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-HF-TOPSIS
MCDMRankingM polar

m-Polar Hesitant Fuzzy TOPSIS (Akram, Adeel & Alcantud 2019, Symmetry 11(6):795) — multi-criteria group decision-making by extending TOPSIS to the m-polar hesitant fuzzy (mHF) set framework; pole-wise mHPIS/mHNIS extraction, mHF Euclidean distance and closeness coefficient ranking

MPF-HF-TOPSIS (m-Kutu Kararsız Bulanık TOPSIS (Akram, Adeel & Alcantud 2019, Symmetry 11(6):795) — m-kutu kararsız bulanık (mHF) küme çerçevesine TOPSIS'i genişleterek çok kriterli grup karar verme; kutup bazında mHPIS/mHNIS çıkarımı, mHF Öklid mesafesi ve yakınlık katsayısı sıralaması), Akram, M., Adeel, A., Alcantud, J. C. R. tarafından 2019'da tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (MCDM) 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-HF-TOPSIS
Analitik Hiyerarşi SüreciEn İyi-En Kötü Yöntem (B…Shannon Entropi Ağırlıkl…

Ne zaman kullanılır

Sonucu yakınlık katsayısı E_j' ∈ [0,1] (Denklem 5) ile alternatiflerin a_j tam azalan sıralaması olarak okuyun. E_j'nin 1'e yakın olması, alternatifin m-kutu kararsız bulanık ideale (mHPIS) yakın ve negatif idealden (mHNIS) uzak olduğu anlamına gelir; E_j'nin 0'a yakın olması ise tersini ifade eder. §3.1 vaka çalışması Bn_1 ≻ Bn_3 ≻ Bn_4 ≻ Bn_5 ≻ Bn_2 sonucunu verir - Bn_1 mükemmel marka adıdır. Bir alternatifin NEDEN baskın olduğunu yorumlamak için, kutup bazında üyelik poligonlarını (bkz. H4) ve kriter başına mHPIS/mHNIS'i (bkz. H1) inceleyin.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü takip eder.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerde birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Tam telafi varsayar - bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı telafi edebilir.

Kaynaklar

  1. Akram, M., Adeel, A., Alcantud, J. C. R. (2019). Multi-Criteria Group Decision-Making Using an m-Polar Hesitant Fuzzy TOPSIS Approach. Symmetry (MDPI) DOI: 10.3390/sym11060795 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). m-Polar Hesitant Fuzzy TOPSIS (Akram, Adeel & Alcantud 2019, Symmetry 11(6):795) — multi-criteria group decision-making by extending TOPSIS to the m-polar hesitant fuzzy (mHF) set framework; pole-wise mHPIS/mHNIS extraction, mHF Euclidean distance and closeness coefficient ranking. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/mpf-hf-topsis

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 uzantısıSadeleştirilmiş Nötrosofik Tereddütlü Bulanık Ortamda Maksimum Sapma ile TOPSIS

İlgili referans kavramlar

Decision MakingDecision Support SystemsDecision Making SkillsParticipative Decision MakingEvaluation CriteriaRisk ve Belirsizlik Altında Karar Verme Ölçütleri

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

ScholarGate — MPF-HF-TOPSIS (m-Polar Hesitant Fuzzy TOPSIS (Akram, Adeel & Alcantud 2019, Symmetry 11(6):795) — multi-criteria group decision-making by extending TOPSIS to the m-polar hesitant fuzzy (mHF) set framework; pole-wise mHPIS/mHNIS extraction, mHF Euclidean distance and closeness coefficient ranking). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/mpf-hf-topsis · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Akram, M., Adeel, A., Alcantud, J. C. R.
Subfamily
Ranking
Year
2019
Type
Distance-based ranking — m-polar hesitant fuzzy TOPSIS — pole-wise max/min ideals on a weighted mHF decision matrix (Eqs. 1–2), mHF Euclidean distance (Eqs. 3–4), closeness coefficient E j' (Eq. 5)
Value Space
M polar
Uncertainty
epistemic
Compensation
full
Rank Reversal
Hayır
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