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›Yakınlık Ayarlı Ağırlıklı Doğrusal Birleşim — uzamsal olarak açık ağırlıklı doğrusal birleşim
MCDMRankingcrisp

Yakınlık Ayarlı Ağırlıklı Doğrusal Birleşim — uzamsal olarak açık ağırlıklı doğrusal birleşim

Proximity-Adjusted WLC — spatially explicit weighted linear combination

PROXIMITY-WLC (Yakınlık Ayarlı Ağırlıklı Doğrusal Birleşim — uzamsal olarak açık ağırlıklı doğrusal birleşim), Rinner, C. ve Heppleston, A. tarafından 2006 yılında tanıtılan bir sıralama çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Birden çok kritere göre puanlanmış alternatiflerin 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.

Yakınlık Ayarlı Ağırlıklı Doğrusal Birleşim
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geri…En İyi-En Kötü Yöntem (B…Kriterler Arası Korelasy…Shannon Entropi Ağırlıkl…Tam Tutarlılık YöntemiKriterlerin Kaldırılma E…Adım Adım Ağırlık Değerl…

Ne zaman kullanılır

V(A^p_i) hem kriter performansını hem de referans konuma olan uzamsal yakınlığı yansıtır. Referanstan uzak bir alternatifin yakınlık ayarlı ağırlıkları düşük olacaktır — kriter değerleri yüksek olsa bile toplama işleminde çok az önem taşır. Bu bilinçli bir tasarımdır: yöntem, referans konuma yönelik uzamsal bir tercih yanlılığını açıkça kodlar. Uzamsal konumun sonucu nasıl etkilediğini anlamak için her zaman yakınlık ayarlı ağırlık matrisini (çıktı G.proximity_adjusted_weights) inceleyin.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü takip eder.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Alternatifler kümeye eklendiğinde veya kümeden çıkarıldığında sıra tersine dönmesi sergileyebilir.
  • Tam telafiyi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka bir kriterdeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.

Kaynaklar

  1. Rinner, C., Heppleston, A. (2006). The spatial dimensions of multi-criteria evaluation — case study of a home buyer's spatial decision support system. Lecture Notes in Computer Science (GIScience 2006) DOI: 10.1007/11863939_22 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Proximity-Adjusted WLC — spatially explicit weighted linear combination. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/proximity-wlc

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiShannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiTam Tutarlılık YöntemiKriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemAdım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı Analizi

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
  • Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiKarar verme↔ karşılaştır
  • Shannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Tam Tutarlılık YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Kriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemKarar verme↔ karşılaştır
  • Adım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı AnaliziKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Yerel WLCMekansal Ağırlıklı Sıralı Ortalama AlmaSıralı Ağırlıklı OrtalamaOtomatik İkili Doğrusal Sıralama KombinasyonuKombinatif Mesafe Tabanlı DeğerlendirmeGrey-PROMETHEE

İlgili referans kavramlar

Decision MakingDecision Support SystemsWeighted ScoresÇok Boyutlu ÖlçeklemeOther Spatial Production and Pricing AnalysisKoruma Alanı Tasarımı ve Sistematik Koruma Planlaması

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

ScholarGate — PROXIMITY-WLC (Proximity-Adjusted WLC — spatially explicit weighted linear combination). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/proximity-wlc · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Rinner, C.; Heppleston, A.
Subfamily
Ranking
Year
2006
Type
Spatially heterogeneous additive utility — criterion weights vary per alternative as a function of proximity to a reference location
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
full
Rank Reversal
Evet
İlişkili yöntemler
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiShannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiTam Tutarlılık YöntemiKriterlerin Kaldırılma Etkilerine Dayalı YöntemAdım Adım Ağırlık Değerlendirme Oranı Analizi
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