HFLPR-PRIORITY (Tereddütlü Bulanık Dilsel Tercih İlişkisi Öncelik Programlama)

HFLPR-PRIORITY, elinizde kriterler ve seçenekler arasında sözcüklerle ifade edilmiş ikili karşılaştırmalar olduğunda kullanılan bir yöntemdir ("bu kriter şu kriterden biraz daha önemli", "bu istasyonun sarsıntı sorunu şu istasyondan belirgin biçimde fazla" gibi). Hem kriter ağırlıklarını hem de her kriterdeki seçenek önceliklerini aynı anda çıkarır. AHP gibi klasik ikili karşılaştırma yöntemlerinden farkı, karşılaştırmaların tutarlı olup olmadığını önce denetleyip tutarsızsa karar vericiden yeniden istemek yerine, verilen karşılaştırmalarla en iyi uyuşan öncelik vektörünü doğrudan bir optimizasyonla bulmasıdır. Ren, Zhu ve Xu tarafından 2018'de, hidroelektrik santrallerinin çevresel etkisini değerlendiren bir uygulamayla birlikte önerilmiştir.

HFLPR-PRIORITY'nin arkasındaki fikir, insan yargısının zaten bir miktar tutarsız olacağını kabul etmektir. Klasik AHP bir tutarlılık oranı hesaplar; bu oran bir eşiği aşarsa karar vericiden karşılaştırmaları gözden geçirmesini ister. Bu, pratikte zordur: bir çevre kurulu ya da yönetim komitesi, verdiği onlarca ikili yargıyı kolayca "yeniden yapmaz". HFLPR-PRIORITY bu adımı tamamen atlar. Bunun yerine, verilen tüm karşılaştırmalarla (ikili yargıların her biri, tereddüt edilen her makul sözcük dahil) en kötü uyuşmazlığı en küçükleyen tek bir öncelik vektörünü bulur.

Bu fikrin bir felsefi sonucu vardır. Yöntem, karar vericinin verdiği yargıyı "düzeltilmesi gereken bir hata" olarak görmez; onu olduğu gibi kabul eder ve bu yargıyla en iyi uyuşan tek bir yorumu üretir. Ayrıca yargıların sözcük kümesi (yalnız tek bir sözcük değil, "biraz iyi ile çok iyi arasında" gibi birden fazla makul sözcük) olarak verilmesine izin verir; bu, karar vericinin kendi kararsızlığını erken bir sayıya indirgemeden taşımasını sağlar.

Yöntem yedi adımda ilerler.

Birinci adım, ikili karşılaştırmaların toplanması. Karar vericiden iki tablo istenir: kriterler arasında bir ikili karşılaştırma tablosu ve her kriter için seçenekler arasında ayrı bir ikili karşılaştırma tablosu. Her hücre, ortak bir dilsel terim kümesinden (örneğin "çok kötü" ile "çok iyi" arasında dokuz basamaklı bir ölçek) bir ya da daha fazla makul terim içerebilir.

İkinci adım, yapısal denetim. Her tablonun köşegeni kayıtsızlığı temsil etmeli, karşılıklı hücreler (A kriterinin B'ye göre karşılaştırması ile B'nin A'ya göre karşılaştırması) birbirini tamamlamalıdır. Bu koşulu sağlamayan tablolar işaretlenir.

Üçüncü adım, uyuşmazlık ifadesi. Verilen bir tablo ve aday bir öncelik vektörü için, her ikili karşılaştırmanın bu öncelik vektörüyle ne kadar uyuştuğu ya da uyuşmadığı hesaplanır. Öncelik vektörü tabloyla tam uyuşuyorsa bu uyuşmazlık sıfırdır.

Dördüncü adım, en kötü uyuşmazlığı en küçükleme. Bir doğrusal programlama modeli, tüm ikili karşılaştırmalar (tereddüt edilen her makul sözcük dahil) arasındaki en büyük uyuşmazlığı en küçükleyen öncelik vektörünü bulur. Kısıt, öncelik değerlerinin toplamının bir olması ve negatif olmamasıdır.

Beşinci adım, kriter ağırlıkları. Dördüncü adım kriterler arasındaki ikili karşılaştırma tablosuna uygulanır ve kriter ağırlıkları elde edilir. Bu ağırlıklar kurul tarafından atanmaz; doğrudan kriterler arasındaki ikili yargılardan çıkar.

Altıncı adım, kritere göre seçenek öncelikleri. Dördüncü adım, her kriter için ayrı ayrı seçenekler arasındaki ikili karşılaştırma tablosuna uygulanır ve o kriterdeki seçenek öncelikleri elde edilir.

Yedinci adım, kapsamlı öncelik ve sıralama. Kriter ağırlıkları ile kritere göre seçenek öncelikleri ağırlıklı olarak birleştirilir; her seçenek için tek bir kapsamlı öncelik değeri elde edilir ve seçenekler büyükten küçüğe sıralanır.

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

Kapsamlı öncelik değeri, bir seçeneğin verilen ikili karşılaştırmalarla diğerlerine göre ne kadar öne çıktığını gösterir; bir yüzde ya da olasılık değildir. Kriter ağırlıkları da aynı biçimde yorumlanır: bir kriterin ağırlığı yüksekse, bu kriter kriterler arası ikili karşılaştırmalarda tutarlı biçimde daha önemli bulunmuştur; kurul tarafından önceden atanmamıştır.

Bu nedenle:

"HFLPR-PRIORITY en iyi seçeneği buldu"

yerine:

"Verilen ikili karşılaştırmalarla en yüksek kapsamlı önceliğe sahip seçenek şudur; kriter ağırlıkları da bu karşılaştırmalardan türetilmiştir, önceden atanmamıştır"

biçiminde yazmak doğrudur.

HFLPR-PRIORITY tereddütlü bulanık dilsel veriyle çalışır: ikili karşılaştırma hücrelerinde bir dilsel terim kümesinden birden fazla makul terim bulunabilir. DecisionMind'da bu yöntemin ayrı bir veri türü uzantısı bulunmaz; temel biçimiyle tek başına yer alır.

Elinizde şunlar olmalı: kriterler arasında bir ikili karşılaştırma tablosu; her kriter için seçenekler arasında ayrı bir ikili karşılaştırma tablosu; tüm tabloların dayandığı ortak bir dilsel terim kümesi (örneğin dokuz basamaklı bir ölçek). Bu yöntem tek bir karar vericiyi varsayar; grup kararı için önce bireysel tablolar bir grup tablosunda birleştirilmelidir. HFLPR-PRIORITY karar matrisi istemez, yalnız ikili karşılaştırma tabloları ister; ağırlık dışarıdan alınmaz, doğrudan üretilir.

Verileriniz ikili karşılaştırmalarla toplanıyorsa, bu karşılaştırmalar sözcüklerle ifade ediliyorsa ve karar vericiden tutarsızlık nedeniyle yargılarını yeniden vermesini istemek pratik değilse HFLPR-PRIORITY uygun bir seçimdir.

Kullanılmaması gereken durumlar şunlardır: elinizde zaten doğrudan bir karar matrisi (seçenek x kriter tablosu) varsa, ikili karşılaştırma toplamaya gerek yoktur. Birden fazla karar vericiniz varsa ve bunları ayrı ayrı işlemek istiyorsanız önce bir grup birleştirme adımı gerekir. İkili karşılaştırma tabloları köşegen ve karşılıklılık koşulunu sağlamıyorsa önce veri toplama süreci gözden geçirilmelidir.

İkili karşılaştırma, sözcüklerle ifade edilmiş, tutarsızlık kabul edilebilir → HFLPR-PRIORITY

İkili karşılaştırma, tutarlılık oranı denetlenip gerekirse yeniden istenebilir → AHP

Doğrudan karar matrisi var → TOPSIS, SAW ve benzeri sıralama yöntemleri

Birden fazla karar verici, grup birleştirme gerekiyor → Önce bir konsensüs ya da toplulaştırma yöntemi

HFLPR-PRIORITY'nin en önemli üstünlüğü, karar vericiyi tutarlılık denetiminden geçirip yargılarını yeniden vermeye zorlamadan doğrudan bir öncelik vektörü üretmesidir; bu, pratikte toplantı süresini ve karar vericinin yorgunluğunu azaltır. Kriter ağırlıklarını ve seçenek önceliklerini aynı çerçevede, aynı ikili karşılaştırma mantığıyla üretmesi, ayrı bir ağırlıklandırma yöntemine ihtiyacı ortadan kaldırır. Tereddütlü dilsel verilerle çalışması, karar vericinin birden fazla makul sözcük arasında kalmasına izin verir.

Sınırlılıkları veri yapısı ve tek karar vericiye bağımlılıktan doğar. Birincisi, yöntem tek bir karar vericiyi varsayar; grup kararlarında önce bireysel tabloların birleştirilmesi gerekir, bu da ayrı bir belirsizlik kaynağıdır. İkincisi, kriter ağırlıklarının doğrudan kriterler arası ikili karşılaştırmalardan çıkması, bir kriterin ağırlığının karşılaştırma sırasında verilen birkaç yargıya aşırı duyarlı olabileceği anlamına gelir. Üçüncüsü, köşegen ve karşılıklılık koşulunu sağlamayan bir tablo yöntemin temelini bozar; bu koşul her kullanımda yeniden doğrulanmalıdır. Dördüncüsü, en kötü uyuşmazlığı en küçükleyen yaklaşım, ortalama uyuşmazlığı değil yalnız en kötü durumu hedefler; bu, tek bir aşırı yargının tüm öncelik vektörünü etkilemesine yol açabilir.

En yaygın hata, ikili karşılaştırma tablosunun köşegen ve karşılıklılık koşulunu doğrulamadan doğrudan yönteme vermektir; bu koşul sağlanmazsa sonuç güvenilir değildir.

İkinci hata, birden fazla karar vericinin tablolarını birleştirmeden, sanki tek bir karar vericiymiş gibi ayrı ayrı çalıştırıp sonuçları karşılaştırmaktır. Üçüncü hata, kriter ağırlıklarının doğrudan ikili karşılaştırmalardan çıktığını unutup bunları kurul tarafından "önceden belirlenmiş" ağırlıklar gibi sunmaktır. Dördüncü hata, bir kriterin ağırlığı diğerlerinden çok daha yüksek çıktığında bunun hangi ikili yargılardan kaynaklandığını geriye dönüp incelememektir.

Temel ilke şudur:

HFLPR-PRIORITY sonucu, verilen ikili karşılaştırmaların en iyi uyuşan yorumudur; karşılaştırmalardan biri değişirse hem kriter ağırlıkları hem de seçenek öncelikleri değişebilir.