Uzantı kartı · Bulanık
Aralık değerli sezgisel bulanık VIKOR (birleştirmeli, DecisionMind türetimi)
VIKOR'un, bir yargının destek ve ret derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Uzaklığı bu dört sayılı hücreler üzerinden hesaplar, sonucu yine bir uzlaşma indeksiyle sıralar.
Temel yöntem
VIKOR →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Bulanık (Fuzzy) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir; iki koşul (kabul edilebilir avantaj ve istikrar) fikri değişmez ama DecisionMind bu uzantıda ikisini de hesaplamaz.
Hücreler. Kesin VIKOR'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre dört sayıdan oluşur: destek derecesinin alt ve üst sınırı, ret derecesinin alt ve üst sınırı. Üst destek ile üst ret toplamı 1'i geçemez. Ağırlıklar kesin sayı olarak dışarıdan verilir. DecisionMind bu uzantıda birden fazla karar vericinin oylarını birleştirmez.
Ölçek eşitleme (yön çevirme). Kesin VIKOR'da maliyet ölçütünde en iyi ve en kötü değer yer değiştirir. Burada aynı fikir yargı düzeyinde uygulanır, ama farklı bir yolla: maliyet ölçütündeki her hücrenin destek çifti ile ret çifti bütünüyle yer değiştirir. "Bu seçenek bu ölçütte iyidir" yargısına verilen destek aralığı ret olur, ret aralığı da destek olur. Bu, aynı fikri IVIF-VIKOR'dan farklı bir yolla uygular. IVIF-VIKOR maliyet ölçütünde yalnız en iyi ve en kötü değeri seçerken min ile maksı ters çevirir, destek ve ret aralıklarının kendisine dokunmaz. IV-VIKOR ise önce hücreyi bütünüyle tersine çevirir, sonra tüm ölçütlere aynı en iyi/en kötü kuralını uygular: destek çiftinde en büyük, ret çiftinde en küçük değer aranır.
Uzaklık. Her hücrede dört bileşen vardır: alt destek, üst destek, alt ret, üst ret. Yöntem her ölçütte bu dört bileşenin ayrı ayrı en büyüğünü ve en küçüğünü alarak en iyi ve en kötü çifti kurar. İki çift arasındaki uzaklık, dört bileşenin farklarının kareleri toplamının dörtte birinin karekökü olarak hesaplanır. Bu bir Öklid uzaklığıdır. IVIF-VIKOR ise dört bileşenin mutlak farklarının toplamını kullanır; bu bir Manhattan uzaklığıdır. İki kart aynı görünen hücre biçimini gerçekte farklı bir uzaklıkla ölçer. Bu yüzden aynı tabloya farklı Q değerleri verebilirler.
Sonuç. Grup faydası S ve bireysel pişmanlık R, kesin VIKOR'daki gibi ağırlıklı uzaklıkların toplamı ve en büyüğüdür. Uzlaşma katsayısı v, IVIF-VIKOR'da kullanıcı tarafından değiştirilebilirken, DecisionMind bu uzantıda v'yi 0,5 olarak sabit tutar ve bir parametre olarak sunmaz.
DecisionMind bu uzantıda destek-ret bütün yer değiştirmesini, Öklid uzaklığını ve sabit v = 0,5'i sabit tutar. En önemlisi, iki uzlaşma koşulunu (kabul edilebilir avantaj, kabul edilebilir istikrar) hiç hesaplamaz; yalnız Q sıralamasını üretir.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Küçük Q iyidir. Ancak temel VIKOR kartında anlatılan iki koşul bu uzantıda DecisionMind tarafından sınanmaz. Kullanıcı bunu S ve R sütunlarına bakarak kendisi denetlemelidir.
Bu nedenle:
"Aralık değerli sezgisel bulanık VIKOR'a göre en iyi seçenek A2'dir"
yerine:
"A2, S ve R sütunlarının ikisinde de en düşük değere sahiptir ve bu yüzden Q'da açık farkla öndedir. DecisionMind bu uzantıda uzlaşma koşullarını sınamadığından, ikinci ve üçüncü sıradaki seçeneklerin sağlamlığı S ve R'ye ayrı ayrı bakılarak değerlendirilmelidir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Bir yargının destek ve ret derecesi hakkında yalnız bir aralık biliniyorsa, yani uzman "destek tam olarak 0,6 değil, 0,5 ile 0,7 arası" diyorsa bu uzantı uygundur. Destek ve ret tek bir sayıyla veriliyorsa (aralık genişliği sıfırsa) bu ek genişliğin bir katkısı olmaz, sezgisel bulanık VIKOR (IF-VIKOR) yeterlidir. Kriterler ölçülmüşse kesin VIKOR'da kalınır. Tablo karışıksa DecisionMind tek veri türü ister. Temel VIKOR'un çıkış koşulu burada da aynen geçerlidir: bir kriterde hiç taviz kabul edilmiyorsa üstünlük yöntemlerine gidilmelidir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Değer-uzayı ihlali. Her aralıkta alt sınır üst sınırdan küçük ya da eşit olmalı ve üst destek ile üst ret toplamı 1'i aşmamalıdır.
Bu kartı IVIF-VIKOR ile karıştırmak. İkisi de aynı dört sayılı hücre biçimini kullanır, ama farklı bir motorla çalışır. IV-VIKOR maliyet ölçütünde hücreyi bütünüyle tersine çevirir ve Öklid uzaklığı kullanır. IVIF-VIKOR yalnız en iyi/en kötü seçimini ters çevirir, Manhattan uzaklığı kullanır ve uzlaşma katsayısını kullanıcıya açar. Aynı tabloyu iki uzantıya verip aynı Q'yu beklemek yanlıştır.
İki koşulu sınandı sanmak. DecisionMind bu uzantıda kabul edilebilir avantaj ve kabul edilebilir istikrar koşullarını hesaplamaz. Yalnız Q'su en küçük seçeneği "tek uzlaşma çözümü" ilan etmek, temel VIKOR kartındaki en yaygın hatanın burada motor tarafından da kontrolsüz bırakılmış hâlidir.
Maliyet ölçütünde yer değiştirmeyi atlamak. Destek ve ret aralıkları yalnız fayda ölçütlerinde olduğu gibi bırakılırsa, "azı iyi" ölçütte yüksek destek yanlışlıkla iyi sayılır.
Temel ilke şudur:
Destek ve ret aralıkları maliyet ölçütünde birlikte yer değiştirmeli, iki koşulun motor tarafından hesaplanmadığı unutulmamalı ve bu kartın Öklid uzaklığı IVIF-VIKOR'un Manhattan uzaklığıyla karıştırılmamalıdır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir. Bu tablo, motorun destek-ret aralığı aritmetiğini ve maliyet ölçütünde bütün yer değiştirmeyi doğru uyguladığını sınamak için kurulmuş, sektöre bağlı olmayan sabit bir tablodur. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek (DecisionMind'ın doğrulama örneği): Üç seçenek arasında destek-ret aralıklarıyla karşılaştırma
DecisionMind'ın Aralık Değerli Sezgisel Bulanık VIKOR doğrulama tablosu üç seçeneği üç ölçütte karşılaştırır; her hücre bir destek aralığı ve bir ret aralığıdır.
| Seçenek | Ölçüt 1 | Ölçüt 2 | Ölçüt 3 |
|---|---|---|---|
| A1 | destek [0,65;0,75] / ret [0,15;0,20] | destek [0,45;0,55] / ret [0,30;0,40] | destek [0,55;0,65] / ret [0,20;0,30] |
| A2 | destek [0,75;0,85] / ret [0,05;0,10] | destek [0,55;0,65] / ret [0,20;0,30] | destek [0,35;0,45] / ret [0,40;0,50] |
| A3 | destek [0,55;0,65] / ret [0,20;0,30] | destek [0,65;0,75] / ret [0,15;0,20] | destek [0,45;0,55] / ret [0,30;0,40] |
| Yön | çoğu iyi | çoğu iyi | azı iyi |
| Ağırlık | 0,40 | 0,35 | 0,25 |
Yöntem Ölçüt 3'te (maliyet) her hücrenin destek ve ret aralığını bütünüyle yer değiştirir. Her ölçütte dört bileşenin en iyisini ideal, en kötüsünü anti-ideal alır. Her seçeneğin ideale Öklid uzaklığını hesaplayıp ağırlıklandırır, toplar (S) ve en büyüğünü ayırır (R). Sonra v = 0,5 ile Q'yu hesaplar.
| Seçenek | S | R | Q |
|---|---|---|---|
| A2 | 0,167 | 0,167 | 0,000 |
| A3 | 0,525 | 0,400 | 0,778 |
| A1 | 0,812 | 0,350 | 0,893 |
Sonuç şöyle okunur. A2 hem S'de hem R'de en düşük değeri alır ve Q'da açık farkla önde çıkar. A1 ile A3 arasında bir S-R çelişkisi vardır: A3'ün S'si (0,525) A1'inkinden (0,812) çok daha iyidir, ama R'si (0,400) A1'inkinden (0,350) biraz daha kötüdür. A1 tek bir ölçütte hiç fena değildir, A3 ise toplamda daha az uzak kalır. DecisionMind bu uzantıda iki koşulu sınamadığından, yalnız Q'ya bakan bir kullanıcı bu çelişkiyi görmez. A1 ile A3'ün ikinci-üçüncü sırası S ve R'ye ayrı ayrı bakılarak tartışılmalıdır.
Kurulun tereddüdü: ağırlıklar Ölçüt 1 ile Ölçüt 3 arasında yer değiştirse (Ölçüt 1 = 0,25, Ölçüt 3 = 0,40) sıra değişir mi? Aynı soru Ölçüt 1 ile Ölçüt 2 yer değiştirdiğinde de (Ölçüt 1 = 0,25, Ölçüt 2 = 0,40) sorulabilir. A2 her iki senaryoda da birinci kalır, yalnız A1 ile A3'ün Q farkı daralır ya da genişler. A2'nin birinciliği ağırlık sırasına duyarlı değildir, çünkü üç ölçütün üçünde de diğer iki seçeneğe göre daha iyi ya da eşit konumdadır.
Raporda: "A2, S ve R'nin ikisinde de en iyi konumda olduğu için Q'da açık farkla öndedir ve bu sıra ağırlık takaslarına dayanıklıdır. A1 ile A3'ün ikinci-üçüncü sırası ise bir S-R çelişkisi taşımaktadır; DecisionMind bu uzantıda uzlaşma koşullarını sınamadığından bu ayrım S ve R sütunlarına bakılarak yapılmalıdır."
Kaynak: DecisionMind'ın Aralık Değerli Sezgisel Bulanık VIKOR doğrulama örneği; sektöre bağlı olmayan, motorun destek-ret aritmetiğini sınamak için kurulmuş sabit bir tablo. S, R, Q değerleri ve ağırlık duyarlılığı bu kartın hazırlığında bağımsız olarak Python ile yeniden hesaplanmıştır.
2. Atık yönetimi: Yeni katı atık işleme tesisi teknolojisi seçimi
Bir belediye yeni katı atık işleme tesisi için üç teknoloji arasında seçim yapacaktır: yakma, düzenli depolama, geri dönüşüm tesisi. Ölçütler işleme kapasitesi, çevresel uygunluk ve işletme maliyetidir (azı iyi). Belediye meclisi üyeleri bu teknolojilerin sahadaki gerçek performansını ölçülmüş bir sayı yerine, benzer belediyelerdeki gözlemlerden gelen destek ve ret yargılarıyla değerlendiriyor. Her üye bir aralık veriyor, çünkü tek bir sayıda uzlaşamıyorlar. Meclis çevresel uygunluğa en yüksek ağırlığı vermiştir.
Yöntem maliyet ölçütünde her teknolojinin destek-ret aralığını yer değiştirir, dört bileşenin en iyisini ve en kötüsünü kurar, her teknolojinin Öklid uzaklığını ağırlıklandırıp toplar. Bu ağırlıklarla (kapasite 0,30, çevre 0,45, maliyet 0,25) geri dönüşüm tesisi Q'da birinci, yakma ikinci, düzenli depolama üçüncü çıkar.
Meclisin tereddüdü: kapasiteye ağırlık kaydırılırsa (kapasite 0,55, çevre 0,20, maliyet 0,25) sıra tamamen tersine döner. Düzenli depolama birinci, geri dönüşüm tesisi sonuncu olur. Bu, iki farklı önceliğin (çevre mi kapasite mi) aynı tabloda taban tabana zıt bir kazanan ürettiğini gösterir; meclis hangi ağırlığı seçtiğini raporda gerekçelendirmelidir.
Raporda: "Çevresel uygunluğa verilen 0,45 ağırlıkla geri dönüşüm tesisi Q'da birincidir. Ağırlık kapasiteye kaydırıldığında (0,55) sıra tamamen tersine dönmekte, düzenli depolama birinciliğe geçmektedir. DecisionMind bu uzantıda uzlaşma koşullarını sınamadığından her iki senaryoda da S ve R sütunları ayrıca değerlendirilmelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Birinci yanlış, Vaka 1'deki A2'nin Q = 0 değerini "kusursuz teknoloji" diye okumaktır; bu yalnız bu üç seçenek arasında en iyi konumu ifade eder. İkinci yanlış, Ölçüt 3'teki (maliyet) destek-ret aralıklarını yer değiştirmeden bırakmaktır; bu durumda düşük maliyeti düşük destekli bir yargı gibi cezalandırır ve sıra bozulur. Üçüncü yanlış, A1 ile A3'ün Q farkının küçük olmadığını (0,893 ile 0,778) görüp bunu "kesin bir kazanan-kaybeden ilişkisi" sanmaktır. DecisionMind burada iki uzlaşma koşulunu sınamadığından, S-R çelişkisi ayrıca okunmadan sıra kesin bir hüküm gibi sunulmamalıdır.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/iv-vikor
Atanassov, K., & Gargov, G. (1989). Interval valued intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 31(3), 343–349. DOI: 10.1016/0165-0114(89)90205-4
Moore, R. E. (1966). Interval Analysis. Prentice-Hall. (DOI yok)
Opricovic, S. (1998). Multicriteria Optimization of Civil Engineering Systems (Višekriterijumska optimizacija sistema u građevinarstvu). Doktora tezi, Belgrad Üniversitesi İnşaat Fakültesi. (DOI yok)
Opricovic, S., & Tzeng, G.-H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00020-1
Atanassov, K. T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20(1), 87–96. DOI: 10.1016/S0165-0114(86)80034-3