Uzantı kartları
Temel yöntemlerin farklı veri türlerindeki biçimleri. Her kart yalnız farkı anlatır: hücre biçimi, ölçek eşitleme, uzaklık ya da skor, çıktının okunması; felsefe ve işleyiş için temel yöntem kartına, aile için veri türü kartına bağlanır.
TOPSIS
Temel yöntem →- Fuzzy TOPSIS (Chen ve Hwang, 1992)BulanıkBu, TOPSIS'in kriter değerlerini dört sayılı yamuk bulanık sayıyla ifade eden ilk biçimidir. Her hücrede en düşük değer, olası bandın iki ucu ve en yüksek değer birlikte yer alır. Yöntem ideal ve anti-ideal noktayı seçenek kümesinin kendi uçlarından kurar, uzaklığı bulanık sayıların örtüşme derecesiyle ölçer ve sonucu tek bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Fuzzy TOPSIS (Chen 2000) (Chen, 2000)BulanıkBu, TOPSIS'in uzman puanlarının "iyi", "orta", "zayıf" gibi sözel ya da yaklaşık olduğu durumlar için üçgen bulanık sayılarla çalışan biçimidir. Belirsizliği hesap boyunca taşır, sonucu yine bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Gri TOPSIS (Zavadskas, Turskis ve Bagočius, 2015)GriBu, TOPSIS'in kriter değerlerinin yalnız alt ve üst sınırla bilindiği durumlar için gri aralık sayılarıyla çalışan biçimidir. Sınırları son adıma kadar ayrı taşır, ideal ve anti-ideal noktayı sınırlardan kurar, sonucu tek bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Sezgisel bulanık TOPSIS (Boran, Genç, Kurt ve Akay, 2009)Sezgisel bulanıkBu, TOPSIS'in kriter değerlendirmesini bir yargıya destek ve ret derecesiyle ifade eden biçimidir; bu çifte sezgisel bulanık sayı denir. Yöntem birden fazla karar vericinin görüşünü birleştirir, ideal ve anti-ideal noktayı bu çiftlerden kurar. Uzaklığı üyelik derecesi, üyelik dışı derecesi ve kararsızlık üzerinden ölçer, sonucu tek bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Bipolar nötrosofik TOPSIS (Akram, Shumaiza ve Smarandache, 2018)NötrosofikBu, TOPSIS'in çift kutuplu nötrosofik biçimidir. Bir yargı hakkındaki olumlu ve olumsuz kanıtı ayrı kutuplarda taşır; her kutupta doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık ayrı ayrı bulunur. Yöntem ideal ve anti-ideal noktayı bu altı bileşenden kurar, sonucu gözden geçirilmiş bir yakınlık ölçüsüyle sıralar.
- Nötrosofik TOPSIS (Biswas, Pramanik ve Giri, 2016)NötrosofikBu, TOPSIS'in tek-değerli nötrosofik biçimidir. Kriter değerlendirmesi doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesiyle verilir. Yöntem ideal ve anti-ideal noktayı bu üç bileşenden kurar, uzaklığı üç bileşen üzerinden ölçer, sonucu bir yakınlık katsayısıyla sıralar.
- Pisagor bulanık TOPSIS (Zhang ve Xu, 2014)Pisagor bulanıkTOPSIS'in Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Çıktı yine ideale ve anti-ideale göre kurulan tek bir yakınlık ölçüsü ve bir sıradır.
- Küresel bulanık TOPSIS (Kutlu Gündoğdu ve Kahraman, 2019)Küresel bulanıkKüresel bulanık TOPSIS, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan TOPSIS biçimidir. Hesap sonunda tek bir kapanış oranına iner; bu oranda küçük değer ideale yakınlığı gösterir.
- q-Rung ortopair TOPSIS (Pinar ve Boran, 2020)q-Rung ortopairTOPSIS'in, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği ve bu ikisinin toplamının sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığı durumlar için biçimidir; sonucu yine tek bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Resim bulanık TOPSIS (Sindhu, Rashid ve Kashif, 2019)Resim bulanıkResim Bulanık TOPSIS, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlarda kullanılan TOPSIS biçimidir. Hesabı doğrudan bu üç dereceli oylar üzerinde yürütür ve sonucu yine bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Tereddütlü TOPSIS (Xu ve Zhang, 2013)TereddütlüTOPSIS'in, bir kriterde birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Hesap boyunca bu kümeleri taşır ve sonucu yine tek bir yakınlık katsayısıyla sıralar.
- Plitojenik TOPSISPlitojenikTOPSIS'in, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine bir yakınlık puanı ve bu puana göre bir sıradır.
- Kaba TOPSIS (Song, Ming ve Wu, 2013)Kaba kümeBu, TOPSIS'in kriter puanlarının birden fazla uzmanın grup değerlendirmesinden geldiği ve anlaşmazlığın korunması gerektiği durumlar için kaba sayılarla çalışan biçimidir. Belirsizliği son adıma kadar alt-üst sınır olarak taşır, sonucu yine bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Z-sayı TOPSIS (Gardashova, 2019)Z-SayıBu, TOPSIS'in her kriter değerinin hem kendisiyle hem bu değere ne kadar güvenilebileceğiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir yakınlık puanı ve bu puana göre bir sıradır.
- 2-tuple dilsel TOPSIS (Wei ve ark., 2010)DilselBu, TOPSIS'in uzman puanlarının önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçildiği ve birleştirme sonucunun bir terime yuvarlanmadan, kayma değeriyle birlikte saklandığı biçimidir.
- Olasılıksal dilsel TOPSIS (Lu ve ark., 2019)DilselBu, TOPSIS'in uzmanın birden çok terimi olasılıklarıyla birlikte verdiği durumlar için biçimidir. Her terim dağılımını tek bir beklenen değere indirger, sonucu yine bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Bipolar bulanık TOPSIS (Alghamdi, Alshehri & Akram, 2018)m-KutupluBu, TOPSIS'in her hücrede bir yargının istenen yöndeki ve karşı yöndeki etkisinin ayrı ayrı verildiği durumlar için biçimidir. İki etki daha ilk adımda tek bir skora indirilir, geri kalan hesap kesin TOPSIS'le aynı yolu izler.
- Karmaşık bulanık TOPSISBulanıkTOPSIS'in, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin genlik ve faz olmak üzere iki bileşenle taşındığı durumlar için biçimidir. İdeal ve anti-ideal noktaya uzaklığı bu iki bileşenle ölçer, sonucu bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Küp sezgisel bulanık TOPSIS (Garg ve Kaur, 2018)Sezgisel bulanıkTOPSIS'in, bir hücrede hem bir aralık-değerli sezgisel bulanık çift hem de bunun üstüne binen tek noktalı bir sezgisel bulanık çiftin birlikte taşındığı durumlar için biçimidir. İki katmanı da işleyerek tek bir yakınlık katsayısıyla sıralar.
- D-sayı TOPSIS (Fei, Hu, Xiao, Chen ve Deng, 2016)OlasılıksalTOPSIS'in, kriter değerinin tam ve kesin bir kanıtla değil, eksik ya da kısmi kalabilen bir kanıt kütlesiyle verildiği durumlar için biçimidir. Her hücreyi bu kanıttan bir beklenen değere indirir, gerisini kesin TOPSIS gibi işler.
- Çift tereddütlü bulanık TOPSIS (Wang, Li, Zhang ve Han, 2020)TereddütlüTOPSIS'in, bir hücrede hem destekleyen hem reddeden birden fazla olası derecenin ayrı ayrı ve bağımsız kayıtlı tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. İdeal ve anti-ideal noktaya uzaklığı bu iki küme üzerinden ölçer, sonucu bir yakınlık katsayısıyla sıralar.
- Fermatean bulanık TOPSISBulanıkTOPSIS'in, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı değil, küplerinin toplamı 1'i aşmayacak biçimde verildiği durumlar için biçimidir. Sezgisel bulanığın izin vermediği daha güçlü destek-ret çiftlerini kabul eder, gerisini kesin TOPSIS gibi işler.
- Aralık değerli sezgisel bulanık TOPSIS (Jahanshahloo, Lotfi ve Izadikhah, 2006)BulanıkTOPSIS'in, kriter değerlerinin bir alt ve üst sınırla, yani aralıkla verildiği durumlar için biçimidir. Yalnız bir aralık verildiğinde reddetme bilgisi sıfır kabul edilir ve sonuç yine tek bir yakınlık katsayısıyla sıralanır.
- m-kutuplu tereddütlü bulanık TOPSIS (Akram, Adeel ve Alcantud, 2019)TereddütlüTOPSIS'in, bir kriterin birden fazla bağımsız bakış açısından (kutuptan) değerlendirildiği ve her bakış açısının kendisinin de tereddütlü, yani birden fazla makul değer taşıdığı durumlar için biçimidir.
- m-kutuplu tereddütlü TOPSIS (Akram, Adeel ve Alcantud, 2019)m-KutupluTOPSIS'in, bir kriterin birden fazla bağımsız bakış açısından (kutuptan) değerlendirildiği ve her bakış açısının kendisinin de tereddütlü, yani birden fazla makul değer taşıdığı durumlar için biçimidir.
- m-kutuplu dilsel TOPSIS (Adeel, Akram ve Koam, 2019)m-KutupluTOPSIS'in, bir dilsel terimin birden fazla bağımsız bakış açısından (kutuptan) değerlendirildiği ve birden fazla karar vericinin ortak görüşüyle grup kararı olarak kurulduğu durumlar için biçimidir.
- Olasılıksal tereddütlü TOPSISTereddütlüTOPSIS'in, bir kriterde birden fazla makul değerin kendi gerçekleşme olasılığıyla birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Her hücre önce beklenen değerine indirgenir, sonra kesin TOPSIS'in geri kalan adımları uygulanır.
- Nötrosofik tereddütlü TOPSIS (Akram, Naz ve Smarandache, 2019)TereddütlüTOPSIS'in, bir kriterin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerinin her birinin kendisinin de birden fazla makul değer taşıdığı (tereddütlü) durumlar için biçimidir. Ağırlıklar dışarıdan alınmaz, verideki uzlaşmazlıktan yöntemin kendisi tarafından türetilir.
VIKOR
Temel yöntem →- Fuzzy VIKOR (Opricovic, 2011)BulanıkBu, VIKOR'un kriter değerlerinin üçgen bulanık sayılarla verildiği biçimidir. Belirsizliği grup faydası ve bireysel pişmanlık hesaplarının içinde köşe köşe taşır, yalnız son sıralama karşılaştırmasında tek sayıya indirger.
- Gri VIKOR (Chang, Liu ve Wei, 2001)GriBu, VIKOR'un kriter değerlerinin yalnız alt ve üst sınırla bilindiği durumlar için gri sayılarla çalışan biçimidir. DecisionMind bu sınırları hesaba başlamadan önce tek bir orta noktaya indirger, ardından kesin VIKOR'un uzlaşma hesabını bu orta noktalar üzerinde yürütür.
- Sezgisel bulanık VIKOR (Devi, 2011)Sezgisel bulanıkVIKOR'un yargıya dayalı biçimidir. Kriterler burada bir destek (μ) ve bir ret (ν) derecesiyle değerlendirilir; maliyet ölçütlerinde destek ile reddi yer değiştirerek yönü çevirir, uzaklığı bu iki derece üzerinden hesaplar.
- Nötrosofik VIKOR (Tooranloo ve Ayatollah, 2024)NötrosofikVIKOR'un yargıya dayalı biçimidir. Kriterler burada doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesiyle değerlendirilir; maliyet ölçütlerinde doğruluk ile yanlışlığı yer değiştirip belirsizliği tümler, uzaklığı üç derece üzerinden hesaplar.
- Pisagor bulanık VIKORPisagor bulanıkVIKOR'un Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Çıktı yine grup faydası, bireysel pişmanlık ve bunları birleştiren bir uzlaşma indeksidir.
- Küresel bulanık VIKOR (Sharaf, 2021)Küresel bulanıkKüresel bulanık VIKOR, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan VIKOR biçimidir. Grup faydası ve bireysel pişmanlık hesabı üç derece boyunca taşınır; en sonda skorlanır ve aynı uzlaşma mantığıyla birleştirilir.
- q-Rung ortopair VIKOR (Erdebilli ve ark., 2023)q-Rung ortopairVIKOR'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.
- Resim bulanık VIKOR (Fan, Han ve Wu, 2023)Resim bulanıkResim Bulanık VIKOR, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlarda kullanılan VIKOR biçimidir. Grup faydasını ve bireysel pişmanlığı doğrudan bu üç dereceli oylar üzerinden hesaplar.
- Tereddütlü VIKOR (Liao ve Xu, 2013)TereddütlüVIKOR'un, bir kriterde birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Grup faydasını ve bireysel pişmanlığı küme uzaklıklarıyla hesaplar ve sonucu yine bir uzlaşma indeksiyle sıralar.
- Plitojenik VIKORPlitojenikVIKOR'un, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine grup faydası, bireysel pişmanlık ve bunları birleştiren bir uzlaşma indeksidir.
- Kaba VIKOR (Zhu, Hu, Qi, Gu ve Peng, 2015)Kaba kümeBu, VIKOR'un kriter puanlarının birden fazla uzmanın grup değerlendirmesinden geldiği ve anlaşmazlığın korunması gerektiği durumlar için kaba sayılarla çalışan biçimidir. Grup faydası ile bireysel pişmanlığı kaba aralık olarak taşır, sonucu yine bir uzlaşma önerisiyle verir.
- Z-sayı VIKOR (Shen ve ark., 2018)Z-SayıBu, VIKOR'un her kriter değerinin hem kendisiyle hem bu değere ne kadar güvenilebileceğiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine grup faydası, bireysel pişmanlık ve bunları birleştiren bir uzlaşma indeksidir.
- 2-tuple dilsel VIKOR (Ju ve Wang, 2013)DilselBu, VIKOR'un uzman puanlarının önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçildiği ve birleştirme sonucunun bir terime yuvarlanmadan, kayma değeriyle birlikte saklandığı biçimidir.
- Olasılıksal dilsel VIKOR (Li ve ark., 2021)DilselBu, VIKOR'un uzmanın birden çok terimi olasılıklarıyla birlikte verdiği durumlar için biçimidir. Her terim dağılımını tek bir beklenen değere indirger, sonucu yine bir uzlaşma önerisiyle sıralar.
- Bipolar bulanık VIKOR (Alghamdi, Alshehri & Akram, 2018)m-KutupluBu, VIKOR'un her hücrede bir yargının istenen yöndeki ve karşı yöndeki etkisinin ayrı ayrı verildiği durumlar için biçimidir. İki etki daha ilk adımda tek bir skora indirilir, geri kalan hesap kesin VIKOR'la aynı yolu izler.
- Karmaşık bulanık VIKORBulanıkVIKOR'un, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin her birinin genlik VE faz olmak üzere iki bileşenle taşındığı durumlar için biçimidir. Bu dört sayı önce bir uzaklığa indirgenir, geri kalan hesap kesin VIKOR ile birebir aynı yürür.
- Küp bulanık VIKOR (Fahmi, Amin, Abdullah, Aslam ve Ul Amin, 2019)BulanıkVIKOR'un, kriter değerlendirmesinin hem bir aralık hem bir tek nokta olarak birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Her hücre bir bulanık aralık VE bir bulanık noktayı birlikte taşır; yöntem bu ikisini tek bir skorda birleştirip geri kalan hesabı kesin VIKOR gibi yürütür.
- Çift tereddütlü bulanık VIKOR (An, Zhang, Liu ve Zuo, 2025)TereddütlüVIKOR'un, birden fazla karar vericinin her kriter için hem bir destek hem bir ret değeri verdiği ve bazı kriterlerin ağırlığının önceden tam belirlenmediği durumlar için biçimidir. Karar vericilerin oylarını birleştirir, eksik ağırlıkları bir optimizasyonla tamamlar ve sonucu klasik VIKOR'un tam tersi bir kuralla, en YÜKSEK Q'yu en iyi sayarak sıralar.
- Fermatean bulanık VIKOR (Gül, 2021)BulanıkVIKOR'un, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin küplerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Bu kısıt, Pisagor bulanığın izin verdiğinden de geniş bir bölgede iki derecenin birlikte yüksek olmasına izin verir; yöntem her hücreyi hemen bir uzaklığa indirip geri kalanını kesin VIKOR gibi yürütür.
- Aralık değerli sezgisel bulanık VIKOR (birleştirmeli, DecisionMind türetimi)BulanıkVIKOR'un, bir yargının destek ve ret derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Uzaklığı bu dört sayılı hücreler üzerinden hesaplar, sonucu yine bir uzlaşma indeksiyle sıralar.
- Aralık değerli sezgisel bulanık VIKOR (Park, Cho ve Kwun, 2011)BulanıkVIKOR'un, bir yargının destek ve ret derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Uzaklığı bu dört sayılı hücreler üzerinden hesaplar ve temel VIKOR'daki iki uzlaşma koşulunu burada da gerçekten sınar.
- Olasılıksal tereddütlü VIKOR (Li, 2021)TereddütlüVIKOR'un, bir hücrede birden fazla olası derecenin her birinin ayrıca ne sıklıkla ya da hangi olasılıkla gözlendiğinin de bilindiği durumlar için çalışan biçimidir. Her hücreyi olasılık ağırlıklı bir beklenen değere indirip uzlaşma indeksini bu değerler üzerinden kurar.
- VIKOR-SMAA (olasılıksal kabul edilebilirlik)OlasılıksalVIKOR'un, kriter ağırlıkları hakkında tek bir sayı yerine yalnız belirsizlik bilgisi olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Tek bir uzlaşma sırası yerine, her seçeneğin hangi sırayı ne olasılıkla aldığını verir.
- Fuzzy SAW (Bonissone, 1982)BulanıkFuzzy SAW, ölçütler sözel ya da yaklaşık verildiğinde yamuk bulanık sayılarla çalışan SAW biçimidir. Ağırlıklı toplamı hesap boyunca bulanık tutar, sonucu en son adımda tek bir puana indirip sıralar.
- Gri SAWGriGrey SAW, ölçütler yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde gri sayılarla çalışan SAW biçimidir. Her hücreyi beyazlaştırır, ardından kesin SAW'ın ağırlıklı toplamını uygular.
- Sezgisel bulanık SAW (Kaur ve Kumar, 2013)Sezgisel bulanıkIF-SAW, ölçütler bir yargıya (destek/ret) dayandığında sezgisel bulanık sayılarla çalışan SAW biçimidir. Ağırlıklı birleştirmeyi destek ve ret dereceleri üzerinde ayrı ayrı yürütür, sonucu tek bir skor farkına indirip sıralar.
- Plitojenik SAWPlitojenikBu, SAW'ın kriterlerin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiği ve bir kritere baskın olma çelişkisinin de hesaba katıldığı biçimidir. Ağırlıklı birleştirmeyi bu üç dereceyle yapar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Kaba küme SAW (Stević, Pamučar, Zavadskas, Ćirović ve Prentkovskis, 2017)Kaba kümeBu, SAW'ın her hücrenin tek sayı yerine bir kaba sayı aralığıyla, yani alt ve üst yaklaşımla, verildiği biçimidir. Ağırlıklı toplamı bu aralıklar üzerinde hesaplar, sonucu aralığın orta noktasıyla tek bir puana indirir.
- 2-tuple dilsel SAW (Cid-López ve ark., 2018)DilselBu, SAW'ın uzman puanlarının önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçildiği ve birleştirme sonucunun bir terime yuvarlanmadan, kayma değeriyle birlikte saklandığı biçimidir.
- Fermatean bulanık SAWBulanıkSAW'ın, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin küplerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Bu kısıt, Pisagor bulanığın izin verdiğinden de geniş bir bölgede iki derecenin birlikte yüksek olmasına izin verir; yöntem bu çifti hesap boyunca taşır, tek sayıya yalnız son adımda iner.
- Tereddütlü SAWTereddütlüSAW'ın, bir kriterde birden fazla makul değerin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Hesap boyunca bu kümeleri taşır, sonucu yalnız son adımda tek bir ağırlıklı puana indirir.
- Aralık değerli sezgisel bulanık SAW (DecisionMind türetimi)BulanıkSAW'ın, bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Ölçütler boyunca ağırlıklı olarak birleştirilen destek-ret aralığı, tek bir puana yalnız son adımda iner.
- Pisagor bulanık SAWPisagor bulanıkSAW'ın Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Bu çift hesap boyunca taşınır, tek bir ağırlıklı puana yalnız son adımda iner.
- Resim bulanık SAWResim bulanıkSAW'ın, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlar için biçimidir. Bu üçlü hesap boyunca taşınır, tek bir ağırlıklı puana yalnız son adımda iner.
- q-Rung ortopair SAWq-Rung ortopairSAW'ın, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği ve bu ikisinin toplamının sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığı durumlar için biçimidir. Sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Küresel bulanık SAW (Kutlu Gündoğdu ve Yörükoğlu, 2021)Küresel bulanıkKüresel bulanık SAW, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan SAW biçimidir. Hesap sonunda tek bir ağırlıklı toplama iner; büyük değer iyidir.
- Fuzzy AHP (Van Laarhoven & Pedrycz, 1983)BulanıkFuzzy AHP, ikili karşılaştırmaları "kaç kat daha önemli" yerine "yaklaşık kaç kat daha önemli" biçiminde, üçgen bulanık sayılarla veren AHP biçimidir. Çıktı yine bir ağırlık vektörüdür; ama bu vektör kesin AHP'nin tutarlılık oranından farklı bir yoldan, sentez ve durulaştırmadan geçerek elde edilir.
- Z-sayı AHP (Nuriyev, 2020)Z-SayıBu, AHP'nin ikili karşılaştırmalara yalnız "kaç kat daha önemli" değil, bu yargıya ne kadar güvenildiğini de ekleyen biçimidir. Çıktı yine bir ağırlık vektörüdür; ama her karşılaştırmanın güvenilirliği ağırlığa gömülür.
- Tereddütlü AHP (Zhu ve Xu, 2014)TereddütlüTereddütlü AHP, ikili karşılaştırmaların tek bir orana değil birden fazla savunulabilir orana birden dayandığı durumlar için çalışan AHP biçimidir. Bu oranları özvektör yerine bir doğrusal programlama ile doğrudan ağırlık vektörüne çevirir.
- Tereddütlü dilsel AHP (Yavuz, Öztayşi, Çevik Onar ve Kahraman, 2015)TereddütlüTereddütlü dilsel AHP, kriterlerin ikili karşılaştırıldığı ve alternatiflerin yedi terimli sözel bir ölçekle puanlandığı durumlar için çalışan bir AHP biçimidir. Kesin AHP'den farklı olarak yalnız ağırlık üretmez, aynı çalışmada alternatifleri de sıralar.
- Fuzzy BWM (Guo ve Zhao, 2017)BulanıkFuzzy BWM, uzmanın en-iyi ve en-kötü kritere göre verdiği karşılaştırmaların kesin sayılarla değil üçgen bulanık sayılarla ifade edildiği durumlarda kullanılan BWM biçimidir. Çıktısı sıralama değil, bulanıklığı taşıyan ve en son adımda durulaştırılan bir ağırlık vektörüdür.
- Z-sayı BWM (Aboutorab ve ark., 2018)Z-SayıBu, BWM'nin en-iyi ve en-kötü kritere göre verilen karşılaştırmalara, bu yargıya ne kadar güvenildiğini de ekleyen biçimidir. Çıktı yine bir ağırlık vektörüdür; güvenilirlik düşük olan bir karşılaştırma, ağırlık hesabına daha zayıf girer.
- Bayesçi BWM (Mohammadi ve Rezaei, 2020)KesinBayesçi BWM, birden çok karar vericinin en-iyi ve en-kötü kritere göre verdiği karşılaştırmaları, hepsini tek bir hiyerarşik olasılık modelinde birleştirerek ağırlığa çeviren BWM biçimidir. Çıktı yine bir ağırlık vektörüdür; ama her ağırlığın yanında bir güven aralığı ve kriterler arası üstünlüğün ne kadar kesin olduğunu gösteren bir olasılık tablosu gelir.
- Z-sayı oyun kuramlı BWM (Adesina, Yazdi ve Omidvar, 2022)Z-SayıBu uzantı, BWM'nin en-iyi/en-kötü kritere dayalı ölçüt ağırlıklandırmasını, alternatiflerin Z-sayılarla ifade edilmiş bir ödeme (payoff) tablosu üzerinde oynanan sıfır-toplamlı bir oyunla birleştirir. Diğer BWM üyelerinden farklı olarak çıktı bir ağırlık vektörü değil, oyunun Nash dengesinden türeyen bir alternatif sıralamasıdır.
SWARA
Temel yöntem →- Fuzzy SWARA (Vrtagić ve ark., 2021)BulanıkFuzzy SWARA, kriterlerin sıralamasının ardından ardışık önem farklarının kesin sayı yerine üçgen bulanık sayıyla verildiği durumlarda kullanılan SWARA biçimidir. Çıktısı sıralama değil, bulanıklığı taşıyan ve en son adımda durulaştırılan bir ağırlık vektörüdür.
- Senaryo bulanık SWARABulanıkSWARA'nın, kriterlerin ardışık önem farklarının üçgen bulanık sayı olarak verildiği durumlar için biçimidir. Kesin SWARA'yı üçgenin alt, orta ve üst ucuna ayrı ayrı uygular, üç ağırlık vektörünü ortalar; çıktı bir sıralama değil, toplamı 1 olan bir ağırlık vektörüdür.
Entropy
Temel yöntem →- Fuzzy EntropiBulanıkBulanık Entropi Ağırlıklandırma, karar tablosu hücrelerinin en düşük-en olası-en yüksek üçlüsüyle (üçgen bulanık sayı) verildiği durumlarda kullanılan Entropi Ağırlıklandırma biçimidir. Entropiyi üç bileşen üzerinde ayrı ayrı hesaplayıp ortalamasını alarak tek bir ağırlık vektörü üretir.
- Sezgisel bulanık Entropi (Hung ve Chen, 2010)Sezgisel bulanıkSezgisel Bulanık Entropi Ağırlıklandırma, karar tablosu hücrelerinin bir yargıya destek ve ret derecesiyle (sezgisel bulanık çift) verildiği durumlarda kullanılan Entropi Ağırlıklandırma biçimidir. Entropiyi olasılığa çevirmeden doğrudan destek-ret-kararsızlık üçlüsü üzerinden hesaplayarak ağırlık üretir.
CRITIC
Temel yöntem →- Fuzzy CRITICBulanıkBulanık CRITIC, kriter değerlerinin üçgen bulanık sayı olarak verildiği durumlarda kullanılan CRITIC biçimidir. Kesin CRITIC'i üçgenin üç köşesi üzerinde ayrı ayrı koşturup üç ağırlık vektörünü ortalayarak tek bir bulanık türetilmiş ağırlık vektörü üretir.
- Küresel bulanık Z-sayı CRITIC (Niu, 2024)Z-SayıBu, CRITIC'in 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 ağırlık vektörüdür.
EDAS
Temel yöntem →- Fuzzy EDASBulanıkEDAS'ın üçgen bulanık sayılarla çalışan biçimidir. Kriter puanları burada sözel ya da yaklaşık olduğunda kullanılır; kümenin ortalamasına göre pozitif ve negatif sapmayı bulanık sayının üç bileşeninde ayrı ayrı hesaplar, sonucu tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Gri EDAS (Stanujkic, Zavadskas, Keshavarz Ghorabaee ve Turskis, 2017)GriEDAS'ın gri aralık sayılarıyla çalışan biçimidir. Kriter değerleri burada yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde kullanılır; kümenin ortalamasına göre pozitif ve negatif sapmayı aralığın iki ucu üzerinden hesaplar, sonucu tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Sezgisel bulanık EDAS (Yıldırım ve Meydan, 2021)Sezgisel bulanıkIF-EDAS, kriter değerleri bir yargıya destek ve ret derecesiyle verildiğinde kullanılan, sezgisel bulanık sayılarla çalışan EDAS biçimidir. Yöntem her hücreyi önce tek bir skora indirir, sonra pozitif ve negatif sapmayı bu skor üzerinden kümenin ortalamasına göre hesaplar.
- Nötrosofik EDAS (Stanujkić, Karabašević, Popović, Pamučar, Stević, Zavadskas ve Smarandache, 2021)NötrosofikN-EDAS, kriter değerlendirmeleri doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiğinde kullanılan, tek-değerli nötrosofik sayılarla çalışan EDAS biçimidir. Yöntem, kümenin ortalamasına göre pozitif ve negatif sapmayı üç bileşenli uzaklık ve bir skor fonksiyonu üzerinden hesaplar.
- Pisagor bulanık EDASPisagor bulanıkEDAS'ın Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Çıktı yine kümenin kendi ortalamasına göre kurulan tek bir değerlendirme puanı ve bir sıradır.
- Küresel bulanık EDAS (Garg ve Sharaf, 2022)Küresel bulanıkKüresel bulanık EDAS, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan EDAS biçimidir. Ortalama çözüm de sapmalar da üç dereceli kalır; tek sayıya ancak en son adımda iner.
- q-Rung ortopair EDAS (Li ve ark., 2019)q-Rung ortopairEDAS'ın, 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 ortalama çözümden sapmaya dayalı bir uygunluk puanıyla verir.
- Resim bulanık EDAS (Kamber, 2026)Resim bulanıkResim Bulanık EDAS, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlarda kullanılan EDAS biçimidir. Her seçeneğin kümenin ortalamasına göre konumunu doğrudan bu üç dereceli oylar üzerinden ölçer.
- Tereddütlü EDAS (Kutlu Gündoğdu, Kahraman ve Civan, 2018)TereddütlüEDAS'ın, her hücrenin üçgen bulanık sayıyla verildiği ve DecisionMind'da bu sayının hesabın en başında tek bir sayıya indirilip kümenin ortalamasına göre karşılaştırıldığı biçimidir.
- Plitojenik EDASPlitojenikEDAS'ın, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine kümenin kendi ortalamasına göre bir değerlendirme puanı ve bu puana göre bir sıradır.
- Kaba EDAS (Paul, Chakraborty ve Chakraborty, 2022)Kaba kümeBu, EDAS'ın kriter puanlarının hem uzmanın kendi tereddüdünü hem uzmanlar arası anlaşmazlığı birlikte taşıması gereken durumlar için aralık-değerli kaba sayılarla çalışan biçimidir. Ortalamadan sapmayı iç içe iki aralıkla taşır, sonucu yine bir değerlendirme puanıyla verir.
- Z-sayı EDASZ-SayıBu, EDAS'ın her kriter değerinin hem kendisiyle hem bu değere ne kadar güvenilebileceğiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir değerlendirme puanı ve bu puana göre bir sıradır.
- Olasılıksal Dilsel EDAS (Wei, Wei ve Guo, 2021)DilselBu, EDAS'ın uzman puanlarının tek bir kelime yerine birkaç dilsel terimin olasılıklarıyla verildiği durumlar için biçimidir. Her hücre önce beklenen bir dilsel değere indirilir, ortalamaya göre sıralama bu değerler üzerinden yürür.
- Bipolar bulanık EDAS (Jana & Pal, 2021)m-KutupluBu, EDAS'ın her hücrede bir yargının istenen yöndeki ve karşı yöndeki etkisinin ayrı ayrı verildiği durumlar için biçimidir. Uzmanların yargıları bipolar bulanık ortalamayla birleştirilir, alternatifler bu ortalamadan uzaklığına göre sıralanır.
- Karmaşık bulanık EDASBulanıkEDAS'ın, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin her birinin genlik VE faz olmak üzere iki bileşenle taşındığı durumlar için biçimidir. Bu iki bileşen tek bir skorda birleşir, geri kalan hesap kesin EDAS ile birebir aynı yürür.
- Küp Pisagor bulanık EDAS (Paul, Jana ve Pal, 2023)Pisagor bulanıkEDAS'ın, kriter değerlendirmesinin hem bir aralık hem bir tek nokta olarak birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Her hücre bir Pisagor aralığı VE bir Pisagor noktasını birlikte taşır; yöntem bu ikisini tek bir skorda birleştirip kümenin ortalamasına göre sıralar.
- Çift tereddütlü bulanık EDAS (Ning, Lin, Wei ve Chen, 2023)TereddütlüEDAS'ın, kriter değerlendirmesinin hem destek hem ret tarafında birden fazla makul değer taşıdığı ve bu değerlerin her birinin bir gerçekleşme olasılığıyla verildiği durumlar için biçimidir. Birden fazla uzmanın matrisini birleştirir, ağırlıkları üç kaynaktan kurar ve sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Fermatean bulanık EDASBulanıkEDAS'ın, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin küplerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Bu kısıt, Pisagor bulanığın izin verdiğinden de geniş bir bölgede iki derecenin birlikte yüksek olmasına izin verir; yöntem her hücreyi hemen bir skora indirip geri kalanını kesin EDAS gibi yürütür.
- Aralık değerli sezgisel bulanık EDAS (DecisionMind türetimi)BulanıkAralık değerli sezgisel bulanık EDAS, bir yargıya duyulan destek ve ret derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan EDAS biçimidir. Yöntem her hücreyi önce tek bir skora indirir, sonra kümenin ortalamasına göre pozitif ve negatif sapmayı bu skor üzerinden ölçer.
- 2-tuple dilsel nötrosofik EDAS (Wang, Wang ve Wei, 2019)Dilsel2-tuple dilsel nötrosofik EDAS, kriter değerlendirmesinin bir terim kümesinden seçilen kelimelerle ve bu kelimelere doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesi eklenerek yapıldığı EDAS biçimidir. Birleştirme sonucu bir terime yuvarlanmaz, terim ve kayma değeriyle birlikte taşınır.
- Dilsel Pisagor bulanık EDAS (CRITIC ağırlıklı) (Akram, Ramzan ve Deveci, 2023)DilselDilsel Pisagor bulanık EDAS, kriter değerlendirmesinin terim kümesinden seçilen destek ve ret dereceleriyle yapıldığı ve kriter ağırlıklarının uzmandan değil verinin kendisinden, CRITIC yöntemiyle türetildiği EDAS biçimidir.
- Olasılıksal tereddütlü EDAS (manifest adı: genişletilmiş tereddütlü dilsel EDAS)TereddütlüBu, EDAS'ın bir kriter için birden fazla makul değerin, gerçekleşme olasılıklarıyla birlikte tek bir hücrede taşındığı biçimidir. Her hücre, yöntemin ilk adımında olasılık ağırlıklı bir beklenen değere indirgenir ve geri kalan hesap bu değer üzerinden yürür.
COPRAS
Temel yöntem →- Fuzzy COPRASBulanıkFuzzy COPRAS, kriter değerleri üçgen bulanık sayılarla verildiğinde kullanılan COPRAS biçimidir. Fayda/maliyet oranı mantığı üç köşede (en düşük, en olası, en yüksek) ayrı ayrı yürütülür ve sonunda tek bir fayda derecesine iner.
- Gri COPRAS (Zavadskas, Kaklauskas, Turskis ve Tamošaitienė, 2009)GriGrey COPRAS, kriter değerleri yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde, yani gri olduğunda kullanılan COPRAS biçimidir. DecisionMind her aralığı ortasına indirir, yani beyazlaştırır; sonra COPRAS'ın fayda/maliyet oranı hesabını bu tek sayılar üzerinde olduğu gibi yürütür.
- Sezgisel bulanık COPRASSezgisel bulanıkKriterler bir yargıya destek ve ret dereceleriyle, yani sezgisel bulanık biçimde değerlendirildiğinde kullanılan COPRAS biçimi budur. Her hücre önce Chen-Tan puan farkına indirilir (destek eksi ret); COPRAS'ın fayda/maliyet oranı bu puanlar üzerinden çalışır.
- Nötrosofik COPRAS (Şahin, 2019)NötrosofikKriter değerlendirmesinde doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerinin her biri bir aralık olarak verildiğinde, yani aralık-değerli nötrosofik veri olduğunda kullanılan COPRAS biçimi budur; Şahin (2019) tarafından önerilmiştir. Fayda ve maliyet toplamları klasik toplama yerine bir Maclaurin simetrik ortalama operatörüyle birleştirilir ve bir risk göstergesiyle tek sayıya indirilir.
- Pisagor bulanık COPRASPisagor bulanıkCOPRAS'ın Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Çıktı yine en iyi seçeneğe göre yüzde cinsinden bir fayda derecesidir.
- Küresel bulanık COPRASKüresel bulanıkKüresel bulanık COPRAS, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan COPRAS biçimidir. Her hücre kısıtına ilk adımda tek bir skora iner; fayda ve maliyet toplamı kesin COPRAS'taki gibi bu skorlar üzerinden kurulur.
- q-Rung ortopair COPRASq-Rung ortopairCOPRAS'ın, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği durumlar için biçimidir. Bu ikisinin toplamı sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığında kullanılır ve sonucu yine fayda derecesiyle verir.
- Resim bulanık COPRAS (Lu, Zhang, Wu ve Wei, 2021)Resim bulanıkResim Bulanık COPRAS, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlarda kullanılan COPRAS biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını doğrudan bu üç dereceli oylar üzerinden kurar ve sonucu yine en iyiye göre bir yüzde olarak verir.
- Tereddütlü COPRAS (Mishra, Rani ve Pardasani, 2018)TereddütlüCOPRAS'ın, bir kriterde birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını küme birleştirmeyle kurar, sonucu yine bir göreli önem değeriyle sıralar.
- Plitojenik COPRASPlitojenikCOPRAS'ın, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine en iyi seçeneğe göre yüzde cinsinden bir fayda derecesidir.
- Kaba COPRAS (Pamučar, Božanić, Lukovac ve Komazec, 2018)Kaba kümeBu, COPRAS'ın kriter puanlarının birden fazla uzmanın grup değerlendirmesinden geldiği ve anlaşmazlığın korunması gerektiği durumlar için kaba sayılarla çalışan biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını kaba aralık olarak taşır, sonucu yine en iyiye göre yüzde bir fayda derecesiyle verir.
- Z-sayı COPRASZ-SayıBu, COPRAS'ın her kriter değerinin hem kendisiyle hem bu değere ne kadar güvenilebileceğiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı, fayda ve maliyet toplamlarının birleşiminden gelen bir göreli önem değeridir.
- 2-tuple dilsel COPRASDilselBu, COPRAS'ın kriter değerlerinin önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçilen kelimelerle verildiği ve hesabın bu terimleri sayıya çevirmeden, kayıpsız bir gösterimle yürütüldüğü durumlar için biçimidir. Çıktı yine en iyi seçeneğe göre bir yüzde ve bu yüzdeye göre bir sıradır.
- Bipolar bulanık COPRASm-KutupluBu, COPRAS'ın her hücrede bir yargının istenen yöndeki ve karşı yöndeki etkisinin ayrı ayrı verildiği durumlar için biçimidir. İki etki daha ilk adımda tek bir skora indirilir, geri kalan hesap kesin COPRAS'la aynı yolu izler.
- Çift tereddütlü COPRAS (Rani, Mishra ve ark., 2020)TereddütlüCOPRAS'ın, bir hücrede hem destekleyen hem reddeden birden fazla olası derecenin ayrı ayrı kayıtlı tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını bu çift kümeler üzerinden kurar, sonucu bir göreli önem değeriyle sıralar.
- Fermatean bulanık COPRASBulanıkCOPRAS'ın, kriter değerlendirmesinin bir yargıyı hem destekleme hem reddetme derecesiyle verildiği ve bu iki derecenin sezgisel bulanığın izin verdiğinden daha geniş bir bölgede birlikte yüksek olabildiği durumlar için çalışan biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını bu destek-ret çiftleri üzerinden kurar.
- Aralık değerli sezgisel bulanık COPRAS (birleştirmeli, DecisionMind türetimi)BulanıkAralık değerli sezgisel bulanık COPRAS, bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan COPRAS biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını bu dört sayılı hücreler üzerinden kurar.
- Aralık değerli sezgisel bulanık COPRAS (Davoudabadi, Mousavi, Mohagheghi ve Vahdani, 2019)BulanıkAralık değerli sezgisel bulanık COPRAS, bir yargının destek ve ret derecesinin kendisinin de bir aralık olduğu durumlar için çalışan COPRAS biçimidir. Destek ve ret aralıklarını fayda ve maliyet tarafında ayrı ayrı toplar, yalnız en son adımda bir denge katsayısıyla tek sayıya indirir.
- Olasılıksal tereddütlü COPRAS (Song ve Chen, 2021)TereddütlüCOPRAS'ın, bir hücrede birden fazla olası derecenin her birinin ayrıca ne sıklıkla ya da hangi olasılıkla gözlendiğinin de bilindiği durumlar için çalışan biçimidir. Fayda ve maliyet toplamlarını, olasılıklarla ağırlıklandırılmış beklenen değerler üzerinden kurar.
MARCOS
Temel yöntem →- Fuzzy MARCOS (Stanković ve ark., 2020)BulanıkKriter puanları sözel ya da yaklaşık olduğunda üçgen bulanık sayılarla çalışan MARCOS biçimi budur. İdeal ve anti-ideale oransal konum hesap boyunca bulanık olarak taşınır; tek sayıya inme, ancak fayda oranları kurulduktan sonra gerçekleşir.
- Gri MARCOS (Badi & Pamučar, 2020)GriKriter değerleri yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde gri sayılarla çalışan MARCOS biçimi budur. Sınırlar önce tek bir orta noktaya beyazlaştırılır, sonra geri kalan hesap kesin MARCOS gibi ideal/anti-ideal oranı üzerinden sürer.
- Sezgisel bulanık MARCOS (Ecer & Pamučar, 2021)Sezgisel bulanıkIF-MARCOS, bir yargıya verilen destek ve ret derecesi ayrı ayrı bilindiğinde kullanılan sezgisel bulanık MARCOS biçimidir. Hücreleri destek-ret skoruna indirip birleştirir, ideal ve anti-ideale oranını bu skor üzerinden kurar.
- Nötrosofik MARCOS (Martin ve ark., 2023)NötrosofikN-MARCOS, bir değerlendirmenin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleri birbirinden bağımsız bilindiğinde kullanılan nötrosofik MARCOS biçimidir. Her hücreyi tek bir skora indirir, geri kalan hesabı kesin MARCOS'un ideal/anti-ideal oran mantığıyla sürdürür.
- Pisagor bulanık MARCOSPisagor bulanıkMARCOS'un Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Çıktı yine ideale ve anti-ideale göre kurulan bir oran ve bu oranı birleştiren tek bir fayda derecesidir.
- Küresel bulanık MARCOS (Kovač ve ark., 2021)Küresel bulanıkKüresel bulanık MARCOS, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan MARCOS biçimidir. İdeale ve anti-ideale uzaklık, düz çizgi değil açısal bir uzaklıkla ölçülür.
- q-Rung ortopair MARCOSq-Rung ortopairMARCOS'un, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği durumlar için biçimidir. Bu ikisinin toplamı sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığında kullanılır ve sonucu yine bir nihai fayda derecesiyle verir.
- Resim bulanık MARCOS (Tatar ve Ayvaz, 2024)Resim bulanıkResim Bulanık MARCOS, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlarda kullanılan MARCOS biçimidir. İdeal ve anti-ideal referanslara olan fayda oranını doğrudan bu üç dereceli oylar üzerinden kurar.
- Tereddütlü MARCOS (Li, Geng ve Yuan, 2023)TereddütlüMARCOS'un, bir kriterde birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Kümeleri önce bir skora indirir, sonra ideal ve anti-ideal referanslara oranlayarak sıralar.
- Plitojenik MARCOSPlitojenikMARCOS'un, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine ideal ve anti-ideal referanslara göre bir nihai fayda derecesidir.
- Kaba MARCOS (Matić, Marinković, Jovanović, Sremac ve Stević, 2022)Kaba kümeBu, MARCOS'un kriter puanlarının birden fazla uzmanın grup değerlendirmesinden geldiği ve anlaşmazlığın korunması gerektiği durumlar için kaba sayılarla çalışan biçimidir. İdeal ve anti-ideal referansları kaba aralık olarak taşır, sonucu yine bir nihai fayda derecesiyle verir.
- Z-sayı MARCOS (Yazdani, Pamucar, Chatterjee ve Torkayesh, 2021)Z-SayıBu, MARCOS'un karar matrisi hücrelerinin kesin sayı değil, bir değer ve bu değere ne kadar güvenildiğini birlikte taşıyan Z-sayı olduğu durumlar için biçimidir. İdeal ve anti-ideale göre fayda oranı mantığı aynen kalır, hücreler değişir.
- Olasılıksal Dilsel MARCOSDilselBu, MARCOS'un uzman puanlarının tek bir kelime yerine birkaç dilsel terimin olasılıklarıyla verildiği durumlar için biçimidir. Her hücre önce beklenen bir dilsel değere indirilir, ideal ve anti-ideale göre fayda oranı bu değerler üzerinden kurulur.
- Bipolar bulanık MARCOSm-KutupluBu, MARCOS'un her hücrede bir yargının istenen yöndeki ve karşı yöndeki etkisinin ayrı ayrı verildiği durumlar için biçimidir. İki etki daha ilk adımda tek bir skora indirilir, geri kalan hesap kesin MARCOS'la aynı yolu izler.
- Karmaşık bulanık MARCOSBulanıkMARCOS'un, bir yargıya verilen destek ve ret derecesinin her birinin genlik VE faz olmak üzere iki bileşenle taşındığı durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir nihai fayda derecesi ve sıradır.
- Karmaşık bulanık Z-sayı MARCOS (Shahid ve ark., 2026)Z-SayıMARCOS'un, kriter değerlerinin hem genlik-faz çifti olarak hem de bu çiftin bir güvenilirlik derecesiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir nihai fayda derecesi ve sıradır.
- Fermatean bulanık MARCOSBulanıkMARCOS'un, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin küplerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Bu kısıt, Pisagor bulanığın izin verdiğinden de geniş bir bölgede iki derecenin birlikte yüksek olmasına izin verir; ideal ve anti-ideale göre fayda oranı mantığı aynen kalır.
- Aralık değerli sezgisel bulanık MARCOS (birleştirmeli, DecisionMind türetimi)BulanıkAralık değerli sezgisel bulanık MARCOS, bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan MARCOS biçimidir. İdeal ve anti-ideale göre fayda oranı mantığı bu aralıklar üzerinden yürür.
- Küresel bulanık Z-sayı MARCOS (Niu, 2024)Z-SayıBu, 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.
CODAS
Temel yöntem →- Fuzzy CODAS (Keshavarz Ghorabaee ve ark., 2017)BulanıkFuzzy CODAS, kriter puanları uzman yargısıyla yaklaşık verildiğinde kullanılan, üçgen bulanık sayılarla çalışan bir CODAS biçimidir. İki farklı uzaklık ölçüsünü hesap boyunca bulanık taşır ve sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Sezgisel bulanık CODAS (Daami Remadi ve Moalla Frikha, 2020)Sezgisel bulanıkTIF-CODAS, kriter puanları hem sözel yaklaşıklık hem destek/ret yargısı taşıdığında ve birden fazla uzmanın görüşü birleştirilmesi gerektiğinde kullanılan CODAS biçimidir. Üçgen sezgisel bulanık sayılarla çalışır ve grup kararını doğrudan destekler.
- Gri CODASGriGri CODAS, kriter değerleri yalnız alt ve üst sınırıyla bilindiğinde gri sayılarla çalışan CODAS biçimidir. İki farklı uzaklık ölçüsünü sınırlar üzerinden hesaplar, sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Nötrosofik CODASNötrosofikN-CODAS, kriter değerlendirmesinde doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerinin ayrı ayrı verildiği durumlar için tek-değerli nötrosofik sayılarla çalışan CODAS biçimidir. İki farklı uzaklık ölçüsünü bir skor fonksiyonu üzerinden hesaplar ve sonucu tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Fermatean bulanık CODASBulanıkFermatean bulanık CODAS, uzman bir kriteri hem ne kadar desteklediğini hem ne kadar reddettiğini birlikte verdiğinde kullanılan CODAS biçimidir. Bu çift, sezgisel bulanıktan daha geniş bir bölgede geçerli sayılır ve sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Tereddütlü CODASTereddütlüTereddütlü CODAS, bir kriterde birden fazla makul değerin bir arada tutulması gerektiğinde kullanılan CODAS biçimidir. Bu kümeleri hesabın büyük kısmında taşır ve sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Tereddütlü dilsel CODAS (Yalçın ve Pehlivan, 2019)TereddütlüTereddütlü dilsel CODAS, bir kriter tek bir sözel terimle değil "en az iyi" ya da "orta ile iyi arası" gibi karşılaştırmalı bir sözel ifadeyle puanlandığında kullanılan CODAS biçimidir. Bu ifadeyi bir bulanık zarfa çevirip hesabın büyük kısmında öyle taşır.
- Aralık kaba CODAS (Cherif ve Frikha, 2021)Kaba kümeAralık kaba CODAS, birden fazla uzman aynı kriteri aralık olarak puanladığında ve aralarındaki anlaşmazlığın korunması gerektiğinde kullanılan CODAS biçimidir. Grup kararını doğrudan destekler ve sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Aralık CODAS (Yeni ve Özçelik, 2018)BulanıkAralık CODAS, uzmanlar bir kriteri hem destek hem ret derecesini birer aralık olarak verdiğinde ve birden fazla uzmanın görüşü birleştirilmesi gerektiğinde kullanılan CODAS biçimidir. Grup kararını doğrudan destekler ve sonucu yine tek bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- 2-tuple dilsel CODASDilselBu, CODAS'ın uzman puanlarının önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçildiği ve negatif-ideale olan iki uzaklığın bir terime yuvarlanmadan, kayma değeriyle birlikte hesaplandığı biçimidir.
- Nötrosofik küresel küme CODAS (Bhuvaneshwari ve Sweety, 2024)NötrosofikBu, CODAS'ın doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerinin bağımsız verildiği, ama bu üç derecenin karelerinin toplamının belirli bir sınırla tutulduğu durumlar için biçimidir. Çıktı, negatif-ideale değil ideale olan yakınlığı gösteren ve düşük çıkması iyi olan tek bir kapanış oranıdır.
- Plitojenik CODASPlitojenikBu, CODAS'ın kriter değerlendirmesinin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine iki farklı uzaklık ölçüsüyle kurulan bir değerlendirme puanı ve bir sıradır.
- Pisagor bulanık CODAS (Peng, 2021)Pisagor bulanıkBu, CODAS'ın Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Çıktı yine negatif-ideale iki farklı uzaklık ölçüsüyle kurulan bir değerlendirme puanı ve bir sıradır.
- Resim bulanık CODAS (Simic, Karagoz, Deveci ve Aydın, 2021)Resim bulanıkCODAS'ın, kriter puanlarının bir yargıya evet, çekimser ve hayır oranı olarak verildiği durumlar için biçimidir; sonucu yine bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- q-Rung ortopair CODASq-Rung ortopairCODAS'ın, 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 bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Küresel bulanık CODAS (Karaşan, Boltürk ve Kutlu Gündoğdu, 2021)Küresel bulanıkCODAS'ın, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlar için biçimidir; sonucu yine bir değerlendirme puanıyla sıralar.
- Üçgen sezgisel bulanık CODAS (Daami Remadi ve Frikha, 2023)BulanıkCODAS'ın, kriter puanlarının hem bir üçgen destek hem de ayrı, daha geniş bir üçgen ret bölgesiyle verildiği durumlar için biçimidir; sonucu yine bir değerlendirme puanıyla sıralar.
PROMETHEE
Temel yöntem →- Fuzzy PROMETHEE (Goumas ve Lygerou, 2000)BulanıkFuzzy PROMETHEE, kriter puanları üçgen bulanık sayılarla verildiğinde kullanılan PROMETHEE biçimidir. İkili farkı önce tek bir gerçek sayıya indirger, tercih fonksiyonunu ve giren/çıkan akışları bu sayı üzerinden kurar, sonucu yine tek bir net akışla sıralar.
- Gri PROMETHEE (Kuang, Kilgour ve Hipel, 2015)GriGri PROMETHEE, kriter puanları yalnız alt ve üst sınırla verildiğinde kullanılan PROMETHEE biçimidir. Her sınır çiftini ortasıyla (beyazlaştırma) tek sayıya indirger, tercih fonksiyonunun eşiğini o kriterin seçenekler arası aralığından otomatik türetir.
- Sezgisel bulanık PROMETHEE (Liao ve Xu, 2014)Sezgisel bulanıkSezgisel bulanık PROMETHEE, kriter puanları destek ve ret derecesi çifti (sezgisel bulanık sayı) olarak verildiğinde kullanılan PROMETHEE biçimidir. Her çift önce bir skora indirilir; tercih fonksiyonu ve akışlar bu skor farkı üzerine kurulur. Yöntem ayrıca birden fazla karar vericinin değerlendirmesini de birleştirebilir.
- Nötrosofik PROMETHEE (Xu, Wei, Ding ve Bin, 2020)NötrosofikNötrosofik PROMETHEE, kriter puanları doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleri (tek-değerli nötrosofik sayı) olarak verildiğinde kullanılan PROMETHEE biçimidir. Her üçlü bir skora ve işaretli bir uzaklığa indirilir; tercih fonksiyonu ve akışlar bunlar üzerine kurulur.
- m-Kutuplu Bulanık PROMETHEE (Akram, Shumaiza ve Alcantud, 2020)m-KutupluBu, PROMETHEE'nin her hücrenin birden çok bağımsız bakış açısından ayrı ayrı derecelendirildiği durumlar için biçimidir. Her hücre önce tek bir puana indirilir, ikili karşılaştırma ve net akış hesabı bu puanlar üzerinden kesin PROMETHEE gibi yürür.
- Fermatean bulanık PROMETHEE (Akram ve Bibi, 2023)BulanıkFermatean bulanık PROMETHEE, birden fazla karar vericinin yargısının bir sözel terim ve bir kaymayla, ayrıca destek ve ret tarafı ayrı ayrı ifade edildiği durumlar için çalışan PROMETHEE biçimidir. Yargıları birleştirip tek bir sayıya indirir, sonra kesin PROMETHEE'nin aynı tercih fonksiyonu ve akış mantığıyla sıralar.
- Tereddütlü dilsel PROMETHEE (Liang, Wang ve Zhang, 2018)TereddütlüTereddütlü dilsel PROMETHEE, bir yargının tek bir sözel terimle değil birden çok olası terimle ("iyi ile çok iyi arası" gibi) verildiği durumlar için çalışan PROMETHEE biçimidir. Her hücreyi en iyi terime göre bir yakınlık derecesine indirir, sonra kesin PROMETHEE'nin aynı ikili karşılaştırma ve akış mantığıyla sıralar.
- Plitojenik PROMETHEEPlitojenikPROMETHEE'nin, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine giren ve çıkan akışlardan kurulan bir net akış ve bu akışa göre bir sıradır.
- Pisagor bulanık PROMETHEE (Zhang ve ark., 2019)Pisagor bulanıkPROMETHEE'nin, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabildiği, yeter ki karelerinin toplamı aşmadığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine giren ve çıkan akışlardan kurulan bir net akış ve bu akışa göre bir sıradır.
- PROMETHEE I (Brans, Vincke ve Mareschal, 1986)KesinPROMETHEE ailesinin, giren ve çıkan akışları tek bir net akışta birleştirmeden ayrı tuttuğu ve bazı seçenek çiftlerini dürüstçe "karşılaştırılamaz" bıraktığı biçimidir. Çıktısı tam bir sıra değil, kısmi bir üstünlük ilişkisidir.
- PROMETHEE III (Brans, Vincke ve Mareschal, 1986)KesinPROMETHEE ailesinin, her seçeneğin net akışını tek bir sayı değil bir güven aralığı olarak sunduğu biçimidir. İki seçenek yalnız aralıkları çakışmıyorsa kesin olarak sıralanır; aralıklar çakışıyorsa ikisi kayıtsız sayılır.
- PROMETHEE V (Brans ve Mareschal, 1992)KesinPROMETHEE'nin sıralama yerine seçim yaptığı biçimidir. Bir kaynak kısıtı altında, toplam net akışı en yükseğe çıkaran seçenek alt kümesini bulur. Çıktı bir sıra değildir, her seçenek için seçildi ya da reddedildi kararıdır.
- PROMETHEE VI (Brans ve Mareschal, 1995)KesinPROMETHEE'nin, ağırlıkların tam olarak bilinmediği durumlar için sıralamayı bir aralığa çevirdiği biçimidir. Her seçeneğin net akışı tek bir sayı değil, ağırlıklar makul bir bant içinde değişirken alabileceği en düşük ve en yüksek değerdir.
- q-Rung ortopair PROMETHEE (Akram ve Shumaiza, 2021)q-Rung ortopairPROMETHEE'nin, kriter puanlarının bir yargıya verilen destek ve ret derecesi (μ, ν) çifti olarak verildiği ve bu çiftin sezgisel ya da Pisagor kısıtına sığmadığı durumlar için biçimidir. Her çift önce tek bir skora indirilir, sonra bu skorlar üzerinde klasik ikili karşılaştırma yürütülür.
- Küresel bulanık PROMETHEE (Sharaf, 2021)Küresel bulanıkPROMETHEE'nin, kriter puanlarının destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak verildiği ve bu üç derecenin uzmandan ayrıca alındığı durumlar için biçimidir. Küresel bulanık sayılar arasında doğrudan fark alınamadığından, karşılaştırma bir ara kapanıklık ölçüsü üzerinden yapılır.
- Z-sayı PROMETHEE (Nuriyev, 2020)Z-SayıPROMETHEE'nin, her kriter değerinin hem kendisiyle hem bu değere ne kadar güvenilebileceğiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir net akış ve bir sıradır; ama güvenilirliği düşük bir iddia, sıralamaya kendi değerinin tamamıyla girmez.
TODIM
Temel yöntem →- Fuzzy TODIM (Krohling ve de Souza, 2012)BulanıkFuzzy TODIM, karar tablosundaki değerler kesin değil "en az, en olası, en çok" biçiminde üçgen bulanık sayı olduğunda kullanılan TODIM biçimidir. Kayıptan kaçınmayı taşıyan aynı ikili karşılaştırma mantığını bulanık girdiler üzerinde yürütür.
- Gri TODIM (Sen, Datta ve Mahapatra, 2015)GriGri TODIM, karar tablosundaki değerler tek sayı değil yalnız alt ve üst sınırla (gri sayı) bilindiğinde kullanılan TODIM biçimidir. Aynı kayıptan kaçınma mantığını sınırların orta noktasına indirgenmiş değerler üzerinde yürütür.
- Sezgisel bulanık TODIM (Krohling, Pacheco ve Siviero, 2013)Sezgisel bulanıkIF-TODIM, karar tablosundaki değerler tek sayı değil bir yargıya verilen destek ve ret derecesi (sezgisel bulanık çift) olduğunda kullanılan TODIM biçimidir. Aynı kayıptan kaçınma mantığını bu çiftler arasındaki mesafe ve skor karşılaştırmasıyla yürütür.
- Nötrosofik TODIM (Ji, Zhang ve Wang, 2018)NötrosofikN-TODIM, karar tablosundaki değerler tek sayı değil doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerinden oluşan bağımsız bir üçlü (nötrosofik) olduğunda kullanılan TODIM biçimidir. Aynı kayıptan kaçınma mantığını bu üçlüler arasındaki mesafe ve bir skor fonksiyonu karşılaştırmasıyla yürütür.
- Çift tereddütlü bulanık TODIM (Liu, Tariq, Khan ve Abdullah, 2023)TereddütlüTODIM'in, bir hücrede hem destekleyen hem reddeden birden fazla olası derecenin ayrı ayrı kayıtlı tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Kayıptan kaçınma mantığını bu çift kümeler arasındaki bir uzaklık ve bir skor karşılaştırmasıyla yürütür.
- Fermatean bulanık TODIMBulanıkTODIM'in, bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesinin sezgisel bulanığın izin verdiğinden daha geniş bir bölgede birlikte yüksek olabildiği durumlar için çalışan biçimidir. Aynı kayıptan kaçınma mantığını bu destek-ret çiftleri arasındaki uzaklık ve skor karşılaştırmasıyla yürütür.
- Tereddütlü TODIM (Zhang ve Xu, 2016)TereddütlüTODIM'in, bir kriterde birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Kayıptan kaçınma mantığını, bu kümeleri tek bir sayıya erken indirmeden, bir ölçüm fonksiyonu ve bir uzaklıkla yürütür.
- Aralık değerli sezgisel bulanık TODIM (Mishra ve ark., 2020)BulanıkTODIM'in, bir yargının destek ve ret derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Kayıptan kaçınma mantığını, bu aralık çiftleri arasındaki bir sapma ölçüsü ve bir skor karşılaştırmasıyla yürütür.
- Aralık değerli sezgisel bulanık TODIM (Krohling ve Pacheco, 2014)BulanıkTODIM'in, bir yargının destek ve ret derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Destek-ret aralıklarını önce ortak bir ölçeğe getirir, sonra kayıptan kaçınma mantığıyla bir skor ve uzaklık karşılaştırması yürütür.
- 2-tuple dilsel TODIM (Qi ve ark., 2021)DilselTODIM'in, kriter puanlarının önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçildiği ve birleştirme sonucunun bir terime yuvarlanmadan, kayma değeriyle birlikte saklandığı biçimidir.
- Plitojenik TODIMPlitojenikTODIM'in, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Kayıptan kaçınma mantığını bu üçlüler üzerinde yürütüp tek bir küresel değere iner.
- Pisagor bulanık TODIM (Ren, Xu ve Gou, 2016)Pisagor bulanıkTODIM'in Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Kayıptan kaçınma mantığını bu çiftler üzerinde yürütüp tek bir küresel değere iner.
- Resim bulanık TODIM (Wei, 2018)Resim bulanıkTODIM'in, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlar için biçimidir. Kayıptan kaçınma mantığını bu üçlüler üzerinde yürütüp tek bir küresel değere iner.
- Olasılıksal dilsel TODIM (Liu ve Teng, 2017)DilselOlasılıksal dilsel TODIM, uzmanın bir kriteri tek bir kelimeyle değil birkaç terime dağılmış bir kanaatle değerlendirdiği durumlar için TODIM biçimidir. Terim dağılımını beklenen değere indirger ve aynı kayıptan kaçınma mantığıyla sıralar.
- q-Rung ortopair TODIM (Tian, Niu, Zhang, Li ve Herrera-Viedma, 2021)q-Rung ortopairq-Rung ortopair TODIM, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği ve bu ikisinin toplamının sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığı durumlar için TODIM biçimidir. Aynı kayıptan kaçınma mantığını bu destek-ret çiftleri üzerinden yürütür.
- Kaba küme TODIM (Tiwari, Khanna ve Tandon, 2024)Kaba kümeKaba küme TODIM, karar matrisindeki her hücrenin bir grubun kendi içindeki anlaşmazlıktan türetilmiş alt ve üst sınırla verildiği durumlar için TODIM biçimidir. İkili kazanç-kayıp karşılaştırmasını bu aralıklar üzerinden yürütür.
- Küresel bulanık TODIM (Sharaf ve Khalil, 2021)Küresel bulanıkKüresel bulanık TODIM, kriter puanlarının destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlar için TODIM biçimidir. Aynı kayıptan kaçınma mantığını bu üç dereceden kurulan bir skor ve uzaklık üzerinden yürütür.
WASPAS
Temel yöntem →- Fuzzy WASPAS (Turskis, Zavadskas, Antuchevičienė ve Kosareva, 2015)BulanıkKriter puanları kesin ölçüm yerine üçgen bulanık sayılarla verildiğinde kullanılan WASPAS biçimi budur. Toplam ve çarpım bileşenlerini üçgen aritmetiğiyle hesaplar, sonucu ağırlık merkeziyle tek sayıya indirir.
- Gri WASPASGriGrey WASPAS, kriter değerleri yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde kullanılan WASPAS biçimidir. Sınırları tek bir orta değere indirir, ardından toplam ve çarpım bileşenlerini bu orta değer üzerinden kesin WASPAS gibi hesaplar.
- Sezgisel bulanık WASPASSezgisel bulanıkIF-WASPAS, kriter değerlendirmeleri bir yargıya destek ve ret dereceleriyle verildiğinde kullanılan WASPAS biçimidir. Toplam yerine iyimser bir birleştirme, çarpım yerine daha temkinli bir birleştirme kullanır; ikisini tek bir skora indirir.
- Nötrosofik WASPASNötrosofikN-WASPAS, kriter değerlendirmeleri doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiğinde kullanılan WASPAS biçimidir. Her hücreyi tek bir skora indirir, toplam ile çarpım bileşenlerini bu skorlar üzerinden kesin WASPAS gibi hesaplar.
- Plitojenik WASPASPlitojenikBu, WASPAS'ın kriterlerin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiği ve bir kritere baskın olma çelişkisinin de hesaba katıldığı biçimidir. Toplamsal ve çarpımsal birleştirmeyi bu üç dereceyle yapar, ikisini λ ile harmanlayıp tek bir puanla sıralar.
- Kaba küme WASPAS (Stojić, Stević, Antuchevičienė, Pamučar ve Vasiljević, 2018)Kaba kümeBu, WASPAS'ın her hücrenin tek sayı yerine bir kaba sayı aralığıyla verildiği biçimidir. Toplamsal ve çarpımsal bileşenleri bu aralıklar üzerinde hesaplar, ikisini verinin kendisinden türetilen bir λ aralığıyla birleştirip tek bir puana indirir.
- Z-sayı WASPAS (Jafarzadeh Ghoushchi ve ark., 2021)Z-SayıBu, WASPAS'ın karar matrisi hücrelerinin kesin sayı değil, bir değer ve bu değere ne kadar güvenildiğini birlikte taşıyan Z-sayı olduğu durumlar için biçimidir. Toplam ile çarpımı harmanlayan mantık aynen kalır, hücreler değişir.
- Çift Kutuplu Bulanık WASPASm-KutupluBu, WASPAS'ın her hücrede bir yargının istenen yöndeki ve karşı yöndeki etkisinin ayrı ayrı verildiği durumlar için biçimidir. İki kutup ilk adımdan itibaren kendi aritmetiğiyle taşınır, toplam ve çarpım bileşenleri bu aritmetikle kurulur, sonuçta yine tek bir skora inilir.
- Karmaşık bulanık Z-sayı WASPAS (Shahid ve ark., 2026)Z-SayıWASPAS'ın, kriter değerlerinin hem bir genlik-faz çifti olarak hem de bu çiftin ayrı bir güvenilirlik derecesiyle birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir birleşik puan ve sıradır.
- Küp bulanık WASPAS (Jun, Kim ve Yang, 2012)BulanıkWASPAS'ın, kriter değerlendirmesinin hem bir aralık hem bir tek nokta olarak birlikte verildiği durumlar için biçimidir. Her hücre bir aralığı ve bu aralığa eşlik eden bir güven derecesini birlikte taşır; yöntem bu ikisini tek bir skora indirip toplam ile çarpımı harmanlar.
- Fermatean bulanık WASPAS (Senapati ve Yager, 2020)BulanıkWASPAS'ın, kriter değerlendirmelerinin bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin küplerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Toplam yerine bu çiftlerin iyimser bir birleşimi, çarpım yerine temkinli bir birleşimi kullanır; ikisini λ ile tek bir skora indirir.
- Tereddütlü WASPAS (Mishra, Rani, Pardasani ve Mardani, 2019)TereddütlüWASPAS'ın, kriter değerlendirmesinde aynı kriter-seçenek çifti için birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için biçimidir. Toplam ile çarpım bileşenleri kümeler üzerinde kurulur; ikisi bir katsayıyla tek bir puana indirilir.
- Aralık değerli sezgisel bulanık WASPAS (DecisionMind türetimi)BulanıkWASPAS'ın, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin kendisinin de birer aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Ağırlıklı toplam ve ağırlıklı çarpım bileşenleri bu aralık çiftleri üzerinden ayrı ayrı hesaplanır, tek puana yalnız son adımda iner.
- Pisagor bulanık WASPAS (DecisionMind türetimi)Pisagor bulanıkWASPAS'ın, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamının 1'i aşabildiği, yalnız karelerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için çalışan biçimidir. Ağırlıklı toplam ve ağırlıklı çarpım bileşenleri bu destek-ret çiftleri üzerinden ayrı ayrı hesaplanır, tek puana yalnız son adımda iner.
- Resim bulanık WASPAS (Chowdhury, Chatterjee ve Chakraborty, 2025)Resim bulanıkWASPAS'ın, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlar için biçimidir. Ağırlıklı toplam ve ağırlıklı çarpım bileşenleri bu üçlüler üzerinden ayrı ayrı hesaplanır, tek puana yalnız son adımda iner.
- q-Rung ortopair WASPAS (DecisionMind türetimi)q-Rung ortopairWASPAS'ın, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin birlikte ne kadar büyük olabileceğini bir üs (q) ile ayarlayan biçimidir. Ağırlıklı toplam ve ağırlıklı çarpım bileşenleri bu destek-ret çiftleri üzerinden ayrı ayrı hesaplanır, tek puana yalnız son adımda iner.
- Küresel bulanık WASPAS (Boltürk ve Kutlu Gündoğdu, 2021)Küresel bulanıkWASPAS'ın, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan biçimidir. Ağırlıklı toplam ve ağırlıklı çarpım bileşenleri bu üç dereceyle ayrı ayrı hesaplanır, tek puana yalnız son adımda iner.
ARAS
Temel yöntem →- Fuzzy ARAS (Turskis ve Zavadskas, 2010)BulanıkBulanık ARAS, kriter puanları bir yargı ya da tahminden gelen üçgen bulanık sayılarla verildiğinde kullanılan ARAS biçimidir. Toplamsal fayda oranını üçgenler üzerinde hesaplar ve sonucu durulaştırılmış tek bir fayda derecesiyle sıralar.
- Gri ARAS (Turskis ve Zavadskas, 2010)GriGri ARAS, kriter değerleri yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde gri sayılarla çalışan ARAS biçimidir. Toplamsal fayda oranını sınırlar üzerinde hesaplar, sonucu tek bir orta noktaya indirir ve fayda derecesine çevirir.
- Sezgisel bulanık ARAS (Mishra, Sisodia, Pardasani ve Sharma, 2020)Sezgisel bulanıkSezgisel bulanık ARAS, kriter değerlendirmesi bir yargıya destek ve ret derecesiyle verildiğinde ve birden fazla karar vericinin görüşü birleştirilebildiğinde kullanılan ARAS biçimidir. Maliyet ölçütlerinde destek ve reddi yer değiştirerek yönü çevirir, optimal alternatife oranı bu iki derece üzerinden hesaplar.
- Nötrosofik ARAS (Adalı, Öztaş, Özçil, Öztaş ve Tuş, 2023)NötrosofikNötrosofik ARAS, kriter değerlendirmesi doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiğinde kullanılan ARAS biçimidir. Her hücreyi önce tek bir skora indirir, sonra bu skoru kendi kriterindeki en iyi skora oranlayarak yararlılık derecesi hesaplar.
- Fermatean bulanık ARASBulanıkFermatean bulanık ARAS, kriter değerlendirmesinin bir yargıyı hem destekleme hem reddetme derecesiyle verildiği durumlar için çalışan ARAS biçimidir. Bu iki derece sezgisel bulanığın izin verdiğinden daha geniş bir bölgede birlikte yüksek olabilir; yöntem optimal alternatife oranı bu iki derece üzerinden hesaplar.
- Tereddütlü ARAS (Mishra, Rani, Krishankumar, Ravichandran ve Kar, 2021)TereddütlüTereddütlü ARAS, kriter değerlendirmesinin bir kriterde birden fazla makul değerin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan ARAS biçimidir. Bu kümeleri ağırlıklandırdıktan sonra ortalamayla tek sayıya indirir ve optimal alternatife oranını hesaplar.
- Aralık değerli sezgisel bulanık ARAS (birleştirmeli, DecisionMind türetimi)BulanıkAralık değerli sezgisel bulanık ARAS, bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan ARAS biçimidir. Seçenekleri kriterler boyunca ağırlıklı olarak birleştirdikten sonra optimal alternatife oranını hesaplar.
- Aralık değerli sezgisel bulanık ARAS (Büyüközkan ve Göçer, 2018)BulanıkAralık değerli sezgisel bulanık ARAS, bir yargının destek ve ret derecesi tek bir sayı yerine bir aralıkla verildiğinde kullanılan ARAS biçimidir. Toplamsal fayda oranını dört sayılı bu hücreler üzerinden hesaplar, sonucu tek bir yararlılık derecesine indirir.
- Plitojenik ARASPlitojenikPlitojenik ARAS, kriter değerlendirmesi doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiğinde ve bu değerlendirmenin kendi içinde ne kadar çelişkili olduğu ayrıca bilindiğinde kullanılan ARAS biçimidir. Çelişki payını hesaba önceden katar, sonra toplamsal fayda oranını hesaplar.
- Pisagor bulanık ARASPisagor bulanıkPisagor bulanık ARAS, kriter değerlendirmesi üyelik ve üyelik dışı derece çiftiyle verildiğinde ve bu iki derecenin toplamının 1'i aşmasına izin verildiğinde, yeter ki karelerinin toplamı 1'i aşmasın, kullanılan ARAS biçimidir. Toplamsal fayda oranını bu çiftler üzerinden hesaplar, sonucu tek bir fayda derecesine indirir.
- Resim bulanık ARAS (Chowdhury, Chatterjee ve Chakraborty, 2025)Resim bulanıkResim bulanık ARAS, kriter değerlendirmesi evet, çekimser ve hayır dereceleriyle verildiğinde kullanılan ARAS biçimidir. Toplamsal fayda oranını bu üç dereceli hücreler ve ağırlıklar üzerinden hesaplar, sonucu tek bir yararlılık derecesine indirir.
- Olasılıksal ARASOlasılıksalOlasılıksal ARAS, kriter değeri bir olasılık dağılımından gelen ve bu dağılımın tek bir temsilci sayıya (örneğin beklenen değere) indirgendiği durumlar için ARAS biçimidir. Hesabın kendisi kesin ARAS'la birebir aynıdır; değişen yalnız hücreye giren sayının kaynağıdır.
- q-Rung ortopair ARAS (Mishra ve Rani, 2023)q-Rung ortopairBu, ARAS'ın kriter puanlarının bir yargıya destek ve ret derecesi olarak verildiği, bu iki derecenin toplamının sezgisel ve Pisagor sınırını aştığı durumlar için biçimidir. Fayda derecesini yine hayali bir optimal seçeneğe göre yüzdesel bir oranla verir.
- Kaba küme ARAS (Daoud Ben Amor, Moalla Frikha ve Martínez López, 2021)Kaba kümeBu, ARAS'ın kriter puanlarının birden fazla uzmanın grup değerlendirmesinden geldiği ve anlaşmazlığın korunması gerektiği durumlar için kaba sayılarla çalışan biçimidir. Belirsizliği alt-üst sınır olarak son adıma kadar taşır, sonucu yine bir yakınlık puanıyla sıralar.
- Küresel bulanık ARASKüresel bulanıkBu, ARAS'ın kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlar için biçimidir. Optimal seçeneğe göre bir oran verir, ama bu oranın kesin ARAS'taki gibi bir yüzde olarak okunamayacağı özel bir durumu vardır; aşağıda açıklanır.
ELECTRE
Temel yöntem →- Fuzzy ELECTRE I (Hatami-Marbini & Tavana, 2011)BulanıkFuzzy ELECTRE I, birden fazla karar vericinin performans ve ağırlık yargılarını sözel/yamuk bulanık sayılarla topladığı ELECTRE I biçimidir. Üstünlük ilişkisi bu bulanık sayılar üzerinde, durulaştırma yapılmadan kurulur; çıktı yine bir çekirdek küme ve üstünlük grafiğidir.
- Fuzzy ELECTRE II (Govindan, Grigore & Kannan, 2010)BulanıkPerformans puanları sözel ya da üçgen bulanık sayılarla verildiğinde kullanılan ELECTRE II biçimi budur. Ama bu bulanıklık en baştan tek bir sayıya indirilir ve geri kalan tüm işleyiş kesin ELECTRE II gibi yürütülür; çıktı yine tam bir sıradır.
- Fuzzy ELECTRE III (Montazer, Qahri Saremi & Ramezani, 2009)BulanıkUzman değerlendirme sisteminden gelen bulanık puanlar hesabın en başında tek bir sayıya indirildiğinde kullanılan ELECTRE III biçimi budur. Geri kalan kademeli eşik mantığı, yani kayıtsızlık, tercih ve veto, kesin ELECTRE III gibi yürütülür; çıktı yine neredeyse tam bir sıradır.
- Bipolar nötrosofik ELECTRE I (Akram, Shumaiza & Smarandache, 2018)NötrosofikHer hücre bir yargının doğruluk, belirsizlik ve yanlışlığını hem olumlu hem olumsuz yönde altı ayrı sayıyla tuttuğunda, yani çift kutuplu nötrosofik veri olduğunda kullanılan ELECTRE I biçimi budur. Uyum ve uyumsuzluk bu altı sayıdan türeyen bir skor ve bir uzaklıkla kurulur; eşikler kullanıcı tarafından değil, verinin kendi ortalamasından belirlenir.
- m-Kutuplu Bulanık ELECTRE I (Akram, Waseem ve Liu, 2019)m-KutupluBu, ELECTRE ailesinin her hücrenin birden çok bağımsız bakış açısından ayrı ayrı derecelendirildiği durumlar için ELECTRE I üyesidir. Çıktısı bir sıra değil, hiçbir başkası tarafından üstünlenmeyen seçeneklerin çekirdek kümesidir.
- ELECTRE IV (Roy ve Hugonnard, 1982)KesinELECTRE ailesinin kriterlere hiç ağırlık vermeyen üyesidir. Her kriter için üç eşikle (kayıtsızlık, tercih, veto) çalışır ve çıktısı tam bir sıra değil, iki yönlü bir damıtmadan çıkan kısmi bir ön sıradır.
- Tereddütlü Bulanık ELECTRE I (Chen, Xu ve Xia, 2015)TereddütlüPerformans puanları birden fazla makul değerin bir arada tutulduğu tereddütlü bulanık kümelerle verildiğinde kullanılan ELECTRE I biçimidir. Bu değerler ortalamaya indirilmeden karşılaştırılır; çıktı yine bir çekirdek küme ve üstünlük ilişkileridir.
- m-Kutuplu Bulanık ELECTRE IV (Akram ve Adeel, 2023)m-KutupluBu, ELECTRE ailesinin hem kriterlere hiç ağırlık vermeyen hem de her hücrenin birden çok bağımsız bakış açısından derecelendirildiği üyesidir. Çıktısı tam bir sıra değil, iki yönlü bir damıtmadan çıkan kısmi bir ön sıradır.
MABAC
Temel yöntem →- Fuzzy MABACBulanıkFuzzy MABAC, kriter puanları uzman tahminine dayandığında ve tek sayıya indirilemeyecek kadar yaklaşık olduğunda kullanılan MABAC biçimidir. Sınır yaklaşım alanını ve seçeneğin bu sınıra uzaklığını bulanık sayılar üzerinde hesaplar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Gri MABACGriGrey MABAC, MABAC'ın gri aralık sayılarla çalışan biçimidir. Kriter değerlerinin yalnız alt ve üst sınırı bilinip aradaki en olası nokta verilemediğinde kullanılır. Sınır yaklaşım alanını aralıklar üzerinde kurar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Sezgisel bulanık MABAC (Li, 2021)Sezgisel bulanıkIF-MABAC, kriterlerin bir yargıya destek ve ret derecesiyle değerlendirildiği durumlarda kullanılan sezgisel bulanık MABAC biçimidir. Kriter ağırlıklarını uzmanlar arası ayrışmadan kendisi türetir ve sınıra uzaklığı davranışsal bir ağırlıklandırmayla hesaplar.
- Nötrosofik MABAC (Peng & Dai, 2018)NötrosofikN-MABAC, kriterlerin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerini birbirinden bağımsız değerlendirdiğimiz durumlar için MABAC'ı tek-değerli nötrosofik sayılarla çalışacak biçimde uyarlar. Sınır yaklaşım alanını bu üç bileşen üzerinden kurar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Plitojenik MABACPlitojenikBu, MABAC'ın kriterlerin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiği ve bir kritere baskın olma çelişkisinin de hesaba katıldığı biçimidir. Sınır yaklaşım alanını bu üç dereceden türetilmiş tek bir puan üzerinden kurar, seçenekleri bu sınıra göre sıralar.
- Kaba küme MABAC (Jia, Liu ve Wang, 2019)Kaba kümeBu, MABAC'ın uzman puanlarının kesin sayı değil sezgisel bulanık yargı olduğu durumlar için biçimidir. Bu yargılar, bir uzman grubunun kendi içindeki anlaşmazlıktan alt ve üst yaklaşıma açılır. Sınır bölgesi mantığı aynen kalır, hücreler değişir.
- Fermatean bulanık MABACBulanıkFermatean bulanık MABAC, uzman bir kriteri hem ne kadar desteklediğini hem ne kadar reddettiğini birlikte verdiğinde kullanılan MABAC biçimidir. Bu çift, sezgisel bulanıktan daha geniş bir bölgede geçerli sayılır ve seçenekleri yine hayali bir sınır bölgesine olan uzaklığına göre sıralar.
- Tereddütlü MABAC (Mishra, Saha, Rani, Pamučar, Dutta ve Hezam, 2022)TereddütlüMABAC'ın, bir kriterde birden fazla makul üyelik derecesinin bir arada tutulduğu durumlar için çalışan biçimidir. Sınır yaklaşım alanını kümelerin kendisinden kurar ve seçenekleri bu sınıra uzaklıklarına göre sıralar.
- Tereddütlü dilsel MABAC (Sun, Hu, Zhou ve Chen, 2018)TereddütlüTereddütlü dilsel MABAC, bir kriter tek bir sözel terimle değil "en az yüksek" ya da "orta ile yüksek arası" gibi karşılaştırmalı bir sözel ifadeyle puanlandığında kullanılan MABAC biçimidir. Bu ifadeyi bir dilsel terim kümesine çevirip sınır bölgesine olan işaretli uzaklığını hesaplar.
- Aralık değerli sezgisel bulanık MABAC (Xue, You, Lai ve Liu, 2016)BulanıkBu, MABAC'ın destek ve ret derecelerinin kendisinin de bir aralık olduğu durumlar için çalışan biçimidir. Sınır yaklaşım alanını bu dört sayılı hücrelerden kurar, seçenekleri işaretli bir uzaklık toplamıyla sıralar.
- Pisagor bulanık MABACPisagor bulanıkBu, MABAC'ın kriter puanlarının bir yargıya destek ve ret derecesi olarak verildiği ve bu iki derecenin toplamının 1'i aşabildiği durumlar için biçimidir. Sınır yaklaşım alanını bu iki dereceden türetilen bir skor üzerinden kurar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Olasılıksal dilsel MABAC (Wei, Wei, Wu ve Wang, 2019)DilselBu, MABAC'ın uzmanın birden çok terimi olasılıklarıyla birlikte verdiği durumlar için biçimidir. Her terim dağılımını tek bir beklenen değere indirger, sonucu yine sınır yaklaşım alanına göre bir puanla sıralar.
- q-Rung ortopair MABAC (Wang, Wei, Wei ve Wei, 2020)q-Rung ortopairBu, MABAC'ın kriter puanlarının bir yargıya destek ve ret derecesi olarak verildiği, bu iki derecenin q'nuncu kuvvetlerinin toplamıyla sınırlandığı durumlar için biçimidir. Sınır yaklaşım alanını bu dereceden türetilen işaretli bir uzaklıkla kurar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
- Küresel bulanık MABACKüresel bulanıkBu, MABAC'ın kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan biçimidir. Sınır yaklaşım alanını bu üç dereceden türetilen bir skor üzerinden kurar, sonucu yine tek bir puanla sıralar.
MOORA
Temel yöntem →- Fuzzy MOORABulanıkFuzzy MOORA, kriter puanları uzman yargısından geldiğinde ve tek sayıya indirilmesi yapay bir kesinlik yaratacağı durumlarda üçgen bulanık sayılarla çalışan MOORA biçimidir. Oran sistemini üç bileşende yürütüp sonunda tek bir net puana iner.
- Gri MOORA (Stanujkić, Magdalinović, Jovanović ve Stojanović, 2012)GriGrey MOORA, kriter değerleri yalnız alt ve üst sınırla bilindiğinde gri (interval grey) sayılarla çalışan MOORA biçimidir. Sınırları beyazlaştırıp oran sistemine sokar, sonucu yine tek bir net puanla sıralar.
- Sezgisel bulanık MOORASezgisel bulanıkIF-MOORA, kriterler ölçülmüş bir büyüklük değil bir yargı olduğunda ve bu yargının destek ile ret derecesi ayrı ayrı bilindiğinde sezgisel bulanık sayılarla çalışan MOORA biçimidir. Destek-ret farkını tek sayıya çevirip oran sistemine sokar.
- Nötrosofik MOORANötrosofikN-MOORA, kriter değerlendirmesi bir yargının doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecelerinden bağımsız biçimde geldiğinde nötrosofik üçlülerle çalışan MOORA biçimidir. Üçlüyü tek bir skora indirip oran sistemine sokar.
- Fermatean bulanık MOORABulanıkMOORA'nın, bir yargıya verilen destek ve ret derecesinin küplerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Her hücreyi hemen bir skora indirip geri kalanını kesin MOORA'nın oran sistemi gibi yürütür.
- Tereddütlü MOORA (Li, 2014)TereddütlüMOORA'nın, kriter puanlarının tek bir sayı yerine birden fazla makul değerle (tereddütlü küme) verildiği durumlar için biçimidir. Her hücreyi bir skora indirip geri kalanını kesin MOORA'nın oran sistemi gibi yürütür.
- Aralık değerli sezgisel bulanık MOORABulanıkAralık değerli sezgisel bulanık MOORA, bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesinin kendisinin de tek bir sayı değil bir aralık olduğu durumlar için çalışan MOORA biçimidir. Her hücreyi hemen bir skora indirip geri kalanını kesin MOORA'nın oran sistemi gibi yürütür.
- Plitojenik MOORAPlitojenikMOORA'nın, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Oran sistemini bu üçlü üzerinden yürütüp tek bir net puana iner.
- Pisagor bulanık MOORAPisagor bulanıkMOORA'nın Pisagor bulanık biçimidir. Bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamı 1'i aşabilir, yeter ki karelerinin toplamı aşmasın. Oran sistemini bu çift üzerinden yürütüp tek bir net puana iner.
- Resim bulanık MOORAResim bulanıkMOORA'nın, kriter puanlarının bir kurulun ya da anketin evet-çekimser-hayır oy dağılımından geldiği durumlar için biçimidir. Faydalı ve zararlı kriterleri ayrı ayrı birleştirip aradaki farktan tek bir net puana iner.
- q-Rung ortopair MOORAq-Rung ortopairMOORA'nın, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği ve bu ikisinin toplamının sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığı durumlar için biçimidir. Oran sistemini bu çift üzerinden yürütüp tek bir net puana iner.
- Kaba küme MOORAKaba kümeMOORA'nın, karar matrisindeki her hücrenin bir uzman grubunun kendi içindeki anlaşmazlıktan türetilmiş alt ve üst sınırla verildiği durumlar için biçimidir. Oran sistemini bu aralıklar üzerinden yürütüp tek bir net puana iner.
- Küresel bulanık MOORA (Aydın ve Kutlu Gündoğdu, 2021)Küresel bulanıkKüresel bulanık MOORA, kriter puanlarının destek-ret-kararsızlık üçlüsüyle verildiği durumlar için MOORA'nın oran sistemi biçimidir. Çıktısı yine tek bir puan ve bu puana göre bir sıradır.
- Gri ilişki analizi (aralık gri)GriGri GRA, kriter değerlerinin tek bir sayı yerine yalnız alt ve üst sınırla bilindiği durumlarda gri sayılarla çalışan GRA biçimidir. Hesap her hücrenin sınırlarının ortasından yürür ve sonucu yine bir gri ilişki derecesiyle sıralar.
- Sezgisel bulanık GRASezgisel bulanıkIF-GRA, kriterlerin bir yargıya destek ve ret dereceleriyle değerlendirildiği durumlarda sezgisel bulanık sayılarla çalışan GRA biçimidir. Referansa uzaklığı bu iki dereceden hesaplar ve sonucu yine bir gri ilişki derecesiyle sıralar.
- Nötrosofik GRA (Biswas, Pramanik ve Giri, 2014)NötrosofikN-GRA, kriterlerin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle birbirinden bağımsız değerlendirildiği durumlarda nötrosofik üçlülerle çalışan GRA biçimidir. Referansa uzaklığı bu üç bileşenden hesaplar ve sonucu yine bir gri ilişki derecesiyle sıralar.
- Fermatean bulanık GRABulanıkFermatean bulanık GRA, kriter puanlarının bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesiyle verildiği, bu iki derecenin Pisagor bulanığın izin verdiğinden de geniş bir alanda birlikte yüksek olabildiği durumlar için çalışan GRA biçimidir. Referansa uzaklığı bu iki dereceden hesaplar ve sonucu yine bir gri ilişki derecesiyle sıralar.
- Tereddütlü GRA (Li ve Wei, 2014)TereddütlüTereddütlü GRA, bir kriter için birden fazla makul değerin (uzman görüşü, senaryo, tekrarlı ölçüm) tek bir sayıya indirilmeden birlikte korunduğu durumlar için çalışan GRA biçimidir. Referansı hem en iyi hem en kötü uçtan kurar ve sonucu bir yakınlık oranıyla sıralar.
- Aralık Sayı Gri İlişki Analizi (Olson ve Wu, 2008)KesinBu, kriter değerlerinin tek bir sayı yerine bilinen, kesin bir alt ve üst sınırla verildiği durumlar için çalışan GRA biçimidir. Sınırları hiçbir adımda tek bir sayıya indirmeden taşır; referansı ve uzaklığı iki sınırdan birlikte hesaplar.
- Plitojenik GRAPlitojenikGRA'nın, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine bir gri ilişki derecesi ve bu dereceye göre bir sıradır.
- Pisagor bulanık GRAPisagor bulanıkGRA'nın, kriter puanlarının bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesiyle verildiği ve bu iki derecenin toplamının 1'i aşabildiği durumlar için çalışan biçimidir. Referansa uzaklığı bu iki dereceden hesaplar ve sonucu yine bir gri ilişki derecesiyle sıralar.
- q-Rung ortopair GRAq-Rung ortopairGRA'nın, kriter puanlarının bir yargıyı destekleme ve reddetme derecesiyle verildiği ve bu iki derecenin birlikte ne kadar büyüyebileceğinin veriye göre seçilen bir üsle (q) sınırlandığı durumlar için çalışan biçimidir. Sonucu yine bir gri ilişki derecesiyle sıralar.
- Senaryo bulanık GRABulanıkGRA'nın, kriter puanlarının üçgen bulanık sayı olarak verildiği durumlar için kesin GRA'yı üçgenin alt, orta ve üst ucuna ayrı ayrı uygulayıp sonuçları birleştiren biçimidir. Çıktısı yine 0 ile 1 arasında bir puan ve bu puana göre bir sıradır.
- Küresel bulanık GRAKüresel bulanıkGRA'nın, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan biçimidir. Çıktısı yine bir gri ilişki derecesi ve bu dereceye göre bir sıradır.
- Veri zarflama analizi BCC (değişken ölçek getirisi) (Banker, Charnes ve Cooper, 1984)KesinBu, DEA'nın birimlerin farklı büyüklükte olduğu ve bu büyüklük farkının verimlilik karşılaştırmasını çarpıtmaması gerektiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir verimlilik skoru, ayrıca her birimin ölçek getirisi (küçük ölçekte mi, büyük ölçekte mi avantajlı) sınıflaması.
- DEA çapraz verimlilik (Sexton, Silkman ve Hogan, 1986)KesinBu, DEA'nın her birimin yalnız kendi seçtiği ağırlıklarla değil, diğer bütün birimlerin kendi seçtiği ağırlıklarla da değerlendirildiği, birimlerin birbirini karşılıklı puanladığı biçimidir. Çıktı, her birim için tek bir çapraz-verimlilik ortalamasıdır ve bu ortalama birimleri tam bir sırayla dizer.
- Dinamik ağ DEA (Fukuyama ve Weber, 2013)KesinBu, DEA'nın birimleri tek bir yılda değil art arda birden çok dönemde karşılaştıran biçimidir. Dönemler arası aktarılan bir varlığı ve bir dönemden diğerine sarkan istenmeyen çıktıyı da hesaba katar. Çıktısı her birim için tek bir birleşik verimlilik puanıdır.
- Çevresel DEA (Färe, Grosskopf, Lovell ve Pasurka, 1989)KesinBu, DEA'nın istenmeyen bir çıktının (kirletici gibi) serbestçe atılamadığı, girdilerle birlikte oransal olarak daraltılabildiği durumlar için biçimidir. Çıktısı yine 0 ile 1 arasında bir çevresel verimlilik puanıdır.
- İki aşamalı ağ DEA (Fukuyama ve Weber, 2010)KesinBu, DEA'nın bir birimin girdiyi tek adımda değil, ara bir ürün üzerinden iki ardışık aşamada çıktıya çevirdiği durumlar için biçimidir. İkinci aşamada istenmeyen bir çıktı da üretebilir. Çıktısı yine 0 ile 1 arasında bir ağ verimlilik puanıdır.
- Ağ SBM DEA (Tone ve Tsutsui, 2009)KesinBu, DEA'nın çok aşamalı bir süreci, aşama başına ayrı önem ağırlıklarıyla değerlendiren biçimidir. Girdi/çıktı fazlalıklarını oransal değil doğrudan ölçer, birden çok dönemi bir pencere içinde birlikte inceleyebilir. Çıktısı yine 0 ile 1 arasında bir ağ verimlilik puanıdır.
- DEA aralık ayarlı verimsizlik ölçüsü (RAM) (Cooper, Park ve Pastor, 1999)KesinRAM, DEA'nın klasik radyal (yüzdesel) skorunun gözden kaçırabildiği girdi fazlasını ve çıktı eksiğini, her ölçütün kendi değer aralığına göre ayrı ayrı ölçüp toplayan bir DEA biçimidir. Çıktı yine 0 ile 1 arasında bir verimsizlik puanıdır, ama bu puan yalnız orantılı küçülmeyi değil kalan tüm fazlalığı da yakalar.
- Sapma tabanlı DEA (SBM) (Tone, 2001)KesinSBM, DEA'nın klasik yüzdesel küçülme oranı yerine, her girdi fazlasını ve çıktı eksiğini kendi ölçeğinde doğrudan ölçen bir DEA biçimidir. Sonuç yine 0 ile 1 arasında bir verimlilik puanıdır, ama bu puan orana değil doğrudan fazlalık payına (slack) dayanır.
- Süper verimlilik DEA (Andersen ve Petersen, 1993)KesinSüper verimlilik DEA, klasik DEA'da eşit derecede "etkin" (θ=1) sayılan birimleri kendi aralarında da sıralamaya izin veren bir biçimdir. Her birim, kendi verisi referans kümesinden çıkarılarak yeniden değerlendirilir; bu sayede etkin birimler arasında da bir üstünlük derecesi ortaya çıkar.
- Bulanık FMEA DEA (Adesina, Yazdi, Zarei ve Pouyakian, 2022)BulanıkBu, uzmanların bir arızanın şiddetini, görülme sıklığını ve fark edilebilirliğini sözel olarak puanladığı, bu puanlardan klasik risk büyüklüğünü (RPN) türettiği ve düzeltici eylemlerin maliyet-süre etkinliğini DEA ile karşılaştırdığı bir hibrit yöntemdir. Çıktı hem bir risk büyüklüğü hem bir DEA verimlilik puanıdır.
CoCoSo
Temel yöntem →- Fuzzy CoCoSoBulanıkFuzzy CoCoSo, kriter değerlerinin üçgen bulanık sayılarla verildiği durumlarda kullanılan CoCoSo biçimidir. Ölçek eşitlemeyi üç köşe üzerinde ayrı ayrı yapar, sonra toplamsal ve çarpımsal ölçüleri merkez değere (centroid) indirgenmiş sayılardan hesaplayıp üç uzlaşma stratejisiyle birleştirir.
- Sezgisel bulanık CoCoSoSezgisel bulanıkIF-CoCoSo, CoCoSo'nun sezgisel bulanık biçimidir. Kriter değerlendirmeleri burada bir yargıya verilen destek ve ret dereceleriyle (μ, ν) ifade edilir. Her hücre önce tek bir Chen-Tan skoruna indirilir. Geri kalan tüm hesap, yani ölçek eşitleme, toplamsal ve çarpımsal ölçüler ile üç uzlaşma stratejisi, kesin CoCoSo ile birebir aynı yürür.
- Fermatean bulanık CoCoSo (Senapati ve Yager'in 2020 temeline dayanır)BulanıkFermatean bulanık CoCoSo, kriter değerlendirmelerinin bir yargıya verilen destek ve ret dereceleriyle ifade edildiği durumlar için kullanılan CoCoSo biçimidir. Buradaki kısıt, bu iki derecenin toplamı değil KÜPLERİNİN toplamıdır ve bu toplam 1'i aşamaz. Her hücre önce tek bir Fermatean skoruna indirilir; geri kalan hesap kesin CoCoSo ile birebir aynı yürür.
- Nötrosofik CoCoSo (Nabeeh ve Sallam, 2024)NötrosofikNötrosofik CoCoSo, kriter puanlarının doğruluk (T), belirsizlik (I) ve yanlışlık (F) olmak üzere üç bağımsız dereceyle verildiği durumlar için CoCoSo biçimidir. Her hücre önce tek bir skora indirilir, sonra bu skorlar üzerinden toplamsal ve çarpımsal ölçüler doğrudan hesaplanır.
- Plitojenik CoCoSoPlitojenikCoCoSo'nun, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine bir birleşik uzlaşma skoru ve bu skora göre bir sıradır.
- Pisagor bulanık CoCoSoPisagor bulanıkCoCoSo'nun, bir yargıya verilen destek ve ret derecelerinin toplamının 1'i aşabildiği ama karelerinin toplamının 1'i aşmadığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine bir birleşik uzlaşma skoru ve bu skora göre bir sıradır.
- q-Rung ortopair CoCoSo (Kuvvetli, 2023)q-Rung ortopairCoCoSo'nun, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği ve bu ikisinin toplamının sezgisel ya da Pisagor sınırını aştığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine bir birleşik uzlaşma skoru ve bu skora göre bir sıradır.
- Küresel bulanık CoCoSoKüresel bulanıkCoCoSo'nun, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlar için biçimidir. Çıktısı yine bir birleşik uzlaşma skoru ve bu skora göre bir sıradır.
MULTIMOORA
Temel yöntem →- Fuzzy MULTIMOORABulanıkFuzzy MULTIMOORA, kriter değerleri en düşük-en olası-en yüksek üçlüsüyle (üçgen bulanık sayı) verildiğinde kullanılan MULTIMOORA biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçimi bu üçlüler üzerinde ayrı ayrı hesaplayıp hâkimiyet kuramıyla tek bir sıraya birleştirir.
- Sezgisel bulanık MULTIMOORASezgisel bulanıkSezgisel Bulanık MULTIMOORA, kriter değerlendirmesi bir yargıya destek ve ret derecesiyle (sezgisel bulanık çift) verildiğinde kullanılan MULTIMOORA biçimidir. Destek-ret farkını tek bir puana indirip oran sistemini ve referans noktasını bu puan üzerinden, tam çarpımsal biçimi ise destek-ret yapısını koruyarak hesaplar.
- Nötrosofik MULTIMOORA (Stanujkic ve ark., 2017)NötrosofikNötrosofik MULTIMOORA, kriter değerlendirmesi doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle (tek-değerli nötrosofik sayı) verildiğinde kullanılan MULTIMOORA biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim, bu üçlüden türetilen bir skoru ayrı ayrı hesaplar; sonucu iki-üçte-hâkimiyet kuralıyla tek bir sıraya birleştirir.
- Aralık nötrosofik MULTIMOORA (Stanujkić ve ark., 2021)NötrosofikAralık nötrosofik MULTIMOORA, kriter değerlendirmesinin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsünün her bileşeninin tek sayı değil aralık olarak verildiği durumlar için MULTIMOORA biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim bu aralıklar üzerinde ayrı ayrı hesaplanır; sonucu ortalama sıra kuralıyla tek bir sıraya birleştirir.
- 2-tuple dilsel MULTIMOORA (Baležentis ve Baležentis, 2011)Dilsel2-tuple dilsel MULTIMOORA, kriter puanlarının önceden ilan edilmiş bir terim kümesinden seçilen bir terim ve o terimden bir kaymayla verildiği durumlar için MULTIMOORA biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim bu terimler üzerinde ayrı ayrı hesaplanır; hâkimiyet kuramıyla tek bir sıraya birleşir.
- Plitojenik MULTIMOORAPlitojenikMULTIMOORA'nın, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim bu üçlüler üzerinde ayrı ayrı hesaplanır; sonucu ortalama sıra kuralıyla tek bir sıraya birleştirir.
- Olasılıksal dilsel MULTIMOORA (Wu ve ark., 2018)DilselOlasılıksal dilsel MULTIMOORA, kriter değerlendirmesinin birden çok terime ve bu terimlerin olasılığına ayrılmış olduğu durumlar için MULTIMOORA biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim aynı beklenen değer üzerinde hesaplanır; sonuç geliştirilmiş bir Borda puanlamasıyla birleştirilir.
- Üçgen nötrosofik MULTIMOORA (Stanujkić ve ark., 2021)NötrosofikÜçgen nötrosofik MULTIMOORA, birden fazla uzmanın doğruluk-belirsizlik-yanlışlık yargılarının, uzlaşı ve anlaşmazlığı birlikte taşıyan bir üçgene toplandığı durumlar için MULTIMOORA biçimidir. Oran sistemi, referans noktası ve tam çarpımsal biçim fayda ve maliyet kriterlerini ayrı ayrı birleştirir; hâkimiyet kuramı üç sonucu tek sıraya indirir.
- Fuzzy WPM (Kahraman, Birgün ve Yenen, 2008)BulanıkFuzzy WPM, kriter değerleri ve ağırlıkları üçgen bulanık sayı olarak verildiğinde kullanılan WPM biçimidir. Köşe bazında ağırlıklı kuvvete yükseltme ve çarpma işlemini ham, yani oranlanmamış bulanık değerler üzerinde yürütür. Sonucu ise en son adımda tek bir sayıya durulaştırır.
- Sezgisel bulanık WPMSezgisel bulanıkIF-WPM, kriter değerlendirmelerinin bir yargıya verilen destek ve ret dereceleriyle (μ, ν) ifade edildiği durumlarda kullanılan WPM biçimidir. Maliyet kriterlerinde önce (μ, ν) çifti tamlayanına çevrilir, sonra tüm kriterler ağırlıklı geometrik toplulaştırma operatörüyle (IFWG) birleştirilir ve en son adımda tek bir Chen-Tan skoruna indirilir.
- Nötrosofik WPM (Ye, 2014)NötrosofikN-WPM, kriter değerlendirmelerinin doğruluk (T), belirsizlik (I) ve yanlışlık (F) derecesiyle ifade edildiği durumlarda kullanılan WPM biçimidir. Kriterler nötrosofik ağırlıklı geometrik toplulaştırma operatörüyle (SVNWG) birleştirilir ve en son adımda, belirsizliği çift ağırlıklı sayan tek bir skora indirilir.
- Fermatean bulanık WPM (Senapati ve Yager'in 2020 temeline dayanır)BulanıkFermatean bulanık WPM, kriter değerlendirmelerinin bir yargıya verilen destek ve ret dereceleriyle ifade edildiği durumlar için kullanılan WPM biçimidir. Buradaki kısıt, bu iki derecenin toplamı değil KÜPLERİNİN toplamıdır ve bu toplam 1'i aşamaz. Kriterler ağırlıklı geometrik toplama operatörüyle (FFWG) tek bir destek-ret çiftine indirilir ve bu çift tek bir skora durulaştırılır.
- Plitojenik WPMPlitojenikPlitojenik WPM, kriter değerlendirmelerinin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için kullanılan WPM biçimidir. Kriterler, çelişki derecesiyle ayarlandıktan sonra ağırlıklı geometrik bir toplama operatörüyle (PNWG benzeri) birleştirilir ve tek bir skora durulaştırılır.
- Pisagor bulanık WPMPisagor bulanıkPisagor bulanık WPM, kriter değerlerinin bir yargıya verilen destek ve ret derecesi (μ, ν) olarak kaydedildiği durumlar için kullanılan WPM biçimidir. Bu iki derecenin karelerinin toplamı 1'i aşmaz. Çıktısı her seçenek için bir Pisagor skoru ve bu skora göre sıradır.
- q-Rung ortopair WPMq-Rung ortopairq-Rung ortopair WPM, uzmanın bir yargıya hem güçlü destek hem güçlü çekince verdiği durumlar için WPM biçimidir. Bu ikisinin toplamı sezgisel ya da Pisagor sınırını aşar. Çıktısı yine tek bir puan ve bu puana göre sıradır.
- Küresel bulanık WPM (Kutlu Gündoğdu ve Yörükoğlu, 2021)Küresel bulanıkKüresel bulanık WPM, kriter puanlarının bir yargıya destek, ret ve kararsızlık derecesi olarak üç ayrı sayıyla verildiği durumlarda kullanılan WPM biçimidir. Hesap her hücreyi önce tek bir sayıya indirir, sonra bu sayıları ağırlıklı olarak çarpar.
ELECTRE II
Temel yöntem →- Tereddütlü Bulanık ELECTRE II (Chen ve Xu, 2015)TereddütlüPerformans puanları tereddütlü bulanık kümelerle verildiğinde kullanılan ELECTRE II biçimidir. Bulanıklık son sıraya kadar taşınır, hiçbir noktada tek bir ortalamaya erken indirilmez; çıktı yine tam bir sıradır.
- m-Kutuplu Bulanık ELECTRE II (Akram ve Adeel, 2023)m-KutupluPerformans puanları birden çok bağımsız bakış açısından ayrı ayrı derecelendirildiğinde kullanılan ELECTRE II biçimidir. Bakış açıları ortalamaya indirilmeden korunur; çıktı yine tam bir sıradır.
- Pisagor bulanık ELECTRE II (Akram, Ilyas ve Garg, 2021)Pisagor bulanıkBu, karar vericilerin kriter puanlarını hem güçlü destek hem belirgin çekince taşıyan Pisagor bulanık çiftlerle verdiği ve birden çok uzmanın görüşünün birlikte değerlendirildiği durumlar için ELECTRE II biçimidir. Çıktı yine iki yönden kurulan bir sıradır.
SPOTIS
Temel yöntem →- Fuzzy SPOTIS (Shekhovtsov, Paradowski, Więckowski, Kizielewicz ve Sałabun, 2022)BulanıkBulanık SPOTIS, kriter değerlerinin ve sabit sınırların uzman yargısıyla üçgen bulanık sayı olarak verildiği durumlarda çalışan SPOTIS biçimidir. Sabit ideale uzaklığı üçgenlerin ağırlık merkezi üzerinden hesaplar ve sonucu yine tek bir mesafe değeriyle sıralar.
- Nötrosofik SPOTIS (Abdel-aziem, Mohamed ve Abdelhafeez, 2023)NötrosofikNötrosofik SPOTIS, kriter değerlerinin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle nötrosofik olarak verildiği durumlarda çalışan SPOTIS biçimidir. Her hücreyi önce tek bir skora indirip sabit sınırlara uzaklığı bu skor üzerinden hesaplar ve sonucu yine tek bir mesafe değeriyle sıralar.
- Dengeli SPOTIS (Shekhovtsov, Dezert ve Sałabun, 2025)KesinDengeli SPOTIS, sabit ideale ek olarak karar vericinin belirlediği bir "gerçekçi hedef" noktasını da hesaba katan SPOTIS biçimidir. İki referans noktasına olan uzaklığı bir katsayıyla harmanlar; sonucu yine tek bir mesafe değeriyle sıralar.
- Plitojenik SPOTISPlitojenikSPOTIS'in, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Her hücreyi tek bir skora indirip bu skorun idealine ölçeklenmiş uzaklığını hesaplar.
AROMAN
Temel yöntem →- Fuzzy AROMANBulanıkBulanık AROMAN, karar tablosundaki değerler kesin bir sayı değil de uzman yargısından ya da tahminden gelen bir yaklaşıklık olduğunda kullanılan AROMAN biçimidir. Hesabı üçgen bulanık sayılarla yürütür ve sonucu yine tek bir skorla sıralar.
- Nötrosofik AROMANNötrosofikN-AROMAN, kriter değerlendirmesi doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesiyle verildiğinde kullanılan AROMAN biçimidir. Bu üç dereceye tek-değerli nötrosofik üçlü denir. Yöntem önce üçlüyü tek bir skora indirir, sonra AROMAN'ın iki normalizasyonunu bu skor üzerinde uygular ve sonucu tek bir sayıyla sıralar.
- Plitojenik AROMANPlitojenikBu, AROMAN'ın kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. DecisionMind'daki gerçekleştirimi, temel AROMAN'ın iki ayrı normalizasyon ve fayda-maliyet dengesi fikrini basitleştirilmiş bir biçimde uygular; aşağıda açıkça anlatılır.
DNMA
Temel yöntem →- Fuzzy DNMABulanıkBulanık DNMA, karar tablosundaki değerler uzman yargısından ya da tahminden gelen bir yaklaşıklık olduğunda kullanılan DNMA biçimidir. Karar matrisini üçgen bulanık sayılarla tutar, üç toplulaştırma modelini bu üçgenler üzerinden hesaplar ve sonucu yine tek bir skorla sıralar.
- Nötrosofik DNMANötrosofikN-DNMA, kriter değerlendirmesi doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesiyle verildiğinde kullanılan DNMA biçimidir. Bu üç dereceye tek-değerli nötrosofik üçlü denir. Yöntem önce her hücreyi tek bir skora indirir, sonra bu skor üzerinde iki normalizasyonu ortalayarak tek bir toplulaştırma modeliyle sıralar.
- Plitojenik DNMAPlitojenikDNMA'nın, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Üç ayrı toplulaştırma ölçüsünü birleştirip yine tek bir birleşik skor üretir.
MAUT
Temel yöntem →- Fuzzy MAUTBulanıkFuzzy MAUT, kriter değerlerinin ya da fayda fonksiyonu sınırlarının uzman yargısıyla yaklaşık verildiği durumlarda üçgen bulanık sayılarla çalışan MAUT biçimidir. Her kriterin faydasını bulanık hesaplar, sonucu yine tek bir toplam fayda puanıyla sıralar.
- Sezgisel bulanık MAUTSezgisel bulanıkIF-MAUT, kriter değerlerinin bir yargıya destek ve ret derecesiyle ifade edildiği durumlarda sezgisel bulanık sayılarla çalışan MAUT biçimidir. Fayda fonksiyonu kurmak yerine destek-ret çiftini doğrudan ağırlıklı birleştirir ve sonucu tek bir skorla sıralar.
- Plitojenik MAUTPlitojenikMAUT'un, kriter değerlerinin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Her kriteri kendi fayda ölçeğine çevirir, ağırlıklı olarak toplar; çıktı yine tek bir toplam fayda puanıdır.
- Fuzzy PSIBulanıkBulanık PSI, kriter puanları üçgen bulanık sayı olarak verildiğinde kullanılan PSI biçimidir. Ağırlığı kendisi türetir, çıktısı bir tercih seçim puanıdır.
- Nötrosofik PSINötrosofikNötrosofik PSI, kriter puanları doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesiyle, yani T, I, F üçlüsüyle verildiğinde kullanılan PSI biçimidir. Ağırlığı kendisi türetir, çıktısı bir tercih seçim puanıdır.
- Plitojenik PSIPlitojenikPSI'nin, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Ağırlığı burada da kendisi türetir, çıktısı yine bir tercih seçim puanıdır.
RAFSI
Temel yöntem →- Fuzzy RAFSIBulanıkBulanık RAFSI, kriter puanları üçgen bulanık sayı olarak verildiğinde kullanılan RAFSI biçimidir. Seçenekleri sabit uzunluklu bir ölçek aralığına haritalar ve tek bir puana indirir.
- Nötrosofik RAFSINötrosofikNötrosofik RAFSI, kriter puanları doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık derecesiyle, yani T, I, F üçlüsüyle verildiğinde kullanılan RAFSI biçimidir. Seçenekleri sabit uzunluklu bir ölçek aralığına haritalar ve tek bir puana indirir.
- Plitojenik RAFSIPlitojenikRAFSI'nin, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Seçenekleri sabit uzunluklu bir ölçek aralığına haritalayıp tek bir puana indirir.
RAWEC
Temel yöntem →- Fuzzy RAWEC (Katrancı, Kundakcı ve Arman, 2026)BulanıkFuzzy RAWEC, kriter puanları sözel ya da yaklaşık verildiğinde kullanılan RAWEC biçimidir. Her seçeneği hem iyiye yakınlığı hem kötüden uzaklığı açısından üçgen bulanık sayılarla ölçer ve tek bir endekste birleştirir.
- Nötrosofik RAWECNötrosofikNötrosofik RAWEC, kriter puanları doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiğinde kullanılan RAWEC biçimidir. Her üçlüyü tek bir skora indirir, sonra RAWEC'in iyiye yakınlık ve kötüden uzaklık mantığını bu skor üzerinde çalıştırır.
- Plitojenik RAWECPlitojenikRAWEC'in, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Çıktısı yine ağırlıklı katkıların toplamından oluşan bir sıralama puanıdır.
WISP
Temel yöntem →- Fuzzy WISPBulanıkBulanık WISP, karar tablosundaki değerler uzman yargısından ya da tahminden gelen bir yaklaşıklık olduğunda kullanılan WISP biçimidir. Dört karşılaştırma mantığını üçgen bulanık sayılar üzerinden hesaplar ve sonucu tek bir puanla sıralar.
- Nötrosofik WISP (Stanujkić ve ark., 2022)NötrosofikNötrosofik WISP, karar tablosundaki değerlerin doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık dereceleriyle verildiği durumlar için kullanılan WISP biçimidir. Dört karşılaştırma mantığını, fayda ve maliyet kriterlerini ayrı gruplarda nötrosofik toplama ve çarpma işlemleriyle birleştirerek hesaplar.
- Plitojenik WISPPlitojenikPlitojenik WISP, karar tablosundaki değerlerin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için kullanılan WISP biçimidir. Dört karşılaştırma mantığını, kriterin çelişki derecesiyle ayarlanmış puanlar üzerinden hesaplar.
ARTASI
Temel yöntem →CIMAS
Temel yöntem →- Resim bulanık CIMAS (Kara ve ark., 2024)Resim bulanıkResim bulanık CIMAS, uzman önem yargılarının ve kriter puanlarının evet, çekimser ve hayır dereceleriyle verildiği durumlarda kullanılan CIMAS biçimidir. Çıktı yine bir ağırlık vektörüdür; her yargı hesabın ilk adımında tek bir crisp skora indirilir, geri kalan hesap kesin CIMAS ile birebir aynı işler.
- Resim bulanık CIMAS-ARTASI (Kara ve ark., 2024)Resim bulanıkBu hibrit yöntem, resim bulanık CIMAS'ın ürettiği kriter ağırlıklarını doğrudan resim bulanık ARTASI'nin sıralama adımına aktarır. İki resim bulanık aşama art arda çalışır: önce ağırlık, sonra bu ağırlıklarla bir alternatif sıralaması.
CRADIS
Temel yöntem →- Küresel bulanık Z-sayı CRADIS (Niu, 2024)Z-SayıBu, CRADIS'in 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 uzlaşma puanıdır.
- Z-bulanık CRADIS (Puška ve ark., 2022)Z-SayıBu, CRADIS'in kriter değerlerinin hem üçgen bulanık bir değer hem de bu değere ne kadar güvenilebileceğini gösteren ayrı bir Z-sayı bileşeniyle toplanıp tek bir bulanık sayıya indirildiği durumlar için biçimidir. Çıktı yine bir uzlaşma puanıdır.
DEMATEL
Temel yöntem →- Fuzzy DEMATELBulanıkFuzzy DEMATEL, kriterler arası etkinin uzmanlar tarafından sözel ya da yaklaşık verildiği durumlarda üçgen bulanık sayılarla toplanan DEMATEL biçimidir. Bulanık etki matrisini hesabın başında tek bir kesin matrise çevirir, geri kalanını kesin DEMATEL gibi yürütür.
- Senaryo bulanık DEMATELBulanıkBu, 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.
ELECTRE III
Temel yöntem →LMAW
Temel yöntem →- Bulanık LMAW (Božanić, Pamučar, Milić, Marinković ve Komazec, 2022)BulanıkBulanık LMAW, uzmanların kriterlere verdiği öncelik derecelerini kesin sayı yerine üçgen bulanık sayıyla ifade ettiği durumlar için çalışan LMAW biçimidir. Çıktısı bir sıralama değil, kriter ağırlık vektörüdür.
- Z-bulanık LMAW (Puška, Božanić, Nedeljković ve Janošević, 2022)Z-SayıZ-bulanık LMAW, uzmanların kriterlere verdiği öncelik derecesini yalnız bir bulanık terimle değil, bu terime ne kadar güvenildiğini de ayrı bir bileşenle taşıyan LMAW biçimidir. Çıktısı bir sıralama değil, kriter ağırlık vektörüdür.
MEREC
Temel yöntem →- Fuzzy MEREC (Saidin, Lee, Marjugi, Ahmad ve Seow, 2023)BulanıkBulanık MEREC, kriter puanları üçgen bulanık sayı olarak verildiğinde kullanılan MEREC biçimidir. Sıralama değil ağırlık vektörü üretir; bir kriter çıkarılınca genel değerlendirmenin ne kadar bozulduğunu ölçer.
- Senaryo bulanık MERECBulanıkBu, kriter puanlarının üçgen bulanık sayı olarak verildiği durumlarda, MEREC'i her bir üçgen köşesi (alt, orta, üst) için ayrı ayrı tam olarak koşturup üç ağırlık vektörünü ortalayan bir MEREC biçimidir. Çıktı, ortalanmış bir kriter ağırlığı vektörüdür; sıralama üretmez.
OCRA
Temel yöntem →- Fuzzy OCRABulanıkFuzzy OCRA, girdi ve çıktı kriterleri sözel ya da yaklaşık puanlandığında kullanılan OCRA biçimidir. Girdi tarafındaki geride kalmayı ve çıktı tarafındaki üstünlüğü üçgen bulanık sayılarla ölçer, sonunda tek bir puanda birleştirir.
- Plitojenik OCRAPlitojenikPlitojenik OCRA, girdi ve çıktı kriterlerinin doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve her kriterin bir baskın kritere göre çelişki derecesi taşıdığı durumlar için OCRA biçimidir. Girdi tarafındaki geride kalmayı ve çıktı tarafındaki üstünlüğü bu üçlüler üzerinde ayrı ayrı ölçer, sonunda tek bir puanda birleştirir.
- Fuzzy ROVBulanıkFuzzy ROV, kriter değerleri sözel ya da yaklaşık verildiğinde kullanılan ROV biçimidir. Fayda ve maliyet kriterlerini üçgen bulanık sayılarla normalize eder, en iyimser ve en kötümser puanı bulanık olarak hesaplar ve ortalamasını alır.
- Plitojenik ROVPlitojenikROV'un, kriter puanlarının doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verildiği ve kriterlerin birbirine göre bir çelişki derecesi taşıdığı durumlar için biçimidir. Seçenekleri sabit [0,1] aralığına yerleştirilmiş ağırlıklı bir toplam puanla sıralar.
SMART
Temel yöntem →- Fuzzy SMARTBulanıkFuzzy SMART, karar vericinin kriterlere verdiği önem puanları sözel ya da yaklaşık olduğunda kullanılan SMART biçimidir. Bu puanları üçgen bulanık sayı olarak alır ve yalnız kriter ağırlıklarını üretir.
- SMART ağırlıklandırma (Edwards ve Barron, 1994)KesinSMART ağırlıklandırma, SMART'ın önem puanlarını ağırlığa çeviren adımını tek başına çalıştıran bir ağırlıklandırma yöntemidir. Girdisi bir alternatif tablosu değil, yalnız kriterlere verilen önem puanlarıdır; çıktısı toplamı 1 olan bir ağırlık vektörüdür.