Sezgisel Bulanık (Intuitionistic Fuzzy)

Sezgisel bulanık veri yapısı, bir alternatifin bir kriterdeki değerlendirmesini tek bir sayı yerine iki dereceyle ifade eder: yargıyı destekleme derecesi (üyelik, μ) ve yargıyı reddetme derecesi (üyelik-dışı, ν). Her ikisi 0 ile 1 arasındadır ve toplamları 1'i aşamaz. "Bu tedarikçi güvenilirdir" yargısı için μ = 0.6, ν = 0.3 yazılabilir; geriye kalan 0.1 kararsızlık payıdır.

Bu yapının bulanık veriden farkı, sorduğu sorudadır. Bulanık veri "değer ne kadar makul" sorusunu cevaplar ve bir büyüklüğü (süre, fiyat) yaklaşıklıkla ifade eder. Sezgisel bulanık veri ise bir yargıyı ele alır ve o yargının lehinde ne kadar, aleyhinde ne kadar durduğunuzu ayrı ayrı sorar. Kararsızlık payı ayrıca sorulmaz; iki dereceden geriye kalan kısımdır.

Değerlendirme bir yargıdan geliyorsa ve uzmanın karşı görüşü de ölçülebilir bir bilgi taşıyorsa kullanılır. "Bu aday uygundur" yargısına verilen 0.6 desteği ile aynı adaya duyulan 0.3 çekincenin ayrı ayrı kaydedilmesi gereken işe alım, tedarikçi seçimi, proje değerlendirmesi gibi problemlerde; kanıtın lehte ve aleyhte olarak doğal biçimde ayrıldığı durumlarda yararlıdır.

Buna karşılık uzman yalnız "ne kadar uygun" sorusuna cevap veriyorsa ve karşı görüş için ayrı bir bilgi kaynağı yoksa, ν'yü 1 − μ diye yazıp sezgisel bulanık yapıya geçmek gerekli değildir; bu, bulanık ya da kesin veriyle aynı bilgiyi taşır.

Evet, ancak iki adım gerekir.

Birincisi, kriteri bir yargıya çevirmektir. Sezgisel bulanık çift bir sayının değil, bir önermenin destek ve ret derecelerini taşır. "Altın 2.450 TL" bir ölçümdür; desteklenmez ya da reddedilmez. "Altın önümüzdeki altı ay için uygun bir yatırımdır" ise bir yargıdır ve bu yargı için lehte ve aleyhte kanıt ayrı ayrı toplanabilir.

İkincisi, μ ve ν'yü ayrı kaynaklardan türetmektir: μ lehteki kanıttan (destekleyen göstergelerin oranı, "uygun" diyen uzmanların payı), ν aleyhteki kanıttan (karşı göstergelerin oranı, "uygun değil" diyen uzmanların payı). İkisinin toplamı 1'i aşmıyorsa çift geçerlidir ve kalan pay kararsızlığı verir.

Yapılmaması gereken, ν'yü 1 − μ olarak hesaplamaktır. Bu durumda kararsızlık payı sıfırlanır ve ν yeni bir bilgi taşımaz; yapının tek katkısı ortadan kalkar.

Sezgisel bulanık yapıdaki kararsızlık payı (π = 1 − μ − ν) uzmanın ayrıca değerlendirdiği bir bileşen değildir; destek ve ret derecelerinden geriye kalan kısımdır. Bu nedenle bağımsız bir "bilinmeyen" ölçüsü olarak okunmamalıdır. Bilginin ne kadar eksik ya da çelişkili olduğu ayrı bir kaynaktan ölçülüyorsa ve destekle retten bağımsızsa, o bilgi bu yapıya sığmaz; nötrosofik yapının konusudur.

Bu nedenle:

"Uzman kararsızlığını 0.4 olarak belirtti, bu yüzden π = 0.4 yazıldı"

yerine:

"Uzman desteği 0.5, reddi 0.1 olarak verdi; kararsızlık payı 0.4 buradan türetildi"

yaklaşımı doğrudur. Kararsızlık doğrudan veriliyorsa küresel bulanık ya da nötrosofik yapıya bakılmalıdır.

Sezgisel bulanık yapının en önemli avantajı, "desteklemiyorum" ile "karşıyım" arasındaki farkı korumasıdır. Tek bir sayıda 0.6 desteği, kalan 0.4'ün karşı görüş mü yoksa bilgisizlik mi olduğunu söylemez; iki dereceli yapı bunu söyler.

Ayrıca uzmanlar için doğal bir soru biçimi sunar: "Ne kadar katılıyorsunuz, ne kadar katılmıyorsunuz?" Bu iki sorunun cevabı çoğu durumda tek bir puandan daha güvenilir toplanır ve grup kararlarında uzmanlar arasındaki farkı daha iyi yansıtır.

Toplamın 1'i aşamaması kısıtı, uzmanın hem güçlü destek hem belirgin çekince bildirdiği durumlarda çifti geçersiz kılar. μ = 0.8 ve ν = 0.5 gibi bir değerlendirme bu yapıya sığmaz; uzman ya değerlerini küçültmeye zorlanır ya da başka bir yapıya geçilir.

Sıralama için iki derecenin tek bir sayıya indirilmesi gerekir ve bunun için birden fazla skor ve doğruluk fonksiyonu vardır; seçim sıralamayı etkileyebilir. Ayrıca iki dereceyi ayrı kaynaklardan türetmek her problemde mümkün değildir; kaynak yoksa yapı yapay biçimde doldurulur.

Uzman destek ve ret derecelerini tek bir sayı olarak değil, aralık olarak verebiliyorsa ("destek 0.5 ile 0.7 arasında, ret 0.1 ile 0.2 arasında") aralık-değerli sezgisel bulanık (interval-valued intuitionistic fuzzy) yapı kullanılır. Kısıt aynı kalır: üst sınırların toplamı 1'i aşamaz.

Bu yapı, uzmanın yargısından değil, yargıyı sayıya çevirirken duyduğu tereddütten kaynaklanan ikinci bir belirsizlik katmanı taşır. Değerlendirme yükü artar; yalnız bu ikinci katmanın karar için önemli olduğu durumlarda tercih edilmelidir.

En yaygın hata, ν'yü 1 − μ olarak yazmaktır. Bu, sezgisel bulanık yapıyı kesin veriye indirger ve kararsızlık payını her hücrede sıfırlar.

İkinci yaygın hata, μ ve ν'yü tek bir kaynaktan türetmektir: "uygun" diyen uzman oranını μ, geri kalanı ν yazmak, kararsız kalan uzmanları karşı görüşe saymak demektir. Benzer şekilde ölçülmüş bir büyüklüğü (fiyat, süre) doğrudan μ olarak kullanmak, kararsızlık payını uzmanın verdiği ayrı bir sayı gibi okumak ve toplamı 1'i aşan çiftleri "biraz küçülterek" yapıya sığdırmak da metodolojik sorunlara yol açar.

Temel ilke şudur:

Destek ve ret dereceleri ayrı kaynaklardan gelmeli, ikisinin toplamı 1'i aşmamalı ve kararsızlık payı uzmandan değil bu iki dereceden türetilmelidir.