GREY-SAW
Grey-SAW - SAW yönteminin Grey uzantısı
Grey üstünlük/sıralama - Gri Aralık Sayı (GAS: [x̲, x̄])
Formül adımları
Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.
-
Adım 1 — Gri matris, normalleştirme, beyazlatma.
LaTeX
\otimes v_{ij}=[v_{ij}^L,v_{ij}^U];\\ \text{benefit: }\hat{v}_{ij}=\tfrac{1}{2}\Bigl(\frac{v_{ij}^L}{\max_k v_{kj}^U}+\frac{v_{ij}^U}{\max_k v_{kj}^U}\Bigr);\\ \text{cost: }\hat{v}_{ij}=\tfrac{1}{2}\Bigl(\frac{\min_k v_{kj}^L}{v_{ij}^U}+\frac{\min_k v_{kj}^L}{v_{ij}^L}\Bigr) -
Adım 2 — Ağırlıklı toplam skoru.
LaTeX
S_i=\sum_{j=1}^n w_j\hat{v}_{ij} -
Adım 3 — Azalan sıra.
LaTeX
\text{rank descending by }S_i
Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.
Sezgi
Grey outranking/ranking - Grey Interval Number (GIN: [x̲, x̄]). Output typically utility (higher value = preferred).
Sonucu okuma: grey-saw extends SAW to handle Grey uncertainty. All arithmetic operations (normalisation, weighting, distance computation) are performed using Grey Interval Number (GIN: [x̲, x̄]) algebra. The final scores are defuzzified via whitenisation: (x̲ + x̄)/2 before ranking.
Varsayımlar
- Decision matrix entries are valid Grey 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 SAW directly (avoid unnecessary uncertainty layer)
- Aggregation operator (PFWA/PFOWA/etc.) not specified - output ambiguous
Sınırlılıklar
- Assumes: Decision matrix entries are valid Grey numbers/tuples
- Assumes: Underlying crisp method's compensation assumption holds in uncertain space
- Assumes: All decision-maker(s) and experts use the same linguistic/uncertainty scale
Sık yapılan hatalar
- Değer-uzayı ihlali: hesaplamadan önce tüm girişlerin GIN: x̲ ≤ x̄ (lower and upper bounds of interval) koşulunu sağladığından emin olun.
- Defuzzifikasyon yöntemi sıralamayı etkiler: whitenisation: (x̲ + x̄)/2 kanonik seçimdir.
Hesap adımları ve dayanakları
-
Construct grey matrix ⊗v_ij=[v_ij^L, v_ij^U]; normalize benefit/cost; whiten: v̂_ij=½(v_ij^L+v_ij^U).
Dayanak: Fishburn 1967; Deng 1989
-
Weighted sum score S_i = Σ_j w_j·v̂_ij.
Dayanak: Fishburn 1967 §SAW
-
Rank descending by S_i. Best: max S_i.
Dayanak: Fishburn 1967 §SAW ranking