Sezgisel bulanık TODIM (Krohling, Pacheco ve Siviero, 2013)

Dört şey değişir; referans kriter mekanizması ve kayıp tarafının θ ile büyütülmesi değişmez.

Hücreler. Kesin TODIM'de her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir çifttir: destek derecesi μ ve ret derecesi ν, toplamları 1'i aşmaz. Kararsızlık payı hücreye ayrıca yazılmaz, destek ve ret derecesinden geriye kalan pay olarak türetilir. Ağırlıklar kesin sayıdır, sezgisel değildir. Bu uzantı grup kararını destekler: birden fazla karar vericinin çiftleri, her karar vericinin ağırlığıyla ağırlıklı sezgisel bulanık ortalama (IFWA) ile tek bir matriste birleştirilir. Tek karar vericili durumda bu adım kimlik dönüşümüdür.

Ölçek eşitleme. Kesin TODIM'de maliyet kriterleri sütun bazında oranlanarak fayda yönüne çevrilir. Burada aynı amaç sezgisel bulanık tümleyenle sağlanır: maliyet kriterindeki her (μ, ν) çifti (ν, μ) ile yer değiştirir. Bu, sayısal bir bölme değil bir yön çevirmedir; sonuçta bütün kriterler aynı yönde (fayda) karşılaştırılabilir hâle gelir.

Mesafe ve skor. Kesin TODIM'de iki değer arasındaki fark doğrudan çıkarmadır. Burada iki adım ayrışır. Önce Szmidt-Kacprzyk Öklid mesafesi, iki çiftin destek, ret ve kararsızlık bileşenlerinin farkından hesaplanır; bu mesafe simetriktir, hangi seçeneğin öne geçtiğini söylemez. Kazanan-kaybeden yönünü Chen-Tan skor fonksiyonu belirler: destek derecesinden ret derecesi çıkarıldığında daha yüksek kalan seçenek o kriterde "kazanıyor" sayılır. Kesin TODIM'de fark hem büyüklüğü hem yönü tek adımda verir; burada ise büyüklüğü mesafe, yönü skor karşılaştırması ayrı ayrı belirler.

Sonuç. Küresel değer yine 0 ile 1 arasında normalize edilmiş tek bir sayıdır; destek-ret çiftindeki belirsizlik mesafe hesabına girer ama sonuçta durulaşır, sayı sezgisel bulanık kalmaz.

DecisionMind bu uzantıda mesafe fonksiyonu olarak Szmidt-Kacprzyk Öklid mesafesini, skor fonksiyonu olarak Chen-Tan'ın destek eksi ret farkını varsayılan alır; ikisi de kullanıcı tarafından değiştirilebilir. θ varsayılan olarak 1'dir.

Küresel değerin okunması kesin TODIM'deki gibidir: en düşük toplam üstünlük 0, en yüksek 1 alır, mutlak bir "iyi/kötü" ölçütü değildir.

Fark şudur. Kazanan-kaybeden yönü mesafeden değil skor farkından gelir. Bu yüzden iki seçeneğin destek ve ret dereceleri birbirine çok yakın olsa bile, destek eksi ret farkları ters sıradaysa küçük bir mesafe büyük bir yön kararını taşır. Rapor bu yüzden yalnız küresel değeri değil, hangi kriterde hangi seçeneğin skor olarak öne geçtiğini de göstermelidir. İki çiftin görünüşte "birbirine yakın" olması, kazanç-kayıp yönünün de belirsiz olduğu anlamına gelmez.

Bu nedenle:

"IF-TODIM'e göre A1 en iyi seçenektir"

yerine:

"Destek ve ret dereceleri Szmidt-Kacprzyk mesafesiyle karşılaştırılmış, kazanç-kayıp yönü Chen-Tan skoruyla belirlenmiştir; A1 en yüksek küresel değere sahiptir ve bu sıra θ=0,5 ile θ=5 arasında korunmaktadır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter bir ölçümden değil bir yargıdan geliyorsa ve uzmanın karşı görüşü de, yani destek kadar ret de, ayrı bir bilgi taşıyorsa bu uzantı uygundur. Karar vericinin kayıplara kazançlardan daha duyarlı davrandığı sezgisi kararın doğasına uyuyorsa da aynı şekilde uygundur.

Uzman yalnız "ne kadar uygun" diyor ve karşı görüş için ayrı bir kaynak yoksa, ν'yü 1 − μ yazıp bu uzantıya geçmek gerekmez; bu, kesin ya da bulanık TODIM'le aynı bilgiyi taşır. Kriterler ölçülmüşse kesin TODIM'de kalınır. Tablo karışıksa DecisionMind tek veri türü ister; ölçülmüş kriter (t, 0) çifti olarak yazılır. Burada destek t, ret 0, kararsızlık (1−t) olur; bu gömme dürüsttür ama bilgi eklemez. TODIM'in çıkış koşulu aynen geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa önce eleme uygulanır; kayıptan kaçınma varsayımı uymuyorsa sezgisel bulanık TOPSIS gibi simetrik telafi eden bir yöntem tercih edilir.

Maliyet kriterinde tümleyeni unutmak. F2'de (μ, ν) çifti (ν, μ) ile değiştirilmezse kazanç-kayıp yönü ters döner ve sıralama anlamsızlaşır; manifestin en kritik uyarısı budur.

Mesafeyi kazanç-kayıp yönü sanmak. Szmidt-Kacprzyk mesafesi simetriktir; hangi seçeneğin kazandığını Chen-Tan skoru belirler. Mesafeyi doğrudan işaretli bir fark gibi kullanmak, kayıptan kaçınmanın kaynağını (skor karşılaştırması) yok sayar.

θ'yı çok küçük seçmek. θ < 0,1 gibi bir değer kayıp tarafını orantısız büyütür; küçük bir ζ farkı aşırı bir ξ farkına dönüşür. Krohling ve arkadaşları (2013) θ=1 kullanmış ve TODIM literatüründe θ ∈ [1, 2,5] aralığının tipik olduğunu belirtmiştir.

Referans kriteri en yüksek ağırlıklı kriter dışında seçmek. Referans kriter, ağırlığı en yüksek olan kriterdir; başka bir kriter referans alınırsa göreli ağırlıklar ve dolayısıyla sıralama kayabilir.

Temel ilke şudur:

IF-TODIM'de mesafe ve yön iki ayrı hesaptan gelir; mesafe büyüklüğü, yönü Chen-Tan skoru verir ve maliyet kriterinin tümleyeni bu yönün doğru işaretlenmesi için zorunludur.