q-Rung ortopair MARCOS

Dört şey değişir. Karar mantığı aynı kalır.

Hücreler. Kesin MARCOS'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre bir çifttir: destek derecesi μ ve ret derecesi ν. Bu iki derecenin üçüncü kuvvetlerinin toplamı 1'i geçemez, çünkü DecisionMind bu yöntemde q'yu 3 olarak sabitler. q'yu kullanıcı seçmez. Yöntem, kesin MARCOS gibi tabloyu ideal ve anti-ideal satırlarla genişletir; farkı, bu iki satırın nasıl seçildiğindedir. Her kriterde ideal satır, bir skor fonksiyonuna göre en iyi çifti taşıyan gerçek seçenekten alınır.

Ölçek eşitleme. Kesin MARCOS'ta her hücre ideal değere bölünerek normalleşir. Burada böyle bir bölme yoktur. Maliyet kriterinde yöntem çifti tersine çevirir: destek ile ret derecesi yer değiştirir. Sonra her çift, destek derecesinin küpü eksi ret derecesinin küpünden gelen bir skorla tek sayıya indirgenir. Bu indirgeme, oranlamanın yerini alır.

Fayda oranları. İndirgenmiş ve ağırlıklandırılmış sayılar satır boyunca toplanır; bu, gerçek seçenekler için de ideal ve anti-ideal satırlar için de yapılır. Her seçeneğin toplamı, ideal satırın toplamına bölünerek K+ oranını, anti-ideal satırın toplamına bölünerek K− oranını verir. Kesin MARCOS'ta bu oranlar doğrudan ölçülmüş sayılardan geliyordu. Burada oranlar, destek ile ret arasındaki farktan gelen tek bir sayı üzerinden hesaplanır.

Sonuç ve durulaştırma. Nihai fayda derecesi aynı tanımı taşır: K+ ve K−'nin fayda fonksiyonlarından geçirilip birleştirilmiş hali. En büyük değer en iyi seçenektir. Yöntem belirsizliği baştan atmaz; belirsizlik indirgeme adımında tek sayıya iner ve sonraki adımlar bu sayı üzerinden ilerler.

DecisionMind bu yöntem için tek bir yayımlanmış sayısal örnek bulamamıştır. Bu uzantı, Yager'in 2017 tarihli q-ROF tanımı ile klasik MARCOS'un yedi adımlık iskeletini birleştiren türetilmiş bir kuruluştur. Aşağıdaki öğretici örnek bu yüzden bir makale sayfasından değil, bu kuruluşun elle yeniden hesaplanmasından gelir.

Nihai fayda derecesi burada da aynı anlama gelir. En büyük değer en iyi seçeneği gösterir. Bu değer, seçeneğin hem idealin ne kadarına ulaştığını hem anti-idealden ne kadar uzaklaştığını birlikte taşır. Fark şurada. Bu derecenin altında artık destek ile ret arasında bir gerilim vardır ve bu gerilim indirgeme adımında tek sayıya inip kaybolur.

Bir kriterde bir seçeneğin destek ve ret derecesi ikisi de yüksekse, indirgenmiş sayı orta bir değer verir. Bu, o kriterde belirsizlik olduğu anlamına gelir, orta bir performans anlamına gelmez. Rapor bu ayrımı yapmalıdır.

Bu nedenle:

"q-Rung MARCOS'a göre en iyi seçenek A2'dir"

yerine:

"A2'nin nihai fayda derecesi en yüksektir; A2'nin güçlü olduğu kriterlerde destek ile ret arasındaki fark da nettir, belirsiz bir orta değerden gelmiyor"

biçiminde yazmak doğrudur. İndirgeme hesabı kolaylaştırır, belirsizliği ortadan kaldırmaz.

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 aştığını q-Rung veri türü kartındaki kısa karar kuralı gösterir. Çift zaten sezgisel ya da Pisagor sınırına sığıyorsa q'yu büyütmeye gerek yoktur.

Ölçülmüş bir kriteri bu biçime çevirmek yanlıştır. DecisionMind'da tablo tek türde olmak zorundadır. Ölçülmüş bir kriter varsa sabit bir çift olarak girilir ve bu çiftte belirsizlik taşınmaz. Temel MARCOS'un çıkış koşulu burada da geçerlidir. Oran diliyle konuşan telafi edici bir mantık karar vericinin beklentisine uymuyorsa MARCOS ailesi yerine başka bir yöntem tercih edilmelidir.

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

Skor fonksiyonunu değiştirmek. DecisionMind skoru 0 ile 1 arasında tutan bir tanım kullanır. Farklı bir skor tanımı, örneğin eksi bir ile bir arasında değer alan bir tanım, K+ ve K− oranlarının paydasını bozar ve sonuç tanımsız çıkabilir.

Referans satırlarını unutmak. Yöntem yalnız gerçek seçenekler arasında değil, ideal ve anti-ideal satırlara oranla çalışır. Bu iki satır kurulmadan K+ ve K− hesaplanamaz.

Ağırlık takasını görmezden gelmek. Aşağıdaki öğretici örnekte ağırlıklar yer değiştirdiğinde sıra gerçekten değişir. Bu tabloda sıranın ağırlığa duyarlı olduğunu görmeden tek bir ağırlık senaryosuyla sonuç sunmak yanıltıcıdır.

Temel ilke şudur:

q-Rung ortopair MARCOS, destek ile ret arasındaki farkı tek bir skor sayısında dürüstçe birleştirmek içindir. Bu skoru keyfi değiştiren ya da ret derecesini atlayan her uygulama bu katkıyı siler.