Karar vericinin tercih ettiği çözümü bulmak için filtreleme yardımlı etkileşimli bir yöntem

Yıl 2019, Cilt: 34 Sayı: 4, 1987 - 2006, 25.06.2019

Ceren Tuncer Şakar Gülşah Karakaya

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.571652

Öz

Çoklu
ve birbirleriyle çelişen amaçlara sahip karar verme problemlerinde karar
vericinin en çok tercih ettiği çözümü belirlemek kolay ve doğrudan bir iş
değildir. Bu çalışmada, mevcut çözümler arasında karar vericinin en çok tercih
ettiğine yakınsamak üzerine etkileşimli bir yöntem önerilmiştir. Önerilen
yöntem, ardışık iterasyonlar boyunca karar vericiden tercih bilgisi toplamakta
ve bu bilgiler doğrultusunda çözüm uzayını daraltmaktadır. Karar verici, her
iterasyonda sınırlı sayıda çözümü değerlendirmekte ve bilişsel yükü düşük
kararlar vermektedir. Bu kararlar, gerçek karar verici davranışlarına uygun ve
esnek bir tercih fonksiyonu olan ağırlıklı L_α
fonksiyonu ile modellenmiştir.  Önerilen
yöntemin etkinliğini artırmak için her iterasyonda değerlendirme için sunulan
çözümler bir filtreleme yöntemi yardımı ile belirlenmiştir. Yöntemin
performansını değerlendirmek için Times Higher Education’ın yıllık olarak
yaptığı üniversite sıralama verileri kullanılmıştır. Beş kriterde
değerlendirilen üç farklı üniversite kümesi ile deneyler yapılmıştır. Sonuçlar,
önerilen yöntemin en çok tercih edilen çözüme yakınsamakta başarılı olduğunu
göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Filtreleme, etkileşimli yöntem, çok kriterli karar verme, Lα fonksiyonu

Kaynakça

• 1. Özel B. ve Özyörük B., Supplier Selection With Fuzzy Axiomatic Design, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 22 (3), 415-423, 2007.
• 2. Dağdeviren M. ve Erarslan E, Supplier Selection Using Promethee Sequencing Method, Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture of Gazi University, 23 (1), 69-75, 2008.
• 3. Akyüz G., Bulanık Vikor Yöntemi Ile Tedarikçi Seçimi, Atatürk Üniversitesi Iktisadi Ve Idari Bilimler Dergisi, 26 (1), 197-214, 2012. 4. Yurdakul M. ve İpek A.Ö., Development of a Decision Support System to Use in the Selection of Material Handling Systems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 20 (2), 171-181, 2005.
• 5. Aksoy E, Ömürbek N, Karaatlı M, AHP Temelli Multimoora Ve Copras Yöntemi Ile Türkiye Kömür Işletmeleri’nin Performans Değerlendirmesi, Hacettepe Üniversitesi Iktisadi Ve Idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (4), 1-28, 2015.
• 6. Temiz I. ve Erol S., Multiobjective Genetic Algorithm for Fuzzy Flowshop Scheduling Problem, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 22 (4), 855-862, 2007.
• 7. Roy B., Paradigm and challenges, Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys, Springer, Berlin, Almanya, 19-39, 2016.
• 8. Keeney R.L. ve Raiffa H., Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs, Wiley, New York, A.B.D., 1976.
• 9. Wakker P.P., Additive Representations of Preferences: A New Foundation of Decision Analysis, Springer, Dordrecht, Hollanda, 1989.
• 10. Jacquet-Lagrèze E. ve Siskos Y., Assessing a set of additive utility functions for multicriteria decision-making, the UTA method, European Journal of Operational Research, 10 (2), 151-164, 1982.