Uzantı kartı · Plitojenik
Plitojenik PROMETHEE
PROMETHEE'nin, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine giren ve çıkan akışlardan kurulan bir net akış ve bu akışa göre bir sıradır.
Temel yöntem
PROMETHEE →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Plitojenik (Plithogenic) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir; ikili karşılaştırma ve akış mantığı değişmez.
Hücreler. Kesin PROMETHEE'de her hücre tek sayıdır. Burada her hücre üç sayıdan oluşur: doğruluk (T), belirsizlik (I) ve yanlışlık (F) derecesi, üçü de 0 ile 1 arasında. Ayrıca her kriterin kendi başına bir çelişki derecesi (c) vardır; bu, o kriterin karar problemiyle ne kadar "gerilim içinde" olduğunu, yani ne kadar temkinli ele alınması gerektiğini belirtir. Kriter ağırlıkları kesin kalır.
Çelişki ayarlaması ve maliyet tümlemesi. Kesin PROMETHEE maliyet kriterinde farkın işaretini çevirir. Burada önce maliyet kriterindeki her hücre tümlenir (T ile F yer değiştirir), sonra her hücre kendi kriterinin çelişki derecesine göre ayarlanır: çelişki derecesi yükseldikçe doğruluk (T) yukarı, belirsizlik (I) ve yanlışlık (F) aşağı çekilir. Bu, çelişkisi yüksek bir kriterdeki küçük puan farklarının abartılmamasını sağlar; DecisionMind'da bu, çelişki derecesi arttıkça bütün ikili farkların büyüklüğünün küçülmesi biçiminde görünür.
Fark ve tercih fonksiyonu. Kesin PROMETHEE'de fark doğrudan çıkarmadır. Burada önce her hücrenin bir puanı ((1+T-2I-F)/2) hesaplanır; iki seçeneğin işaretli farkı, hangi puanın yüksek olduğuna göre yön alır ve büyüklüğü T-I-F uzayındaki gerçek uzaklıktan (üç bileşenin karesel ortalamasının kökü) gelir. Bu işaretli fark, sabit bir eşikli (V biçimli, eşik 0,5) tercih fonksiyonundan geçirilir; eşik kesin PROMETHEE'deki gibi kullanıcıdan alınmaz, motor içinde sabittir.
Sonuç ve durulaştırma. Çıktı, kesin PROMETHEE'deki gibi doğrudan tek bir net akış sayısıdır. Belirsizlik, yani T-I-F üçlüsü ve çelişki derecesi, ikili karşılaştırmadan önce puan ve uzaklık hesabında tüketilmiştir; sonuca katmanlı biçimde taşınmaz.
DecisionMind bu girişte çelişki ayarlamasını, sabit V biçimli tercih fonksiyonunu (eşik 0,5) ve kesin PROMETHEE'nin aynı akış mekaniğini sabit tutar. Bazı P-* ailesindeki uzantılarda (P-VIKOR, P-COCOSO) çelişki derecesinin skor fonksiyonuyla birlikte cebirsel olarak sadeleşip sonucu değiştirmediği bulunmuştur; P-PROMETHEE'de bu böyle değildir. Aşağıdaki öğretici örnekte çelişki dereceleri kriterler arasında farklı dağıtıldığında sıra fiilen değişmektedir; bu Python ile bağımsız olarak sınanmıştır.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Net akış, kesin PROMETHEE'deki gibi okunur: giren ve çıkan akışla birlikte değerlendirilir, başka bir yöntemin puanıyla karşılaştırılmaz. Bkz. PROMETHEE kartı.
Fark şurada: net akışın büyüklüğü, kriterlerin çelişki derecesine doğrudan bağlıdır. Bütün kriterlerin çelişki derecesi birlikte yükseltilirse net akışların hepsi aynı oranda küçülür, ama sıra değişmez; bu, "her şey daha temkinli ele alınınca farklar da küçülür" biçiminde okunmalıdır. Çelişki dereceleri kriterler arasında FARKLI dağıtılırsa, yani bir kriter çok temkinli diğeri hiç temkinli ele alınmazsa, sıra gerçekten değişebilir; aşağıdaki öğretici örnek bunu gösterir.
Bu nedenle:
"P-PROMETHEE'ye göre A2 en iyi seçenektir"
yerine:
"Belirtilen çelişki dereceleriyle A2 net akışı 0,109 ile birinci sıradadır; bu sıralama, hangi kriterin ne kadar çelişkili sayıldığına duyarlıdır ve bu dağılım raporda gerekçelendirilmelidir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Kriterler doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle ifade ediliyorsa ve kriterlerin karar problemiyle ne kadar "gerilimli" olduğu (çelişki derecesi) ayrıca biliniyorsa. Kesin PROMETHEE'nin çıkış koşulları burada da geçerlidir: seçenek sayısı elliyi aşıyorsa ikili karşılaştırma yükü büyür; tam sıra değil dürüst bir kısmi ilişki gerekiyorsa PROMETHEE I'in okuması düşünülmelidir. Kriterler ölçülmüşse ya da çelişki derecesi tanımsızsa bu uzantı bilgi eklemez; ölçülmüş bir kriter T=değer, I=0, F=1-değer olarak yazılabilir ama bu yalnız kesin PROMETHEE'yi daha karmaşık biçimde tekrarlar.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Değer uzayını ihlal etmek. T, I, F derecelerinin her biri 0 ile 1 arasında olmalıdır; kurucu kaynağın tanımladığı çelişki ayarlaması bu aralığın dışına taşan girdilerle anlamsızlaşır.
Çelişki derecesini hiç sorgulamadan sıfır (ya da hepsini eşit) bırakmak. Sıfır çelişki, o kriteri hiç temkinli ele almamak demektir; bu bir varsayımdır ve aynı puan farkının başka bir çelişki derecesiyle sıraya farklı yansıyabileceği raporda gösterilmelidir.
Tercih fonksiyonu eşiğinin (0,5) sabit olduğunu unutup bunu bir kullanıcı ayarı gibi raporlamak. Bu eşik motor içinde sabittir; kesin PROMETHEE'deki gibi kriter bazında p eşiği tanımlamak burada mümkün değildir.
Önce durulaştırıp sonra kesin PROMETHEE koşturmak. T-I-F üçlüsünü baştan tek sayıya indirip kesin yöntemi uygulamak bu uzantı değildir; çelişki ayarlamasının ve T-I-F uzaklığının katkısı ilk adımda silinmiş olur.
Temel ilke şudur:
Plitojenik PROMETHEE'nin katkısı, bir kriterin ne kadar "çelişkili" ele alınması gerektiğini ikili karşılaştırmadan önce hesaba katmaktır; bu derecelendirme hiç sorgulanmadan varsayılanda bırakılırsa uzantının tek katkısı fiilen devre dışı kalır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir: Smarandache'nin kurucu kaynağı plitojenik işlemleri tanımlar ama bir karar tablosu örneği içermez; bu yüzden DecisionMind aynı formüllerle küçük, elle izlenebilir bir tablo kurmuştur. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek: Üç seçenek, üç kriter (DecisionMind doğrulama örneği)
Üç seçenek üç kriterde değerlendiriliyor; C1 ve C2 "çoğu iyi", C3 "azı iyi". Her hücre bir doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüdür. Kriterlerin çelişki dereceleri sırasıyla 0 / 0,33 / 0,67 olarak ayrı ayrı belirlenmiş; ağırlıklar 0,4 / 0,35 / 0,25.
| Seçenek | C1 (T,I,F) | C2 (T,I,F) | C3 (T,I,F) |
|---|---|---|---|
| A1 | 0,7 / 0,2 / 0,1 | 0,5 / 0,3 / 0,2 | 0,6 / 0,3 / 0,2 |
| A2 | 0,8 / 0,1 / 0,1 | 0,6 / 0,2 / 0,2 | 0,4 / 0,2 / 0,3 |
| A3 | 0,6 / 0,2 / 0,2 | 0,7 / 0,2 / 0,1 | 0,5 / 0,3 / 0,2 |
| Yön | çoğu iyi | çoğu iyi | azı iyi |
| Çelişki derecesi | 0,00 | 0,33 | 0,67 |
| Ağırlık | 0,4 | 0,35 | 0,25 |
Yöntem C3'ü önce tümler, sonra her hücreyi kendi kriterinin çelişki derecesine göre ayarlar, puanları çıkarır, işaretli T-I-F uzaklığını V biçimli tercih fonksiyonundan (eşik 0,5) geçirir ve giren-çıkan akışları toplar.
| Seçenek | Φ⁺ (giren) | Φ⁻ (çıkan) | Φ (net akış) | Sıra |
|---|---|---|---|---|
| A2 | 0,128 | 0,019 | 0,109 | 1 |
| A3 | 0,057 | 0,098 | -0,041 | 2 |
| A1 | 0,033 | 0,101 | -0,069 | 3 |
Sonuç şöyle okunur. A2, C1'de en yüksek doğruluk derecesine sahiptir ve bu kriter hiç çelişkili sayılmadığı (çelişki derecesi 0) için tam ağırlığıyla hesaba girer; A2 net akışta açık farkla birinci çıkar. A1 ve A3 birbirine yakın, ikisi de negatif net akışlıdır.
Kurulun tereddüdü: çelişki dereceleri C1'e 0,90, C2'ye 0,00, C3'e 0,50 olarak yeniden dağıtılırsa (bağımsız Python ile aynı algoritma koşturularak hesaplandı) sıra A3 (0,064) ≻ A2 (0,039) ≻ A1 (-0,103) olur; A2 ile A3 yer değiştirir. Bu, hangi kriterin ne kadar çelişkili sayıldığının sırayı fiilen değiştirebildiğini gösterir; bu dağılımın nasıl belirlendiği raporda açıklanmalıdır.
Raporda: "C1'in çelişkisiz, C3'ün en çelişkili kriter sayıldığı dağılımda A2 net akışı 0,109 ile birinci sıradadır. Çelişki dereceleri C1'e ağırlıklı biçimde yeniden dağıtılırsa A3 öne geçer; bu nedenle çelişki derecesi ataması karar vericilerce ayrıca onaylanmalıdır."
Kaynak: DecisionMind'ın P-PROMETHEE doğrulama örneği. Plitojenik işlemler (çelişki ayarlaması, T-I-F uzaklığı) Smarandache'nin (2018) tanımladığı formüllere dayanır; kurucu kaynak bir karar tablosu örneği vermediği için tablo DecisionMind tarafından formüllere sadık biçimde kurulmuştur. Net akış değerleri ve çelişki-dağılımı senaryosu bu kartın yazarınca aynı algoritmayla bağımsız olarak yeniden hesaplanmıştır.
2. Atık yönetimi: Bir belediyenin katı atık toplama firması seçimi
Bir belediye şirketi katı atık toplama hizmeti için üç firma arasında seçim yapacaktır. Üç ölçüt: toplama sıklığı güvenilirliği, filo yaş durumu (azı iyi) ve şikayet çözüm hızı; ilk ve üçüncü "çoğu iyi"dir. Belediye, filo yaş durumu ölçütünü ihale sürecinde en çok tartışılan, yani en "çelişkili" ölçüt olarak işaretlemiş; toplama sıklığı güvenilirliğini ise az çelişkili saymıştır.
Yöntem üç firmayı karşılaştırır, filo yaş durumunun yüksek çelişki derecesi nedeniyle bu kriterdeki farkları daha temkinli ele alır. Diyelim ki filosu en eski olan firma şikayet çözüm hızında en iyisidir ve net akışta yine de ikinci sırada kalır; çünkü filo yaşındaki dezavantajı yüksek çelişki derecesiyle yumuşatılmıştır.
Belediyenin tereddüdü: filo yaş durumunun çelişki derecesi düşürülürse (yani bu ölçüt daha kesin, tartışmasız sayılırsa) filosu eski firmanın net akışı daha da düşebilir ve sırası değişebilir. Belediye bu çelişki derecesini neden yüksek saydığını ihale dosyasında gerekçelendirmelidir.
Raporda: "Filo yaş durumu yüksek çelişki dereceli sayıldığında bir firma net olarak öne çıkmaktadır; bu ölçütün çelişki derecesi düşürülürse sıralamanın değişip değişmediği ayrıca sınanmalıdır."
3. Yapılmaması Gereken
Öğretici örnekte üç kriterin çelişki derecesini de sıfır alıp sonucu "P-PROMETHEE'nin tam sonucu" diye raporlamak: bu, uzantının tek katkısını (çelişki ayarlaması) devre dışı bırakır ve fiilen T-I-F'li kesin PROMETHEE'ye döner. İkinci yanlış, tercih fonksiyonu eşiğinin (0,5) kriter bazında değiştirilebileceğini varsaymaktır; bu eşik motor içinde sabittir. Üçüncü yanlış, A2'nin 0,109 net akışını "yüzde 11 daha iyi" diye raporlamaktır; net akış yalnız bu üç seçeneği birbirine göre sıralar.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/p-promethee
Smarandache, F. (2018). Plithogenic Set, an Extension of Crisp, Fuzzy, Intuitionistic Fuzzy, and Neutrosophic Sets – Revisited. Neutrosophic Sets and Systems, 21, 153–166. DOI: 10.5281/zenodo.1408740
Smarandache, F. (2017). Plithogeny, Plithogenic Set, Logic, Probability, and Statistics. Pons Publishing House, Brussels. (DOI yok)
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
Brans, J. P., Vincke, P., & Mareschal, B. (1986). How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method. European Journal of Operational Research, 24(2), 228–238. DOI: 10.1016/0377-2217(86)90044-5
Abdel-Basset, M., & Mohamed, R. (2020). A novel plithogenic TOPSIS-CRITIC model for sustainable supply chain risk management. Journal of Cleaner Production, 247, 119586. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.119586