Sezgisel bulanık EDAS (Yıldırım ve Meydan, 2021)

Dört şey değişir; karar mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin EDAS'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir çift sayıdır: destek derecesi (μ) ve ret derecesi (ν), toplamları 1'i aşamaz. Birden fazla uzman varsa (grup kararı), her uzmanın çifti önce ağırlıklı bir birleştirme kuralıyla (IFWA) tek bir çifte indirilir; tek uzman varsa bu adım bir şey değiştirmez.

Skora indirgeme. Kesin EDAS doğrudan sayı üzerinde çalışır. Burada, ortalama ve sapma hesabına girmeden önce her (μ, ν) çifti tek bir skora çevrilir. Skor destek eksi rettir (μ − ν) ve −1 ile 1 arasında bir sayıdır. Böylece EDAS'ın kesin sürümündeki ortalama-sapma mantığı çift üzerinde değil, çiftin özetlediği tek sayı üzerinde yürür. Burada kullanılan skor fonksiyonu (Chen-Tan, 1994) seçilmiş bir kuraldır, tek olası kural değildir.

Ortalama çözüm ve sapmalar. Kesin EDAS'takiyle birebir aynıdır, ama artık ham hücre değeri yerine skor üzerinde çalışır. Yöntem her kriterin ortalama skorunu bulur, her seçeneğin bu ortalamaya göre pozitif ve negatif sapmasını ölçer. Fayda kriterinde ortalamanın üstü lehte, maliyet kriterinde ortalamanın altı lehtedir. Sapma da ortalamanın mutlak değerine oranlanır.

Sonuç ve durulaştırma. Skora indirgeme ilk adımda yapıldığı için ağırlıklı toplamlar, normalizasyon ve değerlendirme puanı kesin EDAS'takiyle aynı biçimde tek sayı üzerinde ilerler. Ayrıca bir durulaştırma adımına gerek yoktur. Belirsizlik hesabın başında, yani μ ve ν çiftinin tek skora indirgendiği adımda tüketilir, sonunda değil.

DecisionMind bu uzantıda Chen-Tan (1994) skor fonksiyonunu ve maliyet kriterinde PDA/NDA dallarının yer değiştirmesini sabit tutar. Ağırlıklar kesin sayı olarak dışarıdan alınır, yöntem ağırlık üretmez.

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.

Ama skor tek başına destek ve ret arasındaki farkı gösterir, kararsızlık payını (π = 1 − μ − ν) taşımaz. İki farklı çift aynı skoru verebilir. Örneğin μ=0,6, ν=0,3 ile μ=0,5, ν=0,2 ikisi de skor 0,3 verir, ama ikincisinde kararsızlık payı daha büyüktür. Bu yüzden raporda yalnız değerlendirme puanı değil, skora giden destek-ret çiftinin kendisi de not edilmelidir.

Bu nedenle:

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

yerine:

"Kriter değerlendirmeleri destek ve ret dereceleriyle verilmiş, tek bir skora indirgenip ortalamaya göre sıralanmıştır; A3 0,75 ile öndedir ve bu sıra en ağırlıklı kriterin ağırlığı belirgin biçimde artarsa değişebilir"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter değerlendirmesi bir yargıya dönüştürülebiliyorsa ve bu yargı için destek ile ret ayrı kaynaklardan (örneğin lehte ve aleyhte kanıt oranları, oy dağılımı) türetilebiliyorsa. Ölçülmüş bir kriter için kesin EDAS yeterlidir; ölçülmüş bir değeri "ν = 1 − μ" diye sezgisel bulanık çifte açmak yapıya hiçbir bilgi katmaz. Tablo karışıksa DecisionMind tek veri türü ister; ölçülmüş kriter de çifte yazılır ve μ = değerin kendisi, ν = 0 olarak gömülür. Kararsızlık payı sıfırdır, bilgi eklenmemiştir.

Kesin EDAS ile aynı çıkış koşulu geçerlidir. Bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da telafi edicidir, eşik altını elemez. Ortalama skoru sıfır olan bir kriter PDA/NDA hesabında bölme sorunu yaratır ve o kritere ayrıca bakılmalıdır. Bu durum, bütün seçeneklerin destek-ret dengesinde eşit olduğu kriterlerde ortaya çıkar.

IFN çiftini üçgen bulanık sayıyla karıştırmak. IF-EDAS değerleri (μ, ν) çiftidir, (a, b, c) üçlüsü değildir; μ + ν ≤ 1 kısıtı burada geçerlidir, TFN'nin l ≤ m ≤ u kısıtı değil.

Maliyet kriterinde dalları değiştirmemek. Maliyet kriterinde pozitif sapma "ortalama eksi skor", negatif sapma "skor eksi ortalama" olarak ters çevrilir. Fayda formülünü maliyet sütununda da kullanmak sıralamayı tersine çevirir.

NSN'deki (1 −) ters çevirmeyi unutmak. Aleyhte toplamı normalize ederken küçük aleyhte toplam büyük bir NSN vermelidir (1 − oran). Doğrudan oranı, yani (1 −) uygulamadan kullanmak sıralamayı ters çevirir.

Ortalama skoru sıfır olan kritere bölmek. Bir kriterde tüm seçenekler aynı skoru verirse ortalama sıfır olabilir; bu durumda 0'a bölme hatası yerine o kriterde PDA=NDA=0 kabul edilir, hesap durmaz.

Temel ilke şudur:

IF-EDAS'ta belirsizlik μ ve ν çiftinden tek bir skora indirgenerek hesaba girer; skor fonksiyonu seçilmiş bir kuraldır ve raporda hangi kuralın kullanıldığı belirtilir, değiştirilerek sonuç kesin EDAS'la yanlış karşılaştırılmaz.