P-MABAC
P-MABAC - P-MABAC 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.
-
Contradiction adjustment; cost complement; PNWA weighting.
LaTeX
\hat{p}_{ij}=(T+c(1-T),I(1-c),F(1-c));\;\tilde{v}_{ij}=(1-(1-\hat{T})^{w_j},\hat{I}^{w_j},\hat{F}^{w_j}) -
Border Approximation Area (BAA) via score average.
LaTeX
s(\tilde{g}_j)=\tfrac{1}{m}\sum_i s(\tilde{v}_{ij});\quad s(p)=(1+T-2I-F)/2 -
Signed distance from BAA; S_i score; rank descending.
LaTeX
q_{ij}=s(\tilde{v}_{ij})-s(\tilde{g}_j);\quad S_i=\sum_j q_{ij};\quad\text{rank descending}
Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.
Sezgi
Sonucu okuma: p-mabac extends P-MABAC 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 MABAC 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.