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.

Değerlendirme Kriterlerinin Belirlenmesi Ağırlıkları

Ür-Ge değerlendirmesini oluşturma kriterleri farklı önem ve anlamlara sahip olduğundan, her bir değerlendirme kriterinin eşit öneme sahip olduğunu varsayamayız. Özvektör yöntemi, ağırlıklı en küçük kareler yöntemi, entropi yöntemi, analitik hiyerarşi süreci (AHP) ve çok boyutlu için doğrusal programlama teknikleri gibi ağırlıkları belirlemek için kullanılabilecek pek çok yöntem vardır (Hwang ve Yoon 1981). Tercih analizi vb. (LINMAP). Yöntemin seçimi, sorunun niteliğine bağlıdır. Bina Ür-Ge’sini değerlendirmek karmaşık ve geniş kapsamlı bir sorundur, en kapsamlı ve esnek yöntemi gerektirir.

Saaty (1977, 1980) tarafından geliştirilen AHP, çok kriterli karar problemleriyle başa çıkmada çok faydalı bir karar analiz aracıdır ve birçok inşaat endüstrisi karar alanına başarıyla uygulanmıştır. Bununla birlikte, AHP yöntemini uygulama operasyon sürecinde, değerlendiricilerin “A kriterinin B kriterinden çok daha önemli olduğunu” değerlendirmesi, “A ilkesinin önemi ve B ilkesinin yediye bir olduğunu düşünmekten daha kolay ve daha insancıldır. ” Bu nedenle Buckley, Saaty’nin AHP’sini, iki kriteri karşılaştırırken ve kriterlerin bulanık ağırlıklarını türetirken kesin oranları atama zorluğunun üstesinden gelmek için değerlendiricilerin kesin oranlar yerine bulanık oranlar kullanmalarına izin verildiği duruma genişletti. geometrik ortalama yöntemi. Bu nedenle, bu çalışmada, ikili karşılaştırmalar için bulanık sayılara izin vererek hiyerarşik analizi bulanıklaştırmak ve bulanık ağırlıkları bulmak için Buckley’in yöntemi FAHP’yi kullanıyoruz.

Kamu Binaları İçin Mühendislik Hizmetinin Seçilmesi Durumu

Bir devlet kurumu Tayvan’da yeni bir bina inşa etmek istediğinde, Kamu İhale Kanununun 22. maddesinin birinci fıkrasının 9. alt paragrafını takip ederek, Mimarı kamuya açık ve objektif olarak P&D inşa etmek için profesyonel hizmetler sunacak şekilde seçmesi gerekir. Bu nedenle, bu çalışma, mühendislik hizmeti ihale seçim sürecini uygulamak için bir şube istasyonu binası inşa eden Taipei Şehri Polis Bürosu’nun önceki örneğini kullandı. Bu durumda, beş mimar yeni bina inşaatı için teklif sundu.

Değerlendirme Kriterlerinin Ağırlık Hesaplaması

Bina Ür-Ge alternatifleri değerlendirmesinin formüle edilmiş yapısına göre, boyut hiyerarşisinin ve kriter hiyerarşisinin ağırlıkları analiz edilebilir. Simülasyon sürecini üç DM grubuyla bir dizi görüşme izledi: alan uzmanları (değerlendiriciler), Taipei Şehri Polis Bürosu’nun yöneticileri (sahipler) ve gelecekte yeni binanın kullanıcıları (polisler, kullanıcılar). Her DM grubu beş temsilci içeriyordu.

Alan uzmanları arasında mimarlık ve tasarım alanında iki profesör, inşaat mühendisliği alanında iki profesör ve deneyimli bir mimar vardı. Sahipler arasında bir Genel Müdür, üç Genel Müdür Yardımcısı ve bir Genel Sekreter vardı; ve beş polis (kullanıcılar) rastgele örnekleme ile seçilmiştir. Ağırlıklar FAHP yöntemi kullanılarak elde edilmiş ve ardından her bir DM grubunun ağırlıkları ve ortalama ağırlıkları Buckley (1985b) tarafından önerilen geometrik ortalama yöntemiyle türetilmiştir. Aşağıdaki örnek, sahipler grubu için boyut ağırlıklarının hesaplama prosedürünü gösterir.

a. Değerlendirme boyutlarının önemi hakkında beş sahip temsilcisi ile yapılan görüşmelere göre, boyutların ikili karşılaştırma matrisleri şu şekilde elde edilecektir:

b. Tablo 12.1’de tanımlanan bulanık sayılar uygulandığında, dil ölçekleri aşağıdaki gibi karşılık gelen bulanık sayılara aktarılabilir:

b. Tablo 12.1’de tanımlanan bulanık sayılar uygulandığında, dil ölçekleri aşağıdaki gibi karşılık gelen bulanık sayılara aktarılabilir:

Diğer matris öğeleri aynı hesaplama prosedürü ile elde edilebilir, bu nedenle beş temsilcinin sentetik ikili karşılaştırma matrisleri aşağıdaki gibi oluşturulacaktır:

c. Buckley (1985b) tarafından önerilen geometrik ortalama yöntemi kullanılarak sentetik ikili karşılaştırma matrisinin öğelerinin hesaplanması, yani:

a􏰧 = (a􏰧1 ⊗a􏰧2 ⊗a􏰧3 ⊗a􏰧4 ⊗a􏰧5) 1/5, örnek olarak a􏰧 için: ij ij ij ij ij ij 12
 11  111 11  1 / 5 a􏰧12 =  (1,3,5) ⊗5,3,1⊗7,5,3⊗ 5,3,1⊗ (1,3,5) 
 1 1 1 1 / 5  1 1 1 1 / 5  1 1 / 5 = 1 × 5 × 7 × 5 × 1, 3 × 3 × 5 × 3 × 3, 5 × 1 × 3 × 1 × 5 
= (0.356,0.725,1.528).

Diğer matris öğeleri aynı hesaplama prosedürü ile elde edilebilir, bu nedenle beş temsilcinin sentetik ikili karşılaştırma matrisleri aşağıdaki gibi oluşturulacaktır:

d. Sahipler grubu için boyutların bulanık ağırlıklarını elde etmek için Denklem 2.7 veya 4.10’u kullanarak, yani:

1/6 (1/6 1/6 1/6) = (1 × 0.356 × 􏰩 × 0.467), (1 × 0.725 × 􏰩 × 0.750), (1 × 1.528 × 􏰩 × 1.332)
r􏰧 = (a􏰧 ⊗ a􏰧 ⊗ a􏰧 ⊗ a􏰧 ⊗ a􏰧 ⊗ a􏰧) 1 11 12 13 14 15 16
= (0.612,0.935,1.652).
Aynı şekilde, kalan r􏰧’yi elde edebiliriz, yani,
r􏰧 = (0.826,1.367,2.197), r􏰧 = (0.322,0.468,0.748), r􏰧 = (0.423,0.663,1.132),
234
r􏰧 = (1.129,1.828,2.409), r􏰧 = (0.840,1.379,2.070). 56
Her boyutun ağırlığı şu şekilde elde edilebilir:
w􏰧 = r􏰧⊗ (r􏰧⊕r􏰧⊕r􏰧⊕r􏰧⊕r􏰧⊕r􏰧) −1 11123456
= (0.612, 0.935, 1.652) ⊗ (1 / (1.652 + 􏰩 + 2.070), 1 / (0.935 + 􏰩 + 1.379), (1 / 0.612 + 􏰩 + 0.840))
= (0.06, 0.141, 0.398).

Aynı şekilde, w􏰧 2 = (0.081,0.206,0.529), w􏰧 3 = (0.032,0.071,0.180), w􏰧 4 = (0.041,0.010,0.273), w􏰧5 = (0.111,0.275,0.580), ve w􏰧6 = (0.082,0.208,0.499).

e. Her boyutun bulanık ağırlıklarının en iyi bulanık olmayan performans (BNP) değerini hesaplamak için alan merkezi (CoA) yöntemini kullanmak için:

Sahipler grubu için bina planı ağırlığının (D1) BNP değeri örnek alınarak hesaplama süreci aşağıdaki gibidir.

BNP =  (Uw − Lw) + (Mw − Lw) 3 + Lw w1 1 1 1 1 1
=  (0,398−0,06) + (0,141−0,06)  3 + 0,06 = 0,200.

Benzer şekilde, geri kalan boyutların ağırlıkları ve sahipler grubu için kriterler Tablo 12.2’de gösterildiği gibi bulunabilir. Bununla birlikte, sınırlı alan nedeniyle, diğer iki grubun bulanık ağırlıklarını ve üçünün ortalamasını çıkarıyoruz, ancak bunların nihai BNP değerini Tablo 12.3’te listeliyoruz.

FAHP sonuçlarından, sahipler grubu için en önemli iki yönün yapısal sistem (0,322) ve iki boyutlu planlama (0,272) olduğunu, en az önemli olanın ise görünüm modellemesidir (0,094). Kullanıcılar grubu için, en önemli iki boyut yapısal sistem (0.446) ve E&M sistemleridir (0.386) ve en azı gereksinim gerçekleştirme derecesi (0.080). Ancak, uzmanlar grubu için en önemli iki boyut iki boyutlu planlama (0.367) ve bina arsa yerleşimi (0.327) ve yapısal sistem en azdır (0.066).

Bu sonuçlar, hem mal sahipleri grubunun hem de kullanıcı grubunun, binayı yönetmenin ve binada yaşamanın güvenliği konusunda endişeli olduğunu göstermektedir; Ayrıca, sahipler grubu, operasyonlarının kolaylığını göz önünde bulundurarak, uzmanlar grubu gibi binanın iki boyutlu planlamasını da önemsiyor.

Aksine, uzmanlar grubu, estetik yönlerin oluşturulması ve mekan mekanizmasının planlanması için ilgili mesleki konulara odaklanır, ancak yapısal tasarımın profesyonel hesaplamalara göre güvenli olduğunu düşündükleri için bunu en az önemli olarak sıraladılar.

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 (31) – Değerlendirme Kriterlerinin Belirlenmesi Ağırlıkları – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma — first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).