatif söz konusu kriteri o kadar iyi karşılar. Sonuç olarak, bir alternatifin çok kriterli değerlendirmesi ; e a ∈ A, g (a) = (g1 (a), g2 (a), ..., gm (a)) vektörüyle temsil edilecektir. ELECTRE III modelinin değerlendirme prosedürleri, eşik fonksiyonunun oluşturulmasını, uyum indeksi ve uyumsuzluk indeksinin açıklanmasını, güvenilirlik derecesinin onaylanmasını ve alternatiflerin sıralamasını kapsar. Bu veriler genellikle değerlendiriciler veya karar vericiler tarafından öznel bir yargı kullanılarak bulanık verilerle temsil edilir ve bunun daha ayrıntılı açıklaması aşağıda yer almaktadır. Q (g) ve p (g) sırasıyla kayıtsızlık eşiğini ve tercih eşiğini temsil etsin. G (a) ≥ g (b) ise: 1. g (a)> g (b) + p (g (b)) ⇔ aPb, 2. g (b) + q (g (b)) <g (a) <g (b) + p (g (b)) ⇔ aQb, 3. g (b) <g (bir) g (b) ⇒ g (bir) + q (g (bir))> g (b) + q (g (b)), g (bir) + q (g (bir))> g (b) + q (g (b)), tüm kriterler için p (g)> q (g). Ayrıca pj (gj (a)) ve qj (gj (a)), Roy’un formülüne göre hesaplanabilir: pj (gj (a)) = αp + βpgj (a); qj (gj (a)) = αq + βqgj (a), Burada pj (gj (a)) ve qj (gj (a)), eşik değerleri aşağıdaki durumlardan biri olacak şekilde çözülebilir : 1. Her iki sabit (β eşittir sıfır ve α belirlenmelidir) 2. gj (a) ile orantılı (β belirlenmelidir ve α sıfıra eşittir); veya 3. Bu ikisini birleştiren bir form (hem α hem de β belirlenmelidir) Her alternatif çifti için bir uyum indeksi C (a, b) hesaplanır: Ci (a, b), kriter i altındaki alternatif a ve alternatif b'nin geçiş derecesidir ve C (a, b) = eğer g (b) −g (a)> p (g (a)) ve 0 <ci (a, b) <1 olduğunda qi (gi (a)) vi (gi (a)) ve 0 <di (a, b) <1 olduğunda pi (gi (a)) c (a, b) için kriterler kümesidir. ELECTRE III'te kullanılan kötüye kullanma sıralama prosedürü genellikle aşağıdaki adımlardan oluşur: Adım 1: Azalan damıtma prosedürü ile eksiksiz bir Z1 ön siparişi oluşturun. 1. Değerlendirilebilirlik indeksinin maksimum değerini, λmax = maxS (a, b) belirleyin, burada maksimizasyon söz konusu mevcut alternatifler kümesi üzerinden alınır. 2. λ * = λmax - (0,3 - 0,15λ) olarak ayarlayın. 3. Her bir alternatif için λ-kuvvetini, yani sayısını belirleyin. λ olduğu akım kümesindeki alternatifler λ = λ * kullanılarak tercih edilir. 4. Her bir alternatif için λ-zayıflığını, yani akım kümesindeki λ-tercih edilen alternatiflerin sayısını λ = λ * kullanarak belirleyin. 5. Her alternatif için, λ-kuvveti eksi λ-zayıflığı olan niteliğini belirleyin. 6. En büyük niteliğe sahip alternatifler grubuna ilk damıtma ürünü D1 denir. 7. D1'in birden fazla üyesi varsa, tüm alternatifler sınıflandırılana kadar işlemi D1 setinde tekrarlayın; daha sonra orijinal set eksi D1 ile devam edin, tüm alternatifler sınıflandırılana kadar tekrarlayın. Adım 2: Artan bir damıtma ile eksiksiz bir Z2 ön siparişi oluşturun prosedür. Bu, azalan damıtma ile aynı şekilde elde edilir, tek fark, yukarıdaki 6. adımda, en düşük niteliğe sahip alternatifler kümesinin birinci damıtmayı oluşturmasıdır. Adım 3: Nihai sonuç olarak kısmi ön sipariş Z = Z1 ∩ Z2'yi oluşturun. Son sipariş, aşağı doğru emirden sonra elde edilebilir ve yukarı doğru sıranın ortalaması alınır, yani; Z = 12 (Z1 + Z2). Ek olarak, bulanık çok aşamalı karar vermenin (FMADM) pratik problemlerinde, değerlendiriciler ve karar vericiler öngörülmelidir ve bunlar zorunlu olarak çeşitli paydaşlardan ve çıkar gruplarından oluşmalıdır. Bu üyelerin farklı geçmişleri ve konumları, büyük ölçüde değişen öznel yargılarla sonuçlanır. Örneğin, yukarıdaki eşikler (uyum, uyumsuzluk ve veto) bulanık verilerde sunulabilir; bu ELECTRE III ve IV'ün gerçek dünya problemlerinin değerlendirilmesi için daha uygun olduğunu göstermektedir. Örnek : Bir dizüstü bilgisayar satın almak için bir karar verme sorunu olduğunu varsayalım. Altı seçenekten birini seçmek için beş kriter, kalite, fiyat, işlev, hizmet ve görünüm dikkate alınır. Her bir alternatif için tercih edilen derecelendirmeler ve her bir kritere göre ağırlık, Tablo 6.10'da gösterildiği gibi verilmiştir. Basit olması için, kayıtsız eşiği ikiye, tercih eşiğini üçe ayarladık ve veto işlevini devre dışı bıraktık.  Daha sonra, Tablo 6.12'de gösterildiği gibi, ELECTRE III'ün sıralama adımlarına göre nihai siparişler alınabilir. Alternatif 6'nın en iyi seçenek olması gerektiği ve Alternatif 1, 2 ve 5'in sıra 2 ile bağlandığı görülebilir. ELECTRE III, bulanık kümeler kavramını bulanık ortamlar altında ele alınan MADM problemlerine entegre etmiş olsa da, ELECTRE III'ün hesaplanması çok karmaşık. Ek olarak, ELECTRE III'ü kullanmadan önce alternatiflerin ağırlıklarını ölçmeliyiz. Bu eksiklikler, uygulamalarını kısıtlamaktadır. Daha sonra, ELECTRE prosedürünü basitleştirmek ve alternatiflerin ağırlıklarının gerekliliğini ortaya çıkarmak için ELECTRE IV'ü tanıtacağız. 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.

Çok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – 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…

Okumaya Devam EtÇok Amaçlı Karar Verme (18) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma
Makale hakkında daha fazla bilgi edinin Çok Amaçlı Karar Verme (19) – ELEKTRİK YÖNTEMİ  – 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. ELEKTRİK YÖNTEMİ Roy (1968) ve Benayoun ve ark. (1966) ilk olarak Eleme Et Seçimi Translating Reality (ELECTRE) yöntemini tanıtmak için geçiş ilişkileri kavramını kullandı. O zamandan beri, problem ifadesinin doğasına (bir çekirdek çözümü bulmak veya alternatiflerin sırasını sıralamak için), dikkate alınacak kriterlerin önem derecesine (doğru veya sahte) dayalı olarak çeşitli ELEKTRİK modelleri geliştirilmiştir.  (ağırlıklar, uyum indeksi, uyumsuzluk indeksi, veto etkisi) ELEKTRİK  ELEKTRİK I modeli ilk olarak Roy (1968) tarafından gerçek kriterlerin ve sınırlı geçiş ilişkilerinin verildiği bir durumda çekirdek çözümünü bulmak için geliştirildi. Yani, ELEKTRİK Alternatiflerin sıralamasını türetemem, ancak çekirdek setini çıkarıyorum. ELECTRE I'de nesneler arasındaki ilişkileri ölçmek için uyum indeksi ve uyumsuzluk indeksi adı verilen iki indeks kullanılır. Uyum indeksi için, C (a, b) a'nın ne kadar olduğunu en az b kadar iyi ölçer. Öte yandan, uyumsuzluk indeksi D (a, b), b'nin kesinlikle a'ya tercih edilme derecesini ölçer. ELEKTRİK I'deki uyum indeksi ve uyumsuzluk indeksi şu şekilde tanımlanabilir: C (a, b) = ∑∑i∈Q (a, b) wi Burada C (a, b) ve D (a, b) ∈ [0,1], gj (k) k. alternatif için j. özniteliğin tercih edilen puanlarını belirtirken, Q (a, b) için kriterler kümesini belirtir. burada a eşittir veya b'ye tercih edilir, R (a, b), b'nin kesinlikle a'ya tercih edildiği ve A tüm alternatifler kümesini temsil eden kriterler dizisidir. A ve b alternatiflerini karşılaştırmak için, a ve b arasındaki ilişkiyi aşağıdaki kurallar olarak belirleyebiliriz: Eğer C (a, b)> C * ve D (a, b) C * ve D (b, a)> D * ise b, a'dan üstündür, aksi takdirde b, a'yı geçmez. Daha sonra, a ve b arasındaki geçiş oranı Tablo 6.1'e başvurarak türetilebilir. Örnek : Küresel bir konumlandırma sisteminin (GPS) montajı için çok özellikli bir karar probleminin dikkate alındığını varsayalım. Dört alternatif, dört kritere göre değerlendirilir: güvenilirlik, işlevsellik, hizmet ve doğruluk. Her bir alternatifin karşılık gelen tercih edilen derecelendirmeleri, gösterildiği gibi beş puanlık bir sıralama ölçeği ile tanımlanabilir: Hiç Memnun Kalmadım (VD), Memnun Kalmadım (D), Memnun Kalmadım (U), Memnun Kalmadım (S) ve Çok Memnunum (VS), şeklinde derecelendirilebilir. Denklem 6.1 ve 6.2'ye göre, uyum ve uyumsuzluk indisleri sırasıyla Tablo 6.3 ve 6.4'te gösterildiği gibi türetilebilir. Daha sonra, C = 0.7 ve D = 0.7 ayarlanarak, Örnek 6.1 için geçiş ilişkileri Şekil 6.1'de gösterildiği gibi oluşturulabilir. Şekil 6.1'e göre, Alternatif 1'in çekirdek çözümü olması gerektiği görülebilir. Ancak Alternatif 2 ve Alternatif 4 arasında hangisinin daha iyi olduğunu belirlemek zordur. ELECTRE I'in eksiklikleri açıktır. Birincisi, yalnızca çekirdek çözümünü bulabilir ve sıralamayı alternatifler arasında sıralayamaz. İkinci olarak, nihai sonuçlar oy barajına göre değiştiğinden, uygun barajın nasıl belirleneceği bilinmemektedir. Üçüncü olarak, çekirdek kümesi herhangi bir devre içeriyorsa, çekirdek kümesi benzersiz değildir ve çıkmayabilir. ELEKTRİK II, Roy ve Bertier (1973) tarafından ELECTRE I’in alternatifler sıralaması üretememesinin üstesinden gelmek için önerildi. ELEKTRİK II, basitçe çekirdek setini bulmak yerine, güçlü ve zayıf geçiş ilişkilerini tanıtarak alternatifler sıralayabilir. Ayrıca, a'nın b'ye tercih edildiği ek bir kısıtlama hem C (a, b)> C * hem de C (a, b) ≥ C (b, a) 'yı karşılamalıdır. Bu kısıtlamanın çekirdek kümesindeki devreleri engellediği açıktır. Burada θi, bir karar vericinin i'inci kriter için karar vericinin i'inci kritere gösterdiği dikkatin derecesini temsil etmek için kullandığı R derecesi parametresini belirtir. Denklem (6.9) ve (6.10) 'dan 0 ≤ C (a, b) ≤ 1 ve 0 ≤ D (a, b) ≤ 1 olduğu görülebilir. ELECTRE II'nin prosedürü aşağıdaki şekilde açıklanabilir. Güçlü geçiş ilişkisi için uyum ve uyumsuzluk eşiğini C +, D + ve C +> C− ve D + <D− olduğunda zayıf geçiş ilişkisi için C−, D− belirleyin. ELECTRE II'nin adımları aşağıdaki üç aşamaya ayrılabilir (Belton ve Stewart 2002). İlk aşama: azalan sırayı belirleyin. 1. Ω tüm alternatifler olsun. 2. Ω 'deki diğer alternatifler tarafından güçlü bir şekilde geride bırakılmayan baskın olmayan kümesi 􏰯 türetin. 3. 􏰯 'deki diğer alternatifler tarafından zayıf bir şekilde geride bırakılmayan 􏰯 ′ kümesini türeterek azalan sıralamanın birinci sınıfını belirleyin. 4. 􏰯 ′ 'deki alternatifleri çıkarın ve tüm alternatifler sınıflandırılana kadar 3. adımı tekrarlayın. İkinci aşama: artan sırayı belirleyin. 1. Ω tüm alternatifler olsun. 2. Ω 'deki diğer alternatifleri kuvvetli bir şekilde geride bırakmayan hakim kümeyi 􏰰 türetin. 3. 􏰰'deki diğer alternatifleri zayıf bir şekilde geride bırakmayan 􏰰 􏰰 kümesini türeterek artan sıralamanın birinci sınıfını belirleyin. 4. 􏰰 ′ 'deki alternatifleri çıkarın ve tüm alternatifler sınıflandırılana kadar 3. adımı tekrarlayın. Üçüncü aşama: son sırayı belirleyin. Azalan ve artan emirlerin kesişimini hesaba katarak, alternatiflerin son sırasını belirleyebiliriz. Örnek : Bir dizüstü bilgisayar satın almak için bir karar verme sorunu olduğunu varsayalım. Dört alternatiften birini seçmek için dört kriter, kalite, fiyat, işlev ve hizmet dikkate alınır. Her bir alternatife göre tercih edilen derecelendirmeler ve her kritere göre ağırlık, Tablo 6.5'te gösterildiği gibi verilmiştir. Uyum ve uyumsuzluk endekslerini hesaplamak için, aşağıdaki miktarlar ilk olarak Denklem 6.6 ila 6.8'e göre türetilmelidir: W+ (1,2)=0.3+0.3=0.6; W+ (1,4)= 0.2+0.3+0.3= 0.8; W+ (2,3)=0.2+0.3=0.5; W + (3,1) = 0.2; W+ (3,4)=0.2; W+ (4,2)=0.3; W= (1,2)=0; W = (2,1) = 0; W= (2,4)=0; W= (3,2)=0.2; W = (4,1) = 0.2; W= (4,3)= 0.2+0.3+0.3= 0.8. W+ (1,3)=0.3+0.3=0.6; W+ (2,1)=0.2+0.2=0.4; W+ (2,4)=0.2+0.2+0.3=0.7; W+ (3,2)=0.3; W + ( 4 , 1) = 0 0 ; W+ (4,3)=0. W= (1,4)=0.1; W= (2,3)=0.2; W = (3,1) = 0.2; W= (3,4)=0.2+0.3+0.3=0.8; W= (4,2)=0; Şimdi, C + = 0.7 ve C− = 0.6 güçlü ve zayıf uyum indeksleri ve D + = 0.5 ve D− = 0.7 güçlü ve zayıf uyumsuzluk indeksleri olsun. Ardından, azalan ve artan siparişler Tablo 6.8'de gösterildiği gibi türetilebilir. Son olarak yukarıdaki emirlerin kesişimine göre aşağıdaki kısmi sıranın Tablo 6.9'daki gibi gösterilmesi gerektiği görülmektedir. ELEKTRİK II, çekirdek çözümlerinin alt kümesi yerine alternatiflerin kısmi ön sırasını türeterek ELECTRE I'in uzantısı olarak kabul edilebilir. Sonraki bölümde ELECTRE III tanıtıldı. Uygunluğu ve uyumsuzluk indekslerini türetmek için "doğru" kriterleri kullanan ELECTRE I ve ELECTRE II'nin aksine, ELECTRE III alternatiflerin kısmi ön sırasını hesaplamak için sözde kriterler kullanır. 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.

Çok Amaçlı Karar Verme (19) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – 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…

Okumaya Devam EtÇok Amaçlı Karar Verme (19) – ELEKTRİK YÖNTEMİ – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma