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›MPF-DOMBI-WA
MCDMAggregationOperatorM polar

m-Polar Fuzzy Dombi Weighted Averaging / Geometric MCDM (Akram, Yaqoob, Ali & Chammam 2020 / Akram & Adeel 2023 Ch. 8) — single-DM m-PF MCDM ranking via Dombi t-conorm/t-norm-based aggregation operators (mFDWA primary, mFDWG companion) followed by m-PF score-based descending ordering

MPF-DOMBI-WA (m-Kutu Bulanık Dombi Ağırlıklı Ortalama / Geometrik ÇKKV (Akram, Yaqoob, Ali & Chammam 2020 / Akram & Adeel 2023 Bölüm 8) — tek-KY m-KB ÇKKV sıralaması Dombi t-eşnorm/t-norm tabanlı toplama operatörleri (birincil mFDWA, ikincil mFDWG) ile ardından m-KB puana dayalı azalan sıralama), Akram, M., Yaqoob, N., Ali, G., Chammam, W. tarafından 2020'de tanıtılan bir toplama operatörü 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.

MPF-DOMBI-WA
Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (B…Shannon Entropi Ağırlıkl…

Ne zaman kullanılır

Sonucu alternatiflerin Y_i tam bir azalan sıralaması olarak okuyun. En yüksek m-KB puanına S(s_i) = (1/m) Σ_{r=1}^{m} p_r◦ζ_{i·} sahip alternatif en iyi seçimdir. Toplanan m-KB tercih değeri s_i (H3'te bir poligon olarak görünür), her bir alternatifin kutup bazındaki güç profilini gösterir — bir alternatifin neden baskın olduğunu yorumlamak için kullanışlıdır. İki alternatif aynı puana sahip olduğunda, doğruluk H(s_i) (dahili olarak tutulur) beraberlikleri bozar: daha yüksek H kazanır. Operatör seçimi mFDWA (aritmetik, varsayılan) yerine mFDWG'ye (geometrik) geçirilmesi sıralamayı yeniden düzenleyebilir — temel makalenin Bölüm 5/6.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü takip eder.
  • Farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri tek bir karar matrisinde ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatifler kümeye eklendiğinde veya çıkarıldığında sıralama tersine dönmesi sergileyebilir.
  • Tam telafi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı telafi edebilir.

Kaynaklar

  1. Akram, M., Yaqoob, N., Ali, G., Chammam, W. (2020). Extensions of Dombi Aggregation Operators for Decision Making under m-Polar Fuzzy Information. Journal of Mathematics (Hindawi) link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). m-Polar Fuzzy Dombi Weighted Averaging / Geometric MCDM (Akram, Yaqoob, Ali & Chammam 2020 / Akram & Adeel 2023 Ch. 8) — single-DM m-PF MCDM ranking via Dombi t-conorm/t-norm-based aggregation operators (mFDWA primary, mFDWG companion) followed by m-PF score-based descending ordering. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/mpf-dombi-wa

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Shannon 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
  • Shannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

TOPSIS'in m-Kutuplu Çekimser Bulanık uzantısı

İlgili referans kavramlar

Decision MakingDecision Support SystemsWeighted ScoresRisk ve Belirsizlik Altında Karar Verme ÖlçütleriParticipative Decision MakingDecision Making Skills

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

ScholarGate — MPF-DOMBI-WA (m-Polar Fuzzy Dombi Weighted Averaging / Geometric MCDM (Akram, Yaqoob, Ali & Chammam 2020 / Akram & Adeel 2023 Ch. 8) — single-DM m-PF MCDM ranking via Dombi t-conorm/t-norm-based aggregation operators (mFDWA primary, mFDWG companion) followed by m-PF score-based descending ordering). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/mpf-dombi-wa · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Akram, M., Yaqoob, N., Ali, G., Chammam, W.
Subfamily
AggregationOperator
Year
2020
Type
Dombi-norm aggregation operator MCDM — Dombi sum/product on m-PF numbers (Eq. 4), weighted averaging (mFDWA, Eq. 6) and weighted geometric (mFDWG, Def. 9) operators, m-PF score function S(ζ)=(1/m)Σ p i◦ζ (Eq. 1) ranking
Value Space
M polar
Uncertainty
epistemic
Compensation
full
Rank Reversal
Evet
İlişkili yöntemler
Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Shannon 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