§ Metodologia
TOPSIS
Fuzzy.
Metoda TOPSIS Fuzzy combină logica fuzzycu metoda clasică TOPSIS pentru evaluarea multicriterială în condiții de incertitudine. Formalizarea folosită aici aparține lui Chen-Tung Chen (2000), iar clasificarea finală în cinci niveluri urmează cadrul Chen, Lin & Huang (2006).
CCi = di⁻ / (di⁺ + di⁻) · valori mari (→ 1) indică alternative apropiate de scenariul ideal.
§ I.
Scala pentru ponderi.
Importanța fiecărui criteriu se exprimă printr-o variabilă lingvistică, transpusă automat într-un număr triunghiular fuzzy. Rangul valorilor este [0, 1].
| Cod | Variabilă lingvistică | Număr fuzzy |
|---|---|---|
| VL | Foarte scăzut | (0.0, 0.0, 0.1) |
| L | Scăzut | (0.0, 0.1, 0.3) |
| ML | Mediu scăzut | (0.1, 0.3, 0.5) |
| M | Mediu | (0.3, 0.5, 0.7) |
| MH | Mediu înalt | (0.5, 0.7, 0.9) |
| H | Înalt | (0.7, 0.9, 1.0) |
| VH | Foarte înalt | (0.9, 1.0, 1.0) |
§ II.
Scala pentru performanță.
Performanța alternativelor pe fiecare criteriu se exprimă tot prin variabile lingvistice. Pentru criteriile de tip cost, scala se interpretează inversat la input (cost mic = performanță foarte bună), iar normalizarea matricei tratează toate criteriile uniform ca beneficiu — vezi 3.1.12 din lucrare.
| Cod | Variabilă lingvistică | Număr fuzzy |
|---|---|---|
| VP | Foarte slab | (0, 0, 1) |
| P | Slab | (0, 1, 3) |
| MP | Mediu slab | (1, 3, 5) |
| F | Mediu | (3, 5, 7) |
| MG | Mediu bun | (5, 7, 9) |
| G | Bun | (7, 9, 10) |
| VG | Foarte bun | (9, 10, 10) |
§ III.
Cele nouă etape.
Etapa 1
Formarea comitetului de evaluatori și identificarea criteriilor relevante.
Etapa 2
Selectarea variabilelor lingvistice pentru ponderi și pentru evaluarea performanței.
Etapa 3
Agregarea fuzzy a opiniilor: pondere și evaluare se mediază pe cei K evaluatori.
Etapa 4
Construirea matricei de decizie fuzzy D̃ și normalizarea ei la scala [0, 1].
Etapa 5
Construirea matricei normalizate ponderate Ṽ prin înmulțire fuzzy cu w̃_j.
Etapa 6
Determinarea soluției ideale fuzzy pozitive (1, 1, 1) și negative (0, 0, 0).
Etapa 7
Calculul distanțelor d⁺ și d⁻ prin metoda vertexului (Kaufmann & Gupta, 1985).
Etapa 8
Calculul coeficientului de apropiere CC = d⁻ / (d⁺ + d⁻) pentru fiecare alternativă.
Etapa 9
Sortarea descrescătoare după CC și clasificarea în cele cinci niveluri Chen-Lin-Huang.
— ❦ —
Apucă-te de o analiză.