FUZZY-OCRA

Fuzzy OCRA - OCRA yönteminin Fuzzy uzantısı

Fuzzy üstünlük/sıralama - Üçgen Bulanık Sayı (TBS: l, m, u)

Formül adımları

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

Adım 1 — TFN bileşenlerini X_α, X_β, X_γ ve ağırlık vektörlerine ayır.

$X_{k} [i, j] = x_{i} j k, w_{k} [j] = w j k f o r k \in α, β, γ$

LaTeX
X_k[i,j] = x_ijk, w_k[j] = wjk for k∈{α,β,γ}
Adım 2 — Çıktı puanları O_k[i] (fayda kriterleri) ve girdi puanları I_k[i] (maliyet kriterleri) bileşen bazlı hesapla.

$O_{k} [i] = Σ_{j : m a x} w_{k} [j] \cdot (X_{k} [i, j] - m i n_{i} (X_{k} [:, j])) / m i n_{i} (X_{k} [:, j]) I_{k} [i] = Σ_{j : m i n} w_{k} [j] \cdot (m a x_{i} (X_{k} [:, j]) - X_{k} [i, j]) / m i n_{i} (X_{k} [:, j]) f o r k \in α, β, γ$

LaTeX
O_k[i] = Σ_{j:max} w_k[j] · (X_k[i,j] - min_i(X_k[:,j])) / min_i(X_k[:,j]) I_k[i] = Σ_{j:min} w_k[j] · (max_i(X_k[:,j]) - X_k[i,j]) / min_i(X_k[:,j]) for k∈{α,β,γ}
Adım 3 — I ve O'yu minimum yanlılığından arındırmak için kaydır.

$Ī_{k} [i] = I_{k} [i] - m i n_{i} (I_{k}) Ō_{k} [i] = O_{k} [i] - m i n_{i} (O_{k}) f o r k \in α, β, γ$

LaTeX
Ī_k[i] = I_k[i] - min_i(I_k) Ō_k[i] = O_k[i] - min_i(O_k) for k∈{α,β,γ}
Adım 4 — Birleşik performans P_k = Ī_k + Ō_k - min(Ī_k+Ō_k) bileşen bazlı, ardından centroid.

$P_{k} [i] = Ī_{k} [i] + Ō_{k} [i] - m i n_{i} (Ī_{k} + Ō_{k}) f o r k \in α, β, γ P [i] = (P_{α} [i] + P_{β} [i] + P_{γ} [i]) / 3 [c e n t r o i d] r a n k = a r g s o r t (P, d e s c e n d i n g = T r u e)$

LaTeX
P_k[i] = Ī_k[i] + Ō_k[i] - min_i(Ī_k+Ō_k) for k∈{α,β,γ} P[i] = (P_α[i] + P_β[i] + P_γ[i]) / 3 [centroid] rank = argsort(P, descending=True)

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: fuzzy-ocra extends OCRA to handle Fuzzy uncertainty. All arithmetic operations (normalisation, weighting, distance computation) are performed using Triangular Fuzzy Number (TFN: l, m, u) algebra. The final scores are defuzzified via centroid (l+m+u)/3 before ranking.

Varsayımlar

Decision matrix entries are valid Fuzzy (Triangular) numbers/tuples
Underlying crisp method's compensation assumption holds in uncertain space
All decision-maker(s) and experts use the same linguistic/uncertainty scale

Ne zaman kullanılmaz

Classical data sufficient - use base OCRA directly (avoid unnecessary uncertainty layer)
Aggregation operator (PFWA/PFOWA/etc.) not specified - output ambiguous

Sık yapılan hatalar

Değer-uzayı ihlali: hesaplamadan önce tüm girişlerin TFN: l ≤ m ≤ u ve tümü ≥ 0 koşulunu sağladığından emin olun.
Defuzzifikasyon yöntemi sıralamayı etkiler: centroid (l+m+u)/3 kanonik seçimdir.