Küresel bulanık WASPAS (Boltürk ve Kutlu Gündoğdu, 2021)

Hücreler. Kesin WASPAS'ta her hücre tek sayıdır. Küresel bulanıkta her hücre üç dereceden oluşur: destek (μ), ret (ν) ve kararsızlık (π). Uzman bu üçünü doğrudan verir; kararsızlık geriye kalan bir pay olarak hesaplanmaz. Tek kısıt üç derecenin karelerinin toplamının 1'i aşmamasıdır. Kriter ağırlıkları DecisionMind'da kesin sayı olarak dışarıdan gelir.

Ölçek eşitleme. Kesin WASPAS her sütunu kendi en iyi değerine oranlayarak eşitler. Küresel bulanıkta ayrı bir ölçek eşitleme adımı yoktur; her hücre zaten aynı 0-1 ölçeğinde üç derecedir. Bunun yerine maliyet kriterinde destek ile ret yer değiştirir, kararsızlık olduğu gibi kalır: (μ, ν, π) → (ν, μ, π).

Toplam ve çarpım bileşeni. Kesin WASPAS'ın ağırlıklı toplamını (WSM) burada küresel bulanık ağırlıklı aritmetik ortalama (SFWA) karşılar: her seçeneğin ölçütler boyunca üç derecesi tek bir üçlüye indirilir (Q̃¹). Kesin WASPAS'ın ağırlıklı çarpımını (WPM) ise küresel bulanık ağırlıklı geometrik ortalama (SFWG) karşılar; aynı biçimde tek bir üçlüye iner (Q̃²). SFWA destekleri iyimser biçimde büyütürken SFWG retleri öne çıkarır; bu, sırasıyla toplamanın telafi edici ve çarpımın cezalandırıcı karakterine karşılık gelir.

Sonuç ve durulaştırma. İki üçlü (Q̃¹, Q̃²) küresel bulanık toplama işlemiyle λ·Q̃¹ ⊕ (1−λ)·Q̃² biçiminde tek bir üçlüye (Q̃) harmanlanır; DecisionMind λ'yı arayüzde bir alan olarak sunmaz, ek bir girdi olarak 0,5 varsayılanıyla gelir. Bu birleşik üçlü ancak en son adımda Boltürk-Kutlu Gündoğdu'nun (2021) skor fonksiyonuyla, (2μ − π/2)² − (ν − π/2)², tek sayıya durulaştırılır; büyük Q_i iyidir.

DecisionMind Küresel Bulanık WASPAS'ta bu SFWA/SFWG birleştirmesini ve bu skor fonksiyonunu sabit tutar; ağırlıklar dışarıdan ve kesin olarak alınır, yöntem ağırlık üretmez. DecisionMind bu ailede grup kararını (birden fazla değerlendiricinin matrisini birleştirme adımını) desteklemez; kullanıcı tek, önceden birleştirilmiş bir karar matrisi girer.

Q_i kesin WASPAS'taki birleşik puan gibi okunur; yalnız bu seçenek kümesini sıralar, yüzde ya da olasılık değildir, büyüğü iyidir.

Fark şudur. Skor formülü, μ ile π'yi birlikte bir terimde (2μ − π/2)² olarak kareler; bu terim π sabitken μ'ye göre her zaman artan değildir. Küçük μ ve büyük π'nin bir arada bulunduğu hücrelerde μ biraz arttığında skor önce düşüp sonra yükselebilir. Bu, DecisionMind'ın kendi iç taramasında da bu ailede (SF-WASPAS dahil) not edilmiş, literatürden gelen bir özelliktir; motorun bir hatası değil, seçilen skor fonksiyonunun matematiksel bir sonucudur, ama raporda görmezden gelinmemelidir.

Bu nedenle:

"Q_i büyüdü, demek ki destek arttı"

yerine:

"Q_i, destek, ret ve kararsızlığı birlikte kareleyen bir skordur; düşük destek ve yüksek kararsızlık bir aradaysa küçük bir destek artışı skoru düşürebilir, bu yüzden μ, ν, π ayrıca da raporlanmalıdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Uzmanlar bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesini ayrı ayrı veriyorsa ve bu üç bilgi resim bulanık yapının kısıtına (toplamın en fazla 1 olması) sığmayacak kadar yüksekse bu uzantı kullanılır. Ölçülmüş bir kriter doğrudan üç dereceye açılmaz. Kesin WASPAS'ın çıkış koşulu burada da geçerlidir: matris tek türde olmalı, bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da telafi edicidir.

Değer-uzayı kısıtını karıştırmak. Kısıt üç derecenin karelerinin toplamıdır: μ²+ν²+π²≤1. Resim bulanık yapının (üç derecenin kendisinin toplamı) ya da sezgisel bulanık yapının (kararsızlığın türetilmiş bir pay olması) kısıtı burada geçerli değildir.

Skoru her zaman μ ile birlikte arttığını varsaymak. (2μ − π/2)² − (ν − π/2)² skoru, ν ve π sabitken μ'ye göre her yerde artan değildir. Örneğin ν=0,20 ve π=0,40 sabitken μ=0,02'de skor 0,0256, μ=0,10'da 0,0000, μ=0,15'te tekrar 0,0100'dür; μ artarken skor önce düşer sonra yükselir. Bu bölge küçük μ ve büyük π'nin bir arada olduğu hücrelerde ortaya çıkar ve raporda fark edilmezse yanlış yorumlanabilir.

Kapanış oranıyla bu skoru karıştırmak. SF-TOPSIS'in kapanış oranında küçük değer iyidir; burada büyük Q_i iyidir. İki ailenin okuma yönü ayrı tutulmalıdır.

λ'yı arayüzde aramak. λ burada ağırlıklar gibi bir arayüz alanı değildir; ek bir girdi olarak 0,5 varsayılanıyla gelir.

Temel ilke şudur:

Küresel Bulanık WASPAS'ta Q_i büyüdükçe iyidir, ama skor formülü μ'ye göre her yerde artan değildir; düşük destek ve yüksek kararsızlığın bir arada olduğu hücrelerde bu özellik ayrıca kontrol edilmeli ve raporda belirtilmelidir.