TOPSIS'in m-Kutuplu Çekimser Bulanık uzantısı
m-Polar Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS
MHF-TOPSIS (TOPSIS'in m-Kutuplu Çekimser Bulanık uzantısı), Akram, M., Adeel, A., Alcantud, J.C.R. tarafından 2019 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.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
MHF-TOPSIS (Akram vd. 2019), klasik TOPSIS'i m-Kutuplu Çekimser Bulanık çok kriterli grup karar verme (ÇKKGV) yöntemine genişletir. Karar matrisinin her hücresi, kriterin her kutbu/alt özelliği için birer tane olmak üzere, HFE'lerden oluşan bir m-demetidir; m kutupları bağımsızdır (DHF tarzı γ⁺+η⁺ kısıtlaması yoktur). Karar verici tarafından seçilen prolongation_mode (iyimser = maksimumu tekrarla, kötümser = minimumu tekrarla) kutup-HFE uzunluklarını ortak bir r değerine eşitler. Ağırlıklandırma, kelimesi kelimesine skaler çarpımdır (H′ = w·H). İdealler mHP_IS ve mHN_IS, ağırlıklı matris üzerindeki kutup bazında sütun ekstremumlarıdır; mesafeler q kriter × m kutup × r konum üzerinden ortalaması alınır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
- Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
- Alternatifler kümeye eklendiğinde veya çıkarıldığında sıra tersine dönmesi sergileyebilir.
- Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka bir kriterdeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.
Kaynaklar
- Akram, M., Adeel, A., Alcantud, J.C.R. (2019). Multi-Criteria Group Decision-Making Using an m-Polar Hesitant Fuzzy TOPSIS Approach. Symmetry DOI: 10.3390/sym11060795 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). m-Polar Hesitant Fuzzy extension of TOPSIS. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/mhf-topsis
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