Uzantı kartı · Pisagor bulanık
Pisagor bulanık TODIM (Ren, Xu ve Gou, 2016)
TODIM'in Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Kayıptan kaçınma mantığını bu çiftler 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)
Pisagor bulanık (Pythagorean) →
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 bir çifttir: μ destek derecesi, ν ret derecesidir; μ² + ν² ≤ 1 kuralına uymak zorundadır. Kriter ağırlıkları kesin sayı olarak dışarıdan gelir; belirsizlik yalnız karar matrisinin hücrelerinde taşınır.
Ölçek eşitleme ve referans kriter. Kesin TODIM her sütunu kendi toplamına böler. PF-TODIM bunu yapmaz; yerine maliyet kriterinde μ ile ν'nün yer değiştirmesi gelir. Ardından kesin TODIM'in referans kriter adımı aynen çalışır: en ağır kriter referans seçilir, diğer kriterlerin ağırlığı bu referansa oranlanır.
Karşılaştırma ve uzaklık. İki çiftin hangisinin "kazandığını" belirlemek için önce her çiftin skoru (μ² − ν²) hesaplanır; skorlar eşitse doğruluk payı (μ² + ν²) yüksek olan üstün sayılır. Kazanç-kayıp büyüklüğü ise μ², ν² ve kararsızlık payının karesi (π²) bileşenlerinin farkına dayanan bir uzaklıktır. Kazanan tarafta pozitif, kaybeden tarafta kayıptan kaçınma katsayısı θ ile büyütülmüş negatif katkı toplanır; bu, kesin TODIM'in üçüncü adımıyla aynı mantıktır.
Sonuç. Küresel değer yine 0 ile 1 arasında normalize edilmiş bir sayıdır; en düşük toplam üstünlük 0, en yüksek 1 alır. Kararsızlık payı π = √(1 − μ² − ν²) hesaba yalnız uzaklık üzerinden, dolaylı biçimde girer; ayrı bir durulaştırma adımı yoktur.
DecisionMind bu uzantıda skor tabanlı karşılaştırmayı (μ² − ν², eşitlikte μ² + ν² ile) ve uzaklık tanımını sabit tutar. θ, kaynak makalede kullanılan θ=2,5 değerinde dahili olarak sabittir; DecisionMind'ın bu uzantısında θ arayüze açık bir parametre olarak tanımlanmamıştır.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Küresel değerin okunması kesin TODIM'deki gibidir: en düşük toplam üstünlük 0, en yüksek 1 alır; mutlak bir "iyi/kötü" ölçütü değildir.
Fark şudur. Bu değer, hem θ'nın hem de her hücrenin destek-ret çiftinin karesi üzerinden hesaplanan bir farkın birleşimidir. İki seçeneğin puan farkı okunurken, hangi kriterde hangi seçeneğin destek mi yoksa ret mi yönünde öne çıktığına bakılmalıdır; aynı skora sahip iki çift farklı kararsızlık payı taşıyabilir ve bu, uzaklık hesabına yansır.
Bu nedenle:
"PF-TODIM sonucu θ=2,5 ile A2 birinci"
yerine:
"Uzman puanları destek-ret çifti olarak girilmiş, en ağır kritere oranlanan göreli ağırlıklarla ve θ=2,5 kayıptan kaçınma katsayısıyla sıralanmıştır; A2 en yüksek küresel değere sahiptir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Uzmanlar bir yargıya hem güçlü destek hem belirgin çekince veriyorsa, bu çiftlerin toplamı sezgisel bulanık kısıtı (toplamın en fazla 1 olması) aşıyorsa ve karar vericinin kayıplara kazançlardan daha duyarlı davrandığı varsayımı kararın doğasına uyuyorsa bu uzantı kullanılır.
Toplam zaten 1'i aşmıyorsa sezgisel bulanık TODIM (if-todim) yeterlidir; Pisagor'a geçmenin kattığı bir bilgi olmaz. Karelerin toplamı da 1'i aşıyorsa Pisagor yetersiz kalır ve q-Rung ortopair TODIM gerekir. Ölçülmüş bir değer doğrudan destek-ret çiftine çevrilmez; önce bir yargıya dönüştürülür, sonra μ ile ν ayrı kaynaklardan türetilir. 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 Pisagor bulanık TOPSIS gibi simetrik telafi eden bir yöntem daha sadedir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Değer alanı ihlali. Her hücre μ ∈ [0,1], ν ∈ [0,1] ve μ² + ν² ≤ 1 koşulunu sağlamalıdır.
ν'yü 1 − μ yazmak. Bu durumda toplam her zaman tam 1 olur ve kararsızlık payı sıfırlanır; hesap PF-TODIM görünse de aslında kesin TODIM'e döner.
θ'yı ayarlanabilir sanmak. Bu uzantıda θ, kaynak makaledeki 2,5 değerinde dahili olarak sabittir ve arayüzde bir girdi alanı yoktur.
Skor eşitliğinde doğruluk payını atlamak. İki çiftin μ² − ν² skoru eşit ama μ² + ν² farklıysa, doğruluk payı yüksek olan üstün sayılmalıdır; bu adım atlanırsa hangi seçeneğin "kazandığı" belirsizleşir.
Maliyet kriterinde μ-ν yer değiştirmesini atlamak. Bu adım yapılmadan hesaplanırsa en yüksek maliyetli seçenek ideale yaklaştırılmış gibi görünür.
Temel ilke şudur:
PF-TODIM, uzmanın destek ve ret derecelerini kırpmadan kayıptan kaçınma mantığına taşımak içindir; ν'yü 1 − μ yazmak, skor eşitliğinde doğruluk payını atlamak ya da θ'yı ayarlanabilir sanmak bu katkıyı ya da doğruluğu zedeler.
Vakalar
Birinci vaka literatür kaynaklıdır; ikinci vaka öğretici kurgudur.
1. Literatür: Bir kalkınma bankasının yönetici temsilcisi seçimi (Ren, Xu ve Gou, 2016)
Kurucu makale, bir çok taraflı kalkınma bankasının yönetim kurulu temsilcisi seçimini örnek alır. Beş aday dört ölçütte değerlendirilir: siyaset ve uluslararası ilişkiler bilgisi, yönetim becerisi, iletişim becerisi ve finansal mekanizma kurma becerisi (hepsi çoğu iyi). Her aday her ölçütte bir destek-ret çiftiyle puanlanmıştır; ağırlıklar (0,40; 0,20; 0,15; 0,25) ve θ=2,5 makalede verildiği gibi kullanılmıştır.
| Aday | Siyaset/uluslararası bilgi | Yönetim becerisi | İletişim becerisi | Finansal mekanizma becerisi |
|---|---|---|---|---|
| A1 | (0,60; 0,30) | (0,50; 0,20) | (0,80; 0,30) | (0,50; 0,30) |
| A2 | (0,70; 0,40) | (0,60; 0,30) | (0,70; 0,30) | (0,70; 0,30) |
| A3 | (0,50; 0,20) | (0,70; 0,30) | (0,60; 0,30) | (0,60; 0,30) |
| A4 | (0,80; 0,50) | (0,60; 0,40) | (0,60; 0,20) | (0,80; 0,50) |
| A5 | (0,60; 0,20) | (0,60; 0,40) | (0,60; 0,10) | (0,80; 0,30) |
| Ağırlık | 0,40 (referans) | 0,20 | 0,15 | 0,25 |
Yöntem her çiftin skorunu hesaplar, en ağır kriteri referans alarak diğer ağırlıkları buna oranlar, adayları ikişer ikişer karşılaştırarak θ=2,5 ile büyütülmüş kayıp terimlerini toplar.
| Aday | Küresel değer | Sıra |
|---|---|---|
| A2 | 1,000 | 1 |
| A4 | 0,600 | 2 |
| A5 | 0,447 | 3 |
| A1 | 0,278 | 4 |
| A3 | 0,000 | 5 |
Sonuç şöyle okunur: A2 dört ölçütün üçünde diğer adaylara göre görece dengeli ve güçlü destek dereceleri taşır; en ağır ve referans ölçüt olan siyaset/uluslararası bilgide de rakiplerine yakın bir destek derecesine sahiptir. A3 hiçbir ölçütte öne çıkmadığı için son sıradadır.
Burada önemli bir bilimsel not gerekir: kurucu makalenin kendi tablosu (Tablo 4), makalenin skor karşılaştırma tanımıyla (Tanım 3.2, Zhang-Xu skoru) tutarsızdır; makale metninde tanımlanan kurala sadık kalındığında A5≻A2≻A4≻A1≻A3 değil, yukarıdaki A2≻A4≻A5≻A1≻A3 sırası elde edilir. DecisionMind, makalenin kendi basılı tablosunu değil, metinde tanımlanan kanonik kuralı (Tanım 3.2) uygular; iki yaklaşım da A3'ü en zayıf aday olarak işaretler, ancak ortadaki adayların sırası farklıdır. Bu uyuşmazlık kernel'de yeniden hesaplanarak doğrulanmış ve bu kartta açıkça belirtilmiştir.
Kurulun tereddüdü şudur: sıra ağırlık değişikliklerine ne kadar dayanıklıdır? En ağır ölçüt siyaset/uluslararası bilgiden finansal mekanizma becerisine kaydırıldığında (0,25 / 0,20 / 0,15 / 0,40) ve θ 1 ile 5 arasında denendiğinde A2≻A4≻A5≻A1≻A3 sırası bağımsız olarak yeniden hesaplandığında değişmemiştir; yalnızca adaylar arası mesafeler küçük ölçüde kaymıştır.
Raporda: "En ağır ölçüt olan siyaset ve uluslararası ilişkiler bilgisinde ve θ=2,5 kayıptan kaçınma katsayısıyla A2 net biçimde öndedir; bu sıra hem θ'nın 1 ile 5 arasındaki değerlerine hem denenen ağırlık takaslarına dayanıklıdır. Kaynak makalenin kendi basılı tablosuyla ortadaki adayların sırası farklıdır; bu kart makale metninin tanımladığı kanonik kuralı uygular."
Kaynak: Ren, P., Xu, Z., & Gou, X. (2016), §5, Tablo 1 (girdi matrisi) ve Tablo 4 (küresel değerler); DOI: 10.1016/j.asoc.2015.12.020. Girdi matrisi ve ağırlıklar makaleden birebir alınmıştır. Küresel değerler, makalenin kendi tanımladığı kanonik skor kuralıyla bu kartın yazarınca kernel doğrudan çalıştırılarak bağımsız olarak yeniden hesaplanmıştır ve makalenin kendi basılı Tablo 4'ünden, yukarıda açıklanan tutarsızlık nedeniyle, farklıdır.
2. Kreş: Bir belediyenin kreş işletmecisi seçimi
Bir belediye, işletme hakkını devredeceği üç kreş işletmecisi arasında seçim yapacaktır. Üç ölçüt kullanılır: hijyen ve güvenlik standardı, eğitim programı kalitesi ve aylık ücret (azı iyi). Denetim kurulu her işletmeciyi değerlendirirken hem güçlü yönlerini hem ciddi çekincelerini aynı anda görebiliyor; örneğin bir işletmecinin hijyen standardına hem yüksek destek hem belirgin bir ret payı veriyor, çünkü geçmiş denetimlerde hem övgü hem uyarı raporu bulunuyor. Bu, toplamı 1'i aşan bir destek-ret çifti üretiyor ve Pisagor bulanık kısıtı gerektiriyor.
Yöntem işletmecileri çiftlerin skoruna göre karşılaştırır, en ağır ölçütü referans alır, θ=2,5 ile büyütülmüş kayıp terimlerini toplar. Diyelim ki hijyen standardında en yüksek destek derecesine sahip işletmeci aynı zamanda en yüksek ücrete sahiptir ve yine de birinci çıkar, çünkü hijyen standardı en ağır ölçüttür.
Kurulun tereddüdü şudur: eğitim programı kalitesinin ağırlığı artırılırsa sıralama değişebilir mi? Bu, θ'nın burada sabit olduğu göz önünde bulundurularak yalnız ağırlık değişimiyle sınanmalıdır; θ'yı değiştirerek "ince ayar" yapmak bu uzantıda mümkün değildir.
Raporda: "Hijyen ve güvenlik standardına verilen en yüksek ağırlıkla bu işletmeci net olarak öne çıkmaktadır; eğitim programı kalitesinin ağırlığı artırıldığında sıranın değişip değişmediği ayrıca sınanmalıdır."
3. Yapılmaması Gereken
Literatür vakasındaki A2'nin destek-ret çiftini μ=0,70 iken ν'yü 1−0,70=0,30 diye yazmak: bu, kararsızlık payını sıfırlar ve çifti kesin veriye indirger; makaledeki gerçek ν=0,40 değeri farklıdır ve bu fark kaybolur. İkinci yanlış, θ'yı "3 ile tekrar koşturalım" diye değiştirmeye çalışmaktır; bu uzantıda θ sabittir ve arayüzde bir girdi alanı yoktur. Üçüncü yanlış, A2'nin 1,000 küresel değerini "kusursuz aday" diye okumaktır; bu değer yalnızca bu beş adayı birbirine göre ölçekler.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/pf-todim
Ren, P., Xu, Z., & Gou, X. (2016). Pythagorean fuzzy TODIM approach to multi-criteria decision making. Applied Soft Computing, 42, 246–259. DOI: 10.1016/j.asoc.2015.12.020
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)
Yager, R. R. (2013). Pythagorean fuzzy subsets. 2013 Joint IFSA World Congress and NAFIPS Annual Meeting, 57–61. DOI: 10.1109/IFSA-NAFIPS.2013.6608375
Zhao, M., Wei, G., Wei, C., & Wu, J. (2021). Pythagorean fuzzy TODIM method based on the cumulative prospect theory for MAGDM and its application on risk assessment of science and technology projects. International Journal of Fuzzy Systems, 23, 1027–1041. DOI: 10.1007/s40815-020-00986-8