Uzantı kartı · Plitojenik
Plitojenik TODIM
TODIM'in, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Kayıptan kaçınma mantığını bu üçlüler üzerinde yürütüp tek bir küresel değere iner.
Temel yöntem
TODIM →
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?
Üç şey değişir; referans kriter mekanizması ve kayıptan kaçınmanın kayıpları büyütmesi değişmez.
Hücreler. Kesin TODIM'de her hücre tek sayıdır. Burada her hücre doğruluk (T), belirsizlik (I), yanlışlık (F) üçlüsüdür. Plitojenik veri türü kartındaki gibi DecisionMind kriterlerin kendisini bir bütünün parçaları olarak ele alır: bir kriter baskın kabul edilir ve çelişki derecesi sıfırdır, öbür kriterlerin baskın kritere ne kadar zıt olduğu 0 ile 1 arasında bir çelişki derecesiyle verilir. Bu derece kriter başınadır, seçenekten seçeneğe değişmez. Kriter ağırlıkları dışarıdan, kesin sayı olarak gelir.
Çelişki ayarlaması ve referans kriter. Maliyet kriterinde önce üçlü tümlenir: (T, I, F) yerine (F, I, T) yazılır. Sonra her hücre kendi kriterinin çelişki derecesiyle ayarlanır: doğruluk baskın kritere doğru büyütülür, belirsizlik ve yanlışlık aynı oranda küçülür. Bu iki işlemden sonra kesin TODIM'in referans kriter adımı aynen çalışır: en ağır kriter referans seçilir, diğer kriterlerin ağırlığı bu referansa oranlanır.
Uzaklık ve kazanç-kayıp. Kesin TODIM'de kazanç-kayıp karşılaştırması tek bir sayı üzerinden yapılır. Burada önce her hücrenin bir skoru hesaplanır, bu skor hangi seçeneğin "kazandığını" belirler. Büyüklük ise skor farkı değil, çelişki-ayarlı T-I-F üçlüleri arasındaki bir uzaklıktır (üç bileşenin farkının kareleri toplamının köküne dayanır). Kazanan tarafta pozitif, kaybeden tarafta kayıptan kaçınma katsayısı θ ile büyütülmüş negatif katkı toplanır; bu, kesin TODIM'in üçüncü adımıyla aynı mantıktır.
Çelişki derecesinin buradaki etkisi P-COCOSO'dakinden farklıdır. DecisionMind'ın Plitojenik CoCoSo uzantısında çelişki derecesinin sütun bazlı bir ölçeklemeden sonra sonuca hiç yansımadığı kanıtlanmıştır. P-TODIM'de böyle bir sütun ölçeklemesi yoktur; çelişki derecesi ikili uzaklığın büyüklüğünü doğrudan değiştirir ve bu değişiklik seçenekler arası karşılaştırmaya taşınır. Bu kart hazırlanırken kernel doğrudan çalıştırılmış ve çelişki derecesi değiştirildiğinde küresel değerlerin, hatta bazı durumlarda seçenekler arası sıranın, değiştiği doğrulanmıştır (bkz. onay notları).
Sonuç. Küresel değer yine 0 ile 1 arasında normalize edilmiş bir sayıdır; en düşük toplam üstünlük 0, en yüksek 1 alır.
DecisionMind bu ailede maliyet tümlemesinin çelişki ayarlamasından önce yapılmasını sabit tutar. Ağırlıklar dışarıdan gelir; yöntem ağırlık üretmez.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Küresel değer kesin TODIM'deki gibi yalnız bu seçenek kümesi içinde bir sıralamadır; θ'nın seçimi de sonucu etkiler.
Fark şurada: bu değer, hem θ'nın hem de her kriterin çelişki derecesinin birlikte etkisini taşır. Çelişki derecesi burada P-COCOSO'daki gibi etkisiz bir süs değildir; bir kriterin çelişki derecesi yükseltilirse o kriterdeki farkların küresel değere katkısı da değişir.
Bu nedenle:
"Çelişki derecesi de girildi ama asıl belirleyici ağırlıklar ve θ'dır"
yerine:
"Çelişki derecesi burada ölçülebilir bir etkiye sahiptir; hangi kriterin çelişki derecesinin ne olduğu, ağırlık ve θ kadar raporda belirtilmelidir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Kriter puanlarınız doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verilmişse ve kriterlerin bir kısmı diğerlerine göre daha bağımsız ya da daha çelişkili bir bilgi kaynağıysa bu uzantı kullanılır. Karar vericinin kayıplara kazançlardan daha duyarlı davrandığı varsayımı kararın doğasına uyuyorsa da aynı şekilde uygundur.
Ölçülmüş bir kriteri "daha bütüncül görünsün" diye T-I-F üçlüsüne açmak belirsizlik modellemek değil belirsizlik üretmektir. Tablo tek veri türünde olmalıdır. Kesin TODIM'in çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da telafi edicidir ve eşik altını elemez. Kayıptan kaçınma varsayımı kararın doğasına uymuyorsa Plitojenik TOPSIS gibi simetrik telafi eden bir yöntem daha sadedir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Çelişki derecesini önemsiz sanmak. P-COCOSO'daki bilinen bulgunun aksine, bu uzantıda çelişki derecesi sonucu gerçekten değiştirir. "Nasılsa etkisi yok" diye rastgele girilmesi hatalıdır.
Baskın kriteri rastgele seçmek. Çelişki derecesinin sonuca gerçek etkisi olduğu için, hangi kriterin baskın (çelişkisi sıfır) sayılacağı ve diğerlerinin çelişki derecelerinin nasıl belirlendiği raporda gerekçelendirilmelidir.
Maliyet tümlemesini atlamak. Maliyet kriterinde (T,I,F) yerine (F,I,T) yazılmadan hesap yapılırsa en yüksek maliyetli seçenek ideale yaklaştırılmış gibi görünür.
θ'yı hiç raporlamadan varsayılan değerde bırakmak. Kesin TODIM'deki gibi θ'nın hangi değerle kullanıldığı ve sonucun buna duyarlılığı raporda görünmelidir.
Temel ilke şudur:
Plitojenik TODIM'de çelişki derecesi, P-COCOSO'nun aksine, sonucu ölçülebilir biçimde değiştiren gerçek bir girdidir; bu yüzden hem çelişki dereceleri hem θ hem ağırlıklar birlikte raporlanmalıdır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir. Smarandache'nin 2018 tarihli kurucu kaynağı plitojenik işlemleri (çelişki ayarlaması dahil) tanımlar ama bir TODIM karar tablosu örneği içermez; bu yüzden DecisionMind aynı formüllerle küçük, elle izlenebilir bir tablo kurmuştur. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek (DecisionMind'ın doğrulama örneği): Üç hammadde tedarikçisinin değerlendirilmesi
Bir üretim şirketi üç hammadde tedarikçisi arasında yıllık sözleşme yapacaktır. Üç ölçüt kullanılır: tedarik güvenilirliği (baskın ölçüt, çelişki derecesi sıfır), fiyat rekabetçiliği (çelişki derecesi 0,33) ve ortalama gecikme günü (azı iyi, çelişki derecesi 0,67).
| Tedarikçi | Tedarik güvenilirliği | Fiyat rekabetçiliği | Ortalama gecikme (azı iyi) |
|---|---|---|---|
| A1 | (0,70; 0,20; 0,10) | (0,50; 0,30; 0,20) | (0,60; 0,30; 0,20) |
| A2 | (0,80; 0,10; 0,10) | (0,60; 0,20; 0,20) | (0,40; 0,20; 0,30) |
| A3 | (0,60; 0,20; 0,20) | (0,70; 0,20; 0,10) | (0,50; 0,30; 0,20) |
| Çelişki derecesi | 0,00 | 0,33 | 0,67 |
| Ağırlık | 0,40 | 0,35 | 0,25 |
Yöntem gecikme kriterini tümler, her hücreyi kendi kriterinin çelişki derecesiyle ayarlar, en ağır kriteri (tedarik güvenilirliği) referans alarak diğer ağırlıkları buna oranlar, ikişer ikişer karşılaştırarak kazanç-kayıp katkılarını θ=1 ile toplar.
| Tedarikçi | Küresel değer | Sıra |
|---|---|---|
| A2 | 1,000 | 1 |
| A3 | 0,387 | 2 |
| A1 | 0,000 | 3 |
Sonuç şöyle okunur: A2 en ağır ve referans kriter olan tedarik güvenilirliğinde en yüksek doğruluğa (0,80) sahiptir ve gecikme kriterinde de (tümlenince) en iyi konumdadır. Bu ikisi A2'yi açık farkla öne taşır. A3 hiçbir kriterde en iyi değildir ama dengeli profille ikincidir. A1 tedarik güvenilirliğinde en düşük puana sahip olduğu için üçüncüdür.
Şirketin tereddüdü şudur: fiyat ve gecikme kriterlerinin çelişki dereceleri 0,33 ve 0,67'den ikisi de 0,95'e çıkarılırsa sıra değişir mi? Bağımsız olarak kernel ile yeniden hesaplandığında evet değişir: A1'in küresel değeri 0,000'dan 0,184'e çıkar, A3'ünki 0,387'den 0,000'a düşer; A1 ile A3 yer değiştirir. Bu, P-COCOSO'daki "çelişki derecesinin hiçbir etkisi yok" bulgusunun P-TODIM için geçerli olmadığını gösterir; burada çelişki derecesi gerçek ve bazen sırayı değiştiren bir girdidir. Ağırlıklar tedarik güvenilirliği ile gecikme arasında yer değiştirse (0,25 / 0,35 / 0,40) A3'ün değeri 0,387'den 0,314'e iner ama sıra (A2, A3, A1) bu takasta korunur.
Raporda: "Tedarik güvenilirliğine verilen en yüksek ağırlıkla A2 açık farkla birincidir; bu sıra ağırlık takasına dayanıklıdır. Ancak fiyat ve gecikme kriterlerinin çelişki dereceleri yüksek tutulursa (0,95 ve üzeri) A1 ile A3'ün sırası değişebilir; bu nedenle çelişki dereceleri ağırlıklar kadar açık gerekçelendirilmelidir."
Kaynak: DecisionMind P-TODIM manifesti, doğrulama örneği. Plitojenik işlemler (çelişki ayarlaması, tümleme) Smarandache (2018)'in tanımladığı formüllere dayanır; kurucu kaynak bir TODIM karar tablosu örneği vermediği için tablo DecisionMind tarafından formüllere sadık biçimde kurulmuştur. Küresel değerler ve çelişki-derecesi duyarlılık sınaması bu kartın yazarınca kernel doğrudan çalıştırılarak bağımsız olarak hesaplanmıştır.
2. Huzurevi: Bir belediyenin huzurevi hizmet sağlayıcısı seçimi
Bir belediye, işletmesini üçüncü bir tarafa devredeceği huzurevi için üç aday firma arasında seçim yapacaktır. Üç ölçüt kullanılır: bakım kalitesi (baskın ölçüt), sağlık personeli yeterliliği ve aylık hizmet bedeli (azı iyi). Belediye komisyonu her firmayı, geçmiş denetim raporları, şikâyet kayıtları ve eksik bilgi payını birlikte yansıtan doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle değerlendiriyor; bakım kalitesini baskın ölçüt kabul ediyor, personel yeterliliğinin bakım kalitesiyle kısmen örtüştüğünü, hizmet bedelinin ise daha bağımsız bir bilgi taşıdığını düşünerek çelişki derecelerini buna göre belirliyor.
Yöntem firmaları çelişki dereceleriyle ayarlar, referans kriteri belirler, ikişer ikişer karşılaştırarak küresel değerleri hesaplar. Diyelim ki bakım kalitesi en yüksek firma aynı zamanda en yüksek hizmet bedeline sahiptir ve yine de birinci çıkar, çünkü bakım kalitesi hem referans kriterdir hem de en ağır ağırlığı taşır.
Komisyonun tereddüdü şudur: personel yeterliliğinin çelişki derecesi yükseltilirse (bakım kalitesinden daha bağımsız sayılırsa) sonuç değişebilir; bu, P-TODIM'de çelişki derecesinin gerçek bir etkisi olduğu için, komisyonun çelişki derecesi seçimini de ağırlık seçimi kadar gerekçelendirmesi gerektiği anlamına gelir.
Raporda: "Bakım kalitesine verilen en yüksek ağırlıkla bu firma net olarak öne çıkmaktadır; personel yeterliliği kriterinin çelişki derecesi değiştirildiğinde sonucun ne ölçüde etkilendiği ayrıca gösterilmelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Çelişki derecesini "nasılsa P-COCOSO'da olduğu gibi etkisiz" varsayıp rastgele girmek: öğretici örnekte bu derecenin 0,67'den 0,95'e çıkması A1 ile A3'ün sırasını değiştirmiştir; P-TODIM'de bu varsayım yanlıştır. İkinci yanlış, gecikme kriterinin üçlüsünü tümlemeden (azı iyi kriteri çoğu iyi gibi işleyerek) koşturmaktır; bu durumda en yüksek gecikmeli tedarikçi ideale yaklaştırılır. Üçüncü yanlış, A2'nin 1,000 küresel değerini "kusursuz tedarikçi" diye okumaktır; bu değer yalnızca bu üç tedarikçiyi birbirine göre ölçekler.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/p-todim
Gomes, L. F. A. M., & Lima, M. M. P. P. (1992). TODIM: Basics and application to multicriteria ranking of projects with environmental impacts. Foundations of Computing and Decision Sciences, 16, 113–127. (DOI yok)
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)
Fan, Z.-P., Zhang, X., Chen, F.-D., & Liu, Y. (2013). Extended TODIM method for hybrid multiple attribute decision making problems. Knowledge-Based Systems, 42, 40–48. DOI: 10.1016/j.knosys.2012.12.014