Sezgisel bulanık WASPAS

Dört şey değişir. Toplam ile çarpımı harmanlama mantığı aynı kalır.

Hücreler. Kesin WASPAS'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir yargının destek ve ret derecesidir (μ, ν); toplamları 1'i aşamaz, aradaki fark kararsızlık payıdır. Ağırlıklar kesin kalır; sezgisel bulanık veri yalnız karar matrisi hücrelerinde kullanılır.

Ölçek eşitleme yerine tamlayan alma. Kesin WASPAS her sütunu en iyi değerine bölerek eşitler; bu bölme işlemi (μ, ν) çiftlerinde tanımlı değildir. Bunun yerine maliyet kriterlerinde her hücrenin destek ve ret derecesi yer değiştirir (μ ile ν'nün yerleri değişir, buna tamlayan denir): "azı iyi" bir kriterde yüksek değer artık düşük destekle okunur. Fayda kriterleri olduğu gibi kalır. Bu, kesin WASPAS'ın yön düzeltmesine karşılık gelir ama bölme değil yer değiştirmedir.

Toplam ve çarpım yerine IFWA ve IFWG. Kesin WASPAS'ın ağırlıklı toplamını (WSM) burada Sezgisel Bulanık Ağırlıklı Ortalama (IFWA) karşılar. Kriterler boyunca destek dereceleri iyimser biçimde birleştirilir; tek bir kriterdeki güçlü destek genel sonucu yukarı çekebilir. Bu, toplamanın telafi edici karakterine benzer. Kesin WASPAS'ın ağırlıklı çarpımını (WPM) ise Sezgisel Bulanık Ağırlıklı Geometrik (IFWG) karşılar. Burada ret dereceleri baskındır; tek bir kriterdeki güçlü ret genel sonucu aşağı çeker. Bu da çarpımın cezalandırıcı karakterine benzer. Her iki birleştirme de kendi (μ, ν) çiftini üretir; bunlar Chen-Tan (1994) skor fonksiyonuyla, yani destek eksi ret ile, tek sayıya indirilir.

Sonuç ve birleştirme. İki skor, IFWA'dan gelen ve IFWG'den gelen, λ ile harmanlanır. DecisionMind λ'yı Fuzzy WASPAS'taki gibi veriden hesaplamaz; kesin WASPAS'ın varsayılan değeri olan 0,5'i kullanır. Bu değer ağırlıklar gibi bir arayüz parametresi değildir, ek bir girdi olarak 0 ile 1 arasında değiştirilebilir.

DecisionMind IF-WASPAS'ta tamlayan alma kuralını, IFWA/IFWG birleştirmesini ve Chen-Tan skor fonksiyonunu sabit tutar; ağırlıklar dışarıdan ve kesin olarak alınır, yöntem ağırlık üretmez.

Çıktı kesin WASPAS'taki gibi bir birleşik skor ve sıradır; okunması da aynıdır: yüzde ya da olasılık değildir, seçenek kümesi değişince sıra kayabilir.

Fark şudur. Skor artık tek bir ölçüm değil, iki farklı görüşün harmanlanmasıdır: biri iyimser (IFWA), diğeri temkinli (IFWG). İkisi de "ne kadar destekleniyor, ne kadar reddediliyor" sorusuna kendi açısından cevap verir ve λ=0,5 bu iki görüşe eşit söz hakkı tanır. İki bileşen aynı sırayı veriyorsa sonuç sağlamdır. Farklı sıra öneriyorsa birleşik skor λ seçimine bağımlıdır ve bu bağımlılık raporda gösterilmelidir. Ayrıca skorun büyüklüğü tek başına "ne kadar güvenilir" demez. Skoru 0,41 olan bir seçenekle 0,33 olan bir seçenek arasındaki fark, uzmanların bir kriterde bir derece daha destekleyici ya da reddedici olmasıyla kapanabilir.

Bu nedenle:

"IF-WASPAS'a göre A2 en güvenilir seçenektir"

yerine:

"IFWA ve IFWG bileşenleri λ=0,5 ile harmanlandığında A2 en yüksek skora sahiptir; ancak bu üstünlük A3'ün en ağır kriterdeki destek derecesi bir basamak artarsa tersine dönmektedir, dolayısıyla fark uzman yargısının bir basamağına duyarlıdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter değerlendirmesi bir yargıdan geliyorsa ve karşı görüş (ret) de destek kadar bilgi taşıyorsa. Komite oylamaları, kurul kararları, "ne kadar katılıyorsunuz, ne kadar katılmıyorsunuz" biçiminde toplanan uzman görüşleri için uygundur. Ret derecesi 1 eksi destek olarak hesaplanıyorsa (ayrı bir kaynağı yoksa) bu uzantı gereksizdir; kesin ya da bulanık yapı aynı bilgiyi taşır. Değer ölçülmüşse temel yönteme geçilir.

WASPAS'ın çıkış koşulu aynen geçerlidir: IFWA bileşeni telafi edicidir, bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa uygun değildir; sıralama değil ağırlık gerekiyorsa AHP, BWM, CRITIC, Entropy gibi yöntemlere bakılmalıdır.

Destek ve ret toplamının 1'i aşmasına izin vermek. μ + ν > 1 olan bir çift bu yapıya sığmaz; tamlayan alma ve IFWA/IFWG birleştirmesi bu kısıt bozulduğunda tanımsız ya da yanıltıcı sonuç verir.

Ret'i 1 eksi destek olarak yazmak. Sezgisel bulanık veri türü kartının temel uyarısı burada da geçerlidir; bu durumda kararsızlık payı sıfırlanır ve uzantının katkısı (retin ayrı bir kaynağı olması) ortadan kalkar.

Maliyet kriterinde tamlayan almayı atlamak. Yön düzeltmesi burada bölme değil (μ, ν) yer değiştirmesidir; bu adım atlanırsa "azı iyi" bir kriterde yüksek destek yanlışlıkla ödüllendirilir.

IFWA ile IFWG'yi karıştırmak ya da yalnız birini raporlamak. İkisi farklı karakterdedir (biri iyimser, biri temkinli); yalnız birini gösterip diğerini atlamak, birleşik skorun λ'ya duyarlılığını gizler.

Skor fonksiyonunu değiştirmek. Chen-Tan (1994) skoru (destek eksi ret) burada sabit kuraldır; başka bir skor fonksiyonu (örneğin yalnız destek) farklı bir sıra üretebilir ve raporda belirtilmeden değiştirilmemelidir.

Temel ilke şudur:

Destek ve ret dereceleri ayrı kaynaklardan gelmeli, toplamları 1'i aşmamalı; IFWA ve IFWG farklı sıra öneriyorsa birleşik skorun λ seçimine bağımlı olduğu raporda açıkça gösterilmelidir.

---