Pisagor bulanık MABAC

Dört şey değişir; sınır yaklaşım alanı mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin MABAC'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre iki dereceden oluşur: destek (μ) ve ret (ν). Tek kısıt, iki derecenin karelerinin toplamının 1'i aşmamasıdır. Kararsızlık burada uzmandan alınmaz; μ ve ν'den türetilir. Ağırlıklar DecisionMind'da kesin sayı olarak dışarıdan gelir; bu ailede grup kararı birleştirmesi çalışmaz, kullanıcı tek bir önceden birleştirilmiş matris girer.

Ölçek eşitleme. Kesin MABAC her sütunu kendi en küçük ve en büyük değerine göre 0-1 arasına yerleştirir. Pisagor bulanıkta ayrı bir min-maks adımı yoktur. Maliyet kriterlerinde μ ve ν yalnız yer değiştirir; destek ret olur, ret destek olur. Hücreler zaten aynı 0-1 ölçeğinde olduğundan sütunlar baştan karşılaştırılabilir.

Ağırlıklama ve sınır yaklaşım alanı. Her hücre kriterin ağırlığıyla Pisagor bulanık cebrin kendi üstel kuralıyla ölçeklenir: destek büyütücü, ret küçültücü bir kurala göre değişir. Her hücrenin skoru (μ² − ν²) alınır ve sınır yaklaşım alanı, kesin MABAC'taki geometrik ortalamanın yerine, bu skorların aritmetik ortalaması olarak kurulur. Sınır burada da ne en iyiyi ne en kötüyü temsil eder; seçenek kümesinin o kriterdeki tipik skorunu gösterir.

Uzaklık ve toplam puan. Her seçeneğin skoru sınırın skorundan çıkarılır; kesin MABAC'taki gibi düz bir çıkarmadır, ama iki dereceli hücre yerine önce tek bir skora indirgenmiş değerler üzerinde çalışır. Bu farklar kriterler boyunca toplanır ve toplam puana göre büyükten küçüğe sıralama yapılır.

DecisionMind bu klasik biçimde Pisagor bulanık ölçeklemeyi ve μ²−ν² skor fonksiyonunu sabit tutar. Ağırlıklar dışarıdan ve kesin sayı olarak alınır.

Toplam puan kesin MABAC'taki gibi okunur: pozitif puan sınırın üzerinde, negatif puan altında demektir ve bu yalnız bu seçenek kümesi için geçerlidir. Fark şurada: bu puanın altında iki dereceli bir destek-ret çifti vardır ve puan yalnız bu çiftin skorunu taşır, çiftin kendisini göstermez. İki seçenek aynı skora farklı destek-ret çiftleriyle ulaşabilir; biri yüksek destek ve orta ret ile, diğeri orta destek ve düşük ret ile aynı sınır farkına gelebilir.

Bu nedenle:

"Pisagor bulanık MABAC'a göre bu seçenek en güvenilir olandır"

yerine:

"Bu seçenek verilen ağırlıklarla sınır yaklaşım alanının en üzerindedir; bu konum destek ve ret derecelerinin birlikte oluşturduğu skora dayanır, yalnız yüksek desteğe değil"

biçiminde yazmak doğrudur.

Uzman çiftlerinin destek ve ret derecesi toplamı 1'i aşıyor, ama kareleri toplamı 1'i aşmıyorsa bu uzantı kullanılır. Bu durum, uzmanın "büyük ölçüde katılıyorum ama ciddi çekincem de var" dediği, hem güçlü destek hem belirgin ret bildirdiği durumlarda ortaya çıkar. Toplam zaten 1'i aşmıyorsa sezgisel bulanık MABAC yeterlidir; Pisagor bulanığa geçmek gerekli değildir.

Kesin MABAC'ın çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da tam telafi edicidir ve eşik altını elemez. Ölçülmüş bir kriter (fiyat, süre) doğrudan destek-ret çiftine açılmaz; Pisagor bulanık yapı bir yargının derecesi içindir, bir büyüklüğün kendisi değildir.

Kısıt ihlali. μ² + ν² toplamı 1'i aşan bir çift geçersizdir. Bu, sezgisel bulanık yapının μ + ν ≤ 1 kısıtından farklıdır; ikisi karıştırılmamalıdır.

Kararsızlığı sonradan hesaplayıp μ ya da ν'ye eklemek. Kararsızlık bu ailede türetilen bir paydır, iki dereceden birine karıştırılan bir bileşen değildir. μ ve ν doğrudan uzmandan alınır.

ν'yü 1 − μ olarak hesaplamak. Bu durumda toplam her zaman tam 1 olur, Pisagor kısıtın sağladığı ek alan hiç kullanılmaz ve yapı fiilen kesin veriye indirgenir.

"Daha gelişmiş" yanılgısı. Pisagor bulanık MABAC, sezgisel bulanık MABAC'tan daha "doğru" bir sıralama üretmez; yalnız uzman çiftleri sezgisel kısıta sığmıyorsa gerekli olan biçimdir.

Temel ilke şudur:

Pisagor bulanık MABAC'ta destek ve ret dereceleri kareleri toplamıyla sınırlıdır; sınır yaklaşım alanı ve uzaklık bu iki dereceden türetilen tek bir skor üzerinden kurulur, skor tek başına destek-ret çiftinin kendisini göstermez.