निर्णय आव्यूह: Difference between revisions
No edit summary |
|||
| Line 66: | Line 66: | ||
निर्णय आव्यूह के समान, एक विश्वास निर्णय आव्यूह का उपयोग साक्ष्य तर्क दृष्टिकोण में एकाधिक मानदंड निर्णय विश्लेषण ([[ मकड़ा ]]) समस्या का वर्णन करने के लिए किया जाता है। निर्णय आव्यूह में एकल संख्यात्मक मान या एकल श्रेणी होने के बजाय, विश्वास निर्णय आव्यूह में प्रत्येक तत्व एक [[विश्वास वितरण]] है। | निर्णय आव्यूह के समान, एक विश्वास निर्णय आव्यूह का उपयोग साक्ष्य तर्क दृष्टिकोण में एकाधिक मानदंड निर्णय विश्लेषण ([[ मकड़ा ]]) समस्या का वर्णन करने के लिए किया जाता है। निर्णय आव्यूह में एकल संख्यात्मक मान या एकल श्रेणी होने के बजाय, विश्वास निर्णय आव्यूह में प्रत्येक तत्व एक [[विश्वास वितरण]] है। | ||
उदाहरण के लिए, मान लें कि वैकल्पिक i कार i है, मानदंड j इंजन गुणवत्ता है जिसका मूल्यांकन पांच श्रेणी {उत्कृष्ट, अच्छा, औसत, औसत से नीचे, खराब} द्वारा किया जाता है, और कार i को उच्च स्तर के साथ इंजन गुणवत्ता पर "उत्कृष्ट" माना जाता है। इसकी कम ईंधन खपत, कम कंपन और उच्च प्रतिक्रिया के कारण विश्वास (उदाहरण 0.6)। साथ ही, गुणवत्ता को कम विश्वास के साथ केवल "अच्छा" माना जाता है (उदाहरण के लिए 0.4 या उससे कम) क्योंकि इसकी शांति और शुरुआत में अभी भी सुधार किया जा सकता है। यदि यह | उदाहरण के लिए, मान लें कि वैकल्पिक i कार i है, मानदंड j इंजन गुणवत्ता है जिसका मूल्यांकन पांच श्रेणी {उत्कृष्ट, अच्छा, औसत, औसत से नीचे, खराब} द्वारा किया जाता है, और कार i को उच्च स्तर के साथ इंजन गुणवत्ता पर "उत्कृष्ट" माना जाता है। इसकी कम ईंधन खपत, कम कंपन और उच्च प्रतिक्रिया के कारण विश्वास (उदाहरण 0.6)। साथ ही, गुणवत्ता को कम विश्वास के साथ केवल "अच्छा" माना जाता है (उदाहरण के लिए 0.4 या उससे कम) क्योंकि इसकी शांति और शुरुआत में अभी भी सुधार किया जा सकता है। यदि यह स्थिति है, तो हमारे पास एक्स है<sub>ij</sub>={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)}, या एक्स<sub>ij</sub>={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4), (औसत, 0), (औसत से नीचे, 0), (खराब, 0)}। | ||
एक पारंपरिक निर्णय आव्यूह विश्वास निर्णय आव्यूह | एक पारंपरिक निर्णय आव्यूह विश्वास निर्णय आव्यूह की एक विशेष स्थिति है जब विश्वास संरचना में केवल एक विश्वास डिग्री 1 होती है तो अन्य 0 होती हैं। | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|- | |- | ||
! | ! | ||
! | ! मापदंड 1 | ||
! | ! मापदंड 2 | ||
! ... | ! ... | ||
! | ! मापदंड N | ||
|- | |- | ||
| | |वैकल्पिक 1 | ||
| x<sub>11</sub> | | x<sub>11</sub> | ||
| x<sub>12</sub> | | x<sub>12</sub> | ||
| Line 84: | Line 84: | ||
| x<sub>1N</sub> | | x<sub>1N</sub> | ||
|- | |- | ||
| | |वैकल्पिक 2 | ||
| x<sub>21</sub> | | x<sub>21</sub> | ||
| x<sub>22</sub> | | x<sub>22</sub> | ||
| Line 93: | Line 93: | ||
|... | |... | ||
|... | |... | ||
|X<sub>ij</sub>={ ( | |X<sub>ij</sub>={ (उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)} | ||
|... | |... | ||
|- | |- | ||
| | |वैकल्पिक M | ||
| x<sub>M1</sub> | | x<sub>M1</sub> | ||
| x<sub>M2</sub> | | x<sub>M2</sub> | ||
| Line 106: | Line 106: | ||
==यह भी देखें== | ==यह भी देखें== | ||
* [[विश्वास संरचना]] | * [[विश्वास संरचना]] | ||
* [[निर्णायक बैलेंस शीट]] | * [[निर्णायक बैलेंस शीट|निर्णायक तुलन पत्र]] | ||
* [[निर्णय-मैट्रिक्स विधि|निर्णय-आव्यूह विधि]] | * [[निर्णय-मैट्रिक्स विधि|निर्णय-आव्यूह विधि]] | ||
Revision as of 04:55, 21 July 2023
 | This article includes a list of references, related reading or external links, but its sources remain unclear because it lacks inline citations. (मार्च 2022) (Learn how and when to remove this template message) |
निर्णय आव्यूह पंक्तियों और स्तंभों में मूल्यों की एक सूची है जो एक विश्लेषक को मूल्यों और आकड़ो के समुच्चय के बीच संबंधों के प्रदर्शन को व्यवस्थित रूप से पहचानने, विश्लेषण करने और निर्धारित करने की अनुमति देता है। निर्णय आव्यूह के तत्व कुछ निर्णय मानदंडों के आधार पर निर्णय दिखाते हैं। आव्यूह निर्णय कारकों के बड़े समूह को देखने और उन्हें महत्व के आधार पर महत्व देकर प्रत्येक कारक के सापेक्ष महत्व का आकलन करने के लिए उपयोगी है।[1]
बहु-मापदंड निर्णय विश्लेषण
निर्णय आव्यूह शब्द का उपयोग बहु-मानदंड निर्णय विश्लेषण (MCDA) समस्या का वर्णन करने के लिए किया जाता है। एक MCDA समस्या, जहां M वैकल्पिक विकल्प हैं और प्रत्येक को N मानदंड पर मूल्यांकन करने की आवश्यकता है, वह निर्णय आव्यूह द्वारा वर्णित किया जा सकता है जिसमें N पंक्तियां और M स्तम्भ, या M × N तत्व हैं, जैसा कि निम्नलिखित तालिका में दिखाया गया है। प्रत्येक तत्व, जैसे कि Xij, या तो एक एकल संख्यात्मक मान या एकल श्रेणी है, जो मानदंड j पर वैकल्पिक i के प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, यदि वैकल्पिक i "कार i" है, मानदंड j इंजन की गुणवत्ता है जिसका मूल्यांकन पांच श्रेणी {असाधारण, अच्छा, औसत, औसत से नीचे, खराब} द्वारा किया जाता है, और कार i का इंजन गुणवत्ता पर अच्छा मूल्यांकन किया जाता है, तो Xij = अच्छा. इन आकलनों को 1 से 5 तक के अंकों से बदला जा सकता है। जीतने वाले प्रस्ताव को दिखाने के लिए अंकों के योग की तुलना की जा सकती है और उन्हें रैंक किया जा सकता है।[2]
Example of Comparison Alternative 1 Alternative 2 ... Alternative M Criterion 1 x11 x12 ... x1M Criterion 2 x21 x22 ... x2M ... ... ... Xij = Good ... Criterion N xN1 xN2 ... xNM Sum Rank Status No No
विश्वास निर्णय आव्यूह
निर्णय आव्यूह के समान, एक विश्वास निर्णय आव्यूह का उपयोग साक्ष्य तर्क दृष्टिकोण में एकाधिक मानदंड निर्णय विश्लेषण (मकड़ा ) समस्या का वर्णन करने के लिए किया जाता है। निर्णय आव्यूह में एकल संख्यात्मक मान या एकल श्रेणी होने के बजाय, विश्वास निर्णय आव्यूह में प्रत्येक तत्व एक विश्वास वितरण है।
उदाहरण के लिए, मान लें कि वैकल्पिक i कार i है, मानदंड j इंजन गुणवत्ता है जिसका मूल्यांकन पांच श्रेणी {उत्कृष्ट, अच्छा, औसत, औसत से नीचे, खराब} द्वारा किया जाता है, और कार i को उच्च स्तर के साथ इंजन गुणवत्ता पर "उत्कृष्ट" माना जाता है। इसकी कम ईंधन खपत, कम कंपन और उच्च प्रतिक्रिया के कारण विश्वास (उदाहरण 0.6)। साथ ही, गुणवत्ता को कम विश्वास के साथ केवल "अच्छा" माना जाता है (उदाहरण के लिए 0.4 या उससे कम) क्योंकि इसकी शांति और शुरुआत में अभी भी सुधार किया जा सकता है। यदि यह स्थिति है, तो हमारे पास एक्स हैij={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)}, या एक्सij={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4), (औसत, 0), (औसत से नीचे, 0), (खराब, 0)}।
एक पारंपरिक निर्णय आव्यूह विश्वास निर्णय आव्यूह की एक विशेष स्थिति है जब विश्वास संरचना में केवल एक विश्वास डिग्री 1 होती है तो अन्य 0 होती हैं।
| मापदंड 1 | मापदंड 2 | ... | मापदंड N | |
|---|---|---|---|---|
| वैकल्पिक 1 | x11 | x12 | ... | x1N |
| वैकल्पिक 2 | x21 | x22 | ... | x2N |
| ... | ... | ... | Xij={ (उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)} | ... |
| वैकल्पिक M | xM1 | xM2 | ... | xMN |
यह भी देखें
संदर्भ
- ↑ "भारित निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग कब करें". Weighted Decision. 15 October 2013. Retrieved 25 May 2022.
- ↑ Enz, Cathy A.; Thompson, Gary (June 2013). "The Options Matrix Tool (OMT): A Strategic Decision-making Tool to Evaluate Decision Alternatives". ecommons.cornell.edu. Retrieved 20 December 2022.
स्रोत
- Shafer, G.A. (1976). साक्ष्य का गणितीय सिद्धांत. Princeton University Press. ISBN 0-691-08175-1.
- Yang J.B., Singh M.G. (1994). "अनिश्चितता के साथ एकाधिक विशेषता निर्णय लेने के लिए एक साक्ष्यात्मक तर्क दृष्टिकोण". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 24: 1–18. doi:10.1109/21.259681.
- Yang J.B., Xu D.L. (2002). "अनिश्चितता के तहत एकाधिक विशेषता निर्णय विश्लेषण के लिए साक्ष्य संबंधी तर्क एल्गोरिदम पर". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans. 32 (3): 289–304. doi:10.1109/TSMCA.2002.802746.
श्रेणी:बहु-मानदंड निर्णय विश्लेषण श्रेणी:रचनात्मकता तकनीकें श्रेणी:समस्या समाधान के तरीके
