LoPM - Özellik Sınırları Yöntemi

Formül adımları

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

1. Adım 1 — Tasarım sınırlarına göre değer puanı. Alt sınırlı özellik (tür 1): ℓ_j/x_ij; üst sınırlı özellik (tür −1): x_ij/ℓ_j; hedef özellik (tür 0): |x_ij/ℓ_j − 1|. m_i ağırlıklı toplamdır. Her terim sınır karşılandığında ≤ 1 olmakta ve özellik iyileştikçe küçülmektedir; bu nedenle sıralama artan biçimdedir (en küçük m = en iyi).

   $$m_i=\sum _{j\in J_{lower}}{w}_j\frac{{\ell }_j}{x_{ij}}+\sum _{j\in J_{upper}}{w}_j\frac{x_{ij}}{{\ell }_j}+\sum _{j\in J_{target}}{w}_j|\frac{x_{ij}}{{\ell }_j}-1|,\text{rank ascending}$$
   LaTeX

   m_i = \sum_{j\in J_{lower}} w_j\frac{\ell_j}{x_{ij}} + \sum_{j\in J_{upper}} w_j\frac{x_{ij}}{\ell_j} + \sum_{j\in J_{target}} w_j\left|\frac{x_{ij}}{\ell_j}-1\right|,\quad \text{rank ascending}

Sezgi

Property-limit satisfaction scoring for material selection. Output typically ranking.

Sonucu okuma: Higher m_i = better property satisfaction. Lower-limit: limit/x ≤ 1 if x meets or exceeds limit; upper-limit: x/limit ≤ 1 if x is at or below limit. Score = 1 when exactly at limit. Primarily designed for material selection problems.

Sık yapılan hatalar

• criteria_types {1,-1,0} kullanır (max/min değil). Tip 0 (hedef): sapma ne kadar az, o kadar iyi.
• Tüm değerler kesinlikle pozitif olmalı - LoPM oran hesaplar.