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›bölge-uyarlamalı Ağırlıklı Düzenleme Ortalaması (Ordered Weighted Averaging - OWA)
MCDMRankingcrisp

bölge-uyarlamalı Ağırlıklı Düzenleme Ortalaması (Ordered Weighted Averaging - OWA)

neighbourhood-adaptive Ordered Weighted Averaging

LOCAL-OWA (bölge-uyarlamalı Ağırlıklı Düzenleme Ortalaması), Malczewski, J.; Liu, X. tarafından 2014 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (MCDM) yöntemidir. Kriterler üzerinde 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.

LOCAL-OWA
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geri…En İyi-En Kötü Yöntem (B…Kriterler Arası Korelasy…Shannon Entropi Ağırlıkl…Tam Tutarlılık YöntemiKriterlerin Kaldırılma E…Adım Adım Ağırlık Değerl…

Ne zaman kullanılır

V(A^{lo}_i), kriter performansını, her bir kriterin alternatifin komşuluğundaki yerel önemini (aralık-duyarlılık) ve λ'da kodlanmış küresel risk tutumunu yansıtır. Puan, YEREL-WLC'yi güçlendirir: en yerel olarak değişken olan VE sıra ağırlıkları tarafından en çok tercih edilen kriterde (yüksek λ_1 ile sıra-1) üstün olan bir alternatif, orantısız bir destek kazanır. Her zaman yerel ağırlık tablosunu (G.local_weights), aralık-oranı tablosunu (G.range_ratios) ve VEYA-lik skalerini inceleyerek sıralamayı neyin yönlendirdiğini anlayın.

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
  • Alternatiflerin küme eklenmesi veya kaldırılmasıyla sıralama tersine dönmesi gösterebilir.

Kaynaklar

  1. Malczewski, J., Liu, X. (2014). Local ordered weighted averaging in GIS-based multicriteria analysis. Annals of GIS DOI: 10.1080/19475683.2014.904439 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). neighbourhood-adaptive Ordered Weighted Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/local-owa

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 YöntemiTam Tutarlılık 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
  • Tam Tutarlılık YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemKarar verme↔ karşılaştır
  • Adım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı AnaliziKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Yerel WLCSıralı Ağırlıklı OrtalamaMekansal Ağırlıklı Sıralı Ortalama AlmaYakınlık Ayarlı Ağırlıklı Doğrusal BirleşimRough-VIKORAğırlıklı Toplamsal Çarpımsal DeğerlendirmeL2T-VIKOR'un Dilsel UzantısıLogaritmik Katkı Ağırlıkları Metodolojisi

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingWeighted ScoresBayesçi Model OrtalamasıÇok Boyutlu ÖlçeklemeKaresel Diskriminant Analizi

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

ScholarGate — LOCAL-OWA (neighbourhood-adaptive Ordered Weighted Averaging). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/local-owa · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Malczewski, J.; Liu, X.
Subfamily
Ranking
Year
2014
Type
Range-sensitive neighbourhood-local OWA — criterion weights w^q k scale with local criterion variance within each spatial neighbourhood; order weights λ k remain global, encoding a single risk attitude applied everywhere
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
partial
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 YöntemiTam Tutarlılık 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