Sadeleştirilmiş Nötrosofik Tereddütlü Bulanık Ortamda Maksimum Sapma ile TOPSIS
TOPSIS with Maximizing Deviation in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment
Gerçek kararlar, farklı ölçeklerde ölçülen birden çok çelişkili kriteri tartar. SNHF-TOPSIS, bu kriterleri yalnızca sezgiye dayanmak yerine savunulabilir bir sonuca birleştirmek için şeffaf, adım adım bir prosedür sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerde birden çok kriteri ele alır.
- Alternatifler kümesine eklenip çıkarıldığında sıralama tersine dönmesi gösterebilir.
- Tam telafi varsayar - bir kriterde güçlü bir puan, diğerinde zayıf bir puanı telafi edebilir.
- Uzunluk eşleşmemesi: eşit olmayan SVNHFE bileşen uzunlukları mesafeleri karşılaştırılamaz hale getirdiğinden, mesafe hesaplamasından önce her zaman Algoritma 1'i (F2) uygulayın.
Kaynaklar
- Akram, M., Naz, S., Smarandache, F. (2019). Generalization of Maximizing Deviation and TOPSIS Method for MADM in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment. Symmetry DOI: 10.3390/sym11081058 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). TOPSIS with Maximizing Deviation in Simplified Neutrosophic Hesitant Fuzzy Environment. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/snhf-topsis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- TOPSIS'in Nötrosofik UzantısıKarar verme↔ karşılaştır
- İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiKarar verme↔ karşılaştır