DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

LBWA

LBWA - Seviye Tabanlı Ağırlık Değerlendirmesi

Düzeylere ayrılmış kriter gruplaması, etki fonksiyonuyla ağırlıklandırma

Formül adımları

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

  1. En önemli kriteri seçin; tüm kriterleri önem seviyelerine ayırın; seviye içi etki değerleri atayın ve r'yi türetin.

    cB∈S1, IB=0,r=maxi|Si|,Iip∈{0,…,r}
    LaTeX c_B\in S_1,\ I_B=0,\quad r=\max_i |S_i|,\quad I_{ip}\in\{0,\ldots,r\}
  2. Her kriter için etki fonksiyonunu hesaplayın.

    f(Cip)=r0ir0+Iip
    LaTeX f(C_{ip})=\frac{r_0}{i\,r_0+I_{ip}}
  3. Çapa ağırlığını ve kalan tüm kriter ağırlıklarını hesaplayın.

    wB=11+∑j≠Bf(Cj),wj=f(Cj)wB
    LaTeX w_B=\frac{1}{1+\sum_{j\ne B} f(C_j)},\quad w_j=f(C_j)w_B

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Level-partitioned criterion grouping with influence function weighting. Output typically weight (higher value = preferred).

Sonucu okuma: Provide every criterion level and influence value, the explicit best criterion, and r_0>r. Lower influence means greater importance within a level.

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

  • (r_0-I)/r_0^level kullanmak, çığır açan LBWA formülü değildir.
  • LBWA yerel bir çoklu-uzman toplulaştırma kuralı tanımlamaz; yürütmeden önce fikir birliğine varın.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. Most significant criterion c_1; assign integers I_j (lower = more important) within levels.

    Dayanak: Žižović-Pamucar 2019, p.3 Sec.3

  2. Influence function A(I_j) = (r_0 - I_j)/r_0^{L_j} for chosen elasticity r_0.

    Dayanak: Žižović-Pamucar 2019, p.4 Eq.(1)

  3. Most-important weight w_1 = 1/(1+Σ f_j); other w_j = f_j · w_1.

    Dayanak: Žižović-Pamucar 2019, p.4 Eqs.(2)-(3)