SAW'ın Pisagorcu uzantısı
Pythagorean extension of SAW
PF-SAW (SAW'ın Pisagorcu uzantısı), R. R. Yager tarafından 2014 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Alternatiflerin birden çok kritere göre puanlandığı bir 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
pf-saw, Pisagorcu belirsizliği ele almak için SAW'ı genişletir. Tüm aritmetik işlemler (normalizasyon, ağırlıklandırma, mesafe hesaplama) Pisagor Bulanık Sayı (PFN: μ, ν; μ²+ν² ≤ 1) cebiri kullanılarak gerçekleştirilir. Nihai puanlar, sıralamadan önce S = μ² − ν² puanlama fonksiyonu aracılığıyla durulaştırılır.
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.
- Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka bir kriterdeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.
Kaynaklar
- Yager, R. R. (2014). Pythagorean membership grades in multicriteria decision making. IEEE Transactions on Fuzzy Systems DOI: 10.1109/TFUZZ.2013.2278989 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Pythagorean extension of SAW. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/pf-saw
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