DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

N-SPOTIS

N-SPOTIS - SPOTIS yönteminin Neutrosophic uzantısı

Neutrosophic üstünlük/sıralama - Tek Değerli Nötrosofik Küme (SVNS: T, I, F)

Formül adımları

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

  1. SVN scores; pre-specified bounds and ideal.

    sij=1+Tij−2Iij−Fij2clipped to [sjmin,sjmax];sj*=sjmax(j∈Ωb),sjmin(j∈Ωc)
    LaTeX s_{ij}=\tfrac{1+T_{ij}-2I_{ij}-F_{ij}}{2}\;\text{clipped to }[s_j^{\min},s_j^{\max}];\quad s_j^*=s_j^{\max}\;(j\in\Omega_b),\;s_j^{\min}\;(j\in\Omega_c)
  2. Normalised distance from ideal within fixed bounds.

    pij=|sij−sj*|sjmax−sjmin,pij∈[0,1]
    LaTeX p_{ij}=\frac{|s_{ij}-s_j^*|}{s_j^{\max}-s_j^{\min}},\quad p_{ij}\in[0,1]
  3. SPOTIS score D_i; rank ascending (lower = better).

    Di=∑j=1nwjpij;rank ascending
    LaTeX D_i=\sum_{j=1}^n w_j\,p_{ij};\quad\text{rank ascending}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Neutrosophic outranking/ranking - Single-Valued Neutrosophic Set (SVNS: T, I, F; T,I,F ∈ [0,1], T+I+F ≤ 3). Output typically utility (higher value = preferred).

Sonucu okuma: n-spotis extends SPOTIS to handle Neutrosophic uncertainty. All arithmetic operations (normalisation, weighting, distance computation) are performed using Single-Valued Neutrosophic Set (SVNS: T, I, F; T,I,F ∈ [0,1], T+I+F ≤ 3) algebra. The final scores are defuzzified via score function S = (T − F + 1)/2 before ranking.

Varsayımlar

  • Decision matrix entries are valid Single-Valued Neutrosophic numbers/tuples
  • Underlying crisp method's compensation assumption holds in uncertain space
  • All decision-maker(s) and experts use the same linguistic/uncertainty scale

Ne zaman kullanılmaz

  • Classical data sufficient - use base SPOTIS directly (avoid unnecessary uncertainty layer)
  • Aggregation operator (PFWA/PFOWA/etc.) not specified - output ambiguous

Sınırlılıklar

  • Assumes: Decision matrix entries are valid Single-Valued Neutrosophic numbers/tuples
  • Assumes: Underlying crisp method's compensation assumption holds in uncertain space
  • Assumes: All decision-maker(s) and experts use the same linguistic/uncertainty scale

Sık yapılan hatalar

  • Değer-uzayı ihlali: hesaplamadan önce tüm girişlerin SVNS: T,I,F ∈ [0,1]; 0 ≤ T+I+F ≤ 3 koşulunu sağladığından emin olun.
  • Defuzzifikasyon yöntemi sıralamayı etkiler: score function S = (T − F + 1)/2 kanonik seçimdir.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. SVN scores; pre-specified bounds and ideal.

    Dayanak: Dezert et al. 2020, Sec.3 Step1-2

  2. Normalised distance from ideal within fixed bounds.

    Dayanak: Dezert et al. 2020, Sec.3 Step3

  3. SPOTIS score D_i; rank ascending (lower = better).

    Dayanak: Dezert et al. 2020, Sec.3 Step4-5