Uzantı kartı · Bulanık
Senaryo bulanık DEMATEL
Bu, kriterler arası etki puanlarının üçgen bulanık sayı olarak verildiği durumlarda, DEMATEL'i her bir üçgen köşesi (alt, orta, üst) için ayrı ayrı koşturup sonuçları ortalayan bir DEMATEL biçimidir. Çıktı, ortalanmış bir kriter ağırlığı vektörüdür.
Temel yöntem
DEMATEL →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Bulanık (Fuzzy) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Hücreler. Kesin DEMATEL'de her hücre tek bir sayıdır. Burada her hücre üçgen bulanık bir sayıdır: alt (en kötümser), orta (en olası) ve üst (en iyimser) senaryo değeri. Köşegen burada da (0,0,0) olmak zorundadır.
Ölçek eşitleme / durulaştırma. Bu uzantı, Fuzzy DEMATEL kartındaki CFCS yöntemi gibi bulanık matrisi hesabın başında tek bir kesin matrise indirmez. Bunun yerine, üçgenin üç köşesini (alt, orta, üst) üç ayrı kesin matris sayar ve kesin DEMATEL'in tamamını (normalizasyon, toplam ilişki matrisi, D, R, öne-çıkanlık) bu üç matris üzerinde bağımsız olarak üç kez çalıştırır. Durulaştırma en sonda, üç sonucun ortalamasını alarak yapılır. Bu, "önce durulaştır, sonra hesapla" (CFCS) ile "üç senaryoyu ayrı hesapla, sonra ortala" arasındaki temel farktır.
Uzaklık / skor / birleştirme. Her senaryo (alt, orta, üst) için ayrı ayrı öne-çıkanlık (D+R) hesaplanır; bu üç öne-çıkanlık vektörü satır satır ortalanır ve toplama bölünerek normalize edilir. Net rol (D−R) de aynı biçimde üç senaryodan ortalanır ve ayrıca raporlanır, ama nihai çıktının kendisi değildir.
Sonuç ve durulaştırma. Nihai çıktı bir sıralama değil, bir ağırlık vektörüdür (kesin DEMATEL'in ürettiği öne-çıkanlıktan farklı olarak burada doğrudan ağırlık olarak sunulur). DecisionMind ayrıca iki tanı değeri hesaplar: üç senaryonun ne kadar farklı ağırlık ürettiğini gösteren bir sapma ölçüsü ve üç matrisin (alt, orta, üst) birbirinin sabit bir katı olup olmadığını, yani bulanıklığın normalize adımda "iptal olup olmadığını" gösteren bir uyarı bayrağı.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Çıktı bir kriter ağırlığı vektörüdür; okunması Entropy, CRITIC gibi nesnel ağırlık yöntemlerindeki gibidir: yüksek ağırlık, kriterin sistemdeki merkeziliğini (D+R) yansıtır. Net rol (D−R) ayrıca incelenerek kriterin neden mi sonuç mu olduğu görülebilir; ama bu, bir sonraki adıma (bir sıralama yöntemine) girdi olacak ağırlığın kendisi değildir.
Fark şurada: DecisionMind bu ağırlığı üç ayrı senaryodan (alt, orta, üst) ortalayarak üretir. Eğer uzmanın verdiği üçgenler her hücrede aynı oranla genişlemişse (örneğin her hücrenin alt ve üst köşesi, orta değerin sabit bir yüzdesiyse), normalizasyon adımı bu ortak oranı sildiği için üç senaryo birbirinin aynısını verir. Bu durumda "bulanık" girdi, ağırlığa hiçbir ek bilgi katmamış demektir; DecisionMind bunu bir uyarı bayrağıyla (sapma sıfıra çok yakın) işaretler.
Bu yüzden:
"Bulanık girdi kullandık, demek ki belirsizlik test edildi ve ağırlık sağlam"
yerine:
"Üç senaryodan (alt, orta, üst) elde edilen ağırlıklar birbirinin aynısı çıkmıştır; bu, bu örnekteki üçgenlerin orantılı kurulmuş olmasından kaynaklanır ve bulanıklığın ağırlığa bir katkısı olmadığını gösterir. Uzmanın üçgenleri orantısız (örneğin bir kriterde daha geniş, diğerinde daha dar) verdiği durumlarda üç senaryo farklı ağırlık üretebilir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Kriterler arası etki puanları için tek bir kesin değer yerine kötümser-olası-iyimser üç senaryo tahmini elde edilebiliyorsa ve amaç bu üç senaryonun ağırlık sıralamasını ne kadar değiştirdiğini görmekse bu uzantı bir iç sağlamlık kontrolü olarak kullanılabilir. Ancak bu uzantının hakemli bir kaynağı olmadığı unutulmamalıdır: akademik bir yayında "Fuzzy DEMATEL" adıyla atıf gerektiren bir analiz için Fuzzy DEMATEL (CFCS) kullanılmalıdır; bu uzantı yalnızca DecisionMind içi bir duyarlılık aracı olarak, kaynağı açıkça belirtilerek kullanılabilir. Etki puanları zaten kesinse kesin DEMATEL yeterlidir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Bu yöntemi yayımlanmış, kurucu makalesi olan bir "Senaryo Bulanık DEMATEL" gibi sunmak. Bu uzantının akademik bir kaynağı yoktur; DecisionMind'ın kendi iç kod tabanından türetilmiştir. Raporda bu açıkça belirtilmelidir.
Uyarı bayrağını görmezden gelmek. Üç senaryo (alt, orta, üst) birbirinin aynı ağırlığını verdiğinde, bu bulanıklığın bir şey test ettiği anlamına gelmez; genellikle üçgenlerin orantılı kurulduğunun işaretidir. Aşağıdaki öğretici örnekte tam olarak bu durum gözlenmiştir.
Yalnız ağırlığın (D+R) sağlam çıkmasını, net rolün (D−R) de sağlam olduğu anlamına gelecek biçimde okumak. Bu iki değer, Fuzzy DEMATEL kartında da anlatıldığı gibi, ayrı sağlamlık sorularıdır; biri dayanıklı diğeri kırılgan olabilir.
Köşegen hücrelere sıfırdan farklı bir bulanık değer girmek. Bir kriterin kendini etkilemesi tanımsızdır; bu kural kesin DEMATEL'deki gibi burada da geçerlidir.
Temel ilke şudur:
Bu uzantı, hakemli bir literatür yöntemi değil, üç senaryoyu ayrı ayrı hesaplayıp ortalayan bir DecisionMind iç aracıdır; ürettiği ağırlık, ancak üç senaryo gerçekten farklı sonuç verdiğinde bulanıklığın bir katkısı olduğunu gösterir.
Vakalar
Birinci vaka, DecisionMind'ın kendi kaynak koduna karşı donmuş bir doğrulama kaydıdır (kanıt düzeyi C: hakemli bir literatür kaynağına değil, sabitlenmiş bir kod anlık görüntüsüne dayanır). İkinci vaka öğretici bir kurgudur.
1. Öğretici örnek: Üç kriterin senaryo bulanık etkileşimi (DecisionMind'ın iç doğrulama kaydı)
Bir ekip, üç kriter (C1, C2, C3) arasındaki etkiyi kötümser-olası-iyimser üç senaryoyla puanlamıştır; her hücre bir üçgen bulanık sayıdır.
| Etkileyen \ Etkilenen | C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|---|
| C1 | (0; 0; 0) | (0,85; 1,00; 1,15) | (1,70; 2,00; 2,30) |
| C2 | (0,43; 0,50; 0,58) | (0; 0; 0) | (1,28; 1,50; 1,73) |
| C3 | (0,85; 1,00; 1,15) | (0,43; 0,50; 0,58) | (0; 0; 0) |
(DEMATEL ailesinde "Yön" ve klasik "Ağırlık" satırı yoktur; ağırlık burada yöntemin kendi çıktısıdır.)
Yöntem bu matrisin alt, orta ve üst köşelerini üç ayrı kesin matris sayıp kesin DEMATEL'i üçü üzerinde bağımsız olarak koşturur, sonra öne-çıkanlıkları (D+R) ortalayıp normalize eder.
| Kriter | Ağırlık (üç senaryo ortalaması) | Net rol (D−R) |
|---|---|---|
| C1 | 0,351 | +0,712 (neden grubu) |
| C2 | 0,274 | +0,267 (neden grubu, daha zayıf) |
| C3 | 0,375 | −0,979 (sonuç grubu) |
Sonuç şöyle okunur: C3 en yüksek ağırlığa (en merkezi kritere) sahiptir, ama net rolü açıkça negatiftir: aldığı etki verdiğinden fazladır, sistemin tepki verdiği taraftır. C1 hem yüksek ağırlığa hem açık farkla neden grubuna sahiptir; sistemi iten kriter budur. C2 en düşük ağırlığa sahiptir ve neden grubunda olsa da net rolü C1'den belirgin biçimde zayıftır.
Ekibin bir tereddüdü var: alt, orta ve üst senaryo ağırlıkları birbirinin birebir aynısıdır (üçü de C1=0,351, C2=0,274, C3=0,375 verir). DecisionMind bunu bir uyarı bayrağıyla işaretler: bu matriste her hücrenin alt ve üst köşesi, orta değerin sabit bir oranıdır (orta değerin yaklaşık yüzde 85'i ve yüzde 115'i). Normalizasyon adımı bu ortak oranı sildiği için üç senaryo aynı sonucu verir; bulanıklık burada ağırlığa hiçbir ek bilgi katmamıştır. Uzmanın üçgenleri orantısız kursaydı (örneğin bir kriterde daha geniş belirsizlik payı verseydi), üç senaryo farklı ağırlık üretebilirdi.
Raporda: "C1 sistemi iten (neden grubu, en güçlü net rol) kriterdir; C3 en yüksek ağırlığa sahip olsa da sistemin tepki verdiği (sonuç grubu) taraftır. Bu ağırlıklar, alt-orta-üst üç senaryonun ortalamasıdır; bu örnekte üç senaryo birbirinin aynısını verdiği için bulanıklığın ağırlığa bir katkısı yoktur, bu DecisionMind'ın kendi uyarı bayrağıyla teyit edilmiştir."
Kaynak: Bu, DecisionMind'ın kaynak koduna (dondurulmuş bir kod anlık görüntüsü) karşı doğrulanmış bir iç kayıttır; kanıt düzeyi C'dir ve hakemli bir literatür makalesine dayanmaz. Ağırlık ve net rol değerleri bu kartın yazarınca Python ile bağımsız olarak (alt/orta/üst matrislerin her biri için ayrı ayrı kesin DEMATEL koşturularak) yeniden hesaplanmış, DecisionMind'ın kaydıyla ondalıklı basamağına kadar birebir doğrulanmıştır.
2. Kargo: Bir lojistik firmasının teslimat gecikmesi faktörleri arası etkileşimi
Bir kargo firması, teslimat gecikmelerini azaltmadan önce hangi faktöre öncelik vereceğine karar vermek istiyor. Üç faktör belirlenmiştir: dağıtım merkezi kapasitesi, rota planlama kalitesi ve son-kilometre teslimat yoğunluğu. Operasyon ekibi, her faktörün diğerini ne kadar etkilediğini kötümser-olası-iyimser üç senaryoyla puanlamıştır.
Yöntem üç senaryoyu ayrı ayrı çözüp ağırlıkları ortalar. Diyelim ki rota planlama kalitesi hem dağıtım merkezi kapasitesini hem son-kilometre yoğunluğunu güçlü etkiliyor, kendisi ise diğerlerinden az etkileniyor; bu durumda rota planlama net olarak neden grubunda, son-kilometre yoğunluğu sonuç grubunda çıkıyor.
Firmanın tereddüdü şudur: üç senaryonun ağırlıkları birbirinden belirgin farklı çıkarsa (uyarı bayrağı düşükse), bu, ekibin kötümser ve iyimser tahminleri arasında gerçek bir belirsizlik olduğu anlamına gelir ve tek bir "en olası" senaryoya göre yatırım kararı vermek risklidir. Ekip bu durumda üç senaryonun hepsinde neden grubunda kalan faktörü (varsa) önceliklendirmelidir, yalnızca orta senaryoya bakmak yerine.
Raporda: "Rota planlama kalitesi net olarak neden grubundadır ve üç senaryonun (kötümser, olası, iyimser) hepsinde bu konumunu korumaktadır; bu, sonucun senaryo seçimine karşı sağlam olduğunu gösterir ve müdahale önceliği rota planlamaya verilmelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Birinci yanlış, öğretici örnekteki üç senaryonun (alt, orta, üst) aynı ağırlığı vermesini "yöntem çalışmıyor" ya da tam tersine "belirsizlik test edildi, sonuç kesinleşti" diye yorumlamaktır; doğru okuma, bu örnekteki üçgenlerin orantılı kurulduğu ve normalizasyonun bu oranı sildiğidir. İkinci yanlış, bu uzantıyı bir makalede "Fuzzy DEMATEL (Gabus ve Fontela, 1972)" gibi tek bir kurucu atıfla sunmaktır; bu uzantının ayrı ve hakemsiz bir kaynağı vardır, bu açıkça belirtilmelidir. Üçüncü yanlış, C3'ün en yüksek ağırlığa sahip olmasını "C3 en önemli, önce ona müdahale edilmeli" diye okumaktır; C3'ün net rolü sonuç grubundadır, müdahale önceliği ağırlıktan değil net rolden (D−R işaretinden) okunur.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/scenario-fuzzy-dematel
Gabus, A., & Fontela, E. (1972). World problems, an invitation to further thought within the framework of DEMATEL. Battelle Geneva Research Centre. (DOI yok)
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X
Si, S.-L., You, X.-Y., Liu, H.-C., & Zhang, P. (2018). DEMATEL technique: A systematic review of the state-of-the-art literature on methodologies and applications. Mathematical Problems in Engineering, 2018, 3696457. DOI: 10.1155/2018/3696457