Risiko Rata-Rata dan Pengorbanan Penuh
6 0,16
Akan ada pertukaran penuh antar faktor, yang memungkinkan bobot faktor digunakan sepenuhnya.
(Meskipun bobot pesanan tidak digunakan dalam model MCEWLC, bobot pesanan yang sama disimpan secara otomatis di file Decision Wizard.) Bobot pesanan ini akan menghasilkan solusi dengan tradeoff penuh dan risiko rata-rata.
C)
Saat MCE selesai diproses, gambar yang dihasilkan, MCEAVG, akan ditampilkan. Juga tampilkan hasil WLC, MCEWLC, dan atur gambar sedemikian rupa sehingga keduanya terlihat. Gambar-gambar ini identik. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, teknik WLC hanyalah bagian dari teknik OWA. Klik tombol Selesai dan tutup Wizard.
1st
Buka Decision Wizard dan ambil file Decision Wizard bernama WLC, disimpan selama prosedur WLC pada latihan sebelumnya.
Klik tombol Berikutnya. Klik Ya saat diminta tentang menyimpan file. Kemudian klik Save As dan beri nama file MCEAVG.
Dengan melakukan ini, kami akan dapat membuat perubahan pada aturan keputusan sambil mempertahankan file wizard keputusan MCEWLC asli.
Tingkat Risiko Rata-Rata - Pengorbanan Penuh
D)
0,16 3
Klik Next beberapa kali hingga Anda sampai pada layar Ordered Weighted Averaging (OWA). (Ini memiliki angka yang menunjukkan ruang Strategi Keputusan.) Pilih opsi OWA. Klik tombol Next untuk menuju ke langkah berikutnya.
Tentukan Bobot Pesanan. Satu set bobot pesanan muncul di layar. Dalam hal ini, mereka sama untuk semua faktor.
tanggal 5
0,16
Dalam contoh di atas, bobot didistribusikan atau disebarkan secara merata di antara semua faktor terlepas dari posisi urutan peringkatnya dari minimum hingga maksimum untuk setiap lokasi tertentu. Mereka condong ke arah minimum (operasi AND) maupun maksimum (operasi OR). Seperti dalam prosedur WLC, hasil kami akan berada di tengah-tengah dalam hal risiko. Selain itu, karena semua posisi urutan peringkat diberi bobot yang sama, tidak ada posisi urutan peringkat yang akan memiliki pengaruh lebih besar terhadap 62 posisi lainnya di hasil akhir.
0,16
Klik titik di bagian atas segitiga untuk memverifikasi bahwa bobot ini sesuai dengan bagian atas ruang keputusan segitiga.
Untuk melihat hasil dari skema pembobotan tersebut, dan untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan solusi lain untuk masalah pembangunan perumahan kita, kita akan menggunakan kembali Decision Wizard.
Dalam contoh kita, kita perlu menentukan enam bobot urutan karena kita memiliki enam faktor yang akan diurutkan peringkatnya untuk setiap lokasi setelah bobot faktor yang dimodifikasi diterapkan. Jika kami ingin menghasilkan hasil yang identik dengan contoh WLC kami di mana tingkat risiko kami persis antara AND dan OR dan tingkat tradeoff kami penuh (yaitu, bobot faktor digunakan sepenuhnya), maka kami akan menentukan bobot urutan berikut:
0,16
Ringkasan Aturan Keputusan dan Keluaran Nama File MCE. Klik tombol Berikutnya. Panggil gambar keluaran baru MCEAVG. Periksa apakah semua parameter model baru sudah benar (misalnya, klik bobot OWA untuk melihat apakah disertakan dalam model). Klik Berikutnya.
A)
2 Bobot Pesanan:
Hasil dari setiap operasi OWA akan menjadi gambaran berkelanjutan dari keseluruhan kesesuaian, meskipun masing-masing dapat menggunakan tingkat tradeoff dan risiko yang berbeda. Hasil ini, seperti dari WLC, menghadirkan masalah untuk pemilihan lokasi seperti pada contoh kami. Di mana situs terbaik untuk pengembangan perumahan? Akankah situs ini cukup besar untuk pembangunan
perumahan? Latihan berikutnya akan membahas metode pemilihan lokasi. Di sisa latihan ini, kita akan mengeksplorasi hasil dari mengubah urutan 4
Pangkat:
B)
0,16
62. Penting untuk diingat bahwa urutan peringkat untuk sekumpulan faktor untuk lokasi tertentu mungkin tidak sama untuk lokasi lain. Bobot urutan tidak diterapkan ke seluruh gambar faktor, tetapi berdasarkan piksel demi piksel menurut urutan peringkat nilai piksel.
116
tanggal 5
0 bobot di MCE-OWA.
Dalam contoh operasi AND ini, semua bobot diberikan pada posisi peringkat pertama, faktor dengan skor kesesuaian minimum untuk lokasi tertentu. Jelas sekali kumpulan bobot pesanan ini condong ke arah DAN; faktor dengan nilai minimum mendapat bobot penuh. Selain itu, karena tidak ada posisi urutan peringkat selain minimum yang diberikan bobot apapun, tidak ada pertukaran antar faktor. Faktor minimum saja yang menentukan hasil akhir.
G)
Faktor apa yang tampaknya paling menentukan hasil akhir untuk setiap lokasi di MCEMIN? Apa pengaruh bobot faktor dalam operasi? Mengapa?
Tentukan Bobot Pesanan. Klik Berikutnya beberapa kali hingga Anda tiba di layar tempat bobot pesanan ditetapkan.
Jika kita ingin menghasilkan hasil risiko yang rendah untuk masalah pembangunan perumahan kita, yang mendekati AND (minimum) pada rangkaian risiko, maka kita akan memberikan bobot urutan yang lebih besar ke urutan peringkat yang lebih rendah (nilai kesesuaian minimum). Faktanya, jika kita memberi bobot penuh pada urutan peringkat pertama (skor kecocokan minimum di semua faktor untuk setiap piksel), hasil kita akan sangat mirip dengan operasi AND yang kita gunakan di MCE Boolean kita. Selain itu, pembobotan seperti itu tidak akan menghasilkan tradeoff. Bobot faktor yang kami kembangkan sebelumnya akan memengaruhi proses pemeringkatan, tetapi skor kesesuaian yang diberikan tidak akan diberi bobot. Bobot pesanan yang akan kami gunakan untuk operasi AND ini adalah sebagai berikut:
Sekarang, mari buat gambar bernama MCEMAX yang merepresentasikan operasi maksimum menggunakan rangkaian faktor dan batasan yang sama. Buka Decision Wizard dan ambil file Decision Wizard bernama MCEMIN, yang dibuat
sebelumnya dalam latihan ini. Klik tombol Next dan OK ketika diminta untuk menyimpan file. Klik Simpan Sebagai dan beri nama ini
Bobot Pesanan:
2
Tutup semua jendela lalu gunakan DISPLAY Launcher untuk mengakses Daftar Pilih. Temukan file grup MCEMIN di Daftar Pilih dan buka dengan mengklik tanda tambah. (File grup ini sebelumnya dibuat menggunakan IDRISI Explorer.) Pilih MCEMIN dan tampilkan dengan palet Default IDRISI Quantitative. Gunakan alat kueri Properti Fitur untuk menjelajahi nilai dalam gambar. (Anda dapat menyeret kotak Properti Fitur agar berada di dekat gambar sehingga Anda dapat lebih mudah melihat di mana Anda membuat kueri dan nilai yang dihasilkan.)
F)
4 0
6 1
Latihan 2-9 MCE: Rata-Rata Tertimbang Terurut 1
Tutup semua jendela yang terbuka. Buka Decision Wizard dan ambil file Decision Wizard bernama MCEAVG, yang dibuat sebelumnya dalam latihan ini. Klik tombol Next, lalu OK saat diminta untuk menyimpan file. Klik Simpan Sebagai dan beri nama file Panduan Keputusan ini MCEMIN.
Sebagai perbandingan, tampilkan hasil Boolean Anda, MCEBOOL (dengan palet kualitatif), di samping MCEMIN. Jelas gambar-gambar ini memiliki area yang sama. Mengapa ada area kesesuaian yang tidak sesuai dengan hasil Boolean?
Klik titik di pojok kiri bawah gambar. Ini akan mengubah bobot pesanan sedemikian rupa sehingga menghasilkan operasi minimum, seperti yang ditunjukkan di atas. Klik tombol Berikutnya. Periksa informasi aturan keputusan dan panggil gambar keluaran baru MCEMIN. Klik tombol Berikutnya.
Perbedaan penting antara hasil minimum OWA dan hasil Boolean sebelumnya terbukti di area yang sangat cocok di kedua gambar. Tidak seperti pada hasil Boolean, pada hasil MCEOWA, area yang dipilih sesuai menyimpan informasi tentang berbagai tingkat kesesuaian.
Tingkat Risiko Rendah - Tanpa Pengorbanan
1st 3
Pangkat:
e)
0
H)
2
0
Risiko Rendah dan Tanpa Pengorbanan
0
Misalnya, dalam masalah pembangunan pemukiman kita, perencana kota mungkin tertarik pada solusi konservatif atau berisiko rendah untuk mengidentifikasi area yang cocok untuk pembangunan. Namun, mereka juga tahu bahwa perkiraan mereka tentang bagaimana faktor yang berbeda harus saling menguntungkan satu sama lain juga penting dan harus dipertimbangkan. Operasi AND tidak akan membiarkan mereka mempertimbangkan tradeoff apa pun, dan operasi WLC, di mana mereka akan melakukan tradeoff penuh, terlalu liberal dalam hal risiko. Mereka kemudian ingin mengembangkan satu set bobot pesanan yang akan memberi mereka sejumlah pertukaran tetapi akan mempertahankan tingkat risiko rendah dalam solusinya.
Tutup semua jendela, lalu tampilkan image MCEMAX dari groupfile bernama MCEMAX. Gunakan kueri Properti Fitur untuk menjelajahi nilai dalam gambar.
Ada beberapa set bobot pesanan yang dapat digunakan untuk mencapai hal ini. Untuk risiko rendah, bobot harus dimiringkan ke ujung minimum. Untuk beberapa tradeoff, bobot harus didistribusikan ke semua peringkat. Kumpulan bobot pesanan berikut adalah
file MCEMAX.
4
Saya)
Mengapa area yang tidak dibatasi di MCEMAX memiliki skor kesesuaian yang tinggi?
Hasil minimum dan maksimum terletak di ujung ekstrim dari rangkaian risiko kami sementara mereka berbagi posisi yang sama dalam hal tradeoff (tidak ada). Ini diilustrasikan pada Gambar 1.
Tentukan Bobot Pesanan. Klik Berikutnya beberapa kali hingga Anda tiba di layar tempat bobot pesanan ditetapkan.
Gambar 1
Klik titik di pojok kanan bawah gambar. Ini akan mengubah bobot pesanan sedemikian rupa sehingga menghasilkan operasi maksimum.
3 Berapa bobot pesanan yang menghasilkan operasi maksimum? Tingkat pengorbanan apa yang ada dalam operasi maksimum Anda?
Tingkat risiko apa?
Jelas teknik OWA dapat menghasilkan hasil yang sangat mirip dengan hasil AND, OR, dan WLC. Di satu sisi, ini semua adalah himpunan bagian dari OWA. Namun, karena kita dapat mengubah bobot urutan dalam hal kemiringan dan dispersinya, kita dapat menghasilkan kisaran solusi yang hampir tak terbatas untuk masalah pembangunan perumahan kita, yaitu solusi yang berada di mana saja sepanjang kontinum dari AND ke OR dan bahwa memiliki tingkat pengorbanan yang berbeda- beda.
Klik tombol Berikutnya. Periksa informasi aturan keputusan dan panggil gambar keluaran baru MCEMAX.
J)