DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

N-DNMA

N-DNMA - Nötrosofik DNMA

DNMA'nın tek değerli nötrosofik genişlemesi

Formül adımları

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

  1. SVNN karar matrisi oluştur ve score fonksiyonu ile crisp skor çıkar.

    𝐃=(⟨Tij,Iij,Fij⟩)m×n;sij=1+Tij−2Iij−Fij2
    LaTeX \mathbf{D}=(\langle T_{ij},I_{ij},F_{ij}\rangle)_{m\times n};\quad s_{ij}=\frac{1+T_{ij}-2I_{ij}-F_{ij}}{2}
  2. Skorların doğrusal normalizasyonu (fayda/maliyet duyarlı).

    rijL={sij−sjminsjmax−sjminj∈Ωbsjmax−sijsjmax−sjminj∈Ωcsjmax=maxisij,sjmin=minisij
    LaTeX r_{ij}^{L}=\begin{cases}\dfrac{s_{ij}-s_j^{\min}}{s_j^{\max}-s_j^{\min}}&j\in\Omega_b\\\dfrac{s_j^{\max}-s_{ij}}{s_j^{\max}-s_j^{\min}}&j\in\Omega_c\end{cases}\quad s_j^{\max}=\max_i s_{ij},\;s_j^{\min}=\min_i s_{ij}
  3. Skorların vektör normalizasyonu (fayda/maliyet duyarlı).

    rijV={sij∑k=1mskj2j∈Ωb1−sij∑k=1mskj2j∈Ωc
    LaTeX r_{ij}^{V}=\begin{cases}\dfrac{s_{ij}}{\sqrt{\sum_{k=1}^m s_{kj}^2}}&j\in\Omega_b\\1-\dfrac{s_{ij}}{\sqrt{\sum_{k=1}^m s_{kj}^2}}&j\in\Omega_c\end{cases}
  4. Çift normalizasyonun birleşimi: doğrusal ve vektörün ortalaması.

    rij=rijL+rijV2
    LaTeX r_{ij}=\frac{r_{ij}^{L}+r_{ij}^{V}}{2}
  5. Ağırlıklı toplama skoru z_i.

    zi=∑j=1nwj·rij
    LaTeX z_i=\sum_{j=1}^n w_j\cdot r_{ij}
  6. z_i'yi [0,1] aralığına normalise et.

    z¯i=zi−zminzmax−zmin
    LaTeX \bar{z}_i=\frac{z_i-z^{\min}}{z^{\max}-z^{\min}}
  7. Alternatifleri z̄_i'ye göre azalan sırala.

    rank descending by z¯i
    LaTeX \text{rank descending by }\bar{z}_i

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: Use N-DNMA when expert assessments involve truth (T), indeterminacy (I), and falsity (F) components.

Sık yapılan hatalar

  • T+I+F > 3 (violates SVN constraint)