PF-ARAS
PF-ARAS - ARAS yönteminin Pythagorean uzantısı
Pythagorean üstünlük/sıralama - Pisagoryan Bulanık Sayı (PFS: μ, ν; μ²+ν² ≤ 1)
Formül adımları
Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.
-
Cost complement; optimal A0.
LaTeX
j\in\Omega_c:\;\hat{\alpha}_{ij}=(\nu_{ij},\mu_{ij});\;\hat{\alpha}_{0j}=(\max_i\hat{\mu}_{ij},\min_i\hat{\nu}_{ij}) -
Column-sum normalisation on scores.
LaTeX
s_{ij}=s(\hat{\alpha}_{ij});\;\tilde{s}_{ij}=s_{ij}+1;\;\hat{s}_{ij}=\tilde{s}_{ij}/\sum_{i=0}^m\tilde{s}_{ij} -
PFWA aggregate score.
LaTeX
\tilde{S}_i=\mathrm{PFWA}_w(\hat{\alpha}_{i1}^n,\ldots,\hat{\alpha}_{in}^n);\;S_i=s(\tilde{S}_i) -
Degree of utility K_i.
LaTeX
K_i=S_i/S_0 -
Rank descending by K_i.
LaTeX
\text{rank descending by }K_i
Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.
Sezgi
Sonucu okuma: pf-aras extends ARAS to handle Pythagorean uncertainty. All arithmetic operations (normalisation, weighting, distance computation) are performed using Pythagorean Fuzzy Number (PFN: μ, ν; μ²+ν² ≤ 1) algebra. The final scores are defuzzified via score function S = μ² − ν² before ranking.
Varsayımlar
- Decision matrix entries are valid Pythagorean Fuzzy 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 ARAS directly (avoid unnecessary uncertainty layer)
- Aggregation operator (PFWA/PFOWA/etc.) not specified - output ambiguous
Sık yapılan hatalar
- Değer-uzayı ihlali: hesaplamadan önce tüm girişlerin PFN: μ ∈ [0,1], ν ∈ [0,1], μ²+ν² ≤ 1 koşulunu sağladığından emin olun.
- Defuzzifikasyon yöntemi sıralamayı etkiler: score function S = μ² − ν² kanonik seçimdir.