2-tuple dilsel MULTIMOORA (Baležentis ve Baležentis, 2011)

Beş şey değişir; hâkimiyet mantığı korunur.

Hücreler. Kesin MULTIMOORA'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir terim ve bir kaymadan oluşur; terim, önceden ilan edilmiş bir kümeden (bu ailede yedi basamaklı bir küme: çok düşük, düşük, azıcık düşük, orta, azıcık yüksek, yüksek, çok yüksek) seçilir. Kayma, birleştirme sonucunun iki terim arasına düşmesi durumunda bilgiyi kaybetmeden saklar.

Ağırlık. Bu, ailenin en dikkat çekici farkıdır: bu uzantı ağırlık ALMAZ. Kesin MULTIMOORA ve ailenin diğer çoğu üyesi (bulanık, sezgisel bulanık, küresel bulanık gibi) kriter ağırlıklarını dışarıdan alıp oran sistemine ve referans noktasına bu ağırlıkla girer. Baležentis ve Baležentis'in (2011) kurucu makalesi kriterleri eşit önemde kabul eder ve DecisionMind bu seçimi aynen uygular: oran sistemi ve tam çarpımsal biçim ağırlıksız aritmetik ve geometrik ortalama kullanır. Ağırlıklı bir 2-tuple dilsel MULTIMOORA istenirse bu, ayrı bir varyanttır ve bu kartın anlattığı motor değildir.

Ölçek eşitleme. Kesin MULTIMOORA sütunu kareler toplamının köküne böler. Bu ailede böyle bir bölme yoktur. Maliyet kriterlerindeki terim, terim kümesinin simetrik karşılığına (dilsel değilleme) çevrilir: g basamaklı bir kümede terim konumu k ise g−k alınır ve kayma da işaret değiştirir. Bu, kesin MULTIMOORA'nın ayrı bir normalizasyon adımının yerini alır; tüm kriterler bu değilleme sonrası aynı "çoğu iyi" yönünde okunur.

Uzaklık / skor / birleştirme. Oran sistemi, değillenmiş terimlerin sayısal karşılıklarının (terim konumu artı kayma) ARİTMETİK ortalamasını alıp tekrar terime çevirir. Referans noktası, her kriterin en yüksek sayısal karşılığından bir referans kurar ve her seçeneğin bu referansa en büyük mutlak farkını (Chebyshev uzaklığı) alır. Tam çarpımsal biçim, değillenmiş terimlerin sayısal karşılıklarının GEOMETRİK ortalamasını alıp tekrar terime çevirir. Kesin MULTIMOORA'nın toplama/çarpma yapısı burada aritmetik/geometrik ortalamaya karşılık gelir; fark, ağırlıksız olmasıdır.

Sonuç ve durulaştırma. Çıktı bir terim ve kaymadır, ama sıralama bu sayısal karşılıklar üzerinden yapılır. Üç alt sıralama, kesin MULTIMOORA'daki gibi konumlarının toplamıyla (dominance) birleştirilir; toplamı en küçük olan seçenek nihai sırada birinci olur. Üç alt sırada da birinci olan bir seçenek "mutlak hâkimiyet" gösterir.

DecisionMind bu uzantıda yedi basamaklı terim kümesini, dilsel değillemeyi, ağırlıksız aritmetik/geometrik ortalamayı ve toplam-sıra (dominance) birleştirmesini sabit tutar.

Nihai sıra kesin MULTIMOORA'daki gibi üç bakış açısının birleşik özetidir. Fark şurada: bu birleşim hiçbir kriter ağırlığı taşımaz, her kriter eşit sayılır. Bir kriterin karar için diğerlerinden daha önemli olduğu düşünülüyorsa, bu önem bu motorda hesaba girmez; girmesi isteniyorsa ağırlıklı bir varyant ya da başka bir uzantı gerekir.

Bu nedenle:

"2-tuple dilsel MULTIMOORA'da fiyat kriteri en ağırlıklı kriter olduğu için sonucu belirledi"

yerine:

"Bu motorda tüm kriterler eşit sayılmıştır; fiyat kriterinin sonuçtaki payı, diğer altı kriterle aynı ağırlıktadır ve raporda bu eşitlik varsayımı belirtilmelidir"

biçiminde yazmak doğrudur. Aşağıdaki öğretici örnekte ikinci ve üçüncü sıradaki tedarikçiler arasındaki fark tek bir kriterin tek bir basamak değişmesiyle kapanmaktadır; bu, eşit ağırlık varsayımı altında bile sıranın kırılgan olabileceğini gösterir.

Uzmanlar kriteri sayıyla değil, önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçtikleri bir kelimeyle değerlendiriyorsa ve birleştirme sonucunun bir terime yuvarlanmadan, kayma değeriyle korunması isteniyorsa bu uzantı kullanılır. Ayrıca kriterlerin eşit önemde kabul edilmesi karar vericinin kendi tercihiyle uyuşuyorsa uygundur; kriterler arasında belirgin bir önem farkı varsa ve bu farkın hesaba girmesi gerekiyorsa, bu motor bunu sağlamaz.

Ölçülmüş bir kriter (fiyat, süre) doğrudan terime çevrilmemelidir; bu, dilsel veri türü kartının uyardığı bilgi kaybıdır. Kesin MULTIMOORA'nın çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde asla taviz verilemiyorsa bu yöntem kullanılmamalıdır, çünkü oran sistemi ve tam çarpımsal biçim telafi edicidir.

Ağırlık verildiğini sanmak. Kullanıcı kriterlere ağırlık girse bile bu motor onu okumaz; oran sistemi ve tam çarpımsal biçim her zaman eşit ağırlıklı ortalama alır. "Fiyata daha çok ağırlık verdik" demek, bu motorda geçerli bir cümle değildir.

Terim kümesi granülaritesini (g) yanlış vermek. Değilleme g−k formülüyle yapılır; g yedi basamaklı bir kümede 6'dır (0'dan 6'ya). Farklı bir granülarite ile karışık kullanmak, maliyet kriterlerini yanlış yönde çevirir.

Kaymayı atıp en yakın terime yuvarlamak. Bu, iki alt sıralamanın küçük farklarını gizler; aşağıdaki öğretici örnekte D'nin puan kriterindeki kayma yuvarlanırsa ikinci-üçüncü sıra tartışması görünmez hale gelir.

Üç alt sıralamayı karşılaştırmadan yalnız hâkimiyet toplamını raporlamak. Manifestin kendi uyarısı budur: alt sıralamalar anlaşmazsa (bu örnekte B ile D arasında olduğu gibi) bu bilgi kaybolur.

Temel ilke şudur:

2-tuple dilsel MULTIMOORA kriterleri eşit ağırlıklı sayar; terim kümesi ve granülarite analizden önce sabitlenir, kayma atılmaz ve nihai sıra üç alt sıralamanın toplamıyla kurulur.