Plitojenik RAWEC

Hücreler. Kesin RAWEC'te her hücre tek sayıdır. Burada her hücre doğruluk (T), belirsizlik (I), yanlışlık (F) üçlüsüdür. Bir kriter baskın kabul edilir, çelişki derecesi sıfırdır; öbür kriterlerin baskın kritere zıtlığı 0 ile 1 arasında bir çelişki derecesiyle verilir. Kriter ağırlıkları dışarıdan kesin sayı olarak gelir.

Çelişki ayarlaması ve skor. Maliyet kriterinde önce üçlü tümlenir. Sonra her hücre kendi kriterinin çelişki derecesiyle ayarlanır ve nötrosofik skor fonksiyonuyla ((1+T−2I−F)/2) tek sayıya iner.

Kaydırma ve normalizasyon. Skora 1 eklenir (negatif değerlerden kaçınmak için). Fayda kriterinde bu kaydırılmış değer sütun toplamına oranlanır; maliyet kriterinde önce tersi alınır, sonra bu tersler kendi aralarında toplama oranlanır.

Önemli bir yapısal fark: RAWEC'in "iki bakış açısı" burada yoktur. Kesin RAWEC'in tanımlayıcı özelliği, her kriter için HEM "en iyiye göre nerede" (birincil) HEM "en kötüye göre nerede" (tümleyen) olmak üzere iki ayrı normalizasyon üretmesi, bu iki bakıştan iki ayrı ağırlıklı sapma toplamı (θ ve θ') çıkarması ve nihai endeksi bu ikisinin FARKININ TOPLAMLARINA ORANI ((θ'−θ)/(θ'+θ)) olarak hesaplamasıdır; bu, RAWEC kartındaki "iki uçtan değerlendirme" felsefesinin kendisidir. P-RAWEC kernel'i bunu yapmaz. Her kriter için yönüne göre TEK bir normalize değer üretir (fayda kriterinde yalnız birincil-benzeri toplam-normalizasyon, maliyet kriterinde yalnız tersi), bu tek değeri ağırlıkla çarpar ve doğrudan toplar. İkinci bir bakış açısı, θ/θ' ayrımı ya da fark-toplam oranı hiçbir yerde hesaplanmaz. Sonuç, biçimsel olarak ağırlıklı bir toplamdır (SAW'a yakın bir yapı); RAWEC'i RAWEC yapan iki-taraflı karşılaştırma mekanizması kaybolmuştur. Bu, kod okuyarak doğrulanmış bir bulgudur (bkz. onay notları); kart bu gerçek mekanizmayı, manifestin vaat ettiği değil kernel'in fiilen yaptığı biçimiyle anlatır.

Çelişki derecesi burada sonucu değiştirir. Normalizasyon toplama bölme temelli olduğu için (P-COCOSO/P-VIKOR/P-RAFSI/P-ROV/P-SPOTIS'teki fark-oranı temelli normalizasyonun aksine), çelişki derecesindeki bir kayma sütun toplamını da değiştirir ve bu oranı sadeleştirmez. Bağımsız Python testi, baskın kriterin çelişki derecesi 0'dan 0,95'e çekilip diğerleri sıfırlandığında sıranın tam tersine döndüğünü göstermiştir (ayrıntı Vaka 1'de).

DecisionMind bu skor fonksiyonunu, kaydırma sabitini (+1) ve toplama-bölme normalizasyonunu sabit tutar.

Puan, kesin RAWEC'in [-1,1] aralığındaki Q endeksinden farklı olarak, ağırlıklı katkıların doğrudan toplamıdır ve tipik olarak 0 ile 1 arasında kalır; işareti "iyi/kötü" ayrımı taşımaz. RAWEC kartındaki "endeksin işareti pozitif/negatif okunur" ilkesi burada geçerli değildir; buradaki puan yalnız bu seçenek kümesi içindeki göreli bir sıralayıcıdır.

Fark ayrıca şurada: bu puan RAWEC'in iki-taraflı (en iyiye yakınlık / en kötüden uzaklık) karşılaştırmasını yapmaz, tek yönlü bir ağırlıklı toplamdır. Rapor bu ismin altındaki gerçek mekanizmayı gizlememelidir.

Bu nedenle:

"Plitojenik RAWEC endeksi, kesin RAWEC'teki gibi hem iyiye yakınlığı hem kötüden uzaklığı simetrik biçimde ölçüyor"

yerine:

"Bu motorda P-RAWEC puanı, her kriterin yönüne göre TEK bir normalize değerin ağırlıklı toplamıdır; RAWEC'i tanımlayan iki-taraflı (θ, θ') karşılaştırma burada hesaplanmıyor, bu yüzden puan [-1,1] aralığında değil ve işareti ayrıca yorumlanmıyor"

biçiminde yazmak doğrudur.

Bir kriter hakkındaki bilgi eksik, tutarsız ya da çelişkiliyse ve kriterler arası bir çelişki derecesi karar için önemliyse bu uzantı düşünülebilir. Ama yukarıdaki bulgu nedeniyle, bugünkü motorda P-RAWEC RAWEC'in tanımlayıcı iki-taraflı karşılaştırmasını SAĞLAMAZ; ihtiyaç gerçekten RAWEC'in iki-uçlu mantığıysa bu ihtiyaç şimdilik karşılanmaz, ayrıntı onay notlarındadır.

Ölçülmüş bir kriteri T-I-F üçlüsüne çevirmek belirsizlik modellemek değil belirsizlik üretmektir; bu ilke burada da geçerlidir. Bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa temel RAWEC kartındaki çıkış koşulu aynen geçerlidir.

P-RAWEC'in kesin RAWEC ile aynı iki-taraflı mekanizmayı çalıştırdığını sanmak. Yukarıda kanıtlandığı gibi bu yanlıştır. Motor yalnız tek yönlü bir ağırlıklı toplam üretir.

Puanı [-1,1] aralığında bir endeksmiş gibi okumak. Kesin RAWEC'in Q endeksi bu aralıktadır ve işareti yorumlanır; P-RAWEC'in puanı bu yapıyı taşımaz.

Baskın kriteri gerekçesiz seçmek ya da çelişki derecesini P-COCOSO'daki gibi etkisiz sanmak. P-RAWEC'te çelişki derecesi normalizasyonun toplam temelli olması nedeniyle sonucu gerçekten değiştirebilir.

Maliyet tümlemesini atlamak. (T, I, F) yerine (F, I, T) yazılmadan hesap yapılırsa en yüksek maliyetli seçenek ideale yaklaştırılmış gibi görünür.

Temel ilke şudur:

P-RAWEC adını RAWEC'ten alır ama bugünkü motorda RAWEC'i tanımlayan iki-taraflı (en iyiye yakınlık / en kötüden uzaklık) karşılaştırmayı çalıştırmaz; puan tek yönlü bir ağırlıklı toplamdır ve rapor bunu gizlememelidir.