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›qR-CoCoSo — q-Rung Orthopair uzantılı COCOSO
MCDMRankingQ rung orthopair

qR-CoCoSo — q-Rung Orthopair uzantılı COCOSO

qR-CoCoSo — q-Rung Orthopair extension of COCOSO

QR-COCOSO (qR-CoCoSo — q-Rung Orthopair uzantılı COCOSO), Kuvvetli, B. İ. (2023, JESD 11(4):1294-1309) tarafından tanıtılan sıralayıcı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir — ilk yayımlanan q-ROF CoCoSo uygulaması Peng, X. & Huang, H. (2020, TEDE 26(4):695-724) — çekingenlik cezalı q-ROF puan fonksiyonu için algoritma kaynağı Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., Turskis, Z. (2019, Mgmt Decision 57(9):2501-2519) — net CoCoSo iskeleti Yager, R. R. (2017, IEEE TFS 25:1222-1230) — 2023'te temel q-Rung Orthopair Bulanık Kümesi. Alternatiflerin farklı ölçeklerde puanlandığı bir karar matrisini 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.

qR-CoCoSo
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geri…En İyi-En Kötü Yöntem (B…Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve…Kriter Etki Kayıpları (C…Criterion Impact MeAsure…Kriterler Arası Korelasy…

Ne zaman kullanılır

QR-CoCoSo (Peng-Huang 2020 / Kuvvetli 2023). Her q-ROFN hücresi, çekingenliği açıkça cezalandıran net bir r_ij = μ^q − ν^q − ln(1 + π^q) puanına indirgenir (Adım 1). Puanlar, fayda/maliyet yönünün burada ele alındığı kriter başına [0, 1] aralığına min-maks normalleştirilir (Adım 2). İki uzlaşma dizisi hesaplanır: S_i (ağırlıklı toplam) ve P_i (ağırlıklı-kuvvet toplamı). Üç değerlendirme puanı k_a (toplamsal oran), k_b (minimum oranların toplamı), k_c (dengeli λ-oranı, varsayılan λ = 0.5) S ve P'yi birleştirir. Nihai k_i = ∛(k_a·k_b·k_c) + (k_a+k_b+k_c)/3 azalan sırada sıralanır. q parametresi analist tarafından belirlenir (makale varsayılanı

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Şeffaf, tekrarlanabilir ve adım adım denetlenebilir bir hesaplama prosedürünü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerde birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Tam telafi varsayar — bir kriterdeki güçlü bir puan, başka birindeki zayıf bir puanı dengeleyebilir.

Kaynaklar

  1. Yager, R. R. (2017). Generalized orthopair fuzzy sets. IEEE Transactions on Fuzzy Systems DOI: 10.1109/TFUZZ.2016.2604005 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). qR-CoCoSo — q-Rung Orthopair extension of COCOSO. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/qr-cocoso

İlişkili yöntemler

Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiCriterion Impact MeAsurement SystemKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi

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
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

qR-CODASqR-COPRASqR-ARASqR-TOPSISqR-SAWqR-MOORAqR-PROMETHEEqR-VIKOR

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsDecision MakingQ MethodologyWeighted ScoresKaresel Diskriminant AnaliziDecision Making Skills

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

ScholarGate — QR-COCOSO (qR-CoCoSo — q-Rung Orthopair extension of COCOSO). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/qr-cocoso · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Kuvvetli, B. İ. (2023, JESD 11(4):1294-1309) — first published q-ROF CoCoSo application Peng, X. & Huang, H. (2020, TEDE 26(4):695-724) — algorithm source for q-ROF score function with hesitancy penalty Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., Turskis, Z. (2019, Mgmt Decision 57(9):2501-2519) — crisp CoCoSo skeleton Yager, R. R. (2017, IEEE TFS 25:1222-1230) — foundational q-Rung Orthopair Fuzzy Set
Subfamily
Ranking
Year
2023
Type
q-Rung Orthopair outranking/ranking — q-Rung Orthopair Fuzzy Number (q-ROFN: μ, ν; μ^q+ν^q ≤ 1, q ≥ 1)
Value Space
Q rung orthopair
Uncertainty
epistemic
Compensation
full
Rank Reversal
Hayır
İlişkili yöntemler
Analitik Hiyerarşi SüreciAnalitik Ağ Süreci (geribildirim ve karşılıklı bağımlılıklar içeren KAS)En İyi-En Kötü Yöntem (BWM)Bayesian BWMKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıKriter Etki Kayıpları (CILOS) objektif ağırlıklandırma yöntemiCriterion Impact MeAsurement SystemKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi
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