Uzantı kartı · Sezgisel bulanık
Sezgisel bulanık WPM
IF-WPM, kriter değerlendirmelerinin bir yargıya verilen destek ve ret dereceleriyle (μ, ν) ifade edildiği durumlarda kullanılan WPM biçimidir. Maliyet kriterlerinde önce (μ, ν) çifti tamlayanına çevrilir, sonra tüm kriterler ağırlıklı geometrik toplulaştırma operatörüyle (IFWG) birleştirilir ve en son adımda tek bir Chen-Tan skoruna indirilir.
Temel yöntem
WPM →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Sezgisel bulanık (Intuitionistic) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Üç şey değişir; çarpımsal mantık ve durulaştırmanın en sonda olması değişmez.
Hücreler. Kesin WPM'de her hücre tek, kesinlikle pozitif bir sayıdır. Burada her hücre bir yargıya verilen destek (μ) ve ret (ν) derecesi çiftidir; μ + ν, 1'i aşamaz. Kriter ağırlıkları kesin (crisp) sayı olarak dışarıdan alınır.
Yön işleme (maliyet kriterleri). Kesin WPM'de maliyet kriteri "en küçüğü hücreye böl" ile ele alınır. Fuzzy WPM'de ise değer ve ağırlık üçlüsü birlikte ters çevrilir. Burada üçüncü bir yol izlenir. Maliyet kriterindeki her (μ, ν) çifti kendi tamlayanına çevrilir, yani (μ, ν) yerine (ν, μ) yazılır. Bu, yargıya verilen destek ile ret'in yer değiştirmesi demektir ve WPM ailesinin "tersini almak" mantığının sezgisel bulanık karşılığıdır.
Toplulaştırma ve durulaştırma. Kesin WPM'de kriterler doğrudan ağırlıklı çarpımla (Π r_j^{w_j}) birleşir. Burada aynı çarpımsal mantık, sezgisel bulanık ağırlıklı geometrik toplulaştırma operatörüyle (IFWG, Xu 2007) yürütülür. Birleşik destek Π μ_j^{w_j}, birleşik ret ise 1 − Π(1 − ν_j)^{w_j} olarak hesaplanır. Bu adım boyunca (μ, ν) çifti bir bütün olarak taşınır, tek sayıya inmez.
Durulaştırma en son adımda, Chen-Tan (1994) skor fonksiyonuyla (μ − ν) yapılır. Bu sıra önemlidir. Skor önce hesaplanıp kesin WPM'in oranlama-kuvvet makinesine sokulamaz, çünkü μ − ν negatif çıkabilir; nitekim aşağıdaki öğretici örnekte üçüncü kriterde de böyledir. Kesin WPM ise kesinlikle pozitif veri ister.
DecisionMind bu uzantıda iki kuralı sabit tutar. Toplulaştırma kuralı olarak IFWG operatörünü (Xu 2007), durulaştırma kuralı olarak Chen-Tan (1994) skor fonksiyonunu (μ − ν) kullanır. Ağırlıklar dışarıdan alınır; yöntem ağırlık üretmez, grup kararını desteklemez.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Kesin WPM'deki gibi skor yalnız bu seçenek kümesi içinde bir sıralamadır. Kesin WPM'in birim bağımsızlık avantajı burada geçerli değildir, çünkü artık kriterler ölçülmüş büyüklükler değil, yargılara verilen destek ve ret dereceleridir.
Fark şurada. Birleşik (μ_P, ν_P) çifti, skora inmeden önce ayrıca okunabilir. Birleşik destek yüksek olsa da birleşik ret de yüksekse, yani hem lehte hem aleyhte güçlü kanıt aynı anda varsa, Chen-Tan skoru bu farkı ortalayıp gizleyebilir. İki seçeneğin skoru birbirine yakınsa, hangisinin birleşik ret'i daha düşükse o seçenek daha az çekince taşır. Bu yüzden birleşik ret'e bakmak, yalnız skor farkına bakmaktan daha bilgilendiricidir.
Bu nedenle:
"A2'nin skoru en yüksek olduğu için en az çekince taşıyan seçenek A2'dir"
yerine:
"A2'nin skoru en yüksektir; ancak bu skor birleşik destek ile birleşik ret'in farkıdır. Hangi seçeneğin birleşik ret'i daha düşükse o, farklı bir açıdan da 'daha az çekinceli' seçenektir ve bu ikisi her zaman aynı seçeneği göstermez"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Kriterler bir ölçümden değil bir yargıdan geliyorsa ve bu yargının lehte ile aleyhteki kanıtı ayrı ayrı toplanabiliyorsa bu uzantı kullanılır. Ret'i 1 − destek olarak hesaplamak bu uzantının katkısını sıfırlar ve kesin WPM'den, destek tek başına kullanılırsa, farksız kalır.
Kesin yöntemin çıkış koşulu burada da geçerlidir. Bir kriterde herkesin aynı skoru aldığı sabit sütun durumu, ölçek eşitlemesini tanımsız hale getirebilir. Ayrıca μ + ν > 1 olan çiftler geçersizdir; bunlar hesaba katılmadan önce ayıklanmalıdır.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Maliyet kriterinde tamlayanı almayı unutmak. Aşağıdaki öğretici örnekte üçüncü kriterin tamlayanı alınmazsa sıralama A2-A3-A1'den A1-A2-A3'e döner; küçük bir kayma değil, komple bir tersine dönmedir.
Önce Chen-Tan skoruna (μ − ν) inip sonra kesin WPM'in oranlama-kuvvet makinesine sokmak. Öğretici örnekte üçüncü kriterin μ − ν skorları negatiftir (−0,1; −0,3; −0,5). Kesin WPM kesinlikle pozitif veri gerektirdiği için önce durulaştırmak, ya tanımsız bir işleme (negatif tabana kuvvet alma) ya da anlamsız bir kaydırmaya yol açar. Doğru sıra önce IFWG ile (μ, ν) çiftini bir bütün olarak birleştirmek, sonra skor almaktır.
μ + ν > 1 olan bir çifti fark etmeden hesaba sokmak. Geçersiz bir sezgisel bulanık sayıdır; kararsızlık payı negatif çıkar.
Skor fonksiyonunu sessizce değiştirmek. Chen-Tan (μ − ν) burada sabit kuraldır; yalnız μ kullanmak ya da doğruluk fonksiyonuna (μ + ν) geçmek farklı bir sıra üretebilir ve raporda belirtilmeden değiştirilmemelidir.
Temel ilke şudur:
IF-WPM'de (μ, ν) çifti IFWG toplulaştırmasının sonuna kadar bir bütün olarak taşınır ve skora en son adımda inilir; bu sırayı tersine çevirmek (önce skor, sonra toplulaştırma) negatif değerler üretip kesin WPM'in pozitiflik şartını ihlal eder.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir. Manifest kaydı bunu açıkça "Synthetic minimal closed-form IF-WPM fixture... literature_reproduction = SUSPICIOUS" diye işaretler; literatürde paylaşılan bir sayfa ya da tablo yoktur. İkinci vaka öğretici bir kurgudur.
1. Öğretici örnek (DecisionMind'ın doğrulama örneği): Kamu ihalesinde yazılım firması seçimi
Bir kamu kurumu, yeni bir kayıt sistemi için üç yazılım firmasını (A1, A2, A3) değerlendiriyor. Üç kriter kullanılır: teknik yeterlilik, proje teslim güvenilirliği ve "bu firmanın veri güvenliği riski yüksektir" yargısı; üçüncü kriterde azı iyidir. Değerlendirme komitesi her firma için her yargıya destek ve ret derecesi (μ, ν) vermiştir. Bu, if-cocoso kartındaki aynı öğretici örneğin IF-WPM ile koşturulmuş halidir; hücreler aynıdır, yöntem farklıdır.
| Firma | Teknik yeterlilik | Teslim güvenilirliği | "Veri güvenliği riski yüksektir" |
|---|---|---|---|
| A1 | (0,70; 0,20) | (0,60; 0,30) | (0,40; 0,50) |
| A2 | (0,80; 0,10) | (0,50; 0,40) | (0,30; 0,60) |
| A3 | (0,50; 0,40) | (0,70; 0,20) | (0,20; 0,70) |
| Yön | çoğu iyi | çoğu iyi | azı iyi |
| Ağırlık | 0,40 | 0,35 | 0,25 |
Yöntem önce üçüncü sütunun tamlayanını alır; (μ, ν) yerine (ν, μ) yazılır. Sonra üç kriteri IFWG ile birleştirir: birleşik destek Π μ_j^{w_j}, birleşik ret ise 1 − Π(1 − ν_j)^{w_j} olarak hesaplanır. En son Chen-Tan skoruna (μ − ν) iner.
| Firma | Chen-Tan skoru | Sıra |
|---|---|---|
| A2 | 0,365 | 1 |
| A3 | 0,325 | 2 |
| A1 | 0,320 | 3 |
Sonucu şöyle okuyabiliriz. A2, en ağır kriter olan teknik yeterlilikte en yüksek destek ve en düşük ret çiftine sahiptir; çarpımsal toplulaştırma bu üstünlüğü ödüllendirir. A3 ile A1 arasındaki fark küçüktür (0,325'e karşı 0,320).
Komitenin bir tereddüdü var. Teknik yeterlilik ile teslim güvenilirliğinin ağırlıkları (0,40 ve 0,35) yer değiştirseydi ne olurdu? Python ile yeniden hesaplanınca skorlar A1=0,311, A2=0,336, A3=0,346 olur ve birincilik A2'den A3'e geçer. En ağır iki kriterin ağırlık sırası, yalnız ikinci ile üçüncü sırayı değil, birinciliği de değiştirir. Bu, komitenin ağırlıkları netleştirmeden sonucu kesinleştirmemesi gerektiği anlamına gelir.
Raporda: "Mevcut ağırlıklarla A2 öndedir (skor 0,365). Ancak teknik yeterlilik ile teslim güvenilirliğinin ağırlık sırası tersine dönerse birincilik A3'e geçer; bu yüzden ağırlıkların komite tarafından yeniden teyit edilmesini öneririz."
Kaynak: Bu vaka DecisionMind'ın IF-WPM motorunun doğrulama örneğidir; manifest kaydı kendisini "SUSPICIOUS" olarak işaretler (literatür yeniden üretimi değil, adım-temelli sentetik veri). Birleşik skorlar ve duyarlılık senaryosu Atanassov (1986) IFS tanımı, Xu (2007) IFWG operatörü ve Chen-Tan (1994) skor kuralı esas alınarak bağımsız olarak yeniden hesaplandı.
2. Medya: Bir yerel televizyon kanalının haber birimi yatırımı
Bir yerel televizyon kanalı, sınırlı bir yıllık bütçeyi üç haber biriminden (A1: bölgesel muhabirlik, A2: dijital içerik, A3: canlı yayın altyapısı) birine ek ekipman yatırımı olarak ayıracaktır. Üç kriter kullanılır: izleyici etkisi potansiyeli, uygulanabilirlik hızı ve "bu yatırımın öngörülen bütçeyi aşma riski yüksektir" yargısı; üçüncü kriterde azı iyidir. Kanal yönetimi her birim için bu üç yargıya destek ve ret derecesi vermiştir.
Yöntem bütçe aşma riski sütununun tamlayanını alır, üç kriteri IFWG ile birleştirir, Chen-Tan skoruna iner. Diyelim ki dijital içerik birimi, izleyici etkisi potansiyeli en yüksek olmasa da bütçe aşma riski en düşük olduğu için önde çıktı; canlı yayın altyapısı izleyici etkisinde en güçlü olmasına rağmen bütçe riski nedeniyle geride kaldı.
Yönetimin bir tereddüdü var. İzleyici etkisi potansiyelinin ağırlığı artırılırsa, yani kanalın stratejik önceliği "erişim" olarak değiştirilirse, canlı yayın altyapısı öne geçebilir. Bu yüzden yönetim kararını yalnız mevcut ağırlıklarla değil, ağırlık önceliği değiştiğinde sıranın ne kadar kolay döndüğünü de göstererek almalıdır.
Raporda: "Mevcut ağırlıklarla dijital içerik birimi öndedir. İzleyici etkisi potansiyelinin ağırlığı artırılırsa canlı yayın altyapısı öne geçebilir; bu yüzden ağırlık seçiminin yönetim kuruluyla ayrıca teyit edilmesini öneririz."
3. Yapılmaması Gereken
Birinci yanlış, öğretici örnekte Chen-Tan skorunu (μ − ν) IFWG'den önce hesaplayıp bu skorları kesin WPM'in oranlama-kuvvet makinesine sokmaktır. Üçüncü kriterin μ − ν skorları negatiftir (−0,1; −0,3; −0,5) ve kesin WPM kesinlikle pozitif veri gerektirdiği için bu yol tanımsız bir işleme yol açar.
İkinci yanlış, üçüncü kriterin tamlayanını almadan doğrudan IFWG'ye sokmaktır; oysa bu kriterdeki "veri güvenliği riski yüksektir" yargısı azı iyi bir kriterdir. Bu hata, sıralamayı A2-A3-A1'den A1-A2-A3'e tam tersine çevirir.
Üçüncü yanlış, Chen-Tan skorunu (0,365 gibi) bir güven yüzdesi gibi okuyup doğrudan μ ya da ν ile karşılaştırmaktır. Oysa bu skor artık ikisinin farkından türemiş, kesin (crisp) bir sıralama değeridir.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tablolar ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/if-wpm
Miller, D. W., & Starr, M. K. (1969). Executive Decisions and Operations Research. Prentice-Hall. (DOI yok; kesin WPM'in temel kaynağı)
Atanassov, K. T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20(1), 87–96. DOI: 10.1016/S0165-0114(86)80034-3
Xu, Z. (2007). Intuitionistic fuzzy aggregation operators. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 15(6), 1179–1187. DOI: 10.1109/TFUZZ.2006.890678
Chen, S.-M., & Tan, J.-M. (1994). Handling multicriteria fuzzy decision-making problems based on vague set theory. Fuzzy Sets and Systems, 67(2), 163–172. DOI: 10.1016/0165-0114(94)90084-1