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›Sezgisel Bulanık TOPSIS
MCDMRankingintuitionistic

Sezgisel Bulanık TOPSIS

Intuitionistic Fuzzy TOPSIS

IF-TOPSIS (Sezgisel Bulanık TOPSIS), Atanassov, K. T. tarafından 1986'da 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.

Sezgisel Bulanık TOPSIS
Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (B…Kriterler Arası Korelasy…Shannon Entropi Ağırlıkl…DEFUZZ-SCORE-IFN (Skor F…Einstein T-normFrank T-normHamacher T-normSchweizer-Sklar T-norm

Ne zaman kullanılır

IF-TOPSIS, her derecelendirmenin üyelik/üyelik-olmayan üyeliği temsil ettiği bir Sezgisel Bulanık Sayı (μ, ν) olduğu ayarlar için keskin TOPSIS'i genişletir. Algoritma, uzman derecelendirmelerini ve ağırlıklarını IFWA (Adımlar 2–3) ile toplar, matrisi Atanassov'un ⊗ operatörüyle ağırlıklandırır (Adım 4), kriter yönüne göre IF pozitif/negatif ideal çözümlerini çıkarır (Adım 5), ardından alternatifleri keskin yakınlık katsayısı C* ∈ [0,1] değerine göre sıralar (Adımlar 6–7). Daha yüksek C* = daha iyi. Belirsizleştirme adımı söz konusu değildir; sıralama doğrudan IF-mesafe ayrımlarından ortaya çıkar.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatifler kümeye eklendiğinde veya çıkarıldığında sıra tersine dönmesi sergileyebilir.
  • 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 Fuzzy TOPSIS. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/if-topsis

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiShannon Entropi Ağırlıklandırma Yöntemi

Hangi yöntem?

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

  • Analitik Hiyerarşi SüreciKarar verme↔ karşılaştır
  • En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Karar verme↔ karşılaştır
  • Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiKarar verme↔ karşılaştır
  • Shannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

DEFUZZ-SCORE-IFN (Skor Fonksiyonuyla Belirsizlik GidermeEinstein T-normFrank T-normHamacher T-normSchweizer-Sklar T-norm

Benzer yöntemler

Sezgisel Bulanık TODIMCOPRAS'ın Sezgisel GenişletmesiVIKOR'un Sezgisel Bulanık UzantısıSezgisel Bulanık PROMETHEEWASPAS'ın Sezgisel UzantısıMOORA'nın Sezgisel UzantısıMULTIMOORA'nın Sezgisel Bulanık UzantısıSezgisel Bulanık ARAS

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingWeighted ScoresEvaluation CriteriaÇok Boyutlu ÖlçeklemeK-Ortalamalar Kümeleme

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

ScholarGate — IF-TOPSIS (Intuitionistic Fuzzy TOPSIS). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/if-topsis · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Atanassov, K. T.
Subfamily
Ranking
Year
1986
Type
Distance-based ranking under Intuitionistic Fuzzy uncertainty
Value Space
intuitionistic
Uncertainty
epistemic
Compensation
full
Rank Reversal
Evet
İlişkili yöntemler
Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiShannon Entropi Ağırlıklandırma Yöntemi
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