The weights of the deviation variab

The weights of the deviation variables in the objective function
are wSYN as shown in Table 3. The objective function of the GP problem
is a combination of the heterogeneous units of measure. Thus,
the constraints should be normalized before solving the problem
so that the deviation variables in the objective function are adjusted
to the same unit of measure. We used Lingo to solve the
GP model. Because the purpose of the problem is to select the best
missile system, the optimal alternative in our case study was missile
system 5.
Because of the conflicts that typically accompany any selection
result, whatever it is, more information, such as the degree of preference
the optimal selection represents, is necessary. A selection
chosen as an overwhelming preference of the decision makers is
likely to gain wide support and follow-up measures will be accelerated
in the execution stage. On the other hand, a solution selected
by a slight margin may provoke controversy and questions
about the reliability and validity of the decision process.
Fig. 3 shows the values of the objective function with the selection
of each alternative, with x5 shown as the best choice with an
objective value of 1.705, and x3 is the least favorable choice with
an objective value of 12.394. For comparison, we constructed the
GP model with AHP alone (AHP–GP) and solved the same problem.
The AHP–GP model yielded a different decision result from the
AHP–PCA–GP model in that the optimal solution of the AHP–GP
model is x6 with an objective value of 2.295

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

น้ำหนักของความเบี่ยงเบนของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์มี wSYN ดังแสดงในตาราง 3 ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ปัญหา GPเป็นชุดของหน่วยวัดแตกต่างกัน ดังนั้นข้อจำกัดที่ควรตามปกติก่อนการแก้ปัญหาเพื่อให้มีการปรับปรุงความเบี่ยงเบนของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์หน่วยเดียวกันกับวัด เราใช้ Lingo แก้รุ่น GP เนื่องจากวัตถุประสงค์ของปัญหาคือการ เลือกดีที่สุดระบบขีปนาวุธ ทางเลือกที่ดีที่สุดในกรณีศึกษาของเราถูกขีปนาวุธระบบ 5เนื่องจากความขัดแย้งที่จะแสดงพร้อมกับตัวเลือกใดผลลัพธ์ สิ่ง ข้อมูลเพิ่มเติม เช่นระดับของความตัวเลือกที่ดีที่สุดแสดง จำเป็น การเลือกเลือกเป็นการกำหนดลักษณะการกระทำของผู้ตัดสินใจแนวโน้มที่จะได้รับการสนับสนุนมากมาย และติดตามผลจะเร่งมาตรการในขั้นตอนของการดำเนินการ บนมืออื่น ๆ โซลูชันที่เลือกโดยระยะขอบเล็กน้อยอาจกระตุ้นถกเถียงและคำถามเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและถูกต้องของกระบวนการตัดสินใจFig. 3 แสดงค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์กับการเลือกของแต่ละทางเลือก กับ 5 x ที่แสดงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดด้วยการค่าวัตถุประสงค์ 1.705 และ x 3 เป็นตัวเลือกดีอย่างน้อยมีค่าวัตถุประสงค์ของ 12.394 สำหรับการเปรียบเทียบ เราสร้างGP รุ่น ด้วย AHP เพียงอย่างเดียว (AHP – GP) และแก้ไขปัญหาเดียวกันแบบ AHP – GP หาผลตัดสินใจที่แตกต่างจากการAHP – PCA – GP รุ่นที่การแก้ปัญหาที่ดีที่สุดของ AHP – GPรุ่นคือ 6 x ด้วยค่าวัตถุประสงค์ของ 2.295

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

น้ำหนักของตัวแปรค่าความเบี่ยงเบนในการทำงานวัตถุประสงค์จะ wSYN ดังแสดงในตารางที่ 3 ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ของปัญหาที่ GP คือการรวมกันของหน่วยงานที่แตกต่างกันของตัวชี้วัด ดังนั้นข้อ จำกัด ที่ควรจะปกติก่อนที่จะแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นเพื่อให้ตัวแปรเบี่ยงเบนในการทำงานวัตถุประสงค์จะถูกปรับไปยังหน่วยเดียวกันของวัด เราใช้ Lingo เพื่อแก้รูปแบบGP เพราะจุดประสงค์ของปัญหาคือการเลือกที่ดีที่สุดระบบขีปนาวุธทางเลือกที่ดีที่สุดในการศึกษากรณีของเราเป็นขีปนาวุธระบบ5. เพราะความขัดแย้งที่มักจะมาพร้อมกับตัวเลือกใด ๆ ที่ส่งผลให้สิ่งที่เป็นข้อมูลเพิ่มเติมเช่นระดับของการตั้งค่าการเลือกที่ดีที่สุดหมายถึงเป็นสิ่งที่จำเป็น เลือกที่ได้รับการแต่งตั้งเป็นการตั้งค่าที่ครอบงำของผู้มีอำนาจตัดสินใจที่มีแนวโน้มที่จะได้รับการสนับสนุนที่กว้างและติดตามมาตรการที่จะเร่งตัวขึ้นในขั้นตอนการดำเนินการ ในทางกลับกันเป็นทางออกที่เลือกโดยอัตรากำไรเล็กน้อยอาจก่อให้เกิดความขัดแย้งและคำถามเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของกระบวนการตัดสินใจ. รูป 3 แสดงค่าของฟังก์ชั่นที่มีวัตถุประสงค์การเลือกของแต่ละทางเลือกมีx5 แสดงให้เห็นว่าเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดที่มีมูลค่าวัตถุประสงค์ของ1.705 และ x3 เป็นตัวเลือกที่ดีอย่างน้อยกับค่าวัตถุประสงค์ของ12.394 สำหรับการเปรียบเทียบเราสร้างรุ่น GP กับ AHP เพียงอย่างเดียว (AHP-GP) และการแก้ไขปัญหาเดียวกัน. รุ่น AHP-GP ให้ผลผลการตัดสินใจที่แตกต่างจากรูปแบบAHP-PCA-GP ในว่าทางออกที่ดีที่สุดของ AHP-GP รุ่น x6 มีมูลค่า 2.295 วัตถุประสงค์ของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนน้ำหนักของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์
เป็น wsyn ดังแสดงในตารางที่ 3 วัตถุประสงค์การทำงานของปัญหา GP
คือการรวมกันของหน่วยที่แตกต่างกันของวัด ดังนั้น ปัญหาน่าจะปกติก่อน

เพื่อแก้ไขปัญหาความเบี่ยงเบนของตัวแปรในฟังก์ชันวัตถุประสงค์ปรับ
ในหน่วยเดียวกันของวัด เราใช้ภาษาเพื่อแก้
GP รุ่นเพราะจุดประสงค์ของปัญหาคือการเลือกระบบขีปนาวุธที่ดีที่สุด
, ทางเลือกที่เหมาะสมในการศึกษาของเราเป็นระบบขีปนาวุธ
5
เพราะความขัดแย้งที่มักจะมาพร้อมกับการเลือก
ผล ไม่ว่ามันจะคืออะไร ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ระดับความชอบ
การที่ดีที่สุด เป็นตัวแทน เป็นสิ่งที่จำเป็น การเลือก
เลือกตามความชอบที่น่าหนักใจของผู้ตัดสินใจ คือ
มีแนวโน้มที่จะได้รับการสนับสนุนกว้างและมาตรการการติดตามจะถูกเร่ง
คำพิพากษาในเวที บนมืออื่น ๆ , วิธีเลือก
โดยขอบเล็กน้อยอาจจุดประกายความขัดแย้งและคำถาม
เรื่องความเที่ยงและความตรงของกระบวนการตัดสินใจ
รูปที่ 3 แสดงให้เห็นค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์กับการ
ของแต่ละทางเลือกกับ X5 แสดงเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด ด้วยวัตถุประสงค์และคุณค่าของ 1.705
, X3 เป็นทางเลือกที่ดีกับ
อย่างน้อยมีมูลค่า 12.394 . สำหรับการเปรียบเทียบเราสร้างแบบจำลองด้วยวิธีคนเดียว
GP ( AHP ( GP ) และแก้ไขปัญหาเดียวกัน
ร– GP แบบจากผลการตัดสินที่แตกต่างจาก
ร–– GP รุ่น PCA ในที่เหมาะสมที่สุดของวิธี– GP
รุ่น x6 กับวัตถุประสงค์ของ 2.295 ค่า