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›Aralık Değerli Sezgisel Bulanık MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)
MCDMRankingInterval intuitionistic

Aralık Değerli Sezgisel Bulanık MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)

Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)

IVIF-MABAC (Aralık Değerli Sezgisel Bulanık MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)), Atanassov, K. T. ve Gargov, G. tarafından 1989 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Bu yöntem, birden çok kritere göre puanlanmış alternatiflerin 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.

Aralık Değerli Sezgisel Bulanık MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geri…En İyi-En Kötü Yöntem (B…Kriterler Arası Korelasy…Shannon Entropi Ağırlıkl…Kriterlerin Kaldırılma E…Adım Adım Ağırlık Değerl…

Ne zaman kullanılır

IVIF-MABAC, MABAC'ı Aralık Değerli Sezgisel Bulanık belirsizliği (Atanassov-Gargov 1989) ele alacak şekilde genişletir. Tüm işlemler IVIFN aritmetiği (Xue 2016 Tanımlar 1-8) kullanır. Her alternatif, Sınır Yaklaşım Alanı (BAA, alternatifler arası geometrik ortalama) ile kriter başına işaretli IVIF Öklid mesafesi aracılığıyla karşılaştırılır — BAA'nın üstündeyse pozitif (üst alan G⁺, ideale yakın), altındaysa negatif (alt alan G⁻, anti-ideale yakın). Yakınlık katsayısı CC_i bu işaretli mesafeleri toplar; daha yüksek CC_i = daha iyi. Optimizasyon modeli M-1 (Denk. 19) veya M-2/Denk. 21 aracılığıyla eksik ağırlık bilgisini destekler.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü takip eder.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatifler kümeye eklendiğinde veya kümeden çıkarıldığında sıra tersine dönmesi gösterebilir.
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka bir kriterdeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.

Kaynaklar

  1. Atanassov, K. T., Gargov, G. (1989). Interval valued intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems DOI: 10.1016/0165-0114(89)90205-4 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/ivif-mabac

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiShannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiKriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemAdım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı Analizi

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
  • Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiKarar verme↔ karşılaştır
  • Shannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemKarar verme↔ karşılaştır
  • Adım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı AnaliziKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Aralık Değerli Sezgisel Bulanık VIKOR (Park, Cho & Kwun 2011)MABAC'ın Sezgisel GenişletmesiRough-MABACInterval-Valued Intuitionistic Fuzzy TODIM (Krohling & Pacheco 2014)Aralık Değerli Sezgisel Bulanık ARAS (Büyüközkan & Göçer 2018)Sezgisel Bulanık TOPSIS

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingEvaluation CriteriaWeighted ScoresK-Ortalamalar KümelemeMathematical Models

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

ScholarGate — IVIF-MABAC (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy MABAC (Xue, You, Lai, Liu 2016)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/ivif-mabac · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Atanassov, K. T., Gargov, G.
Subfamily
Ranking
Year
1989
Type
Border-approximation-area MCDM under Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy uncertainty (IVIFN: ([μ⁻,μ⁺],[ν⁻,ν⁺]); μ⁺+ν⁺ ≤ 1)
Value Space
Interval intuitionistic
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)Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiShannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiKriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemAdım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı Analizi
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