مکان یابی و انواع روش های آن در GIS

یکی از قابلیت های بسیار بالای نرم افزارهای جی ای اس مکان یابی است. مکان یابی به معنای پیدا کردن مکان های مطلوب برای یک واقعه بر اساس داده و اطلاعات موجود می باشد. روش های مختلف برای مکان یابی در دنیا وجود دارد. در مقاله مکان یابی و انواع روش های آن در GIS به صورت جامع در مورد آن مطالب ارائه شده است.

مکان‌یابی به ایستایی هزاران ساله در تلاش انسان برای تعیین موقعیت جغرافیایی خود برمی‌گردد. از زمانی که انسان به عنوان یک موجود جستجوگر و کشاورز ظاهر شد، نیاز به شناسایی و نشان دادن مکان‌ها برای مراقبت از محصولات، ناوبری در طول مسیرهای تجاری و اجتماعی وجود داشت.
مکان‌یابی یکی از مفاهیم کلیدی در حوزه فناوری اطلاعات و مکانیابی جغرافیایی است که در دهه‌های اخیر به دلیل پیشرفت فناوری‌های مختلف، مورد توجه قرار گرفته است. در این مقاله ضمن پرداختن به مفهوم مکان‌یابی روش‌های مختلف مکان‌یابی معرفی شده و هرکدام به اختصار شرح داده می‌شود.

مکان‌یابی چیست؟

مکان یابی در سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) به فرآیند تعیین مکان دقیق اشیاء یا ویژگی ها در سطح زمین اشاره دارد. این شامل به دست آوردن و استفاده از داده های مکانی برای تعریف دقیق مختصات نقاط، خطوط یا مناطق در چارچوب GIS است.
موقعیت یابی در GIS به فن آوری ها و تکنیک های مختلف برای جمع آوری و نمایش داده های مکانی متکی است. برخی از روش های رایج عبارتند از:

1. سیستم‌های ماهواره‌ای ناوبری جهانی (GNSS): فناوری‌های GNSS مانند سیستم موقعیت‌یابی جهانی (GPS)، از ماهواره‌ها برای ارائه اطلاعات موقعیت‌یابی دقیق استفاده می‌کنند. گیرنده های GPS سیگنال هایی را از چندین ماهواره برای محاسبه مختصات دقیق دریافت می کنند.
2. GPS دیفرانسیل (DGPS): DGPS با استفاده از شبکه ای از ایستگاه های مرجع ثابت که سیگنال های GPS را برای اتمسفر و سایر منابع خطا تصحیح می کند، دقت GPS را افزایش می دهد. DGPS می تواند به دقت در سطح سانتی متر دست یابد.
3. عکاسی هوایی و سنجش از دور: برای استخراج اطلاعات مکانی و تعیین موقعیت اشیا می توان از عکس های هوایی و تصاویر سنجش از دور استفاده کرد. تکنیک های فتوگرامتری اغلب برای تفسیر این تصاویر و استخراج مختصات دقیق استفاده می شود.
4. تکنیک های نقشه برداری: روش های سنتی نقشه برداری زمین، مانند ایستگاه های کل و تئودولیت ها، برای اندازه گیری زوایا و فواصل برای تعیین مختصات نقاط روی سطح زمین استفاده می شود. این تکنیک‌ها به‌ویژه در مناطقی که سیگنال‌های GNSS ممکن است مسدود یا غیرقابل دسترسی باشند، مفید هستند.
هنگامی که داده های موقعیت یابی جمع آوری شد، می توان آن ها را در یک GIS ادغام کرد تا نمایش های مکانی دقیق ایجاد کند. سپس نرم افزار GIS می تواند از این اطلاعات برای اهداف مختلف از جمله تحلیل فضایی، نقشه برداری، تجسم و تصمیم گیری استفاده کند.

 

از مدرسه سنجش از دور بخوانید: درون یابی و انواع روش های آن در جی ای اس

 

مکان یابی و انواع روش های آن در GIS

 

موقعیت یابی دقیق در GIS برای کاربردهای متعددی مانند سیستم های ناوبری، نقشه برداری زمین، برنامه ریزی زیرساخت، نظارت بر محیط زیست، مدیریت اضطراری و بسیاری موارد دیگر حیاتی است. بعد از استخراج اطلاعات مکانی به روش‌های گفته شده با استفاده از تکنیک‌های مکانیابی، بهترین مکان متناسب با کار خود را می‌یابیم. انواع تکنیک‌های مکانیابی شامل موارد زیر می‌باشد.

•  Analytic Network Process (ANP)
•  Analytic Hierarchy Process (AHP)
•  Fuzzy
•  AHP-Fuzzy
•  Best-worst

 

روش ANP

ANP (Analytic Network Process) یک روش تصمیم‌گیری چند معیاره است که برای مکانیابی مکان‌ها به کار می‌رود. این روش توسط توماس ساتو در دهه 1980 معرفی شد و برای حل مسائل پیچیده تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.
ANP بر اساس تحلیل سلسله‌مراتبی (AHP) است که در آن سلسله‌مراتبی معیارها و گزینه‌ها را بررسی می‌کند و اهمیت آن‌ها را مشخص می‌کند. اما به عنوان یک روش توسعه‌یافته‌تر، ANP به تحلیل معیارها و گزینه‌ها در یک ساختار شبکه اجازه می‌دهد. این شبکه معیارها، گزینه‌ها و روابط میان آن‌ها را نشان می‌دهد و نقشه‌ای از روابط پیچیده‌تر و تداخلی بین موارد را ایجاد می‌کند.

روند مکانیابی با استفاده از ANP

روند مکانیابی با استفاده از ANP به شرح زیر است:

۱. شناخت مسئله: مشخص کردن هدف و مسئله مکان‌یابی که قرار است به آن پاسخ داده شود.
۲. تشکیل شبکه: شناسایی معیارها (که می‌توانند شامل عوامل اقتصادی، اجتماعی، زیست محیطی و…)، گزینه‌ها (مکان‌های ممکن برای مکان‌یابی) و روابط بین آن‌ها. سپس شبکه‌ای از این معیارها و گزینه‌ها برای بررسی و تحلیل ارتباطات پیچیده را ایجاد کنید.
۳. ارزیابی نسبی: ارزیابی نسبی معیارها در مقایسه با یکدیگر بر اساس ترجیحات شخص یا گروه تصمیم‌گیرنده صورت می‌گیرد. این ارزیابی می‌تواند با استفاده از مقیاس نمره انجام شود.
۴. تعیین اهمیت: با استفاده از ماتریس‌های مقایسه جفتی، اهمیت هر معیار و گزینه نسبت به دیگر معیارها و گزینه‌ها تعیین می‌شود. این ماتریس‌ها توسط تصمیم‌گیرنده‌ها تکمیل می‌شوند و به دست می‌آید که یک عنصر چقدر در مقابل عناصر دیگر از اهمیت بالاتری برخوردار است.
۵. تحلیل شبکه: با استفاده از روش‌های مختلفی مانند ماتریس بردار ویژه، مقادیر وزنی برای معیارها و گزینه‌ها محاسبه می‌شوند. این مقادیر وزنی نشان می‌دهند که هر معیار و گزینه در رسیدن به هدف مکانیابی چقدر مؤثر هستند.
۶. محاسبه نمره نهایی: با استفاده از مقادیر وزنی، نمره نهایی برای هر گزینه محاسبه می‌شود. این نمره نهایی نشان می‌دهد که هر گزینه چقدر بهترین گزینه برای مکانیابی است.
۷. تحلیل حساسیت: در این مرحله، حساسیت نتایج نهایی به تغییرات وزن‌دهی در معیارها بررسی می‌شود. با تغییر وزن‌دهی معیارها، تغییرات در نمره نهایی و رتبه‌بندی گزینه‌ها بررسی می‌شود.
۸. تفسیر نتایج: در این مرحله، نتایج به دست آمده ارزیابی و تفسیر می‌شوند و تصمیمات مکان‌یابی مبتنی بر آن‌ها اتخاذ می‌شود.
با استفاده از روش ANP، می‌توان مکانیابی را بر اساس ارزش‌های واقعی و اهمیت‌های مختلف معیارها و گزینه‌ها انجام داد و به تصمیمات بهتری برای مکان‌یابی دست یافت.

مزیت روش ANP

مزیت این روش در این است که قادر است به تحلیل تداخل‌ها، وابستگی‌ها و تأثیرات متقابل بین معیارها و گزینه‌ها بپردازد که در مسائل پیچیده مکان‌یابی بسیار مهم است. روش ANP به دلیل اینکه اجازه می‌دهد تا ارتباطات پیچیده بین معیارها، گزینه‌ها و عوامل متغیر را در نظر بگیرد، می‌تواند در مسائل مکانیابی چندمعیاره پیچیده و واقعیت‌های پویا و تغییرات در زمان مورد استفاده قرار گیرد.

به طور خلاصه، ANP روشی است که برای مکانیابی با در نظر گرفتن چندین معیار و وابستگی‌های پیچیده استفاده می‌شود. این روش به تحلیل سلسله‌مراتبی بسیاری از معیارها و ارتباطات پیچیده بین آن‌ها توجه می‌کند و تصمیم‌گیرنده‌ها را قادر می‌سازد تا با در نظر گرفتن ترجیحات خود، تصمیمات بهتری در مورد مکان‌یابی بگیرند.

روش AHP

روش تحلیل سلسله مراتبی Analytic Hierarchy Process یا به اختصار AHP یک روش ریاضی برای مقایسه و اولویت بندی گزینه‌ها در فرآیندهای تصمیم‌گیری چند معیاره است. این روش توسط توماس سااتی در دهه ۱۹۷۰ ارائه شد و از آن پس تبدیل به یکی از متداول‌ترین و قدرتمندترین روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره شد.

در روش AHP، فرآیند تصمیم‌گیری به دو مرحله اصلی تقسیم می‌شود: الف) ساختاردهی سلسله مراتبی و ب) ارزیابی نسبت‌ها. در مرحله ساختاردهی سلسله مراتبی، سلسله مراتبی از فاکتورها و گزینه‌ها ساخته می‌شود. در واقع، ساختار سلسله مراتبی نشان می‌دهد که هر فاکتور (یا معیار) چقدر برای حل مسئله مهم است و چگونه با دیگر فاکتورها در ارتباط است.

مرحله دوم، یعنی ارزیابی نسبت‌ها، در واقع برآورد نسبت‌های میان فاکتورها و گزینه‌هاست. در این مرحله، با استفاده از ماتریس‌های تفضیلی، نسبت‌های نسبی بین فاکتورها و گزینه‌ها مقایسه می‌شوند و ارزیابی می‌شوند. ماتریس‌های تفضیلی در AHP به عنوان ابزار اصلی برای ارزیابی استفاده می‌شوند و در آنها عناصر ساختار سلسله مراتبی به صورت یک جدول دوبعدی نمایش داده می‌شوند.

بعد از ارزیابی نسبت‌ها، با استفاده از روش‌های ریاضی، ماتریس‌های تفضیلی تجمیع می‌شود. در مرحله تجمیع ماتریس‌های تفضیلی، از روش‌های ریاضی مانند محاسبه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه استفاده می‌شود تا نسبت‌های نسبی بین فاکتورها و گزینه‌ها تجمیع شوند. این مرحله به منظور به دست آوردن نسبت‌های نهایی وزن‌دهی به گزینه‌ها و تعیین اولویت آن‌ها استفاده می‌شود.
نتیجه نهایی این روش به صورت یک بردار وزن برای گزینه‌ها بدست می‌آید. این بردار نشان می‌دهد که هر گزینه چه میزان در مقایسه با سایر گزینه‌ها در معیارهای مختلف اهمیت دارد. با استفاده از این بردار وزن، می‌توان تصمیم نهایی را اتخاذ کرد و گزینه‌ای را انتخاب کرد که بر اساس معیارهای تعیین شده، اولویت بیشتری دارد.

مزیت روش AHP

روش AHP به عنوان یک روش کمکی در تصمیم‌گیری چند معیاره مورد استفاده قرار می‌گیرد و برای مسائلی که معیارهای مختلفی برای ارزیابی گزینه‌ها وجود دارد، مناسب است. این روش به دلیل ساختار سلسله مراتبی و قابلیت انعطاف‌پذیری در تعیین نسبت‌ها، به تصمیم‌گیری و بررسی حساسیت نتایج نسبت به تغییرات وزن‌ها و مقادیر اولیه مسائل کمک می‌کند.
مزیت‌های دیگر AHP شامل قابلیت استفاده از داده‌های کم و محدود، قابلیت تعامل با متخصصان و ارزیابی نظرات آن‌ها، و قابلیت انجام تحلیل‌های حساسیت برای بررسی تأثیرات تغییرات پارامترها است.

چالش‌های روش AHP

استفاده از روش AHP نیز ممکن است با چالش‌هایی همراه باشد. برخی از چالش‌های مرتبط با روش AHP عبارتند از:
• پیچیدگی محاسباتی: در مسائل با تعداد زیادی فاکتور و گزینه، محاسبه ماتریس‌های تفضیلی و تجمیع آنها ممکن است زمان‌بر و پیچیده شود.
• تعیین ماتریس‌های تفضیلی: برای تعیین ماتریس‌های تفضیلی، نیاز به تخمین نسبت‌های نسبی بین فاکتورها و گزینه‌ها است. این تخمینات ممکن است بر اساس تجربه، دانش فردی یا نظر خبرگان انجام شود، که ممکن است به طور غیرقابل قبولی تحت تأثیر تعدادی عوامل ناشناخته باشد.
• حساسیت به تغییرات در مقادیر اولیه: نتایج حاصل از AHP ممکن است به طور حساس به تغییرات در مقادیر اولیه و ترتیب فاکتورها و گزینه‌ها باشد. بنابراین، در صورت تغییراتی در ورودی‌های مسئله، نتایج نهایی ممکن است تغییر کنند.
• اعتمادپذیری نتایج: اعتمادپذیری نتایج AHP ممکن است بستگی به میزان قابلیت اطمینان از تخمینات نسبت‌های نسبی و کیفیت داده‌های ورودی داشته باشد.
با این وجود، با رعایت مراحل مشخص و دقیق این روش و استفاده از داده‌ها و ارزیابی‌های معتبر، می‌توان از AHP بهره‌برداری کرد و در فرآیندهای تصمیم‌گیری چندمعیاره به نتایج قابل اعتماد دست یافت.

مراحل اجرای AHP

در ادامه، مراحل اجرای روش AHP را به طور خلاصه شرح می‌دهیم:
1. ساختاردهی سلسله مراتبی:
2. تعیین هدف: ابتدا باید هدف کلی تصمیم‌گیری را مشخص کنید.
3. تعریف فاکتورها: فاکتورها یا معیارها را که برای ارزیابی گزینه‌ها استفاده خواهند شد، شناسایی کنید.
4. تعریف گزینه‌ها: گزینه‌های مورد بررسی را تعیین کنید.
5. ایجاد ماتریس‌های تفضیلی: برای هر جفت فاکتور و در سطح هر فاکتور، یک ماتریس تفضیلی به صورت یک جدول دوبعدی ایجاد کنید. در این ماتریس، نسبت نسبی بین دو فاکتور را براساس اهمیت یا ارزش آنها با استفاده از یک سلسله مقیاس در نظر بگیرید.
6. ارزیابی نسبت‌ها: در این مرحله، با استفاده از ماتریس‌های تفضیلی، نسبت‌های نسبی بین فاکتورها را ارزیابی کنید. با استفاده از روش‌های ریاضی مانند محاسبه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه، ماتریس‌های تفضیلی تجمیع می‌شوند و نسبت‌های نهایی بین فاکتورها بدست می‌آیند.
7. تجمیع وزن‌ها: با استفاده از نسبت‌های نهایی بین فاکتورها، وزن برای هر فاکتور محاسبه می‌شود.
این وزن‌ها نشان می‌دهند که هر فاکتور چه میزان در تصمیم‌گیری مهم است.
8. تحلیل نتایج و تصمیم‌گیری: با استفاده از بردار وزن بدست آمده، می‌توان گزینه‌ها را براساس اهمیت و با استفاده از بردار وزن بدست آمده، می‌توان گزینه‌ها را براساس اهمیت وزن‌دهی شده آن‌ها رتبه‌بندی کرد. گزینه‌ای که بیشترین وزن را دارد، به عنوان گزینه برتر انتخاب می‌شود. می‌توان تصمیم‌گیری‌های متعدد را براساس نتایج AHP انجام داد، مانند انتخاب پروژه برتر برای سرمایه‌گذاری یا انتخاب تأمین‌کننده برتر برای یک محصول.

در هر مرحله از روند AHP، دقت و دقت در تعیین ماتریس‌های تفضیلی و ارزیابی نسبت‌ها بسیار حائز اهمیت است. همچنین، نیاز به تخصص و دانش فردی برای تعیین نسبت‌ها و ارزیابی‌ها وجود دارد. مشارکت و نظر خبرگان نیز می‌تواند در بهبود روند تصمیم‌گیری و دقت نتایج مفید باشد.

با توجه به چالش‌های مرتبط با AHP و وابستگی نتایج به تخمینات نسبت‌ها، مناسب است این روش را به عنوان یک ابزار تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار دهید و با سایر روش‌ها و رویکردها همراه کنید تا تحلیل و تصمیم‌گیری بهتری داشته باشید.

روش Fuzzy

روش مکانیابی فازی یک روش تصمیم‌گیری است که بر مبنای منطق فازی و استدلال فازی برای تعیین مکان بهینه برای یک موضوع خاص استفاده می‌شود. در این روش، ورودی‌ها و خروجی‌ها به صورت مقادیر فازی بیان می‌شوند که در آن‌ها مقادیر نامطلوب و مطلوب بر حسب درصد نمایش داده می‌شوند.

مکان‌یابی فازی به عنوان یک روش مبتنی بر منطق فازی، برای حل مسائلی که به تصمیم‌گیری در محیط‌های پویا و پیچیده مربوط می‌شود، استفاده می‌شود. در این روش، معیارها و متغیرهای مختلفی که در تصمیم‌گیری مؤثر هستند، به شکل فازی مدل می‌شوند و با استفاده از قواعد استدلال فازی، خروجی بهینه تعیین می‌شود.

مراحل اجرای مکانیابی به روش Fuzzy

روش مکانیابی فازی شامل چندین مرحله است:
1. مشخص کردن متغیرها و معیارها: در این مرحله، متغیرها و معیارهای مرتبط با مسئله مکان‌یابی تعیین می‌شوند. متغیرها می‌توانند شامل موقعیت فیزیکی، فاصله تا منابع، ترافیک و سایر ویژگی‌های مرتبط با مسئله باشند.
2. تعیین مجموعه‌های فازی: در این مرحله، مجموعه‌های فازی برای هر متغیر تعریف می‌شوند. این مجموعه‌ها می‌توانند شامل مجموعه‌های مثلثی، زیگزاگی، گاوسی و سایر توزیع‌های فازی باشند. مجموعه‌های فازی برای متغیرهای ورودی و خروجی تعریف می‌شوند.
3. تعیین قواعد استدلال فازی: این قواعد به صورت IF-THEN شکل می‌گیرند و برای تصمیم‌گیری بر اساس شرایط ورودی استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، یک قاعده استدلال می‌تواند به شکل زیر باشد:
IF متغیر ورودی 1 در مجموعه A و متغیر ورودی 2 در مجموعه B THEN متغیر خروجی در مجموعه C
برای مثال، اگر متغیر ورودی 1 نشان‌دهنده فاصله تا منبع و متغیر ورودی 2 نشان‌دهنده ترافیک باشد، می‌توانیم با استفاده از قواعد استدلال فازی تعیین کنیم که در صورت فاصله نزدیک و ترافیک سنگین، مکان بهینه در مجموعه C قرار دارد.

 

انواع استدلال در روش فازی

1. استدلال فازی: در این مرحله، با استفاده از قواعد استدلال فازی و مقادیر ورودی، مقادیر خروجی فازی محاسبه می‌شوند. برای این کار، استدلال فازی با استفاده از عملیات‌های منطق فازی (مانند ترکیب فازی، نرمال‌سازی فازی و …) انجام می‌شود.
2. تعیین خروجی: در این مرحله، مقادیر فازی به صورت خروجی‌های واقعی تبدیل می‌شوند. این مقادیر خروجی می‌توانند محاسبه شده باشند یا از طریق روش‌های تفسیر فازی مانند میانگین وزن داده شده استخراج شوند.
3. دسته‌بندی خروجی: در این مرحله، با توجه به مقادیر خروجی تعیین شده، مکان‌های ممکن به دسته‌بندی می‌شوند. این دسته‌بندی می‌تواند شامل دسته‌هایی مانند “بسیار مناسب”، “مناسب” و “نامناسب” باشد.
4. تعیین مکان بهینه: در این مرحله، با استفاده از دسته‌بندی خروجی، مکان بهینه برای مسئله مکانیابی تعیین می‌شود. براساس دسته‌بندی خروجی، می‌توان تصمیم گرفت که کدام مکان مناسب‌تر است.
5. ارزیابی و بهبود: پس از تعیین مکان بهینه، عملکرد سیستم ارزیابی می‌شود. در صورت نیاز، می‌توان اقدام به بهبود مدل فازی و قواعد استدلال کرد تا نتایج بهتری بدست آید.

مزیت روش مکان‌یابی Fuzzy

روش مکان‌یابی فازی به دلیل قابلیت استفاده در مسائل پیچیده و پویا، مزایایی دارد. به عنوان مثال، می‌تواند به تصمیم‌گیری در مورد مکان‌یابی منابع، توزیع محصولات، برنامه‌ریزی شبکه‌ها، و غیره کمک کند. با استفاده از منطق فازی، این روش قابلیت تعامل با تغییرات و عدم قطعیت را نیز دارد و می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های اطمینان بالا در مسائل پیچیده کمک کند.

روش fuzzy AHP

مکان‌یابی fuzzy AHP یک روش تصمیم‌گیری چندمعیاره است که برای انتخاب بهترین موقعیت مکانی بر اساس چندین عامل استفاده می‌شود. این روش، ترکیبی از دو روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و تئوری مجموعه فازی (Fuzzy Set Theory) است.
روش AHP به ارزیابی وزن نسبی عوامل مختلف در یک سلسله مراتبی می‌پردازد. در AHP، ابتدا ماتریس اولویت‌بندی برای اهداف و عوامل مکانیابی ساخته می‌شود و سپس با استفاده از مقیاس‌بندی نسبتی از جفت مقایسه‌ها، وزن نسبی هر عامل مشخص می‌شود.
با استفاده از روش fuzzy AHP، عدم قطعیت و عدم قطعیت نسبت به تصمیم‌گیری را در نظر می‌گیریم. در این روش، به جای استفاده از اعداد دقیق برای مقایسه‌ی جفت مقایسه‌ها، از مجموعه‌های فازی استفاده می‌شود. این امکان را به ما می‌دهد تا در تصمیم‌گیری با ابهام، ارتباطات فازی و وابستگی‌های میان عوامل را در نظر بگیریم.

مراحل مکانیابی fuzzy AHP

مراحل اصلی مکانیابی fuzzy AHP عبارتند از:
1. تعریف سلسله مراتبی: ابتدا سلسله مراتبی از عوامل مکانیابی و اهداف مورد بررسی تعریف می‌شود. این سلسله مراتبی شامل عوامل اصلی و زیرمجموعه‌های آن‌ها می‌باشد.
2. تشکیل ماتریس جفت مقایسه: برای هر زوج از عوامل سلسله مراتبی، یک ماتریس جفت مقایسه تشکیل می‌دهیم. در این ماتریس، هر سلول نشان‌دهنده نسبت یک عامل نسبت به عامل دیگر است. این نسبت‌ها با استفاده از مقیاس‌بندی فازی بیان می‌شوند. به عنوان مثال، از مقیاس فازی ۱۳-۹-۵-۳-۱ استفاده می‌شود که به ترتیب به معنای “بسیار زیاد، زیاد، متوسط، کم، بسیار کم” است.
3. تعیین بردار وزن‌ها: با استفاده از ماتریس جفت مقایسه، بردار وزن‌ها برای هر سطح سلسله مراتبی محاسبه می‌شود. در این مرحله، از متوسط هندسی یا ترکیب دیگری از روش‌های محاسبه وزن استفاده می‌شود. این بردار وزن‌ها نشان‌دهنده اهمیت نسبی هر عامل می‌باشد.
4. محاسبه اهمیت نسبی مکان‌ها: با استفاده از بردار وزن‌ها و اهداف مکانیابی، اهمیت نسبی هر مکان مورد بررسی محاسبه می‌شود. این محاسبه می‌تواند با استفاده از ترکیب خطی وزن‌ها با امتیازات مکانیابی صورت گیرد.
5. ارزیابی فازی: در این مرحله، عدم قطعیت و ابهام موجود در مکانیابی را در نظر می‌گیریم. با استفاده از تئوری مجموعه فازی، می‌توانیم ارتباطات فازی بین مکان‌ها و عوامل را بررسی کنیم و احتمالات متفاوت را در نظر بگیریم.
6. انتخاب بهترین مکان: با ترکیب نتایج محاسبات قبلی، می‌توانیم بهترین مکان مکانیابی را تعیین کنیم. در این مرحله، تصمیم‌گیری نهایی بر اساس اهداف و معیارهای مورد بررسی صورت می‌گیرد.

مزیت روش مکان‌یابی fuzzy AHP

از مزایای استفاده از روش مکانیابی fuzzy AHP می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
• مدیریت عدم قطعیت: روش fuzzy AHP قادر است به عنوان یک روش تصمیم‌گیری مدیریت عدم قطعیت و ابهام عمل کند. با استفاده از مجموعه‌های فازی و مقیاس‌بندی فازی، می‌توان تراکم اطلاعات و ابهام را در تصمیم‌گیری‌ها مدیریت کرد.
• ارتباطات فازی: روش fuzzy AHP به ما امکان می‌دهد تا ارتباطات فازی و وابستگی‌های میان عوامل را در نظر بگیریم. این امر به ما کمک می‌کند تا تاثیرات جانبی و تأثیرات تعاملی بین عوامل را در تصمیم‌گیری‌ها در نظر بگیریم.
• انعطاف‌پذیری: روش fuzzy AHP انعطاف‌پذیری بالایی دارد و می‌تواند با تغییر در ورودی‌ها و پارامترها، نتایج مختلفی را تولید کند. این امر به ما امکان می‌دهد تا تجربه‌ها و اطلاعات جدید را به روش وارد کنیم و تحلیل‌های جدیدی انجام دهیم.
• سازگاری با معیارهای چندگانه: روش fuzzy AHP قابلیت سنجش و ارزیابی عوامل مختلف را با استفاده از معیارهای چندگانه فراهم می‌کند. این به ما امکان می‌دهد تا به صورت جامع و جامعه‌محور به تحلیل موضوع بپردازیم و اهمیت نسبی عوامل را با توجه به معیارهای مختلف مشخص کنیم.
مکانیابی fuzzy AHP یک روش قدرتمند برای تصمیم‌گیری در موقعیت‌های پیچیده و عدم قطعیت است. با استفاده از تئوری فازی و تحلیل سلسله مراتبی، این روش قادر است به تجزیه و تحلیل سلسله مراتبی عوامل و معیارهای مختلف بپردازد و با در نظر گرفتن ارتباطات فازی و عدم قطعیت، تصمیم‌گیری بهتری را ارائه دهد.

به طور خلاصه، روش مکانیابی fuzzy AHP با ترکیب تحلیل سلسله مراتبی و تئوری مجموعه فازی، امکان مدیریت عدم قطعیت، بررسی ارتباطات فازی و وابستگی‌ها، انعطاف‌پذیری و سازگاری با معیارهای چندگانه را فراهم می‌کند. این روش در مکانیابی و انتخاب بهترین موقعیت مکانی در حوزه‌های مختلف مانند مکانیابی سازمان‌ها، فروشگاه‌ها، پروژه‌های عمرانی و غیره کاربرد دارد.

روش Best-Worst

روش مکانیابی Best-Worst یا بهترین-بدترین در تحقیقات بازاریابی و تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. با استفاده از این روش، افراد قادر هستند نظرات خود را در مورد موارد مختلف ارزیابی کنند و ترجیحات خود را بر اساس گزینه‌های موجود مشخص کنند.

مراحل انجام مکانیابی Best-Worst

فرایند اجرای روش مکانیابی بهترین-بدترین عموماً شامل مراحل زیر است:
1. ارائه لیستی از موارد یا گزینه‌ها به افراد مورد مطالعه قرار می‌دهید.
2. از افراد خواسته می‌شود که بهترین گزینه را در بین آن‌ها انتخاب کنند.
3. همچنین، از آنها خواسته می‌شود که بدترین گزینه را نیز انتخاب کنند.
4. افراد باید تفسیر و اعتبار بخشی به انتخاب خود در مورد بهترین و بدترین گزینه همراه با دلایل خود ارائه کنند.
5. در نهایت، بر اساس ترجیحات بهترین و بدترین افراد، ترتیب رتبه‌بندی برای گزینه‌ها مشخص می‌شود.

این روش می‌تواند به عنوان یک روش مفید برای درک بهتر ترجیحات و نظرات افراد در مورد مجموع عمولاً برای تحلیل داده‌های بهترین-بدترین، از روش‌های مختلفی مانند تجزیه و تحلیل رتبه‌ها و امتیازها استفاده می‌شود. می‌توان از روش‌های زیر برای تجزیه و تحلیل داده‌های بهترین-بدترین استفاده کرد:

• تجزیه و تحلیل رتبه‌ها: با استفاده از رتبه‌بندی‌ها که افراد برای بهترین و بدترین گزینه‌ها اعمال کرده‌اند، می‌توانید رتبه‌بندی کلی را مشخص کنید. می‌توانید میانگین رتبه‌ها را برای هر گزینه محاسبه کنید و گزینه‌ها را بر اساس رتبه‌های بدست آمده مرتب کنید.
• تجزیه و تحلیل امتیازها: اگر افراد به هر گزینه امتیاز داده‌اند، می‌توانید میانگین امتیازها را برای هر گزینه محاسبه کنید و گزینه‌ها را بر اساس امتیازهای بدست آمده مرتب کنید.
• تحلیل تفاضل رتبه‌ها: با محاسبه تفاضل رتبه‌ها بین بهترین و بدترین گزینه برای هر فرد، می‌توانید به یک نمره کلی برای هر گزینه برسید. سپس می‌توانید میانگین این نمره‌ها را محاسبه کنید و گزینه‌ها را بر اساس نمرات بدست آمده مرتب کنید.
• تجزیه و تحلیل دلایل: بررسی دلایل و تفاسیری که افراد برای انتخاب بهترین و بدترین گزینه‌ها ارائه کرده‌اند، می‌تواند به شما کمک کند تا بهتر بفهمید که چه عواملی بر ترجیحات افراد تأثیر دارند.
روش بهترین-بدتر از دیدگاه تحقیقات بازاریابی، روش بهترین-بدترین (Best-Worst Scaling) یک روش ترجیحاتی است که برای اندازه‌گیری نسبی ترجیحات افراد نسبت به مجموعه‌ای از آیتم‌ها استفاده می‌شود. در این روش، افراد برترین و بدترین آیتم‌ها را در میان مجموعه مشخص می‌کنند.

برای استفاده از روش بهترین-بدترین، مراحل زیر را می‌توان دنبال کرد:

1. تعیین مجموعه آیتم‌ها: ابتدا مجموعه‌ای از آیتم‌ها یا گزینه‌ها را تعیین کنید که می‌خواهید ترجیحات افراد را نسبت به آن‌ها اندازه‌گیری کنید.
2. ارائه زوج‌های بهترین-بدترین: به هر فرد مورد مطالعه، یک زوج از آیتم‌ها ارائه می‌شود. فرد باید آیتمی که بر اساس نظر خود بهترین است را انتخاب کند و همچنین آیتمی که بر اساس نظر خود بدترین است را انتخاب کند. به این ترتیب، هر زوج آیتم‌ها شامل یک آیتم بهترین و یک آیتم بدترین است.
3. محاسبه نسبت‌ها: با استفاده از تعداد افرادی که هر آیتم را بهترین یا بدترین انتخاب کرده‌اند، می‌توانید نسبت ترجیح بهترین و نسبت ترجیح بدترین را محاسبه کنید.
4. ترتیب رتبه‌بندی: بر اساس نسبت‌های بهترین و بدترین محاسبه شده، می‌توانید آیتم‌ها را در ترتیب رتبه‌بندی قرار دهید. آیتمی که نسبت ترجیح بهترین بالاتری دارد، در رتبه بالاتر می‌باشد. به همین ترتیب، آیتمی که نسبت ترجیح بدترین کمتری دارد، در رتبه پایین‌تر قرار می‌گیرد.

روش بهترین-بدترین در مقایسه با روش‌های سنتی مکانیابی، به ما امکان می‌دهد ترجیحات رتبه‌بندی بین آیتم‌ها را دقیق‌تر و داده‌محورتر مدل کنیم. با تجمیع نتایج برای تمام زوج‌های بهترین-بدترین، می‌توانیم ترتیب کلی رتبه‌بندی آیتم‌ها را دریافت کنیم.

روش بهترین-بدترین در تحقیقات بازاریابی و مطالعات ترجیحات مصرف‌کننده استفاده می‌شود. این روش به ما امکان می‌دهد تا به طور دقیق‌تری ترجیحات مصرف‌کنندگان را درک کنیم و بتوانیم تحلیل‌های جامع‌تری از نظرات آن‌ها برای بهبود محصولات و خدمات ارائه شده انجام دهیم.

مزیت روش مکان‌یابی Best-Worst

مهمترین مزیت روش بهترین-بدترین این است که ترتیب و رتبه‌بندی بین آیتم‌ها قابل مشخص شدن است، در حالی که روش‌های سنتی معمولاً تنها به ما امکان ارزیابی نسبی میان آیتم‌ها را می‌دهند. همچنین، این روش به ما امکان می‌دهد تا در مقایسه آیتم‌ها، تمایز واقعی‌تری را در نظر گیریم و بتوانیم به مواردی که بهترین و بدترین هستند توجه کنیم.

به طور کلی، روش بهترین-بدترین یک روش مفید و کارآمد است که به ما کمک می‌کند تا ترجیحات افراد را در مقایسه با یکدیگر بهبود دهیم و تصمیم‌های بهتری در مورد توسعه محصولات، بهینه‌سازی سیستم‌ها، انتخاب استراتژی‌های بازاریابی و تصمیم‌گیری‌های مدیریتی اتخاذ کنیم. با تحلیل دقیق ترتیب رتبه‌بندی آیتم‌ها، می‌توانید اطلاعات بیشتری راجع به ترجیحات مصرف‌کنندگان و عوامل مؤثر بر تصمیمات آن‌ها بدست آورید. این اطلاعات می‌تواند به شما در ارائه محصولات و خدماتی که بیشترین ترجیح مشتریان را دارند، کمک کند و همچنین در بهبود محصولات و خدمات فعلی و طراحی محصولات جدید مؤثر باشد.

همچنین، مزیت دیگر روش بهترین-بدترین این است که برخلاف روش‌های سوالی که به مصرف‌کننده یا شرکت‌کننده اجازه می‌دهند فقط یک گزینه را انتخاب کنند، این روش به آن‌ها امکان می‌دهد به صورت جامع‌تر و با توجه به دو بعد بهترین و بدترین ترجیح‌ها، ترتیب رتبه‌بندی آیتم‌ها را مشخص کنند.

با این حال، ممکن است در اجرای روش بهترین-بدترین نیاز به محدودیت‌ها و تعدیلاتی داشته باشید. به عنوان مثال، مجموعه آیتم‌ها باید به طور کامل و جامع تمثیل‌گر تمام ابعاد تصمیم‌گیری باشد و تعداد زوج‌های بهترین-بدترین باید برای هر فرد به صورت تصادفی و مناسب تعیین شود. همچنین، در تحلیل داده‌ها نیز نیاز به استفاده از تکنیک‌های مقتضی مانند تجزیه و تحلیل فاکتوری، تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی و استفاده از مدل‌های آماری و رگرسیونی می‌باشد.

در این مقاله ما در مدرسه سنجش از دور سعی کردیم که در مورد مکانیابی، انواع روش‌ها و تکنینک‌ها و همچنین مزیت‌ها و چالش‌ها مطالبی ارائه دهیم. نظر خودتون را در مورد این مقاله کاربردی در داخل کامنت ها برای ما بنویسید.

منابع

Saaty, T.L., Vargas, L.G., Saaty, T.L. and Vargas, L.G., 2013. The analytic network process (pp. 1-40). Springer US.
Vaidya, O.S. and Kumar, S., 2006. Analytic hierarchy process: An overview of applications. European Journal of operational research, 169(1), pp.1-29.
Zadeh, L.A., 2023. Fuzzy logic. In Granular, Fuzzy, and Soft Computing (pp. 19-49). New York, NY: Springer US.
Rezaei, J., 2015. Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, pp.49-57.