P-OCRA
P-OCRA - P-OCRA 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; aggregate input (cost) and output (benefit) ratings.
LaTeX
s_{ij}=s(\hat{p}_{ij});\;\bar{I}_i=\sum_{j\in\Omega_c}w_j(\max_k s_{kj}-s_{ij})/\min_k s_{kj};\;\bar{O}_i=\sum_{j\in\Omega_b}w_j(s_{ij}-\min_k s_{kj})/\min_k s_{kj} -
Scale I and O by shifting to zero minimum.
LaTeX
\hat{I}_i=\bar{I}_i-\min_k\bar{I}_k;\quad\hat{O}_i=\bar{O}_i-\min_k\bar{O}_k -
Preference rating P_i; rank descending.
LaTeX
P_i=\hat{I}_i+\hat{O}_i;\quad\text{rank descending}
Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.
Sezgi
Sonucu okuma: p-ocra extends P-OCRA 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 OCRA 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.