Gri EDAS (Stanujkic, Zavadskas, Keshavarz Ghorabaee ve Turskis, 2017)

Üç şey değişir; karar mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin EDAS'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre iki sayıdır: alt sınır ve üst sınır. Yöntem sınırların içinde ayrıca bir en olası değer belirlemez. Kriter ağırlıkları kesin (tek sayı) olarak kalır; yöntem ağırlık üretmez, dışarıdan alır.

Ortalama çözüm ve sapmalar. Kesin EDAS'ta ortalama çözüm her sütunun tek sayı ortalamasıdır ve pozitif/negatif sapma bu tek sayıya göre ölçülür. Burada ortalama, sütunun alt sınırlarının ve üst sınırlarının ayrı ayrı ortalamasıyla bir gri aralık olarak kurulur. Sapma da tek bir farkla değil, dört karşılaştırmayla ölçülür. Yöntem bir seçeneğin alt sınırını ortalamanın üst sınırına, üst sınırını da ortalamanın alt sınırına karşı sınar; tersi karşılaştırmayı da aynı biçimde yapar. Bu "çapraz" karşılaştırma, elde yalnız sınır bilgisi varken en kötümser ve en iyimser durumu birlikte hesaba katmak içindir. Kesin EDAS'ta tek değer olduğu için bu çapraz karşılaştırmaya gerek yoktur.

Sonuç ve durulaştırma. Ağırlıklı toplamlar da bir alt ve üst sınırla (gri aralık olarak) yürür; normalize edildikten sonra her seçenek için dört sayı kalır: lehte alt, lehte üst, aleyhte alt, aleyhte üst. Değerlendirme puanı bu dördünün basit ortalamasıdır. DecisionMind bu uzantıda dört sınırın eşit ağırlıklı ortalamasını, Stanujkic ve ark.'nın (2017) tanımladığı biçimde, sabit tutar. Kesin EDAS zaten tek sayı ürettiği için durulaştırmaya ihtiyaç duymaz; burada durulaştırma yalnız son adımda, dört sınırın ortalamasıyla yapılır.

Çıktı kesin EDAS'taki gibi bir değerlendirme puanı ve sıradır; okunması da aynıdır: puan yüzde ya da olasılık değildir, kümenin kendi ortalamasına göre bir konumdur ve başka bir analizle karşılaştırılamaz.

Ama puanın altında dört ayrı sınır (lehte alt/üst, aleyhte alt/üst) yatar ve son ortalama bunu gizler. İki seçeneğin puan farkı küçükse, bu dört sınırın birbirine ne kadar yakın olduğuna bakmak gerekir. Sınırlar geniş açılmışsa, yani alt ve üst çok farklıysa, küçük bir puan farkı verideki belirsizliğin büyüklüğü yanında anlamsız kalabilir.

Bu nedenle:

"Grey-EDAS belirsizliği hesaba kattığı için sonuç daha güvenilirdir"

yerine:

"Kriter değerleri yalnız alt ve üst sınırla bilindiği için belirsizlik dört sınırda ayrı ayrı taşınmış ve sonda ortalanmıştır; A5 0,615 ile öndedir ve bu fark bir kriterin ağırlığı değiştiğinde daralabilir ya da kapanabilir"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriterler hakkında yalnız alt ve üst sınır biliniyorsa ve sınırların içinde bir en olası değer ya da dağılım yoksa. Ölçülmüş tek bir değer varsa kesin EDAS yeterlidir; ölçülmüş bir sayının çevresine sınır uydurmak belirsizlik modellemek değil belirsizlik üretmektir. Sınırların içinde bilinen bir en olası değer varsa (yalnız sınır değil) bulanık uzantı daha fazla bilgi taşır ve tercih edilir. Tablo karışıksa DecisionMind tek veri türü ister; ölçülmüş kriter de gri aralığa yazılır ve alt sınırla üst sınır aynı sayı olur, genişlik sıfırdır.

Kesin EDAS ile aynı çıkış koşulu geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da telafi edicidir ve eşik altını elemez; bir kriterde seçeneklerin çoğu ortalamaya çok yakınsa o kriterin ayırt ediciliği burada da zayıflar.

Sınırın ortasını en olası değer gibi kullanmak. Aralığın ortasını "beklenen değer" sayıp hesabı tek sayıya indirmek Grey-EDAS'ı kesin EDAS'a döndürür; sınırların içindeki bilgi zaten yoktur, uydurulmaz.

Çapraz karşılaştırmayı atlamak. Bir seçeneğin alt sınırını ortalamanın da alt sınırıyla, üst sınırını ortalamanın üst sınırıyla karşılaştırmak, yani çapraz yapmadan karşılaştırmak, en kötümser ve en iyimser uçları hesaba katmaz. Makalenin Eş. 23-24 çapraz kuralı burada esastır.

Ölçülmüş bir değeri gerekçesiz aralığa açmak. Ölçülmüş bir değerin çevresine yüzde ekleyerek sınır kurmak (ör. 320'yi [310,330] yapmak), sınırların kaynağı yoksa gri veri de yoktur.

Whitening (beyazlaştırma) yöntemini değiştirip sonucu kesin EDAS'la karşılaştırmak. DecisionMind bu uzantıda ortalamayı beyazlaştırma için (alt+üst)/2 kullanır; farklı bir beyazlaştırma kuralı farklı bir sıralama verebilir, karşılaştırma öncesi hangi kuralın kullanıldığı raporda belirtilir.

Temel ilke şudur:

Grey-EDAS'ta her sınır kendi kaynağından gelir; sınırların içine elde olmayan bir en olası değer ya da dağılım sonradan eklenmez, dört sınırın son ortalaması yalnız durulaştırma adımıdır.