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
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.
Çok Amaçlı Karar Verme (3) – 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…
