Uzantı kartı · q-Rung ortopair
q-Rung ortopair VIKOR (Erdebilli ve ark., 2023)
VIKOR'un, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği durumlar için biçimidir. Bu ikisinin toplamı sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığında kullanılır; sonucu yine grup faydası, bireysel pişmanlık ve uzlaşma indeksi üçlüsüyle verir.
Temel yöntem
VIKOR →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
q-Rung ortopair (q-Rung Orthopair) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir. Karar mantığı aynı kalır.
Hücreler. Kesin VIKOR'da 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. Ağırlıklar ve uzlaşma katsayısı v tek sayı olarak dışarıdan gelir.
Ölçek eşitleme. Kesin VIKOR'da her kriterin en iyi ve en kötü değeri doğrudan sütundan okunur. Burada önce maliyet kriterinde destek ile ret derecesi yer değiştirir, böylece her kriter fayda yönünde okunur. Sonra her kriterin ideal çifti ve anti-ideal çifti, tek tek sayı karşılaştırmasıyla değil, bir skor fonksiyonuyla seçilir. Bu skor, gerçek bir adayın çiftini o kriterde en iyi ya da en kötü ilan eder.
Uzaklık. Her adayın her kriterdeki normalleşmiş açığı, o kriterin ideal çiftine üç bileşenli bir uzaklıkla ölçülür. Bu uzaklık ideal ile anti-ideal arasındaki aralığa bölünür. Kesin VIKOR'da bu açık tek bir farkın oranıydı. Burada açık, destek, ret ve kararsızlık bileşenlerinin birlikte girdiği bir uzaklık oranıdır.
Sonuç ve durulaştırma. Grup faydası S, bireysel pişmanlık R ve uzlaşma indeksi Q aynı tanımı taşır. Küçük Q daha iyidir. Yöntem belirsizliği baştan atmaz; belirsizlik açık hesabına kadar taşınır ve S, R, Q hesaplanırken tek sayıya iner. İki kabul koşulu da klasik VIKOR'daki gibi çalışır.
DecisionMind bu yöntemde ideal ve anti-ideal çiftleri, skor fonksiyonuyla seçilen gerçek bir adayın çifti olarak sabitler. Literatürde kriter bazında en yüksek destek ve en düşük ret derecesini ayrı ayrı almak da mümkündür. İki yaklaşım, adaylardan biri her kriterde baskınsa aynı sonucu verir; baskın değilse farklı sonuç verebilir.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Q, S ve R üçlüsü kesin VIKOR'daki gibi okunur. Küçük Q iyidir, tek uzlaşma çözümü ile uzlaşma kümesi arasındaki fark iki koşulla belirlenir. Fark şurada. Bu üçünün altında artık destek ile ret arasındaki bir gerilim vardır ve bu gerilim S ile R hesaplanırken tek sayıya inip kaybolur.
Bir uzman bir kriterde hem yüksek destek hem yüksek çekince verdiyse, bu adayın o kriterdeki normalleşmiş açığı orta bir değer alır. Rapor bu ortalığın nereden geldiğini göstermez. Bu yüzden rapor yalnız Q, S ve R'yi değil, hangi kriterde destek ile ret arasındaki farkın küçük olduğunu da not etmelidir.
Bu nedenle:
"q-Rung VIKOR'a göre uzlaşma çözümü A2'dir"
yerine:
"Bu ağırlıklar ve v = 0,5 ile A2 tek uzlaşma çözümüdür; A2'nin güçlü olduğu kriterlerde destek ile ret arasındaki fark da büyüktür"
biçiminde yazmak doğrudur. Belirsizliği taşımak Q'yu daha doğru yapmaz, yalnız gizli kalmasını önler.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
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 o da sabit bir çift olarak girilir ve bu çiftte belirsizlik taşınmaz. Temel VIKOR'un çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde hiç taviz kabul edilmiyorsa VIKOR ailesi yerine eleme mantığıyla çalışan yöntemler tercih edilmelidir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Kısıtı kontrol etmeden veri girmek. Her hücrede destek ve ret derecelerinin üçüncü kuvvetlerinin toplamı 1'i geçemez.
Q'nun yönünü ters okumak. Küçük Q her zaman daha iyidir. Bazı q-ROF VIKOR makalelerinde "büyükten küçüğe sırala" ifadesi geçer ama bu ifade makalenin kendi formülüyle çelişir. DecisionMind klasik VIKOR'un küçük-Q-iyidir kuralını takip eder; bu kuralı tersine çevirmek sıranın baştan sona ters çıkmasına yol açar.
İdeal çift seçimini karıştırmak. DecisionMind ideal çifti, bir skor fonksiyonuyla seçilen gerçek bir adayın çifti olarak alır. Bunun yerine her kriterde en yüksek destek ve en düşük ret derecesini ayrı ayrı toplayıp yapay bir çift kurmak farklı bir sonuç verebilir. Adaylardan hiçbiri baskın değilse bu fark S ve R değerlerinde görünür.
İki koşulu atlayıp yalnız Q'su en küçük adayı yazmak. VIKOR'un tanımlayıcı özelliği uzlaşma kümesidir. Aşağıdaki öğretici örnekte iki koşul da sağlanıyor ama bu her tabloda böyle olmaz.
Temel ilke şudur:
q-Rung ortopair VIKOR, destek ile ret arasındaki gerilimi son adıma kadar taşımak içindir. Ret derecesini yok sayan, Q'nun yönünü karıştıran ya da iki koşulu atlayan her uygulama bu katkıyı siler.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir. Üç seçenek her kriterde birbirini sıkı sıkıya geçtiği için sonuç uçlarda net çıkar. Bu örnek kitap ya da makale sayfasından alınmamıştır; motorun kendisi çalıştırılarak üretilmiştir. İkinci vaka öğretici bir kurgudur.
1. Öğretici örnek: Üç adayın üç kriterde değerlendirilmesi (DecisionMind'ın doğrulama örneği)
Üç kriterin üçü de fayda yönündedir ve ağırlıkları sırasıyla 0,40, 0,35 ve 0,25'tir. Uzlaşma katsayısı v = 0,5'te bırakılmıştır. A1'in her kriterdeki destek derecesi A2'ninkinden yüksek, ret derecesi A2'ninkinden düşüktür. Aynı ilişki A2 ile A3 arasında da geçerlidir.
| Aday | C1 (μ, ν) | C2 (μ, ν) | C3 (μ, ν) |
|---|---|---|---|
| A1 | 0,90 · 0,20 | 0,85 · 0,30 | 0,80 · 0,40 |
| A2 | 0,70 · 0,40 | 0,65 · 0,50 | 0,60 · 0,55 |
| A3 | 0,50 · 0,55 | 0,45 · 0,60 | 0,40 · 0,65 |
| Yön | çoğu iyi | çoğu iyi | çoğu iyi |
| Ağırlık | 0,40 | 0,35 | 0,25 |
Yöntem her kriterde ideal çifti ve anti-ideal çifti bir skor fonksiyonuyla seçer. A1 her kriterde en yüksek skoru aldığı için ideal noktaya oturur. Her adayın normalleşmiş açığı hesaplanır, ağırlıklarla toplanıp grup faydası S'yi, en büyüğü alınıp bireysel pişmanlık R'yi verir.
| Aday | S | R | Q | Sıra |
|---|---|---|---|---|
| A1 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 1 |
| A2 | 0,665 | 0,266 | 0,666 | 2 |
| A3 | 1,000 | 0,400 | 1,000 | 3 |
Sonuç şöyle okunur. A1 her kriterde hem daha yüksek destek hem daha düşük ret aldığı için hem toplamda hem en kötü kriterde en iyidir; Q'su 0'dır. A3 tam tersi konumdadır ve Q'su 1'dir. A2 arada kalır ve Q'su 0,666'dır.
İki koşul da kontrol edilmelidir. Üç aday için kabul edilebilir avantaj eşiği 0,5'tir. A1 ile A2 arasındaki Q farkı 0,666 olduğundan bu eşiği geçer. A1 ayrıca hem S'de hem R'de de birincidir. İki koşul sağlanır ve tek uzlaşma çözümü A1'dir. Ağırlıklar yer değiştirse, yani en ağır kriter üçüncü olsa, A2'nin Q'su 0,668'e çıkar ve sonuç değişmez.
Raporda: "Üç aday arasında A1, hem grup faydasında hem bireysel pişmanlıkta en iyi sonucu vermiştir ve tek uzlaşma çözümüdür. Ağırlık takasında bu sonuç değişmemektedir."
Kaynak: DecisionMind'ın QR-VIKOR motoru için doğrulama örneği. Sayılar, manifestteki adımların bağımsız olarak Python'da yeniden yazılmasıyla hesaplanmış ve motorun kendi çıktısıyla eşleştirilmiştir.
2. Telekom: Üç saha arasında yeni baz istasyonu yeri seçimi
Bir telekom operatörü üç saha adayı arasında yeni baz istasyonu için seçim yapacaktır. Üç kriter belirlenmiştir: kapsama katkısı, kurulum maliyeti ve halk itirazı riski. Kurulum maliyeti azı iyi bir kriterdir. Her sahanın uygunluğu, saha mühendisliği ile halkla ilişkiler biriminin ayrı ayrı verdiği destek ve çekince puanlarından bir çifte dönüştürülmüştür.
| Saha | Kapsama katkısı | Kurulum maliyeti | Halk itirazı riski |
|---|---|---|---|
| S1 | 0,80 · 0,45 | 0,70 · 0,40 | 0,35 · 0,75 |
| S2 | 0,65 · 0,55 | 0,60 · 0,50 | 0,55 · 0,55 |
| S3 | 0,50 · 0,65 | 0,75 · 0,30 | 0,70 · 0,40 |
| Yön | çoğu iyi | azı iyi | çoğu iyi |
| Ağırlık | 0,35 | 0,40 | 0,25 |
Yöntem önce kurulum maliyeti sütununda destek ile ret derecesini yer değiştirir. Sonra ideal ve anti-ideal çiftler seçilir, her sahanın açığı ölçülür, S, R ve Q hesaplanır.
| Saha | S | R | Q | Sıra |
|---|---|---|---|---|
| S1 | 0,153 | 0,153 | 0,000 | 1 |
| S3 | 0,600 | 0,350 | 0,752 | 2 |
| S2 | 0,786 | 0,400 | 1,000 | 3 |
Operatörün tereddüdü şudur. S1 hem toplamda hem en kötü kriterde en iyi çıkmıştır ve iki koşul da sağlanır. Kabul edilebilir avantaj eşiği üç saha için 0,5'tir. S1 ile S3 arasındaki Q farkı 0,752 ile bu eşiği rahatça geçer. Ağırlıklar yer değiştirse, yani kurulum maliyeti en hafif kriter olsa, S3'ün Q'su 0,750'ye iner ve sıra yine değişmez. Operatör yine de S1'in kurulum maliyeti kriterindeki 0,40'lık ret derecesinin, yani maliyetin düşük olduğuna dair kısmi çekincenin, sözleşme aşamasında tekrar sorulması gerektiğini not etmelidir.
Raporda: "S1, kapsama ve maliyet kriterlerinde tek uzlaşma çözümüdür ve ağırlık takasında bu sonuç değişmemektedir. S1'in maliyet avantajındaki 0,40 ret payı sözleşme öncesi ayrıca doğrulanmalıdır."
3. Yapılmaması Gereken
Öğretici örnekte ret derecesi yok sayılıp yalnız destek dereceleriyle klasik VIKOR koşturulursa A2'nin Q'su 0,666 yerine 0,500 çıkar. Sıra değişmez ama A2'nin ideale gerçek uzaklığı yanlış büyüklükte gösterilmiş olur. İkinci yanlış, "büyükten küçüğe sırala" diyen bir kaynağı olduğu gibi uygulayıp A3'ü birinci ilan etmektir. DecisionMind küçük Q'yu daha iyi kabul eder ve bu tersine çevirme sıranın tamamını bozar. Üçüncü yanlış, kurulum maliyeti gibi bir kriterde destek ile ret derecesini yer değiştirmeyi unutmaktır; bu durumda en pahalı saha ideal seçenek gibi görünür.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/qr-vikor
Erdebilli, B., Gecer, E., Yılmaz, İ., Aksoy, T., Hacıoğlu, U., Dinçer, H., & Yüksel, S. (2023). Q-ROF Fuzzy TOPSIS and VIKOR Methods for the Selection of Sustainable Private Health Insurance Policies. Sustainability, 15(12), 9229. DOI: 10.3390/su15129229
Erdebilli, B., & Sıcakyüz, Ç. (2024). Q-ROF Fuzzy TOPSIS and Q-ROF Fuzzy VIKOR Method in the Evaluation of Sustainable Supply Chain Risk Management. Sustainability, 16(12), 4901. DOI: 10.3390/su16124901
Opricovic, S., & Tzeng, G.-H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00020-1
Yager, R. R. (2017). Generalized orthopair fuzzy sets. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 25(5), 1222–1230. DOI: 10.1109/TFUZZ.2016.2604005
Liu, P., & Wang, P. (2018). Some q-rung orthopair fuzzy aggregation operators and their applications to multiple-attribute decision making. International Journal of Intelligent Systems, 33(2), 259–280. DOI: 10.1002/int.21927