DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

P-COCOSO

P-CoCoSo - P-COCOSO yönteminin Plithogenic uzantısı

Plithogenic üstünlük/sıralama - Plitojenik Küme (PltK: çelişki dereceleriyle nitelik değerleri)

Formül adımları

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

  1. Contradiction adjustment; score shift; min-max normalisation.

    sij=s(p^ij);s~ij=sij+1;s^ij=(s~ij−s~jmin)/(s~jmax−s~jmin)(j∈Ωb)
    LaTeX s_{ij}=s(\hat{p}_{ij});\;\tilde{s}_{ij}=s_{ij}+1;\;\hat{s}_{ij}=(\tilde{s}_{ij}-\tilde{s}_j^{\min})/(\tilde{s}_j^{\max}-\tilde{s}_j^{\min})\;(j\in\Omega_b)
  2. WSM sequence P_i and WPM sequence R_i.

    Pi=∑jwjs^ij;Ri=∑js^ijwj
    LaTeX P_i=\sum_j w_j\hat{s}_{ij};\quad R_i=\sum_j\hat{s}_{ij}^{w_j}
  3. Three compromise scores k_ia, k_ib, k_ic.

    kia=(Pi+Ri)/∑k(Pk+Rk);kib=Pi/minkPk+Ri/minkRk;kic=(λPi+(1−λ)Ri)/(λmaxkPk+(1−λ)maxkRk),λ=0.5
    LaTeX k_{ia}=(P_i+R_i)/\sum_k(P_k+R_k);\;k_{ib}=P_i/\min_k P_k+R_i/\min_k R_k;\;k_{ic}=(\lambda P_i+(1-\lambda)R_i)/(\lambda\max_kP_k+(1-\lambda)\max_kR_k),\;\lambda=0.5
  4. Combined CoCoSo score k_i.

    ki=(kiakibkic)1/3+13(kia+kib+kic)
    LaTeX k_i=(k_{ia}k_{ib}k_{ic})^{1/3}+\tfrac{1}{3}(k_{ia}+k_{ib}+k_{ic})
  5. Rank descending by k_i.

    rank descending by ki
    LaTeX \text{rank descending by }k_i

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: p-cocoso extends P-COCOSO to handle Plithogenic uncertainty. All arithmetic operations (normalisation, weighting, distance computation) are performed using Plithogenic Set (PltS: attribute values with contradiction degrees) algebra. The final scores are defuzzified via dominant value defuzzification; approach varies by appurtenance function before ranking.

Varsayımlar

  • Decision matrix entries are valid Plithogenic 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 COCOSO directly (avoid unnecessary uncertainty layer)
  • Aggregation operator (PFWA/PFOWA/etc.) not specified - output ambiguous

Sık yapılan hatalar

  • Değer-uzayı ihlali: hesaplamadan önce tüm girişlerin Plithogenic: each attribute has a set of values V with appurtenance degrees and contradiction degrees c(v,D) koşulunu sağladığından emin olun.
  • Defuzzifikasyon yöntemi sıralamayı etkiler: dominant value defuzzification; approach varies by appurtenance function kanonik seçimdir.