Resim bulanık SAW

Hücreler. Kesin SAW'da her hücrede tek bir sayı vardır. Burada her hücrede üç derece vardır: destek (evet, μ), çekimser (η) ve red (hayır, ν); toplamları 1'i geçemez. Bu üçlü bir kurulun ya da anketin aynı yargı üzerindeki oy dağılımından gelir. Kriter ağırlıkları dışarıdan, kesin sayı olarak alınır.

Ölçek eşitleme. Kesin SAW önce her sütunu kendi büyüklüğüne böler. Bu ailede sütun bazlı bir bölme yoktur; resim bulanık üçlüler zaten 0 ile 1 arasında ve aynı yapıdadır. Bunun yerine maliyet ölçütünde destek ile red yer değiştirir, çekimser derecesi olduğu gibi kalır: (μ, η, ν) → (ν, η, μ).

Ağırlıklı toplam ve durulaştırma. Kesin SAW her sütunu ağırlıklandırıp doğrudan toplar. Burada "çoğu iyi" hâline getirilmiş bütün kriterler tek bir işlemde, resim bulanık ağırlıklı bir birleştirmeyle (PFWA), doğrudan tek bir toplu üçlüye indirilir: μ_i = 1−∏(1−μ_ij)^{w_j}, η_i = ∏η_ij^{w_j}, ν_i = ∏ν_ij^{w_j}. Ağırlıklar bu birleştirmenin içinde üstel olarak kullanılır; kesin SAW'daki gibi ayrı bir sütun normalizasyonu yoktur. Yalnız bu son adımda toplu üçlü, Garg'ın (2017) skor fonksiyonuyla (s = μ − η − ν) tek sayıya iner; eşitlik durumunda doğruluk ölçüsü H = μ + η + ν daha düşük olan öne alınır.

DecisionMind klasik Resim bulanık SAW'da PFWA birleştirmesini, Garg skor fonksiyonunu (μ−η−ν) ve H tabanlı eşitlik kuralını sabit tutar. Ağırlıklar dışarıdan ve kesin sayı olarak alınır; yöntem ağırlık üretmez.

Skor kesin SAW'daki toplam puan gibi okunur; yalnız bu seçenek kümesini sıralar, yüzde ya da olasılık değildir.

Fark şudur. Skor, μ, η ve ν'nün üçünü birden çıkararak −1 ile 1 arasında bir değer verir; çekimser payı (η) skoru negatife çeken bir bileşendir, destek kadar belirgin görünmez. İki seçeneğin aynı skoru, biri düşük ret biri yüksek çekimserlikten gelebilir.

Bu nedenle:

"Resim bulanık SAW skoru en yüksek çıktığı için bu seçenek kesin olarak en iyisidir"

yerine:

"Bu skor, oy dağılımının ağırlıklı birleşiminden çıkan destek eksi çekimser eksi red farkıdır; hangi seçeneğin çekimser payının daha büyük olduğu, yani kararın ne kadar 'açık' kaldığı ayrıca gösterilmelidir"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter değerlendirmeleri bir kurulun, anketin ya da panelin aynı yargı üzerindeki evet, çekimser, hayır oy dağılımından geliyorsa bu uzantı kullanılır; bunun için üç payın ayrı ayrı sayılabiliyor olması gerekir. Tek bir destek yüzdesinden diğer iki dereceyi uydurmak bu uzantının tek katkısını siler; ayrıntı resim bulanık veri türü kartındadır. Ölçülmüş bir kriteri (fiyat ya da süre gibi) resim bulanık üçlüye açmak gerekmez. Çıkış koşulu kesin SAW ile aynıdır: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da telafi edicidir ve eşik altını elemez.

Değer alanı ihlali. Her hücrede μ+η+ν toplamı 1'i aşmamalıdır; bu, birleştirmeden önce kontrol edilmelidir.

Tek bir orandan üçlü uydurmak. "Yüzde 60 destek var, o hâlde yüzde 40 karşı" demek çekimser payını sıfırlar; her derece ayrı sayılmalıdır.

Skoru μ−ν gibi hesaplayıp η'yı atlamak. Bu motorda skor üç dereceyi birden kullanır (μ−η−ν); çekimser payını dışarıda bırakmak farklı, hatalı bir sıra üretebilir.

Önce durulaştırıp sonra kesin SAW koşturmak. Her hücrenin destek oranını tek başına alıp kesin yöntemi uygulamak bu uzantı değildir; çekimser ve karşı oy bilgisi ilk adımda silinir.

Temel ilke şudur:

Resim bulanık SAW, bir kurulun ya da anketin oy dağılımındaki çekimser payını toplu üçlü kurulana kadar taşımak içindir. Dereceyi uyduran ya da girdiyi baştan kesinleştiren her uygulama bu katkıyı yok eder.