Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı AHP (Analytic Hierarchy Process) yönteminde kriterlerin ağırlıklandırılma işlemini adım adım göstermektedir.
- Video, havalimanlarının işlevselliğini karşılaştırmak için dört kriter (yolcu sayısı, kargo, uçak ve ekstra) kullanarak karşılaştırmalı üstünlük matrisinin oluşturulması, normalleştirilmiş matrisin hesaplanması ve kriter ağırlıklarının belirlenmesi sürecini içermektedir. Ayrıca, elde edilen ağırlıkların güvenilirliğini test etmek için consistancy index ve random consistancy index hesaplamaları yapılmaktadır. Video, AHP yönteminin uygulamalı bir gösterimi olup, çok kriterli karar verme metotlarında (Topsis, Vicor gibi) kullanılabilecek bir temel sunmaktadır.
- 00:01AHP Yönteminde Kriterlerin Ağırlıklandırılması
- Video, AHP (Ağırlıklı Hiyerarşik Süreç) yönteminde kriterlerin ağırlıklandırılma işlemini inceleyecek ve uygulayacak.
- Dört kriter (yolcu sayısı, kargo, uçak ve eksi) kullanılarak havalimanlarının işlevselliği karşılaştırılacak.
- İlk adım, kriterlerin karşılaştırmalı üstünlük matrisini oluşturmak.
- 00:28Karşılaştırmalı Üstünlük Matrisinin Oluşturulması
- Matriste köşegen değerleri 1 olarak ayarlanır çünkü her kriter kendine olan üstünlüğü 1'dir.
- 1-5 arası ölçeklendirme kullanılır: 1 (hiç katılmıyorum), 2 (katılıyorum), 3 (kararsızım), 4 (katılıyorum), 5 (kesinlikle katılıyorum).
- Matrisin alt kısmı, üst kısmın tersi değerlerle doldurulur.
- 03:15Normalleştirilmiş Matris ve Kriter Ağırlıklarının Hesaplanması
- Normalleştirilmiş A matrisi elde etmek için her sütunun toplamı hesaplanır.
- Kriter ağırlıkları, her satırın değerlerinin toplamının gözlem sayısı (4) ile bölünmesiyle bulunur.
- Bulunan ağırlıklar: yolcu sayısı için 0,41, kargo için 0,21, uçak için 0,21 ve eksi için 0,17.
- 05:40Konsistans Testi
- Kriter ağırlıklarının analizde öngörülebilir sonuçlar verip vermediğini test etmek gerekir.
- T.C değeri (lambda değeri) hesaplanır ve bu değer 4/3'ten çıkarılır.
- Konsistans endeksi (CI) hesaplanır ve bu değer 0,10'dan küçükse (0,30), kriter ağırlıkları güvenilir sonuçlar verecektir.
- 11:06Sonuç ve Gelecek Çalışmalar
- Bulunan ağırlıklar, Topsis, Vicor gibi çok kriterli karar verme yöntemlerinde kullanılabilir.
- Gelecekte Topsis ve Vicor gibi metotlarda analizler yapılacaktır.