निर्णय आव्यूह: Difference between revisions

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'''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।<ref>{{cite web |title=भारित निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग कब करें|url=https://www.weighteddecision.com/when-to-use-a-weighted-decision-matrix/ |website=Weighted Decision |date=15 October 2013 |access-date=25 May 2022}}</ref>
'''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।<ref>{{cite web |title=भारित निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग कब करें|url=https://www.weighteddecision.com/when-to-use-a-weighted-decision-matrix/ |website=Weighted Decision |date=15 October 2013 |access-date=25 May 2022}}</ref>
== बहु-मापदंड निर्णय विश्लेषण ==
== 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 X<sub>''ij''</sub>, 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 X<sub>''ij''</sub> = 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।<ref>{{cite web |title=The Options Matrix Tool (OMT): A Strategic Decision-making Tool to Evaluate Decision Alternatives |url=https://ecommons.cornell.edu/handle/1813/71278 |website=ecommons.cornell.edu |date=June 2013 |access-date=20 December 2022|last1=Enz |first1=Cathy A. |last2=Thompson |first2=Gary }}</ref>
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 X<sub>''ij''</sub>, 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 X<sub>''ij''</sub> = 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 कोटिकृत किया जा सकता है।<ref>{{cite web |title=The Options Matrix Tool (OMT): A Strategic Decision-making Tool to Evaluate Decision Alternatives |url=https://ecommons.cornell.edu/handle/1813/71278 |website=ecommons.cornell.edu |date=June 2013 |access-date=20 December 2022|last1=Enz |first1=Cathy A. |last2=Thompson |first2=Gary }}</ref>
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== विश्वास निर्णय आव्यूह ==
== विश्वास निर्णय आव्यूह ==
{{further|Belief structure}}
{{further|विश्वास संरचना}}
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 मामला 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)}।
निर्णय आव्यूह के समान, एक विश्वास निर्णय आव्यूह का उपयोग [[साक्ष्य तर्क दृष्टिकोण]] में एकाधिक मानदंड निर्णय विश्लेषण ([[ मकड़ा |एमसीडीए]]) 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।


एक पारंपरिक निर्णय आव्यूह विश्वास निर्णय आव्यूह का एक विशेष मामला है जब विश्वास संरचना में केवल एक विश्वास डिग्री 1 होती है और अन्य 0 होती हैं।
उदाहरण के लिए, मान लें कि वैकल्पिक i कार i है, तथा मानदंड j इंजन गुणवत्ता है जिसका मूल्यांकन पांच श्रेणी {उत्कृष्ट, अच्छा, औसत, औसत से नीचे, खराब} द्वारा किया जाता है, और "कार i" को कम ईंधन खपत, कम कंपन और उच्च प्रतिक्रिया के कारण उच्च स्तर के विश्वास (जैसे 0.6) के साथ "इंजन गुणवत्ता" पर "उत्कृष्ट" माना जाता है। 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 X<sub>ij</sub>={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)}, या  X<sub>ij</sub>={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4), (औसत, 0), (औसत से नीचे, 0), (खराब, 0)}है।
 
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।


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! Criterion 1
! मापदंड 1
! Criterion 2
! मापदंड 2
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! Criterion N
! मापदंड N
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|Alternative 1
|वैकल्पिक 1
| x<sub>11</sub>
| x<sub>11</sub>
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| x<sub>1N</sub>
| x<sub>1N</sub>
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|Alternative 2
|वैकल्पिक 2
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| x<sub>21</sub>
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|X<sub>ij</sub>={ (Excellent, 0.6), (Good, 0.4)}
|X<sub>ij</sub>={ (उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)}
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|Alternative M
|वैकल्पिक M
| x<sub>M1</sub>
| x<sub>M1</sub>
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==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]]


== संदर्भ ==
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=== स्रोत ===
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श्रेणी:बहु-मानदंड निर्णय विश्लेषण
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Latest revision as of 15:07, 17 October 2023

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 कोटिकृत किया जा सकता है।[2]

तुलना का उदाहरण
विकल्प 1 विकल्प 2 ... विकल्प M
मानदंड 1 x11 x12 ... x1M
मानदंड 2 x21 x22 ... x2M
... ... ... Xij = Good ...
मानदंड N xN1 xN2 ... xNM
योग
श्रेणी
स्थति नहीं नहीं


विश्वास निर्णय आव्यूह

Further information: विश्वास संरचना

निर्णय आव्यूह के समान, एक विश्वास निर्णय आव्यूह का उपयोग साक्ष्य तर्क दृष्टिकोण में एकाधिक मानदंड निर्णय विश्लेषण (एमसीडीए) 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, तथा मानदंड j इंजन गुणवत्ता है जिसका मूल्यांकन पांच श्रेणी {उत्कृष्ट, अच्छा, औसत, औसत से नीचे, खराब} द्वारा किया जाता है, और "कार i" को कम ईंधन खपत, कम कंपन और उच्च प्रतिक्रिया के कारण उच्च स्तर के विश्वास (जैसे 0.6) के साथ "इंजन गुणवत्ता" पर "उत्कृष्ट" माना जाता है। 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 Xij={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4)}, या Xij={(उत्कृष्ट, 0.6), (अच्छा, 0.4), (औसत, 0), (औसत से नीचे, 0), (खराब, 0)}है।

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

  1. ↑ "भारित निर्णय मैट्रिक्स का उपयोग कब करें". Weighted Decision. 15 October 2013. Retrieved 25 May 2022.
  2. ↑ 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.
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