m-Polar Fuzzy Linguistic TOPSIS for MCGDM (Adeel, Akram & Koam 2019, Symmetry 11(6):735) — multi-criteria group decision-making via m-polar fuzzy linguistic variables (mFLV), expert-aggregated m-PF linguistic decision matrix, aggregated linguistic-term-set weights, m-PF linguistic positive/negative ideal solutions (mPIS / mNIS), m-PF linguistic Euclidean distances, relative closeness coefficient E'_j descending ranking
MPF-TOPSIS-LING (m-Kutuplu Bulanık Dilsel TOPSIS, Çok Kriterli Grup Karar Verme (Adeel, Akram & Koam 2019, Symmetry 11(6):735) için — m-kutuplu bulanık dilsel değişkenler (mFLV) aracılığıyla çok kriterli grup karar verme, uzman tarafından birleştirilmiş m-PF dilsel karar matrisi, birleştirilmiş dilsel terim kümesi ağırlıkları, m-PF dilsel pozitif/negatif ideal çözümler (mPIS / mNIS), m-PF dilsel Öklid mesafeleri, göreceli yakınlık katsayısı E'_j azalan sıralaması), Adeel, A., Akram, M., Koam, A. N. A. tarafından 2019 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (MCDM) yöntemidir. Alternatiflerin bir karar matrisini 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
Sonucu, göreceli m-PF dilsel yakınlık katsayısı E'_j = D_e(a_j, mNIS) / (D_e(a_j, mPIS) + D_e(a_j, mNIS)) ∈ [0,1] ile alternatiflerin a_j tam bir azalan sıralaması olarak okuyun. 1'e yakın bir değer, alternatifin eş zamanlı olarak m-PF dilsel pozitif ideal çözüm mPIS'e yakın ve m-PF dilsel negatif ideal çözüm mNIS'ten uzak olduğu anlamına gelir, bu nedenle daha yüksek E'_j kesinlikle daha iyidir. mPIS / mNIS, ağırlıklı birleştirilmiş matris E üzerinden sütun bazında kutup bazında hesaplanır, bu nedenle her zaman alternatif kümesinin sınırında yer alırlar ve mevcut alternatiflere bağlıdırlar — yeniden
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
- Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerde birden fazla kriteri ele alır.
- Alternatifler kümeye eklendiğinde veya çıkarıldığında sıralama tersine dönmesi sergileyebilir.
- Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, diğerindeki zayıf bir puanı telafi edebilir.
Kaynaklar
- Adeel, A., Akram, M., Koam, A. N. A. (2019). Group Decision-Making Based on m-Polar Fuzzy Linguistic TOPSIS Method. Symmetry (MDPI) DOI: 10.3390/sym11060735 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). m-Polar Fuzzy Linguistic TOPSIS for MCGDM (Adeel, Akram & Koam 2019, Symmetry 11(6):735) — multi-criteria group decision-making via m-polar fuzzy linguistic variables (mFLV), expert-aggregated m-PF linguistic decision matrix, aggregated linguistic-term-set weights, m-PF linguistic positive/negative ideal solutions (mPIS / mNIS), m-PF linguistic Euclidean distances, relative closeness coefficient E'_j descending ranking. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/mpf-topsis-ling
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