IF-COPRAS
IF-COPRAS - COPRAS yönteminin Intuitionistic uzantısı
Intuitionistic üstünlük/sıralama - Sezgisel Bulanık Sayı (IFS: μ, ν; μ+ν ≤ 1)
Formül adımları
Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.
-
ranking_computation
LaTeX
s_{ij}=\mu_{ij}-\nu_{ij},\quad\hat{s}_{ij}=\frac{s_{ij}+1}{\sum_{i=1}^m(s_{ij}+1)},\quad v_{ij}=w_j\hat{s}_{ij} -
ranking_computation
LaTeX
S_i^+=\sum_{j\in\Omega^+}v_{ij},\quad S_i^-=\sum_{j\in\Omega^-}v_{ij} -
ranking_computation
LaTeX
Q_i=S_i^++\frac{S_{\min}^-\sum_{i=1}^m S_i^-}{S_i^-\sum_{i=1}^m\frac{S_{\min}^-}{S_i^-}} -
ranking_computation
LaTeX
N_i=\frac{Q_i}{Q_{\max}}\times100\%,\quad\text{rank descending}
Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.
Sezgi
Sonucu okuma: if-copras extends COPRAS to handle Intuitionistic uncertainty. All arithmetic operations (normalisation, weighting, distance computation) are performed using Intuitionistic Fuzzy Number (IFN: μ, ν; μ+ν ≤ 1) algebra. The final scores are defuzzified via score function S = μ − ν before ranking.
Varsayımlar
- Decision matrix entries are valid Intuitionistic Fuzzy 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 COPRAS directly (avoid unnecessary uncertainty layer)
- Aggregation operator (PFWA/PFOWA/etc.) not specified - output ambiguous
Sık yapılan hatalar
- Değer-uzayı ihlali: hesaplamadan önce tüm girişlerin IFN: μ ∈ [0,1], ν ∈ [0,1], μ+ν ≤ 1; π = 1−μ−ν ≥ 0 koşulunu sağladığından emin olun.
- Defuzzifikasyon yöntemi sıralamayı etkiler: score function S = μ − ν kanonik seçimdir.