Hasar Tespit Çalışmalarında Görevlendirilebilecek Dronların Bulanık Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Year 2024, , 2029 - 2041, 02.10.2024

Mert Kara , Tamer Eren

https://doi.org/10.2339/politeknik.1238267

Cited By: 3

Abstract

Hayatın her anında gerçekleşebilecek doğal afetlerin, gerçekleşmesi sonucunda büyük can ve mal kayıpları yaşanabilmektedir. Afet bölgelerindeki afetzedelerin tahliyesinin ardından yetkililer tarafından bölgedeki etkilenenlerin maddi açıdan hasarlarının ve tahrip boyutunun belirlenmesi amacıyla bir hasar tespit çalışması yapılması gerekmektedir. Hasar tespitinde yüksek çözünürlüklü görüntü ve tüm afet bölgesini görüntüleme ihtiyacının doğması yüksek teknoloji ürünü drone seçimi problemini ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmada, hasar tespit çalışmalarında kullanılmak üzere yüksek çözünürlüğe sahip, uzun süre havada kalabilen, hafif, her kurum tarafından kullanılabilecek ve görüntü alma amacıyla üretilmiş, benzer özelliklere sahip beş drone arasından optimum seçimin yapılması hedeflenmiştir. Bu değerlendirme yapılırken kamera çözünürlüğü, kamera görüş açısı, video kare hızı, ağırlık, uçuş süresi, uçuş mesafesi ve birim fiyat olmak üzere yedi kriter belirlenmiştir. Problemin çözüm aşamasında Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak, Pisagor Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (PBAHP) ile kriterlerin ağırlıklandırılması yapılmış, elde edilen kriter ağırlıkları Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) ve The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yöntemlerinde kullanılarak, alternatifler değerlendirilmiştir. Çalışma, ÇKKV ile afet sonrası hasar tespiti ve görüntülenmesi için drone seçimine yönelik olarak yapılan ilk uygulama özelliğine sahiptir. Ayrıca çözüm yaklaşımı sunulan problem için PBAHP, TOPSIS ve PROMETHEE yöntemlerinin kullanılması, uygulanan metot açısından katkı sağlamaktadır.

Keywords

Drone seçimi, afet yönetimi, Pisagor Bulanık AHP, TOPSIS, PROMETHEE

Evaluation of Drones That Can Be Assigned in Damage Assessment Tasks by the Fuzzy Decision-Making Methods

Abstract

As a result of natural disasters that can occur at any time of life, great loss of life and property can be experienced. After the evacuation of the survivors in the disaster areas, a damage assessment study should be carried out by the authorities in order to determine the material damage and the extent of the destruction of the affected people. The need for high-resolution imagery and imaging of the entire disaster area in damage assessment raises the problem of choosing a high-tech drone. In this study, it is aimed to make the optimum selection among five drones with similar characteristics, which have high resolution, can stay in the air for a long time, are light, can be used by any institution and are produced for image taking purposes. While making this evaluation, the camera resolution, Seven criteria, including camera viewing angle, video frame rate, weight, flight time, flight distance and unit price, were discussed. In the solution of the problem, criteria were weighted with the Pythagorean Fuzzy Analytical Hierarchy Process (PBAHP) using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, and the criteria weights obtained were Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) and The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Alternatives were evaluated by using the Solution (TOPSIS) methods. The study is the first application on the subject of drone selection for post-disaster damage detection and monitoring with MCDM. In addition, the use of PBAHP, TOPSIS and PROMETHEE methods for the problem whose solution approach is presented contributes to the applied method.

Keywords

Drone selection, disaster management, Pythagoras Fuzzy AHP, TOPSIS, PROMETHEE

References

• [1] Arslan N. and Delice E. K., “KEMIRA-M yöntemi ile kişisel kullanıcılar için dron seçimi: bir uygulama”, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 31(2): 159-179, (2020).
• [2] Hamurcu M. and Eren T., "Selection of unmanned aerial vehicles by using multicriteria decision-making for defence", Journal of Mathematics, 2020: 1-11, (2020).
• [3] Göktekin Z. and Şimşek A. B., “Drone evaluation and selection for training in disaster preparedness phases with Interval MCDA Techniques”, Multi-Criteria Decision Analysis, 155-167, (2022).
• [4] Aktas A. and Kabak M., “An application of Interval Valued Pythagorean Fuzzy WASPAS Method for drone selection to last mile delivery operations”, Multiple Criteria Decision Making with Fuzzy Sets, 179-191, (2022).
• [5] Radovanović M., Petrovski A., Žindrašič V. and Ranđelović A., “Application of the Fuzzy AHP-VIKOR hybrid model in the selection of an unmanned aircraft for the needs of tactical units of the armed forces”, Scientific Technical Review, 71(2): 26-35, (2021).
• [6] Gulum Tas P., Yalcin Kavus B., Ayyıldız E. and Taşkın A., “UAV selection for post-disaster medical supply distribution using a Two-Level Interval-Valued Pythagorean Fuzzy AHP Integrated Interval-Valued Pythagorean Fuzzy VIKOR methodology, and an Application”, Multi-Criteria Decision Analysis Case Studies in Disaster Management, CRC New York, Florida, (2022).
• [7] Zhang J. Z., Srivastava P. R. and Eachempati P., “Evaluating the effectiveness of drones in emergency situations: a hybrid multi-criteria approach”, Industrial Management & Data Systems, (2021).
• [8] Kara M., Yumuşak R. and Eren T., “Anız yangınlarına müdahale için itfaiye drone seçimi: Giresun örneği”, Journal of Aviation Research, 5(1): 1-15, (2023).
• [9] Kwon H. and Kim S., “Exploring killer business domains for drones in Korea”, (2018).
• [10] K., Engin T., Tektaş M. and Aydın U., “Türkiye’de bölgesel havayolları için uçak tipi seçimi: Küresel Bulanık AHP-TOPSIS yöntemlerinin entegrasyonu akıllı”, Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 4(1): 27-58, (2021).
• [11] Keleş N., “Armed unmanned aerial vehicle selection”, Available at SSRN 4113879, (2022).
• [12] Çelikyay S., “Çok amaçlı savaş uçağı seçiminde çok ölçütlü karar verme yöntemlerinin uygulanması”, Diss. Fen Bilimleri Enstitüsü, (2002).
• [13] Yiğit E., Yazar İ. and Karakoç T. H., “İnsansız hava araçları (İHA)’nın kapsamlı sınıflandırması ve gelecek perspektifi”, Sürdürülebilir Havacılık Araştırmaları Dergisi, 3(1): 10-19, (2018).
• [14] Uçar U. U., Adem A. and Tanyeri B., “A Multi-Criteria Solution Approach for UAV engine selection in terms of technical specification”, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(4): 1000-1013, (2022).
• [15] Ilić D., Milošević I., and Ilić-Kosanović T., “Application of unmanned aircraft systems for smart city transformation: case study Belgrade”, Technological Forecasting and Social Change, 176: 121487, (2022).
• [16] Merkepçi H., Merkepçi M. and Baransel C., “A Multi–Criteria Decision–Making framework based on neutrosophic evamix with critic approach for drone selection problem”, International Journal of Neutrosophic Science (IJNS), 2(2): 234-239, (2021).
• [17] Pikner H., Sell R., Majak J. and Karjust K., “Safety system assessment case study of automated vehicle shuttle”, Electronics, 11(7): 1162, (2022).
• [18] Costa A., Corriça J., Braz E., Costa I., Maêda S., Gomes, C., and Santos M., “Study for choosing unmanned aircraft in electronic warfare for the Brazilian Navy: a multicriteria based approach”, XXIII Simpósio de Aplicações Operacionais em Áreas de Defesa, São José dos, 17: 19, (2021).
• [19] Adem A., Yilmaz K. B. and Dağdeviren M., “Technology analysis for logistics 4.0 applications: criteria affecting UAV performances”, Intelligent and Fuzzy Techniques in Aviation 4.0, 372: 497-520, (2022).
• [20] Yılmaz A., Nikitakos N., Jaward M. and Malagas K., “Aircraft selection process with Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and AHP Integration”, International Journal of Sustainable Aviation, 1(1): 1, (2020).
• [21] Özkan Ö., “Personel seçiminde karar verme yöntemlerinin incelenmesi: AHP, ELECTRE ve TOPSIS örneği”, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İzmir Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, (2007).
• [22] Saaty T. L., “The Analytic Hierarchy Process”, McGraw-Hill, USA, (1980).
• [23] Dağdeviren M., Diyar A. and Kurt M., “İş değerlendirme sürecinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve uygulaması”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(2): 131-138, (2004).
• [24] Deng H., “Multicriteria Analysis with Fuzzy Pairwise Comparison”, International Journal of Approximate Reasoning, 21(3): 215-231, (1999).
• [25] Ustalı N. K. and Tosun N., “Bulanık AHP ve Bulanık WASPAS yöntemleri ile yeni ürün seçimi”, Pazarlama İçgörüsü Üzerine Çalışmalar, 3(2): 25-34, (2019).
• [26] Toksarı M. and Toksarı M. D., “Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yaklaşımı kullanılarak hedef pazarın belirlenmesi”, METU Studies in Development, 38(1): 51-70, (2011).
• [27] Yager R. R., “Pythagorean membership grades in multicriteria decision making”, IEEE Trans. Fuzzy Syst., 22: 958-965, (2014).
• [28] Gül M. and Ak M. F., “A comparative outline for quantifying risk ratings in occupational health and safety risk assessment”, J. Clean. Prod., 196: 653-664, (2018).
• [29] Yıldız A., Ayyıldız E., Gümüş A. T. and Özkan Ç., “Ülkelerin yaşam kalitelerine göre değerlendirilmesi için Hibrit Pisagor Bulanık Ahp-Topsis Metodolojisi: Avrupa Birliği örneği”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 17: 1383-1391, (2019).
• [30] Hwang C. and Kwangsun Y., “Methods for Multiple Attribute Decision Making”, Multiple attribute decision making, Springer, Berlin, 58-191, (1981).
• [31] Akçay M., “Optimal site election for a solar power plant in Turkey using a Hybrid AHP-TOPSIS Method”, Celal Bayar University Journal Of Science, 14(4): 413- 420, (2018).
• [32] Özcan E. C., Danışan T., Yumuşak R. and Eren T., “An artificial neural network model supported with multi criteria decision making approaches for maintenance planning in hydroelectric power plants”, Eksploatacja I Niezawodność- Maintenance and Reliability, 21(3), 400-418, (2020).
• [33] İçigen Tarcan E. and İpekçi Çetin E., “AHP temelli TOPSIS yöntemi ile konaklama işletmelerinde personel seçimi”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13): 179-187, (2017).
• [34] Görçün Ö. F., “Uluslararası taşımacılık işletmelerinin çekici araç seçimlerinin Entegre AHP, Entropi ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak analizi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(3): 899-922, (2019).
• [35] Özcan E., Danışan T. and Eren T., “Hidroelektrik santralların en kritik elektriksel ekipman gruplarının bakım stratejilerinin optimizasyonu için matematiksel bir model önerisi”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(4): 498-506, (2019).
• [36] Brans J. P., “L'ingenierie de la decision: Elaboration d'instruments d'aide a la decision. La methode PROMETHEE”, Universite Laval, Colloque d'aide a la Decision, Quebec, Canada, 183- 213, (1982).
• [37] Dinçer S. E., Ekin E. and Karakaş K. S., “PROMETHEE yöntemiyle uçak komponentlerinin önceliklendirilmesi problemlerine çözüm yaklaşımı”, Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 6(3): 106-125, (2017).
• [38] Danışan T., Özcan E. and Eren T., “Personnel selection with Multi-Criteria Decision-Making methods in the ready-to-wear sector”, Tehnički vjesnik, 29(4): 1339-1347, (2022).
• [39] Özdağoğlu A., “Üretim işletmelerinde lazer kesme makinelerinin PROMETHEE yöntemi ile karşılaştırılması”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19): 305-318, (2013).
• [40] Çelik P. and Ustasüleyman T., "ELECTRE I ve PROMETHEE yöntemleri ile GSM operatörlerinin hizmet kalitesinin değerlendirilmesi", Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (12): 137-160, (2015).
• [41] Özdemir D., “PROMETHEE yöntemi ile Türkiye’de yenilenebilir enerji alternatiflerinin sıralanması”, (2019).
• [42] Yaşar S., Poyraz Z., Yumuşak R. and Eren T., “ANP ve PROMETHEE yöntemleri ile akıllı şehir analizi: Ankara’da bir uygulama”, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(1): 15-28, (2022).
• [43] Akıncı B. N., Danışan T. and Eren T., “Obezite hastaları için giyilebilir teknolojilerin ÇKKV yöntemleri ile seçimi”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2021).
• [44] Yetiş H., Güngör Z. and Karaköse M., “Araç-İHA iş birliği ile kargo teslimatları için ortak rota optimizasyonu”, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 33(2): 135-144, (2021).
• [45] Tekinay O. N. and Batı G. B., “Askeri alanlarda kullanılmak üzere insansız hava aracı (İHA) sistemleri seçiminde TOPSIS ve Bulanık TOPSIS yönteminin kullanılması”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 44(1): 78-103, (2022).
• [46] Uçar U. Ü. and İşleyen S. K., “Hareketli hedefli-heterojen filolu İHA rotalama problemi için yeni bir çözüm yaklaşımı”, Politeknik Dergisi, 22(4): 999-1016, (2019).
• [47] Göde E., Kuşhan M. C. and Teoman A., “Kamikaze insansız hava araçları”, XI. Ulusal Uçak, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Kurultayı, Eskişehir, (2021).
• [48] Cesur A., Yiğenoğlu K., Aydın İ. and Çelik Z., “A Biblyometric Analysis of empirical studies on drone delivery”, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (58), 118-133, (2022).
• [49] Mohd R. and Abdullah L., “Pythagorean fuzzy analytic hierarchy process to Multi-Criteria Decision Making”, AIP Conference Proceeding 1905, 040020: 1-6, (2017).
• [50] Ak M. F. and Gul M., “AHP-TOPSIS integration extended with Pythagorean fuzzy sets for information security risk analysis”, Complex & Intelligent Systems, 5(2): 113–126, (2019).
• [51] Bulut M. and Özcan E., “A Novel Approach Towards Evaluation of Joint Technology Performances of Battery Energy Storage System in A Fuzzy Environment”, Journal of Energy Storage, 36, 102361, (2021).
• [52] Tezcan B. and Eren T., “Orman yangınına sebep olan kriterlerin bulanık ortamda değerlendirilmesi”, Politeknik Dergisi, DOI: 10.2339/politeknik.1138806, (2023).
• [53] Dönmezçelik O., Koçak E. and Örkcü H. H., “ Net emisyon hedefine doğru Türkiye kara yolu ve demir yolu taşımacılığının enerji modell emesi (2025-2050)”, Politeknik Dergisi, DOI: 10.2339/politeknik.1212520, (2023).