Senaryo bulanık GRA

Hücreler. Kesin GRA'da her hücre tek sayıdır. Burada her hücre üç sayıdır: en düşük, en olası, en yüksek. Uzman bu üçlüyü doğrudan verir ya da önceden ilan edilmiş bir ölçekle kelimeden çevirir.

Hesaplama yolu. Fuzzy TOPSIS gibi çoğu bulanık yöntem, üç bileşeni bir arada tutan tek bir "köşe uzaklığı" hesaplar. Bu profil öyle çalışmaz. Kesin GRA'nın bütün adımları (yön farkında normalizasyon, mutlak fark, ayırt edicilik katsayılı gri ilişki katsayısı, ağırlıklı toplam) üç kez ve birbirinden bağımsız olarak koşturulur. Bir kez üçgenin alt ucundaki matrise, bir kez orta değerindeki matrise, bir kez üst ucundaki matrise uygulanır. Aynı ağırlıklar ve aynı ayırt edicilik katsayısı (ρ) üçünde de kullanılır.

Ayrı ölçekleme. Üç bileşenin ürettiği üç ayrı gri ilişki derecesi kümesi, birleştirilmeden önce her biri kendi içinde yeniden ölçeklenir: o bileşendeki en düşük derece 0'a, en yüksek derece 1'e çekilir. Sonra üç ölçeklenmiş küme basit ortalamayla birleştirilir. Bu ayrı ölçekleme adımı, üç bileşenin kendi içindeki dağılımını eşitler; ölçeklenmemiş derecelerin doğrudan ortalanması farklı bir sonuç verir ve manifestin kendi uyarısı bu ikisini birbirine karıştırmamayı özellikle söyler.

Ayırt edicilik katsayısı burada kullanıcı ayarına açıktır. Ailenin diğer uzantılarında (Plitojenik, Pisagor, q-Rung, Küresel bulanık GRA) ρ motor içinde 0,5'te sabittir. Bu profilde ρ dışarıdan bir parametre olarak girilebilir; varsayılan yine 0,5'tir ama değiştirilirse raporda belirtilmelidir.

DecisionMind bu profilde bileşen bazlı bağımsız GRA hesabını ve her bileşenin kendi içinde yeniden ölçeklenmesini sabit tutar; ρ kullanıcı tarafından değiştirilebilir.

Nihai puan 0 ile 1 arasındadır ve üç bileşenin ayrı ayrı ölçeklenmiş derecelerinin ortalamasıdır; kesin GRA'nın gri ilişki derecesi gibi yalnız bu seçenek kümesi içinde bir sıralamadır.

Fark şurada. Bu puan, üçgenin genişliğini, yani belirsizliğin büyüklüğünü doğrudan taşımaz. Yalnız üç noktanın (alt, orta, üst) her birinin kendi sütunundaki göreli konumunun ortalamasını taşır. İki seçeneğin üçgen genişliği çok farklı olsa bile benzer bir ortalama puan çıkabilir.

Bu nedenle:

"Bu puan literatürdeki standart bulanık GRA'nın bir sonucu, klasik köşe-uzaklığı yöntemleriyle karşılaştırılabilir"

yerine:

"Bu puan DecisionMind'a özgü, üç bileşenin bağımsız hesaplanıp ayrı ayrı ölçeklenip ortalanmasıyla üretilen bir profildir; köşe uzaklığına dayanan bulanık GRA hesaplarıyla doğrudan karşılaştırılamaz"

biçiminde yazmak doğrudur.

Bugün için bu profil DecisionMind'ın canlı ürününde önerilemez, çünkü motor bu yöntemi henüz çalıştırmamaktadır. Mekanik olarak, uzman puanları üçgen bulanık sayı olarak verildiğinde ve üç senaryoyu (kötümser, orta, iyimser) ayrı ayrı işleyip sonra birleştiren bir okuma isteniyorsa düşünülebilecek bir profildir. Bulanık verinin genel mantığı Bulanık veri türü kartındadır.

Ölçülmüş bir kriteri üçgene açmak belirsizlik modellemek değil belirsizlik üretmektir; bu ilke burada da geçerlidir. Kesin GRA'nın çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu profil de telafi edicidir.

Bunu standart bir bulanık GRA gibi sunmak. Manifest bu profilin kanonik bir kaynağa dayanmadığını açıkça yazar; raporda "literatürdeki bulanık GRA" diye tanıtılmamalıdır.

Bileşenleri ayrı ölçeklemeden ortalamak. Her bileşenin kendi içinde 0-1'e çekilmesi zorunlu bir adımdır; bu adım atlanırsa farklı bir profil elde edilir ve sonuç değişir.

Ayırt edicilik katsayısını raporlamadan değiştirmek. Bu profilde ρ kullanıcı tarafından değiştirilebildiği için, varsayılan değerden sapıldığında bu açıkça belirtilmelidir.

Yön etiketini yalnız bir bileşene uygulamak. "Azı iyi" bir kriterin yönü, üçgenin alt, orta ve üst bileşenlerinin üçünde de aynı biçimde uygulanmalıdır.

Bu yöntemi ürün üzerinden bugün çalıştırılabilir bir seçenekmiş gibi kullanıcıya sunmak. DecisionMind'ın bugünkü sürümü bu yöntemi kanonik motor eksikliği gerekçesiyle reddetmektedir; bu durum netleşene kadar rapora "kullanılabilir yöntem" diye yazılmamalıdır.

Temel ilke şudur:

Bu profilin kurucu bir makalesi yoktur, DecisionMind'ın kendi türetimidir ve bugün itibarıyla ürün içinde çalıştırılamaz. Kart yalnız kod düzeyinde neyin hesaplandığını, bağımsız çalıştırılan kernel üzerinden belgeler.

---