Fuzzy DEMATEL

Hücreler. Kesin DEMATEL'de her hücre (bir kriterin diğerini ne kadar etkilediği) tek bir sayıdır. Burada her hücre üçgen bulanık bir sayıdır; uzman etkiyi "etki yok", "düşük", "orta", "yüksek" gibi sözel terimlerle verir, her terim önceden ilan edilmiş bir ölçekle üçgene çevrilir. Birden fazla uzman varsa matrisler aritmetik ortalamayla birleştirilir; DecisionMind bu ortalamayı ilk adımda alır.

Ölçek eşitleme / durulaştırma. Kesin DEMATEL doğrudan normalize eder. Fuzzy DEMATEL önce bulanık matrisi tek bir kesin matrise çevirir: bu, CFCS yöntemiyle yapılır (sol ve sağ normalize değerler üzerinden, üçgenin uçlarını ve ortasını birlikte kullanan bir ağırlıklı ortalama). Bu durulaştırma hesabın en başında, normalizasyondan önce yapılır. Fuzzy MOORA'nın son adımda ortalama alan durulaştırmasından farklı olarak, burada belirsizlik daha ilk adımda tek bir sayıya iner ve geri kalan dört adım (normalizasyon, toplam ilişki matrisi, D/R, ağırlık) kesin DEMATEL ile birebir aynı biçimde ilerler.

Toplam ilişki ve ağırlık. CFCS ile üretilen kesin matris üzerinden toplam ilişki matrisi, verilen etki (D), alınan etki (R) hesaplanır; bunlardan toplam etkileşim (D+R) ve net rol (D−R) türetilir. DecisionMind bu ağırlığı D+R'nin normalize edilmiş hâli (öne çıkanlık/prominence) olarak hesaplar. Bu, kesin DEMATEL kartındaki ‖(D+R, D−R)‖ biçiminden farklı bir ağırlıklandırma kuralıdır ve iki yöntem aynı veriye uygulansa bile farklı ağırlık sırası verebilir.

Sonuç ve durulaştırma. Nihai çıktı bir sıralama değil, kriter başına iki sayı (D+R, D−R) ve bunlardan türetilmiş bir ağırlık vektörüdür; tıpkı kesin DEMATEL'de olduğu gibi. Fark yalnız girdinin (etki matrisinin) bulanık olması ve CFCS ile en başta durulaştırılmasıdır.

DecisionMind klasik Fuzzy DEMATEL'de CFCS durulaştırmasını, normalize edilmiş prominence'ı (D+R'nin toplama oranı) ağırlık olarak almayı ve bu ağırlığın kesin DEMATEL'in ‖(D+R,D−R)‖ biçiminden bilerek farklı tutulmasını sabit tutar.

Çıktı kesin DEMATEL'deki gibi kriter başına toplam etkileşim (D+R) ve net rol (D−R)'dir; bir sıralama değil bir yapı haritasıdır ve okunması aynıdır. D+R merkeziliği, D−R neden/sonuç yönünü gösterir.

Fark şurada. Bu iki sayı artık uzmanın sözel yargısından geçerek tek bir kesin matrise (CFCS) indirgenmiş bulanık bir girdiye dayanır. Ağırlık sıralaması (hangi kriterin en merkezi olduğu) genellikle etki puanlarındaki küçük değişikliklere kesin DEMATEL kadar dayanıklıdır, ama bir kriterin neden mi sonuç mu olduğu (D−R'nin işareti) tek bir uzmanın bir kademe farklı puanlamasıyla değişebilir.

Bu nedenle:

"Fuzzy DEMATEL kriter C2'yi hem en önemli hem kesin biçimde neden grubunda buldu"

yerine:

"C2 en yüksek ağırlığa (toplam etkileşime) sahiptir; bu sıralama etki puanlarındaki küçük değişikliklere dayanıklıdır. Ama bazı kriterlerin neden mi sonuç mu olduğu, tek bir uzmanın puanını bir kademe değiştirmesiyle yön değiştirebilir ve bu ayrıca kontrol edilmelidir"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriterler arası etki uzmanlar tarafından ölçülmüş bir büyüklük değil sözel ya da yaklaşık bir yargıyla veriliyorsa bu uzantı kullanılır. Örneğin "bu faktör şunu ne kadar etkiler" sorusuna "yüksek", "orta" gibi cevaplar alınıyorsa, ya da birden fazla uzmanın farklı puanları ortalamaya indirilmeden önce ayrı ayrı kaydedilmek isteniyorsa bu uzantı uygundur. Etki puanları zaten sayısal ve kesinse (örneğin geçmiş veriden hesaplanmış korelasyon katsayıları) bulanıklaştırmak gereksiz belirsizlik üretir; kesin DEMATEL yeterlidir. Çıkış koşulu kesin DEMATEL ile aynıdır: yöntem seçenekleri sıralamaz, kriterleri karşılaştırır; nihai bir sıralama gerekiyorsa üretilen ağırlıklar bir sıralama yöntemine (Fuzzy TOPSIS, Fuzzy VIKOR gibi) girdi yapılmalıdır.

Dilsel ölçeği ilan etmemek ya da uzmandan uzmana değiştirmek. "Yüksek" teriminin karşılığı analiz öncesi sabitlenir, raporda yazılır, tüm uzmanlara aynı uygulanır; aksi hâlde CFCS farklı bir kesin matris üretir.

Köşegen hücrelere sıfırdan farklı bir bulanık değer girmek. Bir faktörün kendini etkilemesi tanımsızdır; köşegen "etki yok" üçgeniyle (genişliği sıfıra yakın) sabit kalmalıdır.

CFCS'yi atlayıp üçgenleri doğrudan ortalayarak (merkez değerini alarak) kesin DEMATEL koşturmak. Bu, CFCS'nin sol-sağ normalize adımlarını (üçgenin yalnız ortasını değil, uçlarını da hesaba katan ağırlıklı dönüşümü) atlar; DecisionMind'ın sabit tuttuğu durulaştırma kuralı bu değildir ve sonuç farklı bir kesin matrise, dolayısıyla farklı D/R değerlerine yol açabilir.

Ağırlık sıralamasının dayanıklı olmasını, neden/sonuç ayrımının da dayanıklı olduğu anlamına gelecek şekilde okumak. Aşağıdaki öğretici örnekte ağırlık sırası bir puan değişikliğinden etkilenmezken, bir kriterin neden mi sonuç mu olduğu tek bir kademe değişiklikle tersine dönebilir; ikisi ayrı sağlamlık sorularıdır.

Temel ilke şudur:

Fuzzy DEMATEL'de durulaştırma (CFCS) en başta yapılır ve geri kalan hesap kesin DEMATEL ile aynıdır; bu yüzden dilsel ölçeğin ve köşegenin tutarlılığı, ağırlığın kendisinden daha kritik bir doğruluk kaynağıdır.