Fuzzy MULTIMOORA

Dört şey değişir; hâkimiyet mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin MULTIMOORA'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre üç sayıdır: en düşük, en olası, en yüksek. Kriter ağırlıkları da üçgen olarak girilebilir, ama DecisionMind bu uzantıda ağırlık belirsizliğini hesaba hiç taşımaz: ağırlık üçgeni ilk adımda merkez değerine ((en düşük + en olası + en yüksek) / 3) indirilir ve geri kalan beş adım boyunca kesin sayı olarak kullanılır. Belirsizlik yalnız karar matrisinin hücrelerinde kalır, ağırlıklarda değil. Bu uzantı grup kararını desteklemez; birden fazla uzmanın üçgenleri varsa birleştirme kart dışında, veri hazırlığı aşamasında yapılmalıdır.

Ölçek eşitleme. Kesin MULTIMOORA sütunu karelerinin toplamının köküne böler. Burada da vektör normalizasyonu yapılır, ama üç bileşen (en düşük, en olası, en yüksek) üzerinde eşzamanlı olarak. Payda, her hücrenin üç bileşeninin kareleri ortalamasının seçenekler boyunca toplanıp kökünün alınmasıyla kurulur; üçgenin üç bileşeni de bu TEK paydaya bölünür. Kesin yöntemdeki mantık aynen korunur, yalnız üç bileşen üzerinde birlikte uygulanır.

Uzaklık / skor / birleştirme. Üç alt yöntem belirsizliği FARKLI noktalarda durulaştırır; bu, uzantının en önemli tasarım kararıdır. Oran sistemi, ağırlıklı üçgenleri toplayıp çıkarır (üçgen aritmetiğiyle) ve SONUNDA tek bir üçgen elde edip bunun merkez değerini alır (ağırlık merkezi durulaştırması, "COA"). Referans noktası ve tam çarpımsal biçim ise normalizasyondan HEMEN SONRA her hücreyi merkez değerine indirir. Geri kalan hesapları, yani en iyi değerden sapmayı ve kriterler arası çarpımı, bu kesin sayılar üzerinde yürütür. Yani oran sistemi bulanıklığı adım adım taşırken, referans noktası ve tam çarpımsal biçim onu normalizasyondan hemen sonra tüketir.

Sonuç ve durulaştırma. Çıktı tek bir sayıdır (üç alt sıranın toplamının eksi işaretlisi); üçgen sayı olarak kalmaz. DecisionMind bu uzantıda ağırlık merkezi durulaştırmasını ((en düşük + en olası + en yüksek) / 3) sabit tutar; başka bir durulaştırma kuralı (en olası değeri almak, en geniş aralığı almak gibi) kullanılmaz.

DecisionMind bu uzantıda şunları sabit tutar: ağırlıkların anında merkez değerine indirilmesi, bileşen-bazlı vektör normalizasyonu, oran sisteminde geç (sonda) durulaştırma ile referans noktası ve tam çarpımsal biçimde erken (normalizasyondan hemen sonra) durulaştırma, ve hâkimiyet kuramının Borda toplamı biçimi.

Nihai sıra, kesin MULTIMOORA'da olduğu gibi üç bakış açısının (ortalama performans, en kötü duruma uzaklık, çarpımsal denge) birleşik özetidir; okunması da aynıdır: bir seçeneğin nihai sırada birinci olması üç alt yöntemin HEPSİNDE birinci olduğu anlamına gelmez.

Fark şudur. Üç alt yöntemden yalnız biri, yani oran sistemi, bulanıklığı sonuna kadar taşır. Diğer ikisi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim, normalizasyondan hemen sonra durulaşır ve fiilen kesin veriyle çalışır. Bu yüzden "belirsizlik üç alt yöntemde de eşit ölçüde taşındı" demek yanlıştır; raporda hangi alt yöntemin ne zaman durulaştığı belirtilmelidir.

Bu nedenle:

"Fuzzy MULTIMOORA belirsizliği tüm hesap boyunca taşıdığı için sonuç daha güvenilirdir"

yerine:

"Belirsizlik yalnız oran sisteminde son adıma kadar taşınmıştır; referans noktası ve tam çarpımsal biçim normalizasyondan hemen sonra durulaşmış kesin değerlerle çalışmaktadır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriterler uzman yargısından ya da tahminden geliyorsa ve bu değerleri tek sayıya indirmek yapay bir kesinlik yaratacaksa. Ölçülmüş kriterler için üçgen açmak belirsizlik üretir, modellemez; matris tek türde olmak zorundadır (DecisionMind kuralı), ölçülmüş bir kriter de üçgene yazılacaksa üç bileşeni aynı sayı olarak girilir. Kesin MULTIMOORA'nın çıkış koşulu burada da aynen geçerlidir: sıfır ya da negatif değer varsa, ya da bir kriterde asla taviz verilemiyorsa, bu yöntem kullanılmaz. Tam çarpımsal biçim üçgenlerin merkez değeri üzerinde çalıştığından, merkez değeri sıfır ya da negatif olan bir hücre bu bileşeni de tanımsızlaştırır.

Değer aralığını ilan etmemek. Her üçgen en düşük ≤ en olası ≤ en yüksek sırasını sağlamalı, tüm bileşenler negatif olmamalıdır; bu sıralama bozulursa normalizasyon ve referans noktası anlamsızlaşır.

Ağırlık belirsizliğinin taşındığını sanmak. Ağırlık üçgen girilse bile ilk adımda merkez değerine iner; "ağırlıklardaki belirsizlik de sonuca yansıdı" demek bu uzantıda yanlıştır.

Referans noktası ve tam çarpımsal biçimin de üçgen aritmetiğiyle çalıştığını sanmak. Yalnız oran sistemi üçgen aritmetiği kullanır; diğer ikisi normalizasyondan hemen sonra durulaşmış kesin değerler üzerindedir. Aşağıdaki öğretici örnekte bu iki alt yöntemin sayıları, aynı matrisin normalizasyondan sonra doğrudan merkez değerine indirilip kesin MULTIMOORA ile koşturulmasıyla üretilen sayılara neredeyse eşittir. Bu bir tesadüf değildir; uzantının kendi tasarımının bir sonucudur.

Durulaştırma yöntemini değiştirmek ya da raporda belirtmemek. DecisionMind ağırlık merkezi ((en düşük + en olası + en yüksek) / 3) kullanır; başka bir durulaştırma kuralı (en olası değer, en geniş aralık) farklı bir sıra üretebilir ve seçim raporda yazılmalıdır.

Temel ilke şudur:

Fuzzy MULTIMOORA'da belirsizlik yalnız oran sisteminde sona kadar taşınır; referans noktası ve tam çarpımsal biçim normalizasyondan hemen sonra durulaşır, ve bu üç alt yöntemin bulanıklığı aynı ölçüde taşımadığı rapor edilmelidir.