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›Tercihin Çok Boyutlu Analizi için Doğrusal Programlama Tekniği
MCDMRankingcrisp

Tercihin Çok Boyutlu Analizi için Doğrusal Programlama Tekniği

LINear programming technique for Multidimensional Analysis of Preference

LINMAP (Tercihin Çok Boyutlu Analizi için Doğrusal Programlama Tekniği), Srinivasan, V. ve Shocker, A. D. tarafından 1973 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Çok sayıda kritere göre puanlanmış alternatiflerden oluşan 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.

Tercihin Çok Boyutlu Analizi için Doğrusal Programlama Tekniği
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

LINMAP, ikili tercih yargılarından hem kriter ağırlıklarını hem de ideal bir noktayı çıkarır. Açık bir ağırlık belirleme gerektirmez. Bir alternatifin çıkarılan ideale ne kadar yakınsa (D değeri ne kadar düşükse) o kadar iyidir. Eğer LP tutarsızsa (Σ s > 0), bazı yargılar ihlal edilmiştir — hangi çiftlerin en tutarsız olduğunu inceleyin.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka bir kriterdeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.

Kaynaklar

  1. Srinivasan, V., Shocker, A. D. (1973). Linear programming techniques for multidimensional analysis of preferences. Psychometrika DOI: 10.1007/BF02291658 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). LINear programming technique for Multidimensional Analysis of Preference. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/linmap

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

Uzlaşık ProgramlamaAnalitik Hiyerarşi SüreciHedef ProgramlamaÇok Kriterli Fayda TeorisiPROMETHEE VLineer Maksimum NormalizasyonuAğırlıklı Toplam Modeli (Basit Katkılı Ağırlıklandırma)İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması Tekniği

İlgili referans kavramlar

Çok Boyutlu ÖlçeklemeDecision Support SystemsDecision MakingDoğrusal ProgramlamaMultidimensional ScalingWeighted Scores

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

ScholarGate — LINMAP (LINear programming technique for Multidimensional Analysis of Preference). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/linmap · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Srinivasan, V., Shocker, A. D.
Subfamily
Ranking
Year
1973
Type
LP-based ideal point from pairwise preference judgements
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
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