Resim bulanık TODIM (Wei, 2018)

Üç şey değişir; referans kriter mekanizması ve kayıptan kaçınmanın kayıpları büyütmesi değişmez.

Hücreler. Kesin TODIM'de her hücrede tek bir sayı vardır. Burada her hücrede üç derece vardır: destek (evet), çekimser ve red (hayır); 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 ve referans kriter. Kesin TODIM her sütunu kendi toplamına böler. Bu uzantı bunu yapmaz; maliyet kriterinde destek ve red dereceleri yer değiştirir, çekimser derece olduğu gibi kalır. Ardından kesin TODIM'in referans kriter adımı aynen çalışır: en ağır kriter referans seçilir, diğer kriterlerin ağırlığı bu referansa oranlanır.

Karşılaştırma ve uzaklık. İki üçlünün hangisinin "kazandığı", destek ile red arasındaki farka dayanan bir skorla belirlenir (skor 0 ile 1 arasındadır, yüksek skor destek ağırlıklı demektir). Büyüklük ise üç derecenin (destek, çekimser, red) farklarının ortalamasına 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.

θ bu ailenin diğer üyelerinden farklı olarak kullanıcıya açıktır. 2-tuple dilsel, Plitojenik ve Pisagor bulanık TODIM uzantılarında θ DecisionMind tarafından dahili olarak sabittir ve arayüzde bir girdi alanı yoktur. Bu uzantıda ise θ zorunlu bir kullanıcı girdisidir; kullanıcı 0,01 ile 100 arasında bir değer girmek zorundadır, varsayılan bir değer yoktur.

Sonuç. Küresel değer yine 0 ile 1 arasında normalize edilmiş bir sayıdır; en düşük toplam üstünlük 0, en yüksek 1 alır. Çekimser derecenin kararı ne kadar "açık" bıraktığı bilgisi, üçlünün üç bileşeninin uzaklık hesabına birlikte girmesiyle dolaylı olarak taşınır.

DecisionMind bu uzantıda skor tanımını ve uzaklık formülünü sabit tutar. Ağırlıklar dışarıdan gelir; yöntem ağırlık üretmez.

Küresel değerin okunması kesin TODIM'deki gibidir: en düşük toplam üstünlük 0, en yüksek 1 alır; mutlak bir "iyi/kötü" ölçütü değildir. θ burada zorunlu bir girdi olduğu için, hangi değerin seçildiği raporun ayrılmaz bir parçasıdır.

Fark şudur. Bu değer, bir görüş dağılımının destek-red farkına dayanan bir skor üzerinden hesaplanır; çekimser payı skora doğrudan girmez, yalnız uzaklık hesabında dolaylı iz bırakır. İki seçeneğin puan farkının sağlamlığı, "çekimser payı büyük olan seçeneklerde ek bilgilendirmeyle bu payın hangi yöne akabileceği" sorusuyla da okunmalıdır.

Bu nedenle:

"Resim bulanık TODIM sonucu θ=2,5 ile A1 birinci"

yerine:

"Kurul oyları destek-çekimser-red üçlüsü olarak girilmiş, en ağır kritere oranlanan göreli ağırlıklarla ve θ=2,5 kayıptan kaçınma katsayısıyla sıralanmıştır; A1 en yüksek küresel değere sahiptir ve bu θ'nın seçimine bağlıdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter değerlendirmeleri bir kurulun, anketin ya da panelin aynı yargı üzerindeki evet, çekimser, hayır oy dağılımından geliyorsa ve karar vericinin kayıplara kazançlardan daha duyarlı davrandığı varsayımı kararın doğasına uyuyorsa 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.

Ölçülmüş bir kriteri resim bulanık üçlüye açmak gerekmez; DecisionMind tek veri türü ister. 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 Resim bulanık MOORA gibi simetrik telafi eden bir yöntem daha sadedir.

Değer uzayı ihlali. Her hücrede destek, çekimser ve red toplamı 1'i aşmamalıdır; bu kontrol hesaba girmeden önce yapılmalıdır.

Referans kriter seçiminde belirsiz eşitlik. Referans kriter en ağır ağırlıklı kriterdir. Birden fazla kriter aynı en yüksek ağırlığı taşıyorsa hangisinin referans sayılacağı raporda açık ve tutarlı olmalıdır; aksi hâlde göreli ağırlıklar ve dolayısıyla sonuç belirsizleşir.

θ'yı girmeyi unutmak ya da rastgele seçmek. Bu uzantıda θ zorunludur ve varsayılanı yoktur; θ küçük seçilirse (1'in altında) kayıplar kazançlardan küçük gösterilir, bu da beklenti teorisinin "kayıptan kaçınma" fikrine aykırı bir davranışsal varsayım anlamına gelir. Hangi θ değerinin neden seçildiği raporda yazılmalıdır.

Maliyet kriterinde tümlemeyi atlamak. Destek ve red dereceleri yer değiştirilmeden hesaplanırsa en yüksek maliyetli seçenek ideale yaklaştırılmış gibi görünür.

Temel ilke şudur:

Resim bulanık TODIM, bir kurulun ya da anketin oy dağılımındaki çekimser payını taşırken kayıptan kaçınma mantığını da işletir; θ bu uzantıda zorunlu bir girdidir ve hangi değerle kullanıldığı raporun ayrılmaz bir parçasıdır.