DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

P-TODIM

P-TODIM - P-TODIM 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; cost complement.

    p^ij=(T+c(1−T),I(1−c),F(1−c));cost complement first
    LaTeX \hat{p}_{ij}=(T+c(1-T),I(1-c),F(1-c));\;\text{cost complement first}
  2. Relative criterion weights; reference criterion w_r = max w_j.

    w¯jr=wj/wr,wr=maxjwj
    LaTeX \bar{w}_{jr}=w_j/w_r,\;w_r=\max_j w_j
  3. Dominance contribution: gain (√) and loss (−1/θ·√); Plithogenic distance.

    dj(i,k)=d(p^ij,p^kj)=[(T^ij−T^kj)2+(I^ij−I^kj)2+(F^ij−F^kj)2]/3;ϕj(Ai,Ak)={+w¯jrdj/∑jw¯jrsij>skj0sij=skj−1θ(∑w¯jr)dj/w¯jrsij<skj
    LaTeX d_j(i,k)=d(\hat{p}_{ij},\hat{p}_{kj})=\sqrt{[(\hat{T}_{ij}-\hat{T}_{kj})^2+(\hat{I}_{ij}-\hat{I}_{kj})^2+(\hat{F}_{ij}-\hat{F}_{kj})^2]/3};\;\phi_j(A_i,A_k)=\begin{cases}+\sqrt{\bar{w}_{jr}d_j/\sum_j\bar{w}_{jr}}&s_{ij}>s_{kj}\\0&s_{ij}=s_{kj}\\-\tfrac{1}{\theta}\sqrt{(\sum\bar{w}_{jr})d_j/\bar{w}_{jr}}&s_{ij}<s_{kj}\end{cases}
  4. Overall dominance δ(A_i,A_k).

    δ(Ai,Ak)=∑jϕj(Ai,Ak)
    LaTeX \delta(A_i,A_k)=\sum_j\phi_j(A_i,A_k)
  5. Global normalised value ξ_i; rank descending.

    ξi=(∑kδ(Ai,Ak)−min)/(max−min);rank descending
    LaTeX \xi_i=(\sum_k\delta(A_i,A_k)-\min)/(\max-\min);\quad\text{rank descending}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: p-todim extends P-TODIM 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 TODIM 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.