Uzantı kartı · m-Kutuplu
m-Kutuplu Bulanık ELECTRE I (Akram, Waseem ve Liu, 2019)
Bu, ELECTRE ailesinin her hücrenin birden çok bağımsız bakış açısından ayrı ayrı derecelendirildiği durumlar için ELECTRE I üyesidir. Çıktısı bir sıra değil, hiçbir başkası tarafından üstünlenmeyen seçeneklerin çekirdek kümesidir.
Temel yöntem
ELECTRE →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
m-Kutuplu (m-Polar) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Üç şey değişir; ailenin uyum/uyumsuzluk mantığı değişmez.
Hücreler. Ailenin kesin üyelerinde her hücre tek sayıdır. Burada her hücre m ayrı bakış açısından gelen m sayıdan oluşur. Üç bakış açısıyla değerlendirilen bir kriter (0,7; 0,85; 0,75) gibi üç sayıdır; her sayı kendi kaynağından gelir, birbirinden türetilmez. Ağırlıklar kesin sayı olarak kalır; ELECTRE ailesi ağırlık üretmez, dışarıdan alır.
Ağırlıklama ve kutup toplamı. Ailenin kesin üyeleri önce sütunları büyüklüklerine bölüp ağırlıkla çarpar. Burada normalizasyon adımı yoktur; her hücrenin m poluna doğrudan kriter ağırlığı çarpılır. Uyum ve uyumsuzluk kümelerini kurmak için her hücrenin ağırlıklı m polu toplanır ve tek bir karşılaştırma değeri elde edilir. Bu toplam yalnız "kim kimi geçiyor" sorusuna cevap vermek içindir, hücrenin kendisi değildir; hücrenin kendisi m sayı olarak kalır.
Uyum, uyumsuzluk ve çekirdek küme. Bu karşılaştırma değerleri üzerinden uyum kümesi (p'nin q'yu geçtiği kriterler) ve uyumsuzluk kümesi (p'nin q'dan geride kaldığı kriterler) kurulur. Uyum indeksi bu kriterlerin ağırlıkları toplamıdır, ailenin kesin üyesindeki gibi. Uyumsuzluk indeksi ise burada m polun tamamı üzerinden normalize edilmiş bir Öklid uzaklığı oranıdır; tek bir kriterdeki en büyük pol farkı değil, m polun birlikte oluşturduğu uzaklık ölçülür. DecisionMind, ailenin varsayılan pratiğini izleyerek uyum ve uyumsuzluk eşiklerini veri setinin kendi ortalamalarından (f̄, ḡ) kurar; bu ortalamaların üstünde uyumlu ve altında uyumsuz olan çiftler bir üstünlük ilişkisiyle bağlanır, hiçbir başkası tarafından üstünlenmeyenler çekirdek kümeyi oluşturur.
DecisionMind bu uzantıda kutup toplamı karşılaştırmasını ve Öklid tabanlı uyumsuzluk oranını sabit tutar. Ağırlıklar dışarıdan kesin sayı olarak alınır; yöntem ağırlık üretmez.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Çıktı ailenin ELECTRE I üyesindeki gibi bir sıra değil bir üstünlük ilişkisidir: kim kimi üstünlüyor. Bir seçenek hiçbir başkası tarafından üstünlenmiyorsa çekirdek kümededir. İki seçenek birbirini karşılıklı üstünlüyorsa aralarında kesin bir sıra yoktur, ikisi de kümede kalır.
Fark şurada. m-Kutuplu girdi, uyum ve uyumsuzluk testinden önce kutup toplamıyla tek bir karşılaştırma değerine indirilmiştir ama bu toplam yalnız karşılaştırma içindir, raporlanan bir puan değildir. DecisionMind'ın ürettiği bir net üstünlük sayısı (kaç seçeneği üstünlediği eksi kaçı tarafından üstünlendiği) okumayı kolaylaştırır ama bu sayı ailenin kendi çıktısı değildir, üstünlük grafiğinden türetilmiş bir özettir.
Bu nedenle:
"MPF-ELECTRE-I, A2'yi birinci sırada buldu"
yerine:
"A2, bu eşiklerle diğer dört seçeneğin tamamını üstünlemektedir; A1 ile A3 birbirini karşılıklı üstünlediğinden aralarında kesin bir sıra yoktur"
biçiminde, üstünlük grafiğini esas alarak yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Bir kriterin değeri gerçekten birden çok bağımsız kaynaktan geliyorsa ve bu kaynakların erken bir ortalamaya indirilmemesi isteniyorsa. Bir kriterdeki çok kötü bir bakış açısının diğer bakış açılarıyla telafi edilmemesi gerektiğinde de bu uzantı uygundur, çünkü ELECTRE ailesinin telafisiz mantığı bakış açısı düzeyinde değil kriter düzeyinde çalışmaya devam eder.
Ailenin kesin üyesine dönülmesi gereken durum, kriterin tek kaynaktan tek bir sayıyla ölçülmüş olmasıdır. Bakış açısı tek ise m-kutuplu yapıyı zorlamak yapay bir katman ekler.
Çıkış koşulu ailenin ELECTRE I üyesiyle aynıdır: seçenek sayısı üçün altındaysa ya da tam bir sıra gerekiyorsa bu üye uygun değildir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Kutup toplamını hücrenin kendisi sanmak. Uyum ve uyumsuzluk testi için kurulan toplam yalnız bir ara karşılaştırma değeridir. Bu toplamı hücrenin gerçek değeriymiş gibi raporlamak, m bağımsız bakış açısını gizler.
m-kutuplu ile çift kutuplu bulanığı karıştırmak. m-Kutuplu hücrede her sayı 0 ile 1 arasında bağımsız bir bakış açısıdır. Çift kutuplu hücrede ikinci sayı ters yöndeki etkidir ve −1 ile 0 arasındadır. İkisi farklı veri yapılarıdır.
Boş ya da çok geniş üstünlük grafiğini yöntem hatası sanmak. Hiçbir seçeneğin bir diğerini üstünlemediği ya da hepsinin çekirdek kümede kaldığı durum, ağırlıkların çok dengeli ya da pol değerlerinin çok kümelenmiş olduğunun işaretidir. Önce ağırlıklı matris ve kutup toplamları incelenmeli, yöntem "çalışmadı" denmemelidir.
Temel ilke şudur:
m-Kutuplu ELECTRE I, bağımsız bakış açılarını yalnız karşılaştırma amaçlı bir toplamla birleştirir; bu toplamı hücrenin kendisi sanan, m-kutuplu yapıyı çift kutupluyla karıştıran ya da geniş çekirdek kümeyi hata sanan her okuma üstünlük ilişkisini yanlış yorumlar.
Vakalar
Birinci vaka literatür vakasıdır: Akram ve Adeel (2023) kitabının dizel enerji santrali örneği. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Enerji: Dizel enerji santrali için beş aday konum arasında ön eleme (Akram ve Adeel, 2023)
Beş aday konum (A1-A5) dört ölçütte üç bakış açısından değerlendirilmiştir: altyapı, iklimsel ve atmosferik koşullar, sosyal altyapı, hükümet politikaları; dördü de çoğu iyidir. Ağırlıklar altyapıya en yüksek payı verir: 0,45; 0,15; 0,25; 0,15.
| Konum | Altyapı | İklimsel koşullar | Sosyal altyapı | Hükümet politikaları |
|---|---|---|---|---|
| A1 | (0,50; 0,40; 0,55) | (0,40; 0,50; 0,50) | (0,60; 0,65; 0,70) | (0,35; 0,50; 0,44) |
| A2 | (0,70; 0,85; 0,75) | (0,80; 0,95; 0,90) | (0,50; 0,80; 0,90) | (0,90; 0,95; 0,80) |
| A3 | (0,35; 0,50; 0,60) | (0,75; 0,70; 0,65) | (0,50; 0,70; 0,40) | (0,64; 0,50; 0,60) |
| A4 | (0,60; 0,40; 0,50) | (0,35; 0,60; 0,40) | (0,50; 0,60; 0,50) | (0,70; 0,60; 0,40) |
| A5 | (0,50; 0,65; 0,40) | (0,64; 0,32; 0,60) | (0,50; 0,70; 0,60) | (0,50; 0,70; 0,50) |
| Ağırlık | 0,45 | 0,15 | 0,25 | 0,15 |
Yöntem her hücreyi ağırlıkla çarpar, üç polu toplayarak karşılaştırma değerini kurar, her ikili için uyum ve uyumsuzluk indekslerini hesaplar. Ortalama uyum düzeyi f̄=0,5425, ortalama uyumsuzluk düzeyi ḡ=0,4010 çıkar. Bu ortalamaların üstünde uyumlu ve altında uyumsuz olan çiftler bir üstünlük bağıyla bağlanır.
| Konum | Kimleri üstünlüyor | Net üstünlük sayısı |
|---|---|---|
| A2 | A1, A3, A4, A5 | 4 |
| A5 | A1, A3, A4 | 2 |
| A4 | A1, A3 | 0 |
| A1 | A3 | -3 |
| A3 | A1 | -3 |
Sonuç şöyle okunur. A2, altyapıda (0,70/0,85/0,75) ve sosyal altyapıda (0,50/0,80/0,90) diğer dört konumun hepsinden güçlüdür ve hepsini üstünler; bu, kitaptaki sonuçla (A2 en uygun konum, s.96) örtüşür. A5 üç konumu üstünler ama A2 tarafından üstünlenir. A1 ile A3 birbirini karşılıklı üstünler: A1 altyapıda A3'ten güçlüdür, A3 iklimsel koşullarda ve hükümet politikalarında A1'den güçlüdür; hiçbiri ötekini eşiklerle kesin olarak geçemez.
Kurulun tereddüdü şudur: iklimsel koşullar ağırlığı 0,15'ten 0,45'e çıkarılıp altyapı 0,45'ten 0,15'e düşürülürse üstünlük grafiği değişir mi? Aynı hesap bağımsız Python ile yeniden çalıştırıldığında A2 yine dört konumun hepsini üstünler, ama A4 artık kimseyi üstünlemez (net üstünlük sayısı -4) ve A3 iki konumu üstünleyen ikinci sıraya yükselir (net üstünlük sayısı 2). A2'nin üstünlüğü bu ağırlık kaymasına dayanıklıdır; A1, A3 ve A4 arasındaki ilişki değildir.
Raporda: "Verilen ağırlıklarla (altyapı 0,45 en yüksek) A2 diğer dört konumun tamamını üstünlemektedir; A1 ile A3 birbirini karşılıklı üstünlediğinden aralarında kesin bir sıra yoktur. Ağırlık iklimsel koşullara kaydırıldığında A2'nin üstünlüğü korunur, ama A4 en zayıf konuma düşer."
Kaynak: Akram, M., & Adeel, A. (2023). Multiple Criteria Decision Making Methods with Multi-polar Fuzzy Information, Bölüm 2, §2.3.1 (s. 92-96), kaynağı Akram, Waseem ve Liu (2019). Uyum/uyumsuzluk matrisleri, eşikler ve üstünlük grafiği bu kartın yazarınca DecisionMind motoru bağımsız çalıştırılarak yeniden üretilmiş, sonuç kitaptaki A2 bulgusuyla doğrulanmıştır. Ağırlık değişikliği senaryosu da aynı biçimde bağımsız hesaplanmıştır.
2. Balıkçılık: Bir kooperatifin yeni açık deniz balıkçı teknesi tedarikçisi seçimi
Bir balıkçılık kooperatifi filo yenilemesi için üç aday tekne tedarikçisinden birini seçecektir. Üç ölçüt vardır: yakıt verimliliği, soğuk depolama kapasitesi ve deniz koşullarına dayanıklılık; üçü de çoğu iyidir. Kooperatif her tedarikçiyi üç bağımsız kaynaktan derecelendirmiştir: tersane teknik raporu, bağımsız denetim firması ve komşu kooperatiflerin saha deneyimi. Kooperatif deniz koşullarına dayanıklılığa en yüksek ağırlığı vermiştir.
Yöntem her tedarikçinin ağırlıklı kutup toplamlarını kurar, uyum ve uyumsuzluk indekslerini hesaplar ve üstünlük grafiğini çizer. Diyelim ki yakıt verimliliğinde en güçlü görülen tedarikçi soğuk depolama kapasitesinde zayıf çıktı ve yine de diğer iki tedarikçiyi üstünledi; çünkü deniz koşullarına dayanıklılıkta da güçlüydü ve bu ölçüt en ağırlıklıydı.
Kooperatifin tereddüdü şudur. Tersane raporu bir tedarikçinin deniz koşullarına dayanıklılığını 0,85 verirken bağımsız denetim firması aynı tedarikçiyi 0,45 civarında değerlendirmiştir. Kutup toplamı bu iki kaynağı birlikte taşır ama aralarındaki büyük fark raporda ayrıca gösterilmelidir; aksi hâlde kooperatif üreticinin kendi raporuna aşırı güvenmiş olabilir.
Raporda: "Deniz koşullarına dayanıklılığa verilen en yüksek ağırlıkla bu ölçütte güçlü görülen tedarikçi diğer iki tedarikçiyi üstünlemektedir; ancak bu ölçütte tersane raporu ile bağımsız denetim arasındaki görüş farkı geniştir ve sözleşme öncesi ayrıca doğrulanmalıdır."
3. Yapılmaması Gereken
Öğretici tabloda A1'in altyapı hücresindeki (0,50; 0,40; 0,55) üç bakış açısı ortalamaya indirilip tek sayı (0,483) olarak sunulsaydı, hangi bakış açısının hangi değeri verdiği bilgisi kaybolur ve uyumsuzluk hesabındaki Öklid uzaklığı yeniden kurulamazdı. İkinci yanlış, A1 ile A3'ün karşılıklı üstünlemesini görmezden gelip "A1 ile A3 eşit derecede iyi" diye raporlamaktır; doğrusu ikisinin hangi kriterlerde birbirini geçtiğini ayrı ayrı söylemektir. Üçüncü yanlış, net üstünlük sayısını (A2 için 4) bir puanmış gibi "A2 yüzde 100 daha iyi" diye okumaktır; bu sayı yalnız kaç seçeneğin üstünlendiğini gösteren bir grafik özetidir.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/mpf-electre-i
Akram, M., Waseem, N., & Liu, P. (2019). Novel approach in decision making with m-polar fuzzy ELECTRE-I. International Journal of Fuzzy Systems, 21(4), 1117–1129. DOI: 10.1007/s40815-019-00608-y
Chen, J., Li, S., Ma, S., & Wang, X. (2014). m-Polar fuzzy sets: An extension of bipolar fuzzy sets. The Scientific World Journal, 2014, 416530. DOI: 10.1155/2014/416530
Roy, B. (1968). Classement et choix en présence de points de vue multiples (la méthode ELECTRE). Revue Française d'Informatique et de Recherche Opérationnelle, 2(8), 57–75. DOI: 10.1051/ro/196802v100571
Akram, M., & Adeel, A. (2023). Multiple Criteria Decision Making Methods with Multi-polar Fuzzy Information. Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 430, Springer Nature. DOI: 10.1007/978-3-031-43636-9