Aralık nötrosofik MULTIMOORA (Stanujkić ve ark., 2021)

Dört şey değişir; genel akış korunur.

Hücreler. Kesin MULTIMOORA'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre altı sayıdan oluşur: doğruluğun alt-üst sınırı, belirsizliğin alt-üst sınırı, yanlışlığın alt-üst sınırı. Uzman T, I, F'in her birini tek bir değer yerine bir aralıkla verir. Ağırlıklar kesin sayıdır. Yöntemin literatüründe (Stanujkić ve ark., 2021) birden fazla karar vericinin puanını sınır-medyan yöntemiyle tek bir grup matrisinde birleştiren bir adım da tanımlıdır. DecisionMind bu birleştirmeyi motor içinde koşturmaz; kullanıcıdan zaten birleştirilmiş, tek bir aralık nötrosofik karar matrisi ister.

Ölçek eşitleme. Kesin MULTIMOORA her sütunu kareler toplamının köküne bölerek eşitler. Bu ailede böyle bir bölme adımı yoktur. Bunun yerine her seçeneğin bir satırındaki fayda kriterleri, ağırlıklı bir nötrosofik toplama operatörüyle (IVNWA) doğrudan TEK bir aralık nötrosofik sayıya birleştirilir; maliyet kriterleri için de ayrı bir birleştirme yapılır. Bu operatör ağırlıkları kendi içinde taşıdığı ve sonucu değer uzayının [0,1] sınırında tuttuğu için, kesin MULTIMOORA'daki gibi ayrı bir bölme adımına gerek kalmaz.

Uzaklık / skor / birleştirme. Oran sistemi, fayda tarafının birleşik değerini bir skor fonksiyonuyla tek sayıya çevirir, aynısını maliyet tarafı için yapar ve iki skorun ağırlıklı farkını alır (fayda ağırlıklarının toplamı ile çarpılan skordan, maliyet ağırlıklarının toplamıyla çarpılan skor çıkarılır). Referans noktası, her kriter için ideal noktayı yöne göre belirler: fayda kriterinde en yüksek skor, en düşük belirsizlik, en düşük yanlışlık; maliyet kriterinde en düşük skor, en düşük belirsizlik, en yüksek yanlışlık. Belirsizlik bileşeni her iki yönde de istenmeyen kabul edildiği için yön değiştirmez, yalnız doğruluk ve yanlışlık yer değiştirir. Her seçeneğin bu referansa en büyük bileşen-bazlı uzaklığı alınır. Tam çarpımsal biçim, fayda ve maliyet taraflarını ayrı ayrı geometrik bir operatörle (IVNWG) birleştirir ve bu iki tarafın skorlarının ORANINI alır; kesin MULTIMOORA'nın çarpım/bölüm mantığı burada skor düzeyinde bir bölmeye karşılık gelir.

Sonuç ve durulaştırma. Çıktı tek bir sayıdır. Üç alt sıralamayı birleştirirken bu uzantı, Nötrosofik MULTIMOORA'nın (N-MULTIMOORA) "en az iki alt yöntemde üstünlük" kuralını KULLANMAZ. Bunun yerine kesin MULTIMOORA'nın kendi Borda kuralına eşdeğer bir ortalama sıra hesaplar: her seçeneğin üç alt sıradaki konumlarının ortalaması alınır, en küçük ortalama nihai sırada birinci olur. Bu, aynı ailenin başka bir uzantısında (N-MULTIMOORA) farklı bir birleştirme kuralı kullanıldığını gösterir; ikisi otomatik olarak aynı davranmaz.

DecisionMind bu uzantıda IVNWA/IVNWG operatörlerini, skor fonksiyonunu, referans noktasının yöne göre dallanan tanımını (belirsizliğin yön değiştirmemesi dahil) ve ortalama-sıra birleştirme kuralını sabit tutar.

Nihai sıra, üç bakış açısının (ortalama performans, en kötü duruma uzaklık, çarpımsal denge) birleşik özetidir; okunması temelde kesin MULTIMOORA ile aynıdır. Fark, birleştirme kuralındadır: burada toplam/ortalama sıra kuralı geçerlidir, N-MULTIMOORA'nın "iki alt yöntemde üstünlük" kuralı değil. Ayrıca aralığın genişliği (üst sınır eksi alt sınır) tek bir sayıya indirgenmiş skorun içinde erir; iki seçeneğin aynı skora yakın çıkması, aralıklarının da aynı genişlikte olduğu anlamına gelmez.

Bu nedenle:

"Aralık nötrosofik MULTIMOORA belirsizliği aralıkla taşıdığı için sonuç daha güvenilirdir"

yerine:

"Her bileşenin aralığı, skor fonksiyonuna girmeden önce korunmuştur; ama nihai sıra, kesin MULTIMOORA'nın toplam/ortalama sıra kuralıyla kurulmuştur, N-MULTIMOORA'nın iki-üçte-hâkimiyet kuralıyla değil"

biçiminde yazmak doğrudur.

Uzmanlar bir yargının doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerini tek bir sayı yerine ancak bir aralıkla verebiliyorsa bu uzantı kullanılır; örneğin "doğruluk 0,60 ile 0,80 arasında" gibi bir ifade. Aralık gerekmiyorsa, yani her bileşen tek bir sayıyla veriliyorsa, tek-değerli nötrosofik MULTIMOORA (N-MULTIMOORA) yeterlidir ve daha az veri toplama yükü ister; aralık burada bir varsayımdır, otomatik olarak daha "zengin" bir model değildir.

Ölçülmüş bir kriter doğrudan T aralığına yazılıp geri kalan bileşenler tamamlanmamalıdır; bu, nötrosofik veri türü kartının uyardığı hatadır. Kesin MULTIMOORA'nın çıkış koşulu burada da geçerlidir: tam çarpımsal biçim tanımsızlaşmaması için tüm değerler geçerli aralıkta kalmalıdır, bir kriterde asla taviz verilemiyorsa bu yöntem kullanılmamalıdır.

Aralığı erken tek sayıya indirmek. Alt ve üst sınırın ortalamasını alıp tek-değerli nötrosofik gibi işlemek, bu uzantının tek katkısını, aralığın skor fonksiyonuna kadar taşınmasını, ortadan kaldırır.

Belirsizlik bileşenini maliyet kriterinde ters çevirmek. Referans noktası, maliyet kriterinde doğruluk ve yanlışlığın yerini değiştirir ama belirsizliği DEĞİŞTİRMEZ; belirsizlik her iki yönde de istenmeyen kabul edilir. Belirsizliği de tersine çevirmek, kriterin yönünü iki kez uygulamak anlamına gelir ve referans noktasını yanlış kurar.

İki-üçte-hâkimiyet kuralını buraya taşımak. Bu uzantı toplam/ortalama sıra kuralı kullanır; aynı ailenin N-MULTIMOORA uzantısındaki "en az iki alt yöntemde üstünlük" kuralını burada geçerli saymak yanlıştır ve farklı bir nihai sıra üretebilir.

Grup birleştirme adımının motorda koştuğunu sanmak. Literatürdeki sınır-medyan grup birleştirmesi DecisionMind'ın bu motorunda çalışmaz; kullanıcı zaten tek, birleştirilmiş bir matris girer. Birden fazla uzmanın puanı varsa birleştirme kart dışında, veri hazırlığı aşamasında yapılmalıdır.

Temel ilke şudur:

Aralık nötrosofik MULTIMOORA'da her bileşenin aralığı skor fonksiyonuna kadar korunur; nihai sıra toplam/ortalama sıra kuralıyla kurulur, N-MULTIMOORA'nın iki-üçte-hâkimiyet kuralıyla değil, ve maliyet yönü uygulanırken belirsizlik bileşeni değiştirilmez.