DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

P-MULTIMOORA

P-MULTIMOORA - MULTIMOORA 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; scores; vector normalisation.

    sij=s(p^ij);s~ij=sij+1;s¯ij=s~ij/∑is~ij2
    LaTeX s_{ij}=s(\hat{p}_{ij});\;\tilde{s}_{ij}=s_{ij}+1;\;\bar{s}_{ij}=\tilde{s}_{ij}/\sqrt{\sum_i\tilde{s}_{ij}^2}
  2. Sub-method 1: Ratio System score.

    yiRS=∑jwjs¯ij;rank descending
    LaTeX y_i^{\mathrm{RS}}=\sum_j w_j\bar{s}_{ij};\quad\text{rank descending}
  3. Sub-method 2: Reference Point score.

    rj*=maxis¯ij;yiRP=maxjwj|rj*−s¯ij|;rank ascending
    LaTeX r_j^*=\max_i\bar{s}_{ij};\;y_i^{\mathrm{RP}}=\max_j w_j|r_j^*-\bar{s}_{ij}|;\;\text{rank ascending}
  4. Sub-method 3: Full Multiplicative Form via PNWG.

    U~i=⨂jp^ijwj=(∏jT^ijwj,1−∏j(1−I^ij)wj,1−∏j(1−F^ij)wj);yiFMF=s(U~i);rank descending
    LaTeX \tilde{U}_i=\bigotimes_j\hat{p}_{ij}^{w_j}=(\prod_j\hat{T}_{ij}^{w_j},\;1-\prod_j(1-\hat{I}_{ij})^{w_j},\;1-\prod_j(1-\hat{F}_{ij})^{w_j});\;y_i^{\mathrm{FMF}}=s(\tilde{U}_i);\;\text{rank descending}
  5. Theory of Dominance: final rank from pairwise dominance across RS/RP/FMF.

    Ai≻Ak⟺ranks better in ≥2 of {RS,RP,FMF}
    LaTeX A_i\succ A_k\iff\text{ranks better in }\geq 2\text{ of }\{RS,RP,FMF\}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: p-multimoora extends P-MULTIMOORA 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 MULTIMOORA 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.