FDOSM - Bulanık Görüş Skoru Yöntemi ile Karar Verme

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

1. Adım 1 — Her değerlendirmenin üçgensel bulanık sayı (l, m, u) olarak temsil edilmesi; kesin (crisp) girdi değiştirilmeden aktarılır.

   $${\tilde{x}}_{ij}=(l_{ij},m_{ij},u_{ij})$$
   LaTeX

   \tilde{x}_{ij} = (l_{ij}, m_{ij}, u_{ij})

2. Adım 2 — Karar vericilerin görüşlerinin ortalama alınarak birleştirilmesi; tek bir kesin karar matrisi değiştirilmeden aktarılır.

   $${\tilde{x}}_{ij}^{agg}=\frac{1}{K}\sum _{k=1}^K{\tilde{x}}_{ij}^{(k)}$$
   LaTeX

   \tilde{x}_{ij}^{agg} = \frac{1}{K}\sum_{k=1}^K \tilde{x}_{ij}^{(k)}

3. Adım 3 — Birleştirilmiş değerlerin (l + 4m + u)/6 ile durulaştırılması; kesin değerler değiştirilmeden aktarılır.

   $$x_{ij}^{crisp}=\frac{l+4m+u}{6}$$
   LaTeX

   x_{ij}^{crisp} = \frac{l+4m+u}{6}

4. Adım 4 — Doğrusal-maks normalizasyonu: fayda kriterleri için r_ij = x_ij / max_i x_ij, maliyet kriterleri için min_i x_ij / x_ij.

   $$r_{ij}=x_{ij}^{crisp}/{max}_i{x}_{ij}^{crisp}$$
   LaTeX

   r_{ij} = x_{ij}^{crisp} / \max_i x_{ij}^{crisp}

5. Adım 5 — Her alternatifin ağırlıklı görüş skoru S_i = Σ_j w_j · r_ij'nin hesaplanması.

   $$S_i=\sum _j{w}_j{r}_{ij}$$
   LaTeX

   S_i = \sum_j w_j r_{ij}

6. Adım 6 — Alternatiflerin S_i'ye göre azalan sırada sıralanması (yüksek değer daha iyidir).

   $$\text{Rank descending by }{S}_i$$
   LaTeX

   \text{Rank descending by } S_i

Sezgi

Sonucu okuma: FDOSM is well-suited for group decision making with qualitative criteria. Fuzzy aggregation reduces individual bias.

Sık yapılan hatalar

• Inconsistent linguistic scale across DMs