Resim bulanık CIMAS (Kara ve ark., 2024)

İki şey değişir; altı adımlı iskelet ve karar mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin CIMAS'ta hem uzmanın kendi önemine ilişkin yargı hem her uzmanın her kritere verdiği puan tek bir sayıdır. Burada ikisi de resim bulanık bir üçlüdür: destek (μ, evet), çekimser (η) ve ret (ν, hayır) dereceleri, toplamları 1'i aşmayacak biçimde. Bir uzmanın "bu kriter ne kadar önemli" yargısı da, "bu uzmanın kendisi ne kadar deneyimli/güvenilir" yargısı da bu üçlüyle ifade edilir.

Durulaştırma noktası en baştadır. Kesin CIMAS zaten tek sayılarla başlar. Burada her (μ, η, ν) üçlüsü, hesabın ilk adımında Sc = (μ + (1−η) + (1−ν)) / 3 formülüyle tek bir crisp skora indirilir. Bu, hem uzman önem ağırlığı (w_h) hesaplanırken hem her uzman-kriter hücresi hesaplanırken aynı şekilde yapılır. Skor hesaplandıktan sonra geri kalan beş adım (sütun toplamına bölme, uzman ağırlığıyla çarpma, sütun en yüksek/en düşük değeri bulma, fark, ağırlığa dönüştürme) kesin CIMAS ile birebir aynı işler. Resim bulanık yapı yalnız GİRİŞ katmanını değiştirir; algoritmanın geri kalanı kesin CIMAS'tır.

DecisionMind bu uzantıda Sc formülünü sabit tutar ve ikinci tur güvenilirlik indeksi eşiğini (RI < 0,1) kesin CIMAS'takiyle aynı biçimde uygular; ikinci tur verisi verilmediğinde RI hesaplanmaz.

Ağırlık, kesin CIMAS'taki gibi uzmanlar arası ayrışmanın deneyimle tartılmış bir özetidir. En düşük ağırlık "önemsiz" demek değildir; bu, uzmanların o kriterde hemfikir olduğu anlamına gelir.

Fark şurada: burada hem uzmanın kendi önemine ilişkin yargı hem kriter puanı resim bulanık bir yargıdır ve bu yargının çekimser ve ret payı, Sc skoruna girene kadar hesapta durur. İki uzman aynı Sc skoruna çok farklı (μ, η, ν) üçlüleriyle ulaşabilir; örneğin biri güçlü destek ve düşük çekimserlikle, diğeri orta destek ve yüksek çekimserlikle aynı skora varabilir. Skor hesaplandığı andan itibaren bu ayrım kaybolur; iki uzman artık ayırt edilemez.

Bu nedenle:

"Resim bulanık CIMAS, uzmanın kararsızlığını da ağırlığa kattığı için daha güvenilirdir"

yerine:

"Çekimser ve ret payı yalnız Sc skoruna kadar taşınır. Skor hesaplandıktan sonra ağırlık kesin CIMAS ile birebir aynı biçimde işlenir. Sonucun sağlamlığı hâlâ ayrıca sınanmalıdır: tek bir uzmanın kendi önem beyanı değişince ağırlık dağılımı ne kadar kayıyor?"

biçiminde yazmak doğrudur.

Uzmanların kendi önem beyanı ya da kriter puanı bir ölçümden değil bir görüş dağılımından ya da yargıdan geliyorsa bu uzantı kullanılır. Ama bunun için yargının destek, çekimser, ret paylarının bir oylama ya da anket biçiminde ayrı ayrı toplanabilmesi gerekir. Reddi 1 − destek olarak hesaplamak ya da çekimser payını sıfır bırakmak bu uzantının hiçbir katkısını taşımaz; o zaman kesin CIMAS zaten yeterlidir.

Kesin CIMAS'ın çıkış koşulları burada da geçerlidir: elinizde yalnız tek bir karar vericinin görüşü varsa, ya da uzmanlar bilgiden değil önyargıdan ayrışıyorsa bu uzantı da uygun değildir.

Uzmanın kendi önem beyanına tek bir orandan üçlü uydurmak. Uzman "yüzde 70 önemli" diyorsa bunu (0,70; 0; 0,30) yazmak çekimser payını sıfırlar ve yapının katkısını siler.

μ + η + ν > 1 olan geçersiz bir üçlüyü fark etmeden hesaba sokmak. Bu, resim bulanık kümenin tanımını çiğner ve Sc skorunu anlamsızlaştırır.

İkinci tur veri yokken güvenilirlik indeksini (RI) hiç hesaplamadan sonucu nihai kabul etmek. RI, ilk turdaki ağırlıkların ikinci bir elisitasyonla ne kadar değiştiğini gösterir; hesaplanmadığında bu denetim eksik kalır.

Sc skorunu bir "ayrı adım" sanıp geri kalan hesaplarda tekrar μ/η/ν aramak. Sc, hesabın en başında uygulanan bir durulaştırmadır; ondan sonrası kesin CIMAS'ın kendisidir.

Temel ilke şudur:

Resim bulanık CIMAS ağırlıkları, resim bulanık yargıları en baştaki Sc skoruna indirip geri kalanını kesin CIMAS'ın aynı altı adımıyla işler. Uzmanın kendi önem beyanındaki tek bir bileşenin, özellikle kendine duyduğu güvenin, küçük bir değişimi, kesin CIMAS'ta olduğu gibi burada da ağırlık dağılımını kökten değiştirebilir.