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.
-
Adım 1 — Vektör normalleştirmesi r_ij = x_ij / √(Σ x_ij²).
LaTeX
r_{ij} = \dfrac{x_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{m} x_{ij}^{2}}} -
Adım 2 — Ağırlıklı normalleştirilmiş matris v_ij = w_j · r_ij.
LaTeX
v_{ij} = w_{j}\,r_{ij} -
Adım 3 — Oran sistemi y_i = Σ_{j∈J⁺} v_ij − Σ_{j∈J⁻} v_ij.
LaTeX
y_{i} = \sum_{j\in J^{+}} v_{ij} - \sum_{j\in J^{-}} v_{ij} -
Adım 4 — y_i'ye göre azalan sıralama; en yüksek değer en iyi alternatif.
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
-
Vector normalisation r_ij = x_ij / √(Σ x_ij²).
Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453 Eq.(2)
-
Weighted normalised matrix v_ij = w_j · r_ij.
Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453 Eq.(3)
-
Ratio system y_i = Σ_{j∈J+} v_ij − Σ_{j∈J−} v_ij.
Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453 Eq.(4)
-
Descending ranking by y_i.
Dayanak: Brauers-Zavadskas 2006, p.453