Compromise Programming (Uzlaşık Programlama)

Compromise Programming, elinizde sayılarla doldurulmuş bir karar tablosu olduğunda seçenekleri tek bir sıraya dizen bir sıralama yöntemidir. Çıktısı her seçenek için bir uzaklık puanı ve bu puana göre sıradır; en düşük puan ideale en yakın, dolayısıyla en iyi uzlaşmayı gösteren seçenektir. Milan Zeleny tarafından 1973'te önerilmiştir ve aynı dönemde Po-Lung Yu tarafından bağımsız biçimde geliştirilen benzer bir yaklaşımla birlikte anılır. Yöntem kriterlere ağırlık üretmez; ağırlıkları dışarıdan alır.

Compromise Programming'in arkasındaki fikir, hiçbir seçeneğin her kriterde birden en iyi olamayacağını kabul etmektir. Her kriter için ayrı ayrı en iyi değer alınıp tek bir hayali "ideal nokta" kurulur; bu nokta gerçekte hiçbir seçenekte yoktur. Gerçek seçenekler bu ideal noktadan bir miktar uzakta kalır. Yöntem, bu uzaklığı en aza indiren seçeneği en iyi uzlaşma olarak sunar.

Bu fikrin bir felsefi sonucu vardır: Compromise Programming telafi edicidir, çünkü uzaklık tek bir sayıda toplanır ve bir kriterdeki açık, başka bir kriterdeki yakınlıkla dengelenebilir. Yöntemin ayırt edici yanı, bu uzaklığın nasıl ölçüldüğünü kullanıcının seçebilmesidir. Küçük açıkların toplamına mı, yoksa en büyük tek açığa mı önem verileceği bir tercih meselesidir ve bu tercih doğrudan sonucu değiştirir.

Yöntem tek bir adımda, ama üç kavramla ilerler.

Birinci kavram, ideal ve karşıt nokta. Her kriter için, "çoğu iyi" bir kriterde en büyük değer, "azı iyi" bir kriterde en küçük değer ideal noktayı oluşturur. Tersi uçtaki değerler ise karşıt (en kötü) noktayı kurar. Bu iki nokta, kriterin o analizdeki değişim aralığını tanımlar.

İkinci kavram, ölçekli açık. Her seçeneğin her kriterdeki değeri ile ideal değer arasındaki fark alınır; bu fark, kriterin değişim aralığına bölünerek 0 ile 1 arasına çekilir ve kriterin ağırlığıyla çarpılır. Böylece farklı birimlerdeki kriterlerin açıkları aynı ölçekte karşılaştırılabilir olur.

Üçüncü kavram, birleştirme biçimi. Bu ölçekli açıklar bir "p değeri" ile birleştirilir. p=1 seçilirse bütün açıklar eşit önemle toplanır; p=2 seçilirse büyük açıklar orantısız biçimde daha ağır basar (düz çizgi uzaklığı); p sonsuza yaklaştıkça yalnız en büyük tek açık belirleyici olur. DecisionMind varsayılan olarak p=2 kullanır, ama bu değer kullanıcı tarafından değiştirilebilir. Seçenekler bu birleşik uzaklığa göre küçükten büyüğe sıralanır; en düşük uzaklık en iyi uzlaşmayı gösterir.

Adımların formülleri DecisionMind'daki yöntem sayfasında verilir; bu kart formül taşımaz.

Uzaklık puanı, bir seçeneğin ideal noktadan bu seçenek kümesinde ne kadar uzak kaldığını gösterir; başka bir şey söylemez. Puan 0-1 gibi sabit bir ölçekte değildir ve başka bir analizin puanıyla karşılaştırılamaz, çünkü ideal ve karşıt noktalar her analizde o analizin kendi seçeneklerinden kurulur. En düşük puan en iyi seçeneği gösterir; bu, TOPSIS'in "en yüksek puan en iyi" kuralının tersidir.

Sonuç, seçilen p değerine doğrudan bağlıdır. Küçük p (1'e yakın) bütün kriterlerdeki açıkları dengeli biçimde tartar; büyük p (sonsuza yaklaşan) yalnız en kötü kaldığınız tek kriteri önemser. Bu yüzden rapor hangi p değerinin kullanıldığını ve sonucun bu seçime ne kadar duyarlı olduğunu belirtmelidir. Bu nedenle:

"Compromise Programming en iyi seçeneği buldu"

yerine:

"Bu p değeri, bu ağırlıklar ve bu seçenek kümesiyle ideale en yakın uzlaşma şu seçenektir; sonuç seçilen p değerine duyarlıdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Compromise Programming kesin (crisp) veriyle çalışır: her hücrede tek bir sayı. DecisionMind'da şu an bu yöntemin başka bir veri türü için uzantısı yoktur.

Elinizde satırlarda seçenekler, sütunlarda kriterler, her hücrede bir sayı olmalı ve boş hücre olmamalıdır; her kriter için yön bilgisi ve toplamı 1 olan ağırlıklar gerekir. Compromise Programming ağırlık üretmez, ister. Ayrıca bir p değeri seçilmelidir; varsayılan 2'dir (Öklid uzaklığı), 1 (bütün açıkların eşit toplamı) ve sonsuz (yalnız en kötü açık) da yaygın seçeneklerdir. En az iki seçenek ve iki kriter gerekir; üç ile on iki kriter arası rahat çalışır.

Kriterleriniz sayıyla ölçülebiliyorsa, tablo tam doluysa ve ideal bir noktadan uzaklaşmayı ortak bir ölçü olarak kabul ediyorsanız Compromise Programming uygun bir seçimdir. Farklı p değerleriyle duyarlılık denemesi yapılabilmesi, kararın hangi mantıkla (dengeli mi, en kötü duruma göre mi) verildiğini açıkça tartışmak isteyen karar vericiler için avantajdır.

Bir kriterde taviz kabul etmiyorsanız yöntem uygun değildir; önce eşik altını eleyip kalanları sıralamak gerekir. Kriterler birbirine güçlü biçimde bağlıysa bu bağ önce ele alınmalıdır.

Sayısal tablo, telafi kabul, ideal noktaya uzaklık mantığı → Compromise Programming

Uzaklık ölçüsünün seçimini açıkça tartışmak isteniyor → Compromise Programming (p değeri denenerek)

Bir kriterde taviz yok, eşik altı elenmeli → Önce eleme, sonra sıralama

Sıralama değil ağırlık gerekiyor → AHP, BWM, SWARA (öznel) · Entropy, CRITIC (nesnel)

Compromise Programming'in en önemli üstünlüğü basitliği ve p değeri üzerinden sunduğu esnekliktir. Karar verici "bütün kriterlerde dengeli mi, yoksa en kötü kaldığım kritere göre mi karar vereyim" sorusunu doğrudan p değerini değiştirerek sınayabilir. İdeal noktaya uzaklık fikri kolay anlatılır ve her adım tablo üzerinde izlenebilir. VIKOR gibi sonraki birçok yöntemin kavramsal temelini oluşturmuştur.

Sınırlılıkları TOPSIS ailesiyle ortaktır. Seçenek kümesi değişince ideal ve karşıt nokta kayar; sonradan eklenen bir seçenek diğerlerinin sırasını değiştirebilir (García-Cascales ve Lamata, 2012). Tam telafi varsayımı geçerlidir: bir kriterdeki ciddi zayıflık başka kriterlerle örtülebilir. p değerinin seçimi sonucu doğrudan etkiler ve bu seçim genelde açıkça gerekçelendirilmez (André ve Romero, 2008); aynı veriye farklı p değerleri farklı sıra verebilir. Ağırlıkların kalitesi yöntemin dışındadır.

En yaygın hata kriter yönünü yanlış işaretlemektir; bu, ideal ve karşıt noktayı tersine çevirir. İkinci hata, p değerini hiç sorgulamadan varsayılan bırakmaktır; p=1 ile p=2'nin farklı seçenekleri birinci sıraya koyabileceği unutulmamalıdır. Üçüncü hata, en düşük uzaklık puanını "en kötü sonuç" diye okumaktır; Compromise Programming'de en düşük puan en iyi seçeneği gösterir. Dördüncü hata, ağırlıkları gerekçesiz eşit vermektir. Beşinci hata, analiz bittikten sonra seçenek eklemek ve sıranın değişmesine şaşırmaktır.

Temel ilke şudur:

Compromise Programming'in uzaklık puanı, sizin verdiğiniz yönlerin, ağırlıkların ve seçtiğiniz p değerinin bir özetidir; p değeri değişirse uzlaşma da değişebilir.