Sezgisel bulanık MULTIMOORA

Dört şey değişir; hâkimiyet mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin MULTIMOORA'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir destek (μ) ve bir ret (ν) derecesinden oluşur, μ + ν ≤ 1. Ağırlıklar bu uzantıda KESİN sayı olarak girilir; sezgisel bulanık ağırlık kabul edilmez. Bu uzantı tek karar vericilik için tasarlanmıştır; birden fazla uzmanın çiftlerini birleştirmek kart dışında, veri hazırlığı aşamasında yapılmalıdır.

Ölçek eşitleme. Kesin MULTIMOORA sütunu karelerinin toplamının köküne böler. Burada önce her hücrenin destek-ret çifti Chen-Tan (1994) skor kuralıyla TEK bir sayıya indirilir: skor = destek − ret. Bu skor −1 ile 1 arasında olabileceğinden, negatif değerlerle vektör normalizasyonunun bozulmaması için skor 1 eklenerek kaydırılır; artık 0 ile 2 arasındadır. ANCAK bundan sonra kesin yöntemdeki gibi sütun bazında vektör normalizasyonu, yani karelerin toplamının köküne bölme, uygulanır. Yani belirsizlik normalizasyondan ÖNCE, daha ilk adımda tek bir sayıya iner; kesin MULTIMOORA'nın normalizasyon mantığı bu tek sayı üzerinde aynen çalışır.

Uzaklık / skor / birleştirme. Oran sistemi ve referans noktası bu kaydırılmış-normalize edilmiş skor üzerinde, kesin MULTIMOORA ile birebir aynı biçimde hesaplanır (fayda toplamından maliyet toplamının çıkarılması; en iyi değerden en büyük ağırlıklı sapma). Tam çarpımsal biçim FARKLIDIR ve tek gerçekten "sezgisel bulanık" kalan adımdır. Maliyet kriterlerinin destek-ret çifti yer değiştirilerek, yani tümlenerek, tümlenmiş matris kurulur. Sonra fayda kriterleri kendi aralarında, maliyet kriterleri kendi aralarında sezgisel bulanık ağırlıklı geometrik ortalama (IFWG) operatörüyle BİRLEŞTİRİLİR. Yani bu adımda destek-ret yapısı gerçekten korunur ve sonunda Chen-Tan skoruna çevrilir.

Sonuç ve durulaştırma. Çıktı tek bir sayıdır (üç alt sıranın toplamının eksi işaretlisi). Oran sistemi ve referans noktası zaten en baştan (normalizasyondan önce) durulaşmış bir skor üzerinde çalıştığı için ayrıca bir durulaştırma adımı gerektirmez; yalnız tam çarpımsal biçim, IFWG birleştirmesinden sonra Chen-Tan skoruna dönerek durulaşır.

DecisionMind bu uzantıda şunları sabit tutar: Chen-Tan (1994) skor kuralı (destek − ret), skor negatifse +1 kaydırma, oran sistemi ve referans noktasının bu kaydırılmış skor üzerinde çalışması, tam çarpımsal biçimde maliyet tümlemesi + IFWG birleştirmesi, ve hâkimiyet kuramının Borda toplamı biçimi.

Nihai sıra, kesin MULTIMOORA'da olduğu gibi üç bakış açısının birleşik özetidir; okunması da aynıdır.

Fark şudur. Üç alt yöntemden ikisi, yani oran sistemi ve referans noktası, destek-ret çiftini daha ilk adımda tek bir sayıya indirir ve bu andan sonra sezgisel bulanık yapıyla hiçbir ilişkisi kalmaz. Yalnız tam çarpımsal biçim destek-ret yapısını IFWG birleştirmesine kadar taşır. Bu yüzden "sezgisel bulanık belirsizlik üç alt yöntemde de korundu" demek yanlıştır.

Bu nedenle:

"IF-MULTIMOORA sezgisel bulanık belirsizliği hesabın tamamında taşıdığı için daha bilgilidir"

yerine:

"Destek ve ret dereceleri yalnız tam çarpımsal biçimde IFWG birleştirmesine kadar korunmaktadır; oran sistemi ve referans noktası, Chen-Tan skoruna (destek eksi ret) indirgenmiş kesin bir sayı üzerinde çalışmaktadır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Değerlendirme bir yargıya destek ve ret derecesi olarak veriliyorsa ve karşı görüş (ret) ayrı bir kaynaktan geliyorsa bu uzantı uygundur; sezgisel bulanık veri türü kartındaki kural aynen geçerlidir. Ölçülmüş bir kriter tek bir yargı derecesine (μ, 1−μ) çevrilmemelidir; bu kararsızlık payını sıfırlar ve kesin veriden farksız hale gelir. Kesin MULTIMOORA'nın çıkış koşulu burada da geçerlidir: tüm değerler pozitif olmalı, bir kriterde asla taviz verilemiyorsa bu yöntem kullanılmamalıdır. Ek olarak, bir kriterin tüm seçeneklerde aynı Chen-Tan skoruna sahip olması, yani kaydırılmış skorun sütun normunun sıfır çıkması, normalizasyonu tanımsızlaştırır.

Değer-uzayı ihlali. Her hücre μ ∈ [0,1], ν ∈ [0,1], μ + ν ≤ 1 koşulunu sağlamalı; aksi halde kararsızlık payı (π = 1 − μ − ν) negatif çıkar ve tüm hesap geçersizleşir.

Skor fonksiyonunu değiştirmek. DecisionMind Chen-Tan (1994) skorunu (destek − ret) sabit kullanır; başka bir skor fonksiyonu (yalnız destek, ya da destek artı yarım kararsızlık payı) farklı bir sıra üretebilir ve bu seçim raporda belirtilmelidir.

Oran sistemi ve referans noktasının da destek-ret yapısını koruduğunu sanmak. Bu ikisi normalizasyondan önce Chen-Tan skoruna indirgenir; yalnız tam çarpımsal biçim IFWG ile gerçek sezgisel bulanık birleştirme yapar.

Kaydırma adımını atlamak. Chen-Tan skoru negatif olabildiğinden, +1 kaydırma yapılmadan doğrudan vektör normalizasyonuna sokmak (negatif sayıların karesi pozitif olduğu için) normalizasyonu ve dolayısıyla referans noktasını, ideal seçimini bozar. Aşağıdaki öğretici örnekte bu adımın atlanması nihai sırayı TAMAMEN değiştirmektedir.

Temel ilke şudur:

IF-MULTIMOORA'da destek-ret yapısı yalnız tam çarpımsal biçimde korunur; oran sistemi ve referans noktası Chen-Tan skoruna indirgenmiş kesin bir sayı üzerinde çalışır, ve kaydırma adımı atlanırsa normalizasyon anlamsızlaşır.