Uzantı kartı · Z-Sayı
Küresel bulanık Z-sayı MARCOS (Niu, 2024)
Bu, MARCOS'un kriter değerlerinin küresel bulanık üç dereceyle (destek, ret, kararsızlık) verildiği ve bu üç derecenin her birine ayrıca bir güvenilirlik eşlik ettiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir nihai fayda derecesi ve sıradır.
Temel yöntem
MARCOS →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Z-Sayı (Z-Number) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir; genişletilmiş tablo ve ideal-anti-ideal oranı mantığı değişmez.
Hücreler. Kesin MARCOS'ta her hücre tek sayıdır. Burada her hücre altı sayıdan oluşur: bir yargıya destek (ε), ret (ν) ve kararsızlık (∂) derecesi, küresel bulanık yapıdaki gibi üçünün karesi toplamı 1'i aşmaz; ayrıca bu üç derecenin her birine ayrı bir güvenilirlik (τ_ε, τ_ν, τ_∂) eşlik eder. Ağırlıklar dışarıdan alınır; DecisionMind'da genellikle zincirlenmiş Küresel bulanık Z-sayı CRITIC kartından gelir. Yöntem grup kararını destekler: birden çok uzmanın matrisleri uzman ağırlıklarıyla tek bir kolektif matriste birleştirilebilir.
Ölçek eşitleme. Kesin MARCOS fayda sütununu ideale, maliyet sütununu tersine oranlar. Burada bölme yoktur; maliyet kriterinde destek ile kararsızlık çifti yer değiştirir (ε,τ_ε ile ∂,τ_∂ takas edilir), tıpkı SFZN-CRADIS uzantısındaki gibi.
PIS/NIS ve kapanma katsayısı. Burada CRADIS'ten ayrılan nokta budur. SFZN-CRADIS tüm karar matrisi için TEK bir ideal ve TEK bir anti-ideal nokta kurar, uzaklıkları toplar, en sonda tek bir oran alır. Burada her kriter için ayrı bir PIS (pozitif ideal) ve NIS (negatif ideal) kurulur; her hücrenin PIS'e ve NIS'e uzaklığı değer×güvenilirlik çarpımları üzerinden hesaplanır ve hemen, hücre bazında, bir kapanma katsayısına indirgenir. Altı sayılı hücre, MARCOS'un genişletilmiş tablosuna girmeden önce, kriter bazında tek bir kesin sayıya döner.
Genişletilmiş tablo ve nihai fayda derecesi. Bu kapanma katsayıları üzerine kesin MARCOS'un genişletilmiş tablosu kurulur (anti-ideal ve ideal satırlarıyla). Tablo normalize edilip ağırlıklandırılır, ideale ve anti-ideale oran (U+, U−) alınır ve Stević'in (2020) kanonik fayda fonksiyonuyla nihai fayda derecesi bulunur.
Güvenilirliğin katkısı yalnız alternatifler arasında farklılaştığında gerçektir. Bu kartın yazarınca kernel doğrudan çalıştırılarak doğrulanmıştır: bir alternatifin BİR kriterdeki güvenilirliği düşürüldüğünde nihai fayda derecesi ve sıra gerçekten değişir; aşağıdaki öğretici örnekte gösterildiği gibi bu fark sıralamayı tersine çevirebilecek büyüklüktedir. Bu, SFZN-CRADIS kartında zaten bulunan sonuçla aynı yöndedir; iki uzantı da güvenilirliği gerçekten okur.
DecisionMind bu uzantıda PIS/NIS mantığını, kapanma katsayısını ve MARCOS'un kanonik nihai fayda fonksiyonunu sabit tutar.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Nihai fayda derecesi kesin MARCOS'takiyle aynı biçimde okunur: bu kümenin kendi ideal ve anti-ideal referanslarına göre bir konumdur (bkz. MARCOS kartı). Fark şurada: bu derece, her kriterde ayrı ayrı hem yargının kendisini hem güvenilirliğini taşıyan bir uzaklık hesabından geçer. İki alternatifin aynı destek-ret-kararsızlık üçlüsüne sahip olması, aynı nihai fayda derecesine sahip olacakları anlamına gelmez; güvenilirlik farkı da devreye girer.
Bu nedenle:
"Küresel bulanık Z-sayı MARCOS'ta güvenilirlik yalnız gösterge amaçlıdır, sonucu değiştirmez"
yerine:
"Güvenilirlik burada gerçekten hesaba girer; hangi alternatifin hangi kriterde daha düşük güvenilirlikli bir kaynağa dayandığı raporda ayrıca belirtilmelidir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Uzmanın yargısı hem destek, ret ve kararsızlık üçlüsü olarak hem de bu üçlünün her bir derecesine ayrı güvenilirlikle veriliyorsa. Tipik durum, birden çok değerlendiricinin (öğrenci anketi, akran değerlendirmesi, yönetici gözlemi gibi) aynı yargıya farklı derecede güvenilir kaynaklardan katkı verdiği ve bu farkın hesaba yansıması istenen durumlardır. Veri toplama yükü ağırdır (hücre başına altı sayı); bu yük yalnız güvenilirlik farkı kararı gerçekten etkileyecekse üstlenilmelidir. Kararsızlık ayrıca ölçülmüyorsa ya da tüm kaynaklar aynı güvenilirlikteyse Küresel bulanık veri türü kartı daha basit bir uzantıya işaret edebilir. Kesin MARCOS'un çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da telafi edicidir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
Bu kartı SFZN-CRADIS ile karıştırmak. İkisi de aynı altı sayılı hücreyi kullanır, ama SFZN-CRADIS uzaklıkları TEK bir küresel ideal/anti-ideal noktaya göre toplayıp en sonda oranlar; bu kart her kriter için ayrı PIS/NIS kurar ve hücre bazında erken bir kapanma katsayısına iner. İki motor farklı adım sırası izler ve farklı sayı üretir.
Kapanma katsayısının erken durulaştırma olduğunu unutmak. Altı sayılı hücre, genişletilmiş tabloya girmeden önce tek bir kesin sayıya iner; bu noktadan sonra hangi bileşenin (destek mi, güvenilirlik mi) sonucu sürüklediği ayrı ayrı görünmez olur.
Tüm hücrelere aynı güvenilirliği yazıp "Z-sayı kullandık" demek. Güvenilirlik alternatifler arasında hiç farklılaşmıyorsa ayırt edici bilgi taşımaz.
Güvenilirliği ayrı bir terim gibi taşımak. Uzaklık formülü (ε×τ_ε), (ν×τ_ν), (∂×τ_∂) çarpımlarını kullanır; ε ile τ_ε'yi ayrı ayrı karesel farka sokmak yanlış bir uzaklık verir.
Temel ilke şudur:
Güvenilirlik, ancak alternatifler arasında gerçekten farklılaştığında nihai fayda derecesini değiştirir; hangi alternatifin hangi kriterde daha düşük güvenilirlikli bir kaynağa dayandığı raporda ayrıca belirtilmelidir.
Vakalar
Birinci vaka Niu'nun (2024) İngilizce öğretmeni performans değerlendirmesi vaka çalışmasına çıpalıdır (dört öğretmen, dört ölçüt); [SFZN-CRADIS](../sfzn-cradis.md) kartındaki aynı girdi tablosunu farklı bir motorla (MARCOS) işler. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek (kaynağa çıpalı): Dört öğretmenin performans değerlendirmesi (Niu, 2024)
Bir okulun İngilizce bölümü dört öğretmeni (T1-T4) dört ölçütte değerlendirmiştir: ders planlama becerisi, sınıf yönetimi, öğrenci geri bildirimi ve mesleki gelişim katılımı. Dördü de çoğu iyidir. Bu örnekte ret derecesi sıfır, güvenilirlik dereceleri bire eşit alınmıştır; yalnız destek ve kararsızlık dereceleri değişir. Ağırlıklar zincirlenmiş Küresel bulanık Z-sayı CRITIC'ten gelir.
| Öğretmen | Y1 (destek; kararsızlık) | Y2 | Y3 | Y4 |
|---|---|---|---|---|
| T1 | 0,517; 0,461 | 0,577; 0,451 | 0,511; 0,709 | 0,378; 0,467 |
| T2 | 0,378; 0,439 | 0,476; 0,539 | 0,378; 0,423 | 0,366; 0,439 |
| T3 | 0,697; 0,366 | 0,584; 0,468 | 0,533; 0,524 | 0,503; 0,342 |
| T4 | 0,552; 0,370 | 0,570; 0,470 | 0,539; 0,341 | 0,322; 0,311 |
| Yön | çoğu iyi | çoğu iyi | çoğu iyi | çoğu iyi |
| Ağırlık | 0,18 | 0,26 | 0,36 | 0,20 |
Yöntem her kriter için PIS ve NIS'i kurar; her hücrenin bu iki noktaya değer×güvenilirlik çarpımı üzerinden uzaklığını hesaplayıp kapanma katsayısına indirger. Bu katsayılarla genişletilmiş tablo kurulur, normalize edilip ağırlıklandırılır ve nihai fayda derecesi (U) hesaplanır.
| Öğretmen | Nihai fayda derecesi (U) | Sıra |
|---|---|---|
| T3 | 0,8100 | 1 |
| T4 | 0,7821 | 2 |
| T1 | 0,4681 | 3 |
| T2 | 0,2760 | 4 |
Sonuç şöyle okunur. T3, dört ölçütte de PIS'e görece yakın bir konumdadır ve en ağırlıklı ölçüt olan Y3'te güçlüdür; T4 yakın bir ikincidir. T1 ve T2 daha gerideki sıralardadır.
Burada önemli bir bildirim gerekir: yukarıdaki nihai fayda dereceleri (0,8100; 0,7821; 0,4681; 0,2760) DecisionMind motorunun bu tabloyu bugün bağımsız olarak yeniden hesaplamasıyla elde edilmiştir ve motorun sıralaması makaledeki sırayla (T3>T4>T1>T2) örtüşür. Ama motorun kendi iç denetim kapısı, bu değerlerin manifestte kayıtlı olan sayılarla (T1=0,700; T2=0,550; T3=0,696; T4=0,507) birebir örtüşmediğini bildirir; manifestteki sayılar makalenin kendi Tablo XXIV/XXV değerlerinden türetilmiştir, motorun bu tabloyu baştan (Tablo IV/V girdisinden) yeniden hesaplamasından değil. Bu, ayrı bir bulgu olarak kayıt altına alınmıştır (bkz. onay notları); SFZN-CRADIS kartında da benzer bir fark bildirilmiştir.
Kurulun tereddüdü şudur: T3'ün dört ölçütteki değerlendirmesi, dış bir gözlemci onayı olmadan yalnız öğretmenin kendi beyanına dayansaydı ne olurdu? Yani güvenilirliği dört ölçütte de düşük olsaydı. Bu senaryo Python ile motorun aynı algoritması kullanılarak yeniden hesaplanmıştır. T3'ün dört ölçütteki güvenilirliği 1,0'dan 0,4'e düşürüldüğünde sıra fiilen değişir: T4 (0,9063) birinci sıraya geçer, T1 (0,7192) ikinci, T2 (0,6522) üçüncü, T3 (0,3232) son sıraya düşer. Buna karşılık yalnız T3'ün tek bir ölçütündeki (Y3) güvenilirliği aynı oranda düşürülürse farklı bir şey olur. T3 birinci sıradan ikinci sıraya düşer (T4 0,7762 ile birinci, T3 0,7251 ile ikinci olur), son sıraya düşmez. Bu, güvenilirliğin genel mi (tüm ölçütlerde tutarlı düşük) yoksa yerel mi (tek bir ölçütte düşük) olduğunun sonucu değiştirdiğini gösterir.
Raporda: "T3, mevcut değerlendirmede en yüksek nihai fayda derecesini almıştır (0,8100); ancak bu üstünlük T3'ün dört ölçütteki değerlendirmesinin güvenilirliğine dayanır. Güvenilirlik dört ölçütte birlikte düşürülürse T3 son sıraya düşmekte, yalnız tek bir ölçütte düşürülürse ikinci sıraya inmektedir; bu nedenle T3'ün değerlendirme kaynağı raporda ayrıca belirtilmelidir."
Kaynak: Niu (2024), IJACSA 15(3), Tablo IV-V (girdi); makale sıralamasıyla (T3>T4>T1>T2) örtüşen bir sıralama motorun bugünkü bağımsız hesaplamasıyla üretilmiştir, ama nihai fayda derecelerinin büyüklüğü manifestteki kayıtlı sayılarla örtüşmez (ayrıntı onay notlarında). Güvenilirlik duyarlılık senaryosu bu kartın yazarınca bağımsız olarak hesaplanmıştır.
2. Kreş: Bir kreşler zincirinin bakıcı personel değerlendirmesi
Bir kreşler zinciri, dört bakıcı personelin yıllık performans değerlendirmesini yapacaktır. Ölçütler: çocuk güvenliği uygulamaları, ebeveyn iletişimi, günlük etkinlik planlaması ve acil durum müdahale bilgisi; dördü de çoğu iyidir. Her personel için hem kreş müdiresi hem bir ebeveyn temsilcisi destek, ret ve kararsızlık derecelerini ayrı ayrı bildirir; zincir bu iki görüşü tek bir kolektif değerlendirmeye birleştirir. Güvenilirlik, her değerlendiricinin o personeli kaç aydır gözlemlediğinden türetilir: uzun süredir gözlemleyen değerlendiriciler için yüksek, yeni başlayan değerlendiriciler için düşük.
Yöntem her personelin küresel bulanık Z-sayılarının PIS ve NIS'e uzaklığını hesaplar, kapanma katsayısına indirger, genişletilmiş tabloda normalize edip ağırlıklandırarak nihai fayda derecesini bulur. Diyelim ki sonuç, çocuk güvenliğinde çok güçlü ama ebeveyn iletişiminde zayıf olan bir personeli birinci, dört ölçütte de orta düzeyde ama tutarlı olan bir personeli ikinci sıraya koydu.
Zincirin tereddüdü şudur: birinci sıradaki personelin çocuk güvenliği puanı, bu personel yakın zamanda işe başladığı için düşük güvenilirlikle kaydedilmiştir. Güvenilirlik yükseltilirse birinci sıra değişmeyebilir, ama düşürülürse ikinci personel öne geçebilir. Zincir, yıllık prim kararını yalnız tek bir değerlendirme döneminin güvenilirliğine dayandırmadan önce bu duyarlılığı test etmelidir.
Raporda: "Çocuk güvenliğinde öne çıkan personel mevcut değerlendirmede birinci sıradadır; ancak bu ölçütteki değerlendirme düşük güvenilirlikli (yeni gözlem) bir kaynağa dayanmaktadır ve güvenilirlik teyit edilmeden prim kararı verilmemelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Öğretici örnekte T3'ün güvenilirliğini yalnız tek bir ölçütte düşürüp "genel güvenilirlik düşürüldü, T3 son sıraya düştü" diye raporlamak: tek ölçütte düşürüldüğünde T3 ikinci sıraya iner, son sıraya değil; dört ölçütte birlikte düşürüldüğünde son sıraya iner. İkinci yanlış, manifestteki sayıları (T1=0,700 gibi) motorun bugünkü çıktısıymış gibi raporlamaktır; motorun sıralaması bu sayılarla aynı yönde ama büyüklüğü farklıdır. Üçüncü yanlış, bu kartın sonucunu SFZN-CRADIS'in sonucuyla doğrudan karşılaştırmaktır; iki motor aynı hücre biçimini kullansa da farklı adım sırası (tek ideal/anti-ideal toplamı ile hücre bazlı PIS/NIS kapanma katsayısı) izler.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/sfzn-marcos
Niu, J. (2024). Spherical Fuzzy Z-Numbers-based CRITIC CRADIAS and MARCOS Approaches for Evaluating English Teacher Performance. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 15(3), 1153–1166. DOI: 10.14569/IJACSA.2024.01503115
Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of Alternatives and Ranking according to Compromise Solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 106231. DOI: 10.1016/j.cie.2019.106231
Kutlu Gündoğdu, F., & Kahraman, C. (2019). Spherical fuzzy sets and spherical fuzzy TOPSIS method. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 36(1), 337–352. DOI: 10.3233/JIFS-181401
Zadeh, L. A. (2011). A note on Z-numbers. Information Sciences, 181(14), 2923–2932. DOI: 10.1016/j.ins.2011.02.022