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›Hesitant Fuzzy EDAS (Ortalamadan Uzaklığa Dayalı Değerlendirme)
MCDMRankingTriangular fuzzy hesitant

Hesitant Fuzzy EDAS (Ortalamadan Uzaklığa Dayalı Değerlendirme)

Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)

HF-EDAS (Hesitant Fuzzy EDAS (Ortalamadan Uzaklığa Dayalı Değerlendirme)), Kutlu Gündoğdu, F.; Kahraman, C.; Civan, H. (HF-EDAS); Keshavarz Ghorabaee, M. ve diğerleri. 2015 (temel EDAS); Yu, D. 2014 (TFHFS değer uzayı) tarafından 2018'de tanıtılan sıralayıcı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. 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.

Hesitant Fuzzy EDAS (Ortalamadan Uzaklığa Dayalı Değerlendirme)
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

HF-EDAS, alternatifleri ortalama çözümden uzaklıklarına göre üçgen bulanık tereddütlü belirsizlik altında değerlendirir. Daha yüksek Değerlendirme Skoru (AS ∈ [0,1]), fayda kriterlerinde ortalamayı aşan ve maliyet kriterlerinde altında kalan bir alternatifi gösterir. Grup kararları için, KY önem ağırlıklarıyla TFHFWA/TFHFWG aracılığıyla KY değerlendirmelerini önce toplayın. Yöntem 1 (önce skalerleştir, sonra EDAS) ilk kez kullananlar için önerilir; Yöntem 2 (tamamen bulanık) duyarlılık analizi için belirsizlik granülerliğini korur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü takip eder.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatiflerin kümeye eklenmesi veya çıkarılmasıyla sıralama tersine dönmesi gösterebilir.
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı telafi edebilir.

Kaynaklar

  1. Kutlu Gündoğdu, F., Kahraman, C., Civan, H. N. (2018). A novel hesitant fuzzy EDAS method and its application to hospital selection. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems DOI: 10.3233/JIFS-181172 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/hf-edas

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

Ortalama Çözümden Uzaklığa Dayalı DeğerlendirmeDual Hesitant Fuzzy EDAS'in genişletilmiş haliGenişletilmiş Çekingen Bulanık Dilsel EDAS (EHFL-EDAS)Hesitant Bulanık Ağırlıklı Toplanmış Çarpımsal DeğerlendirmeHF-CODAS'in Tereddütlü UzantısıFuzzy EDASTereddütlü Bulanık Karma Orantılı Değerlendirme

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingWeighted ScoresEvaluation CriteriaDecision Making SkillsEvaluation

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

ScholarGate — HF-EDAS (Hesitant Fuzzy EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/hf-edas · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Kutlu Gündoğdu, F.; Kahraman, C.; Civan, H. (HF-EDAS); Keshavarz Ghorabaee, M. et al. 2015 (base EDAS); Yu, D. 2014 (TFHFS value-space)
Subfamily
Ranking
Year
2018
Type
Hesitant outranking/ranking — Triangular Fuzzy Hesitant Fuzzy Set (TFHFS, Yu 2014): each cell is a finite set of triangular fuzzy numbers in [0,1]^3
Value Space
Triangular fuzzy 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