Capitolul 3.1.2
Metoda multicriterială propusă de Chen-Tung Chen, «Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment», Fuzzy Sets and Systems, 2000.
Decizii limpezi
în condiții
incerte.
Un calculator complet pentru metoda TOPSIS Fuzzy: definești criteriile, ponderile și alternativele în limbaj natural, iar instrumentul produce un clasament reproductibil, cu distanțele față de soluția ideală și clasificarea finală conform cadrului Chen, Lin & Huang (2006).
Un model AI propune criteriile, alternativele și evaluatorii pe baza unei descrieri în limbaj natural — sau pornești manual.
＊ Studiu de caz — Arvesta Digital S.R.L.
6 alternative · 15 criterii · 3 evaluatori · CC1 = 0,6297
Reproducere bit-exact a Tabelului 27.
§ I.
Ce face diferența?
Spre deosebire de un tabel Excel comparativ sau de o ședință cu „verde-galben-roșu”, TOPSIS Fuzzy formalizează deciziile cu mai multe criterii contradictorii într-un cadru matematic riguros. Variabilele lingvistice sunt convertite în numere triunghiulare fuzzy, agregate pe evaluatori și clasate prin distanța față de soluția ideală.
Etapa 1
Comitet & criterii
Identificarea evaluatorilor și a criteriilor relevante.
Etapa 2
Variabile lingvistice
Selectarea scalelor pentru ponderi și performanță.
Etapa 3
Agregare fuzzy
Mediere componentă-cu-componentă pe cei K evaluatori.
Etapa 4
Normalizare
Aducerea valorilor la scala [0,1] pe coloană.
Etapa 5
Ponderare
Înmulțirea fuzzy a fiecărui element cu ponderea fuzzy.
Etapa 6
FPIS & FNIS
Soluțiile ideală pozitivă (1,1,1) și negativă (0,0,0).
Etapa 7
Distanțe vertex
Distanță Kaufmann-Gupta față de A⁺ și A⁻.
Etapa 8
Coeficient CC
CC = d⁻ / (d⁺ + d⁻), valori spre 1 = mai bună.
Etapa 9
Rang & clasă
Sortare descrescătoare și clasificare în 5 categorii.
§ II.
Registrul claselor de aprobare
Conform Chen, Lin & Huang (2006).
[0,00 — 0,20)
Nerecomandat
[0,20 — 0,40)
Recomandat cu risc mare
[0,40 — 0,60)
Recomandat cu risc scăzut
[0,60 — 0,80)
Recomandat
[0,80 — 1,00]
Puternic recomandat
— ❦ —
§ III.
Validare bit-exact.
Algoritmul rulat pe datele Arvesta produce coeficienții CCi identici cu cei din Tabelul 27 al lucrării. Toate diferențele sunt mai mici de 10−4, explicate exclusiv prin rotunjirile intermediare ale calculelor manuale în Excel.
| Rang | Alternativă | CCi (lucrare) | CCi (app) |
|---|---|---|---|
| 1 | Webflow AI | 0,6297 | 0,6297 |
| 2 | WordPress + Divi | 0,5878 | 0,5878 |
| 3 | Claude Code | 0,5745 | 0,5745 |
| 4 | Vercel v0 | 0,5571 | 0,5571 |
| 5 | Codex CLI | 0,5310 | 0,5310 |
| 6 | Framer AI | 0,5277 | 0,5277 |