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›SAW'ın Sezgisel Genişletmesi
MCDMRankingintuitionistic

SAW'ın Sezgisel Genişletmesi

Intuitionistic extension of SAW

IF-SAW (SAW'ın Sezgisel Genişletmesi), 1986 yılında Atanassov, K. T. tarafından tanıtılan sıralama amaçlı 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.

SAW'ın Sezgisel Genişletmesi
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

IF-SAW, Sezgisel belirsizliği ele almak için SAW'ı genişletir. Tüm aritmetik işlemler (normalleştirme, ağırlıklandırma, mesafe hesaplaması) Sezgisel Bulanık Sayı (IFN: μ, ν; μ+ν ≤ 1) cebiri kullanılarak gerçekleştirilir. Nihai puanlar, sıralamadan önce S = μ − ν puan fonksiyonu aracılığıyla bulanıklıktan arındırılır.

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
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı telafi edebilir.

Kaynaklar

  1. Atanassov, K. T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems DOI: 10.1016/S0165-0114(86)80034-3 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Intuitionistic extension of SAW. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/if-saw

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

WASPAS'ın Sezgisel UzantısıMULTIMOORA'nın Sezgisel Bulanık UzantısıMOORA'nın Sezgisel UzantısıVIKOR'un Sezgisel Bulanık UzantısıIF-CoCoSoGRA'nın Sezgisel GenişletmesiSezgisel Bulanık TOPSISWPM'nin Sezgisel Uzantısı

İlgili referans kavramlar

Decision MakingDecision Support SystemsWeighted ScoresK-Ortalamalar KümelemeDecision Making SkillsParticipative Decision Making

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

ScholarGate — IF-SAW (Intuitionistic extension of SAW). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/if-saw · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Atanassov, K. T.
Subfamily
Ranking
Year
1986
Type
Intuitionistic outranking/ranking — Intuitionistic Fuzzy Number (IFN: μ, ν; μ+ν ≤ 1)
Value Space
intuitionistic
Uncertainty
epistemic
Compensation
full
Rank Reversal
Hayır
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