P-RAWEC

P-RAWEC - P-RAWEC 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.

Çelişki düzeltmesi; skor; pozitif alana kaydırma.

$s_{i j} = s ({\hat{p}}_{i j}); S_{i j} = s_{i j} + 1$

LaTeX
s_{ij}=s(\hat{p}_{ij});\;S_{ij}=s_{ij}+1
Çift ideal/anti-ideal normalizasyonu. R_ideal = sütun/max (fayda) veya min/sütun (maliyet); R_anti = bunun tersi.

$R_{i j}^{i d e a l} = S_{i j} / S_{j}^{max} (j \in Ω_{b}); R_{i j}^{i d e a l} = S_{j}^{min} / S_{i j} (j \in Ω_{c}); R_{i j}^{a n t i} = the reverse mapping$

LaTeX
R^{ideal}_{ij}=S_{ij}/S_j^{\max}\;(j\in\Omega_b);\;R^{ideal}_{ij}=S_j^{\min}/S_{ij}\;(j\in\Omega_c);\;R^{anti}_{ij}=\text{the reverse mapping}
İdealden (theta) ve anti-idealden (theta') ağırlıklı sapma.

$θ_{i} = \sum_{j} (1 - R_{i j}^{i d e a l}) w_{j}; θ_{i}^{'} = \sum_{j} (1 - R_{i j}^{a n t i}) w_{j}$

LaTeX
\theta_i=\sum_j(1-R^{ideal}_{ij})w_j;\quad\theta'_i=\sum_j(1-R^{anti}_{ij})w_j
RAWEC skoru Q_i=(theta'_i-theta_i)/(theta'_i+theta_i); azalan sırada sıralayın.

$Q_{i} = (θ_{i}^{'} - θ_{i}) / (θ_{i}^{'} + θ_{i}) \in [- 1, 1]; rank descending$

LaTeX
Q_i=(\theta'_i-\theta_i)/(\theta'_i+\theta_i)\in[-1,1];\;\text{rank descending}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: p-rawec extends P-RAWEC 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 RAWEC 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.