DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

FUZZY-DELPHI

Bulanık Delphi - Üçgen bulanık görüşler ve bulanıklıktan arındırma ile uzman uzlaşısı

Bulanık uzman bilgisi çıkarımı - merkez defuzzifikasyonlu TFN Delphi

Formül adımları

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

  1. Her j=1..n kriteri için K uzman TFN değerlendirmesi ẽjk=(ejkα, ejkβ, ejkγ) topla.

    e~jk=(ejkα,ejkβ,ejkγ),k=1,…,K,j=1,…,n
    LaTeX \tilde{e}_{jk}=(e_{jk}^{\alpha},e_{jk}^{\beta},e_{jk}^{\gamma}),\quad k=1,\ldots,K,\quad j=1,\ldots,n

  2. Her kriter için K uzman TFN'ini birleştir: alt sınır = min, orta = aritmetik ortalama, üst sınır = max.

    E~j=(minkejkα,1K∑k=1Kejkβ,maxkejkγ)
    LaTeX \tilde{E}_j=\left(\min_k e_{jk}^{\alpha},\;\frac{1}{K}\sum_{k=1}^{K}e_{jk}^{\beta},\;\max_k e_{jk}^{\gamma}\right)

  3. Uzlaşı kontrolü: Δj = max_k(ejkγ) − min_k(ejkα) hesapla; Δj ≤ T ise uzlaşı sağlandı, aksi halde tekrarla.

    Δj=maxkejkγ−minkejkα;if Δj≤T⇒consensus, else iterate
    LaTeX \Delta_j=\max_k e_{jk}^{\gamma}-\min_k e_{jk}^{\alpha};\quad\text{if }\Delta_j\leq T\Rightarrow\text{consensus, else iterate}

  4. Uzlaşı TFN'ini COA ile defuzzify et: Cj = (Ejα + Ejβ + Ejγ) / 3; ağırlıkları normalize et: wj = Cj / Σj Cj.

    Cj=Ejα+Ejβ+Ejγ3;wj=Cj∑j=1nCj
    LaTeX C_j=\frac{E_j^{\alpha}+E_j^{\beta}+E_j^{\gamma}}{3};\quad w_j=\frac{C_j}{\sum_{j=1}^{n}C_j}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Fuzzy expert elicitation - TFN Delphi with centroid defuzzification. Output typically weight (higher value = preferred).

Sonucu okuma: Fuzzy Delphi - Expert consensus with triangular fuzzy opinions and defuzzification

Varsayımlar

  • Domain experts available
  • Experts can express consistent comparisons

Ne zaman kullanılmaz

  • No experts available → use objective weighting
  • High inconsistency → discard and re-elicit

Sınırlılıklar

  • Assumes: Domain experts available
  • Assumes: Experts can express consistent comparisons

Sık yapılan hatalar

  • Hatalı: 'FUZZY-DELPHI bu varsayımı kontrol etmeden uygulamak'. Doğrusu: Domain experts available
  • Hatalı: 'FUZZY-DELPHI bu varsayımı kontrol etmeden uygulamak'. Doğrusu: Experts can express consistent comparisons
  • Hatalı: FUZZY-DELPHI'yi 'No experts available → use objective weighting' durumunda kullanmak - recommendation_metadata.not_recommended_when alternatif öneriyor.
  • Hatalı: FUZZY-DELPHI'yi 'High inconsistency → discard and re-elicit' durumunda kullanmak - recommendation_metadata.not_recommended_when alternatif öneriyor.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. Collect K expert TFN assessments ẽjk=(ejkα, ejkβ, ejkγ) for each criterion j=1..n.

  2. Aggregate K expert TFNs per criterion: lower bound = min, middle = arithmetic mean, upper = max.

  3. Consensus check: compute spread Δj = max_k(ejkγ) − min_k(ejkα); if Δj ≤ T (threshold), consensus reached; otherwise iterate.

  4. Defuzzify consensus TFN via COA: Cj = (Ejα + Ejβ + Ejγ) / 3; normalise weights wj = Cj / Σj Cj.