DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

PF-PROMETHEE

PF-PROMETHEE - PROMETHEE 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.

  1. Cost complement.

    j∈Ωc:α^ij=(νij,μij);s(α)=μ2−ν2
    LaTeX j\in\Omega_c:\;\hat{\alpha}_{ij}=(\nu_{ij},\mu_{ij});\;s(\alpha)=\mu^2-\nu^2
  2. Signed PF differences.

    dE(α1,α2)=[(μ12−μ22)2+(ν12−ν22)2+(π12−π22)2]/2;π=1−μ2−ν2;dj(i,k)=sign(s(α^ij)−s(α^kj))·dE(α^ij,α^kj)
    LaTeX d_E(\alpha_1,\alpha_2)=\sqrt{[(\mu_1^2-\mu_2^2)^2+(\nu_1^2-\nu_2^2)^2+(\pi_1^2-\pi_2^2)^2]/2};\;\pi=\sqrt{1-\mu^2-\nu^2};\;d_j(i,k)=\mathrm{sign}(s(\hat{\alpha}_{ij})-s(\hat{\alpha}_{kj}))\cdot d_E(\hat{\alpha}_{ij},\hat{\alpha}_{kj})
  3. Type V preference function; aggregated π.

    Pj(i,k)=0(dj≤0);dj/pj(0<dj≤pj);1(dj>pj);π(Ai,Ak)=∑jwjPj(i,k)
    LaTeX P_j(i,k)=0\;(d_j\leq 0);\;d_j/p_j\;(0<d_j\leq p_j);\;1\;(d_j>p_j);\;\pi(A_i,A_k)=\sum_j w_j P_j(i,k)
  4. Positive and negative flows.

    ϕ+(Ai)=1m−1∑k≠iπ(Ai,Ak);ϕ−(Ai)=1m−1∑k≠iπ(Ak,Ai)
    LaTeX \phi^+(A_i)=\tfrac{1}{m-1}\sum_{k\neq i}\pi(A_i,A_k);\;\phi^-(A_i)=\tfrac{1}{m-1}\sum_{k\neq i}\pi(A_k,A_i)
  5. Net flow PROMETHEE II; rank descending.

    ϕ(Ai)=ϕ+−ϕ−;rank descending
    LaTeX \phi(A_i)=\phi^+-\phi^-;\quad\text{rank descending}
  6. Final ranking output.

    Aσ(1)≻⋯≻Aσ(m)
    LaTeX A_{\sigma(1)}\succ\cdots\succ A_{\sigma(m)}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Sonucu okuma: pf-promethee extends PROMETHEE 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

  • Thresholds (q, p, v) can be expressed in Pythagorean Fuzzy scale
  • Veto + concordance semantics adapted to fuzzy arithmetic

Ne zaman kullanılmaz

  • Small dataset (m<3) - outranking machinery underutilised

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.