Uzantı kartı · Nötrosofik
Nötrosofik PROMETHEE (Xu, Wei, Ding ve Bin, 2020)
Nötrosofik PROMETHEE, kriter puanları doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleri (tek-değerli nötrosofik sayı) olarak verildiğinde kullanılan PROMETHEE biçimidir. Her üçlü bir skora ve işaretli bir uzaklığa indirilir; tercih fonksiyonu ve akışlar bunlar üzerine kurulur.
Temel yöntem
PROMETHEE →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Nötrosofik (Neutrosophic) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir; tercih fonksiyonunun ve akışların mantığı değişmez.
Hücreler. Kesin PROMETHEE'de her hücre tek sayıdır. Burada her hücre üç dereceden oluşur: doğruluk (T), belirsizlik (I), yanlışlık (F); her biri 0 ile 1 arasındadır ve üçü birbirinden bağımsızdır, toplamları 1'e zorlanmaz. Ağırlıklar kesin kalır ve dışarıdan, toplamı 1 olacak biçimde alınır; yöntem ağırlık üretmez ve bu girişte grup kararı ayrı bir mekanizmayla desteklenmez.
Maliyet kriterinde tümleyen. Kesin PROMETHEE'de maliyet kriterinde fark ters işaretle alınır. Burada maliyet sütunlarındaki her (T, I, F) üçlüsü kendi tümleyenine, yani (F, 1−I, T)'ye çevrilir; böylece tüm kriterler "çoğu iyi" yönünde tek bir gösterime indirgenmiş olur.
Skor ve işaretli uzaklık. Kesin PROMETHEE'de fark doğrudan çıkarmadır. Burada iki şey hesaplanır: önce her üçlü Xu ve arkadaşlarının (2020) skoruyla, (2 + T − I − F)/3 ile tek bir sayıya indirilir; bu skorların hangisinin büyük olduğu farkın işaretini verir. Farkın büyüklüğü ise T, I, F bileşenlerinin ayrı ayrı farklarının karelerinin ortalamasının kareköküyle, yani üç bileşenli bir Öklid uzaklığıyla hesaplanır. İşaret skordan, büyüklük uzaklıktan gelir; ikisi çarpılmaz, işaret büyüklüğe uygulanır.
Tercih fonksiyonu ve akışlar. Bu işaretli uzaklık, eşikli bir tercih fonksiyonundan (varsayılan eşik 0,5) geçirilir: uzaklık negatifse tercih sıfırdır, eşiği aşarsa tercih tam birdir, arası doğrusal artar. Kriter ağırlığıyla çarpılıp toplanır; giren akış (φ⁺) ve çıkan akış (φ⁻) kesin PROMETHEE'deki aynı ortalama tanımıyla hesaplanır.
DecisionMind bu girişte Xu ve arkadaşlarının (2020) skorunu, (2+T−I−F)/3'ü ve T-I-F uzaklığını sabit tutar; bu, veri türü kartındaki genel nötrosofik skor kısayoluyla, (T−F+1)/2 ile karıştırılmamalıdır, ikisi farklı sayı verir. Manifestin kendi notuna göre bu adımlar Xu ve arkadaşlarının (2020) makalesindeki algoritmaya sadıktır; fuzzy ve sezgisel bulanık PROMETHEE girişlerindeki gibi bir erken-basitleştirme burada yoktur.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Net akış, kesin PROMETHEE'deki gibi bir değerdir ve okunması aynıdır: giren ve çıkan akışla birlikte değerlendirilir, başka bir yöntemin puanıyla karşılaştırılmaz.
Farklı olan şudur: bu net akış, doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsünü hem bir skora hem bir uzaklığa indirmiştir. Belirsizlik (I) bileşeni yalnız uzaklığın büyüklüğüne girer, skorun işaretine doğrudan girmez; yani yüksek belirsizlikli iki seçenek arasındaki fark, düşük belirsizlikli aynı skor farkından daha büyük bir tercih derecesi üretebilir. Bu yüzden raporda net akışın yanında, hangi kriterlerde belirsizliğin (I) yüksek olduğu ve bunun tercih derecesini nasıl büyüttüğü ayrıca belirtilir.
Bu nedenle:
"Nötrosofik PROMETHEE'ye göre A3 nettir çünkü çelişkili kanıt hesaba katılmıştır"
yerine:
"Doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüleri Xu ve arkadaşlarının (2020) skoruyla ve T-I-F uzaklığıyla işlenmiştir; A3'ün net akışı en yüksektir ve bu sonuç, belirsizliğin yüksek olduğu kriterlerdeki uzaklığın büyümesinden de etkilenir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Bir kriter hakkındaki bilgi eksik, tutarsız ya da çelişkili ise ve bu durumun kendisi kararı etkileyecek kadar önemliyse: geçmiş verisi olmayan bir alternatifin değerlendirilmesi, birbiriyle çelişen uzman raporları, kısmen gözlemlenebilen sistemler. Değerlendirme güvenilir bir ölçüme dayanıyorsa ya da uzmanlar ayrı bir belirsizlik payı bildirmiyorsa nötrosofik yapıya geçmenin bir katkısı yoktur.
Üç bileşenin toplamı 1'e zorlanıyorsa (T+I+F=1) aslında sezgisel bulanık yapı kullanılmalıdır; nötrosofik yapının gerekçesi bileşenlerin birbirinden bağımsız olmasıdır. Temel yöntemde kalınması gereken durum: kriterler ölçülmüşse. Ölçülmüş bir oranı doğrudan T yapıp I'yı 1−T−F olarak türetmek nötrosofik veri üretmez, bağımsızlığı sıfırlar. Tablo karışıksa DecisionMind tek veri türü ister. Kesin PROMETHEE'nin çıkış koşulları burada da aynen geçerlidir: seçenek sayısı elliyi aşıyorsa ikili karşılaştırma yükü büyür, tam sıra değil dürüst bir kısmi ilişki gerekiyorsa PROMETHEE I'in okuması ya da ELECTRE ailesi düşünülmelidir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Üç bileşenin toplamını 1'e zorlamak. T, I, F birbirinden bağımsız kaynaklardan gelir; toplamlarını 1'e tamamlamaya çalışmak (örneğin I'yı 1−T−F olarak hesaplamak) yapıyı sezgisel bulanığa indirger ve nötrosofik kullanmanın gerekçesini ortadan kaldırır.
Değer aralığı ihlali. T, I, F her biri 0 ile 1 arasında olmalıdır; bu sınırın dışına çıkan bir bileşen tercih fonksiyonuna girmeden önce düzeltilmelidir.
Skor fonksiyonunu bildirmeden değiştirmek. DecisionMind bu girişte (2+T−I−F)/3 skorunu kullanır; veri türü kartındaki genel kısayol (T−F+1)/2 farklı bir sayı verir ve farklı bir sıralamaya yol açabilir. Hangi skorun kullanıldığı raporda belirtilmelidir.
Temel ilke şudur:
Nötrosofik PROMETHEE'nin katkısı, doğruluk, belirsizlik ve yanlışlığı birbirine indirgemeden taşımaktır; bileşenlerin toplamını zorlamak, aralığını aşmak ya da skor fonksiyonunu belirtmeden değiştirmek bu katkıyı ortadan kaldırır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir: manifestin kendi notuna göre bu, Xu ve arkadaşlarının (2020) makalesindeki adımlara sadık ama kendi sayılarıyla üretilmiş sentetik bir 3×3 tablodur. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek (DecisionMind'ın doğrulama örneği): üç tedarikçi, üç kriter
Üç tedarikçi (A1, A2, A3) üç kriterde (C1, C2, C3, üçü de "çoğu iyi") doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüleriyle değerlendirilmiştir.
| Tedarikçi | C1 (T, I, F) | C2 (T, I, F) | C3 (T, I, F) |
|---|---|---|---|
| A1 | (0,70; 0,20; 0,10) | (0,60; 0,30; 0,20) | (0,50; 0,40; 0,30) |
| A2 | (0,50; 0,30; 0,40) | (0,70; 0,20; 0,20) | (0,60; 0,30; 0,30) |
| A3 | (0,80; 0,10; 0,20) | (0,50; 0,40; 0,30) | (0,70; 0,30; 0,20) |
| Yön | çoğu iyi | çoğu iyi | çoğu iyi |
| Ağırlık | 0,40 | 0,30 | 0,30 |
Yöntem her üçlüyü (2+T−I−F)/3 skoruyla tek sayıya indirir, her ikili karşılaştırmada işareti skor farkından, büyüklüğü T-I-F uzaklığından alır, eşikli tercih fonksiyonuyla (eşik 0,5) değerlendirir, ağırlıklarla birleştirip akışları hesaplar.
| Tedarikçi | Net akış (φ) | Sıra |
|---|---|---|
| A3 | 0,120 | 1 |
| A1 | -0,015 | 2 |
| A2 | -0,105 | 3 |
Sonuç şöyle okunur. A3, en ağır kriter olan C1'de en yüksek doğruluk ve en düşük belirsizliğe sahiptir; C2'de görece zayıf olsa da C1 ve C3'teki üstünlüğü bunu telafi eder. A1 ile A2 birbirine yakın çıkar; A1 hiçbir kriterde en kötü değildir, A2 ise C1'de en zayıf doğruluğa ve en yüksek yanlışlığa sahiptir.
Merkez burada tereddüt yaşayabilir. Ağırlık C3'e kaydırılıp C1 düşürülseydi (C1=0,20, C2=0,20, C3=0,60 olarak, bağımsız Python ile aynı algoritma koşturularak hesaplandı), net akışlar A3 için 0,147, A2 için -0,040, A1 için -0,107 çıkar ve A2 A1'in önüne geçer. Bu, A1 ile A2 arasındaki farkın C1'e verilen ağırlığa duyarlı olduğunu gösterir; C3 öne çıkınca A2'nin C3'teki göreli iyi doğruluğu A1'i geçmesine yeter.
Raporda: "Doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüleri Xu ve arkadaşlarının (2020) skoruyla ve T-I-F uzaklığıyla işlenmiştir. Mevcut ağırlıklarla A3 net akışı 0,120 ile birinci sıradadır; A1 ile A2 arasındaki ikinci sıra, C1'e verilen ağırlığa duyarlıdır ve ağırlık C3'e kaydırılırsa A2 öne geçer."
Kaynak: Bu tablo DecisionMind'ın Nötrosofik PROMETHEE doğrulama sabitidir; manifestin kendi notuna göre Xu, Wei, Ding ve Bin'in (2020) makalesindeki adımlara (F1-F5) sadık biçimde ama kendi sayılarıyla, sentetik olarak üretilmiştir ve makaledeki belirli bir tablodan transkribe edilmemiştir. Ağırlık değişikliği senaryosunun sayıları bu kartın yazarınca aynı algoritmayla bağımsız olarak yeniden hesaplanmıştır.
2. Medya: Bir yayın kuruluşunun içerik ortağı seçimi
Bir yayın kuruluşu yeni bir dizi projesi için üç içerik ortağı arasında seçim yapacaktır. Kriterler: senaryonun özgünlüğü, prodüksiyon ekibinin geçmiş performansı ve bütçe disiplini beklentisi (üçü de "çoğu iyi"). Adaylardan biri hakkında hem çok olumlu (ödüllü bir önceki proje) hem çok olumsuz (yakın zamanda tamamlanamayan bir proje) kanıt var; bir diğeri hakkında ise neredeyse hiç geçmiş kayıt yok.
Yöntem üç ortağı karşılaştırır, her kriterin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsünü skora ve uzaklığa indirir, tercih fonksiyonuyla işler ve net akışları bulur. Diyelim ki hem güçlü lehte hem güçlü aleyhte kanıt taşıyan aday, senaryo özgünlüğünde en yüksek doğruluğa sahip olduğu için net akışta birinci çıkar; geçmiş kaydı neredeyse hiç olmayan aday, yüksek belirsizliği yüzünden ne çok öne çıkar ne çok geride kalır ve ikinci olur; üçüncü aday ise üç kriterde de vasat kalır.
Kuruluş burada tereddüt yaşayabilir. Birinci adayın taşıdığı yüksek yanlışlık (F) payı, prodüksiyonun tamamlanamama riskini işaret ediyor olabilir; bu risk net akışta doğruluk ve yanlışlığın birlikte yüksek olduğu bir çelişki olarak görünür, ama sayının kendisi bunu vurgulamaz. Kuruluş sözleşmeyi imzalamadan önce bu çelişkinin kaynağını (hangi projeden geldiğini) ayrıca incelemelidir.
Raporda: "Senaryo özgünlüğüne verilen ağırlıkla birinci aday net olarak öne çıkar; bu adayın taşıdığı yüksek yanlışlık payı ayrı bir risk göstergesi olarak okunmalı ve sözleşme öncesi ayrıca değerlendirilmelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Öğretici örnekteki A2'nin C1 kriterindeki (0,50; 0,30; 0,40) üçlüsünü "toplam 1 olsun" diyerek (0,50; 0,30; 0,20) gibi bir bileşene zorlamak yanlıştır; T, I, F birbirinden bağımsızdır ve toplamları 1'e tamamlanmaz. İkinci yanlış, A3'ün C3 kriterindeki bileşenlerinden birini (örneğin I=0,30) 1−T−F olarak yeniden hesaplayıp "sadeleştirmek"tir; bu, I'nın kendi kaynağından geldiğini görmezden gelir ve bağımsızlığı sıfırlar. Üçüncü yanlış, DecisionMind'ın kullandığı (2+T−I−F)/3 skoru yerine veri türü kartındaki genel (T−F+1)/2 kısayolunu rapor etmeden kullanmaktır; bu iki skor aynı üçlü için farklı sayı verir ve sıralamayı değiştirebilir.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/n-promethee
Xu, D., Wei, X., Ding, H., & Bin, H. (2020). A new method based on PROMETHEE and TODIM for multi-attribute decision-making with single-valued neutrosophic sets. Mathematics, 8(10), 1816. DOI: 10.3390/math8101816
Brans, J. P., & Vincke, Ph. (1985). A preference ranking organisation method (The PROMETHEE method for multiple criteria decision-making). Management Science, 31(6), 647–656. DOI: 10.1287/mnsc.31.6.647
Smarandache, F. (1998). Neutrosophy: Neutrosophic Probability, Set, and Logic. American Research Press, Rehoboth. (DOI yok)
Wang, H., Smarandache, F., Zhang, Y., & Sunderraman, R. (2010). Single valued neutrosophic sets. Multispace and Multistructure, 4, 410–413. (DOI yok)