DecisionMind Mühürlü, doğrulanabilir reprodüksiyon

Kullanım alanları

SPOTIS

SPOTIS - İdeal Çözüme Yönelik Kararlı Tercih Sıralaması

Normalize edilmiş ideal mesafesi (sıralama tersinmesine kapalı)

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

  1. Adım 1 — Her kriter için sınırları tanımla (Kararlı Tercih).

    Sj=[Sjmin,Sjmax],Sj*=Sjmax (J+) or Sjmin (J−)
    LaTeX S_{j} = [S_{j}^{\min}, S_{j}^{\max}],\quad S_{j}^{*}=S_{j}^{\max}\ (J^{+})\ \text{or}\ S_{j}^{\min}\ (J^{-})
  2. Adım 2 — İdealden normalize uzaklık δ_ij.

    δij=|xij−Sj*|Sjmax−Sjmin
    LaTeX \delta_{ij} = \dfrac{|x_{ij} - S_{j}^{*}|}{S_{j}^{\max} - S_{j}^{\min}}
  3. Adım 3 — Ağırlıklı toplu uzaklık D_i; ARTAN sıralama.

    Di=∑j=1nwjδij,rank ascending
    LaTeX D_{i} = \sum_{j=1}^{n} w_{j}\,\delta_{ij},\quad \text{rank ascending}

Yöntem ayrıntıları kaynak kütüphanedeki özgün (İngilizce) metindir.

Sezgi

Normalised distance to ideal (rank-reversal free). Output typically utility (higher value = preferred).

Sonucu okuma: p_i ∈ [0,1]. Lower p means the alternative is closer to the ideal solution. SPOTIS is designed to be rank-reversal free: adding or removing alternatives does not change the relative ranking of existing alternatives, because the normalisation is based on fixed user-defined bounds, not on the alternatives themselves. Bounds [x_min_j, x_max_j] define the decision space and must be set by the decision-maker before evaluation.

Varsayımlar

  • Criteria preferences are independent (no synergistic interactions)
  • Compensation is acceptable: high score on one criterion can offset low on another
  • Decision matrix is complete (no missing values)

Ne zaman kullanılmaz

  • Criteria strongly correlated → consider DEMATEL/ANP for interdependence
  • Non-compensatory preferences → consider outranking (ELECTRE/PROMETHEE)

Sınırlılıklar

  • Assumes: Criteria preferences are independent (no synergistic interactions)
  • Assumes: Compensation is acceptable: high score on one criterion can offset low on another
  • Assumes: Decision matrix is complete (no missing values)

Sık yapılan hatalar

  • Yanlış tanımlanmış sınırlar (x_max_j = x_min_j): uzaklık formülünde sıfıra bölme - E-4'ü kontrol edin.
  • Sınırlar çok dar: sınırlar dışındaki alternatifler > 1 uzaklık üretir - sınırlar tam uygulanabilir aralığı kapsamalıdır.

Hesap adımları ve dayanakları

  1. Define bounds S_j^{min}, S_j^{max} per criterion (Stable Preference).

    Dayanak: Dezert 2020, p.3 Eq.(1)

  2. Normalised distance from ideal δ_ij = |x_ij − S_j*| / (S_j^max − S_j^min).

    Dayanak: Dezert 2020, p.3 Eq.(2)

  3. Weighted aggregated distance D_i = Σ w_j δ_ij; ASCENDING ranking (smaller is better).

    Dayanak: Dezert 2020, p.3 Eq.(3)