DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

MOORA

MOORA - Oran Analizine Dayalı Çok Amaçlı Optimizasyon

Oran sistemi + referans noktası (vektör normalizasyonu)

Formül adımları

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

  1. Adım 1 — Vektör normalleştirmesi r_ij = x_ij / √(Σ x_ij²).

    rij=xij∑i=1mxij2
    LaTeX r_{ij} = \dfrac{x_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{m} x_{ij}^{2}}}
  2. Adım 2 — Ağırlıklı normalleştirilmiş matris v_ij = w_j · r_ij.

    vij=wjrij
    LaTeX v_{ij} = w_{j}\,r_{ij}
  3. Adım 3 — Oran sistemi y_i = Σ_{j∈J⁺} v_ij − Σ_{j∈J⁻} v_ij.

    yi=∑j∈J+vij−∑j∈J−vij
    LaTeX y_{i} = \sum_{j\in J^{+}} v_{ij} - \sum_{j\in J^{-}} v_{ij}
  4. Adım 4 — y_i'ye göre azalan sıralama; en yüksek değer en iyi alternatif.

    Rank descending: y(1)≥y(2)≥⋯≥y(m)
    LaTeX \text{Rank descending: } y_{(1)}\ge y_{(2)}\ge\cdots\ge y_{(m)}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Ratio system + reference point (vector normalisation). Output typically utility (higher value = preferred).

Sonucu okuma: y_i can be any real number. Higher y_i (Ratio System) means better. Lower d_i (Reference Point) means better. MOORA produces two rankings - Ratio System (RS) and Reference Point (RP). They may disagree; the full MULTIMOORA method resolves this via dominance theory.

Varsayımlar

  • Criteria preferences are independent (no synergistic interactions)
  • Compensation is acceptable: high score on one criterion can offset low on another
  • Decision matrix is complete (no missing values)

Ne zaman kullanılmaz

  • Criteria strongly correlated → consider DEMATEL/ANP for interdependence
  • Non-compensatory preferences → consider outranking (ELECTRE/PROMETHEE)

Sınırlılıklar

  • Rank reversal known on alternative-set changes (ref: general MCDM literature)
  • Assumes: Criteria preferences are independent (no synergistic interactions)
  • Assumes: Compensation is acceptable: high score on one criterion can offset low on another
  • Assumes: Decision matrix is complete (no missing values)

Sık yapılan hatalar

  • Ağırlıksız MOORA kullanmak: seminal yöntem ağırlıklar kullanır; bazı uygulamalar bunları atlar ve farklı sıralama verir.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. Vector normalisation r_ij = x_ij / √(Σ x_ij²).

    Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453 Eq.(2)

  2. Weighted normalised matrix v_ij = w_j · r_ij.

    Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453 Eq.(3)

  3. Ratio system y_i = Σ_{j∈J+} v_ij − Σ_{j∈J−} v_ij.

    Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453 Eq.(4)

  4. Descending ranking by y_i.

    Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453