İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Çift Tereddütlü Bulanık TOPSIS uzantısı
MCDMRankinghesitant

Çift Tereddütlü Bulanık TOPSIS uzantısı

Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS

Çift Tereddütlü Bulanık TOPSIS (DHF-TOPSIS), Wang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q. tarafından 2020'de tanıtılan sıralayıcı çok kriterli karar verme (ÇKDK) yönteminin bir uzantısıdır. Alternatiflerin birden çok kritere göre puanlandığı bir karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.

ScholarGate
  1. MCDM
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Çift Tereddütlü Bulanık TOPSIS uzantısı
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geri…En İyi-En Kötü Yöntem (B…Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve…Kriter Etki Kayıpları (C…Criterion Impact MeAsure…Kriterler Arası Korelasy…

Ne zaman kullanılır

DHF-TOPSIS (Wang ve ark. 2020), klasik TOPSIS'i Çift Tereddütlü Bulanık değerlendirmelere genişletir. İşlemler, uzunluk eşitlemesi olmadan doğrudan DHFEs üzerinde gerçekleştirilir: A⁺ ve A⁺, (h, g) bileşenlerinin sütun bazında ekstremumlarından (yön-aware) elde edilir, ağırlıklı genelleştirilmiş DHF mesafesi d_wpg ortalama (G_m, G_n) ve varyans (V_m, V_n) fonksiyonlarını α ve β (α+β=1) ile ağırlıklandırarak birleştirir ve alternatifler yakınlık katsayısı CC'nin azalan sırasına göre sıralanır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatifler kümeye eklendiğinde veya çıkarıldığında sıralama tersine dönmesi sergileyebilir.
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı telafi edebilir.

Kaynaklar

  1. Wang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q. (2020). New Distance Measures for Dual Hesitant Fuzzy Sets and Their Application to Multiple Attribute Decision Making. Symmetry DOI: 10.3390/sym12020191 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/dhf-topsis

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiCriterion Impact MeAsurement SystemKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Analitik Hiyerarşi SüreciKarar verme↔ karşılaştır
  • Analitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)Karar verme↔ karşılaştır
  • En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Karar verme↔ karşılaştır
  • Bayesian BWMKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Criterion Impact MeAsurement SystemKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Çift Tereddütlü Bulanık VIKOR uzantısıDual Hesitant Fuzzy TODIM uzantısıCOPRAS'ın Çift Tereddüdlü Bulanık uzantısıqR-TOPSISD-Sayılarına Dayalı Modifiye TOPSIS (Deng Kanıt Teorisi)TOPSIS'in m-Kutuplu Çekimser Bulanık uzantısıDual Hesitant Fuzzy EDAS'in genişletilmiş hali

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingWeighted ScoresRisk ve Belirsizlik Altında Karar Verme ÖlçütleriEvaluation CriteriaDecision Making Skills

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — DHF-TOPSIS (Dual Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/dhf-topsis · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Wang, R., Li, W., Zhang, T., Han, Q.
Subfamily
Ranking
Year
2020
Type
Dual Hesitant outranking/ranking — Dual Hesitant Fuzzy Element (DHFE: h(x) membership set, g(x) non-membership set)
Value Space
hesitant
Uncertainty
epistemic
Compensation
full
Rank Reversal
Evet
İlişkili yöntemler
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiCriterion Impact MeAsurement SystemKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil