Küp bulanık VIKOR (Fahmi, Amin, Abdullah, Aslam ve Ul Amin, 2019)

Dört şey değişir.

Hücreler. Kesin VIKOR'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre üç sayıdan oluşur: bir aralık [μᴸ, μᵁ] ⊆ [0,1] VE bir nokta λ ∈ [0,1]. Aralık kısmı "bu değerlendirme şu bant içinde makul" bilgisini, nokta kısmı "en olası tek değer" bilgisini taşır; ikisi birlikte tutulur, biri diğerine indirgenmez. Kriter ağırlıkları kesin sayı olarak dışarıdan alınır.

Ölçek eşitleme (yön çevirme). Maliyet ölçütünde kesin VIKOR en iyi ve en kötü değeri yer değiştirir. Burada maliyet ölçütünde hücre ⟨[1−μᵁ, 1−μᴸ], 1−λ⟩'ya tümlenir: aralığın iki ucu birlikte ve ters sırayla, nokta da 1'den çıkarılarak tümlenir.

Skor ve en iyi/en kötü değer. Her hücre önce tek bir skora indirilir: s = (μᴸ+μᵁ)/2 + (μᵁ−μᴸ)/4 − (1−λ)/2. Bu skorun ilk terimi aralığın ortası, ikinci terimi aralığın genişliğinden gelen bir düzeltme, üçüncü terimi nokta değerlendirmesinin katkısıdır. Her ölçütte en iyi ve en kötü değer, bu skorların en büyüğü ve en küçüğü olarak belirlenir; yani gerçekte var olan bir seçeneğin skorudur. Bu, kesin VIKOR'daki "sütunun en iyi ve en kötüsü" mantığıyla birebir aynıdır. Aradaki fark, skorun kendisinin aralık ve nokta birleşiminden gelmesidir.

Uzaklık, skor ve birleştirme. Her hücrenin skoru ile en iyi skor arasındaki fark, en iyi ile en kötü skor arasındaki farka oranlanır; bu, kesin VIKOR'daki normalize farkın karşılığıdır. Yöntem bu oranı ağırlıklandırıp toplar (S) ve en büyüğünü ayırır (R); v = 0,5 ile Q'yu hesaplar. Skor negatif çıkabildiği için (üçüncü terim −(1−λ)/2 negatiftir), en iyi ile en kötü skor arasındaki fark küçük çıkabilir; bu durumda oran büyür ve seçenekler arası fark abartılı görünebilir.

DecisionMind bu uzantıda skor fonksiyonunu ve uzlaşma katsayısı v'yi 0,5'te sabit tutar; temel VIKOR'da kullanıcı tarafından seçilebilen v burada değiştirilemez. DecisionMind bu uzantıda kesin VIKOR'un iki koşulunu (kabul edilebilir avantaj, kabul edilebilir istikrar) hesaplamaz; yalnız Q'ya göre bir sıralama üretir. Kullanıcı bunu S ve R sütunlarına bakarak kendisi denetlemelidir. Ağırlıklar dışarıdan gelir; yöntem ağırlık üretmez.

Küçük Q iyidir. Ancak temel VIKOR kartında anlatılan iki koşul (kabul edilebilir avantaj, kabul edilebilir istikrar) bu uzantıda DecisionMind tarafından sınanmaz; kullanıcı bunu S ve R sütunlarına bakarak kendisi denetlemelidir. İki seçeneğin Q'su yakın çıkabilir; bu, VIKOR'un normal ve dürüst bir sonucudur, hesap hatası değildir. Ayrıca Q'nun altında bir aralık genişliği durur: iki seçenek aynı nokta değerine sahipken farklı aralık genişliğine sahip olabilir, bu fark skorun içine karışır ve Q'da ayrı görünmez.

Bu nedenle:

"Küp bulanık VIKOR'a göre en iyi seçenek A2'dir"

yerine:

"A2 bu ağırlıklarla ve v = 0,5'te Q'su en küçük seçenektir; DecisionMind bu uzantıda uzlaşma koşullarını sınamadığından bunun tek bir uzlaşma çözümü mü yoksa bir uzlaşma kümesi mi olduğu S ve R sütunlarına bakılarak ayrıca değerlendirilmelidir"

biçiminde yazmak doğrudur.

Uzmanlar bir kriteri hem bir bant (en az şu, en çok şu) hem tek bir en olası değer olarak birlikte veriyorsa bu uzantı düşünülür; amaç bu iki bilgiyi birbirine indirgemeden birlikte taşımaktır. Ölçülmüş bir kriteri aralık-nokta çiftine çevirmek belirsizlik modellemek değil belirsizlik üretmektir. Kesin VIKOR'un çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da pişmanlığı sınırlar ama sıfırlamaz.

Değer alanı ihlali. Her hücrede μᴸ ≤ μᵁ olmalı ve ikisi de [0,1] içinde kalmalıdır; λ da [0,1] içinde olmalıdır. Sıra bozulursa skor hesabı anlamsız sayı üretir.

v'yi değiştirmeye çalışmak. Temel VIKOR'da v kullanıcı kararıdır; bu uzantıda motor v'yi kodda 0,5 sabit tutar, değiştirmenin sonuca hiçbir etkisi yoktur.

İki koşulu sınandığını varsaymak. DecisionMind bu uzantıda kabul edilebilir avantaj ve kabul edilebilir istikrar koşullarını hesaplamaz; yalnız bir Q sıralaması verir. "Tek uzlaşma çözümü" ifadesini kullanmadan önce S ve R'nin ayrıca okunması gerekir.

Skor negatif çıktığında farkı göz ardı etmek. Skorun üçüncü terimi negatif olabileceğinden en iyi-en kötü skor farkı küçük çıkabilir; bu durumda normalize oran büyür ve seçenekler arası fark gerçekte olduğundan daha keskin görünebilir.

Temel ilke şudur:

Bu uzantıda sonuç yalnız bir Q sıralamasıdır; kesin VIKOR'un iki uzlaşma koşulu motor tarafından sınanmaz ve "tek çözüm" ile "uzlaşma kümesi" ayrımı S ve R sütunlarına bakılarak kullanıcı tarafından yapılmalıdır.