q-Rung ortopair CODAS

Dört şey değişir. Karar mantığı aynı kalır.

Hücreler. Kesin CODAS'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir çifttir: destek derecesi μ ve ret derecesi ν. İki derecenin q'nuncu kuvvetlerinin toplamı 1'i geçemez. q'yu kullanıcı seçmez; yöntem q = 3 ile çalışır ve bu değer DecisionMind'da sabittir. Ağırlıklar tek sayı olarak dışarıdan gelir; yöntem ağırlık üretmez.

Ölçek eşitleme. Kesin CODAS sütunları en büyük ya da en küçük değerine böler. Burada böyle bir bölme yoktur. Maliyet kriterinde yöntem çifti tersine çevirir: destek ve ret dereceleri yer değiştirir. Sonra her çift kriterin ağırlığıyla q-ROF ağırlıklı ortalama işlemiyle ölçeklenir.

Negatif-ideal ve uzaklık. Kesin CODAS'ta negatif-ideal her kriterin en kötü tek sayısından kurulur. Burada her kriterde en düşük destek ve en yüksek ret derecesinden bir negatif-ideal çift kurulur; bu çift, gerçek bir seçeneğin çifti olmak zorunda değildir, iki ucun bir araya getirilmesidir. Her seçeneğin bu noktaya Öklid uzaklığı (E) ve Taksi uzaklığı (T) hesaplanır; ikisi de destek, ret ve kararsızlık bileşenlerinin üçünü birden kullanır. Kesin CODAS'ta tek sayıların düz çizgi ve yatay-dikey uzaklığı vardı; burada üç bileşenli bir uzaklık vardır.

Eşik değeri kapalıdır. Kesin CODAS'ta ve resim bulanık uzantısında eşik değeri (τ) kullanıcı tarafından ayarlanabilir bir girdidir. q-Rung uzantısında τ kullanıcıya açık değildir; DecisionMind bunu 0,02 sabit tutar. Bu fark önemlidir: veri ölçeği alışılmadıksa (uzaklıklar çok küçük ya da çok büyükse) kullanıcı eşiği kendisi değiştiremez.

DecisionMind bu ailede standart q-ROF Öklid ve Hamming uzaklığını (Du 2018) ve Liu-Wang (2018) ağırlıklandırma işlemini sabit tutar. Literatürde başka bir uzaklık ölçüsü de önerilmiştir ve o ölçü farklı büyüklük, hatta farklı sıra verebilir.

Değerlendirme puanı kesin CODAS'taki gibi okunur: göreli bir puandır, negatif çıkması başarısızlık değildir, seçenek kümesi değişince negatif-ideal kayar. Fark şurada: puanın altında artık destek ile ret arasındaki bir gerilim vardır. Uzman aynı yargıya hem yüksek destek hem yüksek çekince verdiyse, bu ikilik hesaba girer ama puanda görünmez.

Bu nedenle:

"q-Rung CODAS belirsizliği modellediği için sonuç daha isabetlidir"

yerine:

"Uzmanın hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği kriterler ayrı ayrı işaretlenmiş, değerlendirme puanı bu kriterlerin ağırlığına duyarlı çıkmıştır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Uzman bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince veriyorsa ve bu çift sezgisel ile Pisagor sınırının ikisini de aşıyorsa bu uzantı kullanılır. Hangi çiftin hangi sınırı aştığı q-Rung veri türü kartındaki kısa karar kuralıyla belirlenir. Ölçülmüş bir kriteri bu biçime çevirmek yanlıştır. DecisionMind'da tablo tek türde olmak zorundadır. Temel CODAS'ın çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde hiç taviz kabul edilmiyorsa telafi edici bu aile doğru seçim değildir.

Kısıtı kontrol etmeden veri girmek. Her hücrede destek ve ret derecelerinin üçüncü kuvvetlerinin toplamı 1'i geçemez. Bu kontrol hesaptan önce yapılır.

Maliyet yönünü iki kez çevirmek. Yöntem maliyet kriterinde destek ile ret derecesini bir kez yer değiştirir. Bu çevirmeyi negatif-ideal seçiminde tekrarlamak yönü baştan sona bozar.

Eşik değerinin sabit olduğunu unutmak. τ = 0,02 kullanıcıya kapalıdır. Veri ölçeği alışılmadık küçükse (uzaklıklar 0,02'nin çok altındaysa) Taksi uzaklığı her karşılaştırmada devreye girer ve kullanıcı bunu değiştiremez; bu durum raporda belirtilmelidir.

Uzaklık ölçüsünü değiştirip aynı sonucu beklemek. DecisionMind standart Du (2018) q-ROF uzaklığını kullanır. Literatürdeki alternatif bir uzaklık formülü farklı puan, bazı tablolarda farklı sıra verir.

Temel ilke şudur:

q-Rung ortopair CODAS, destek ile ret arasındaki gerilimi son adıma kadar taşımak içindir. Ret derecesini yok sayan ya da kısıtı denetlemeyen her uygulama bu katkıyı siler.