Bulanık VIKOR Yöntemini Kullanarak Proje Seçim Sürecinin İncelenmesi

Yıl 2014, Cilt: 14 Sayı: 1, 115 - 127, 29.03.2014

Ayse Yildiz

https://doi.org/10.18037/ausbd.79954

Cited By: 8

Öz

Proje seçimi, karlılık, büyüme ve artan küresel rekabet ortamında işletmelerin hayatta kalması için verilmesi gereken çok önemli bir karardır. Ancak bu tür kararlar maddi ve maddi olmayan birçok faktör ve birden fazla karar verici içerdiği için genellikle karmaşıktır. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yaklaşımı bu gibi durumlarda kullanılmak üzere geliştirilmiş bir modelleme ve uygulama aracıdır. Ayrıca, bu seçim kararında kriter ağırlıkları ve alternatiflerin derecelendirilmesi çoğu zaman kesin ifadelerden ziyade düşük, orta, yüksek gibi dilsel ifadelerle değerlendirilmektedir. Bulanık mantık teorisiyle birlikte ÇKKV yöntemleri birçok kritik kararda bu gereksinimleri karşılamak için kullanılabilir. Bu çalışma da bulanık ÇKKV tekniklerinden olan VIKOR yöntemini kullanarak bir firma için en iyi projenin seçimi karar verme sürecini açıklamıştır.

Anahtar Kelimeler

Bulanık Mantık, Bulanık VIKOR, Proje Seçimi

Kaynakça

• Akyüz, G. (2012). Bulanık VIKOR Yöntemi ile Teda- rikçi Seçimi. Atatürk Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26 (1), 197-215.
• Armaneri, Ö., Özdağoğlu, G. & Yalçınkaya, Ö. (2010). An Integrated Decision Support Approach for Project Investors in Risky and Uncertain Environ- ments. Journal of Computational and Applied Mat- hematics, 234, 2530-2542.
• Ayan Yakıcı, T. ve Perçin, S. (2012). AR-GE Projeleri- nin Seçiminde Grup Kararına Dayalı Bulanık Ka- rar Verme Yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 26 (2), 237-255.
• Büyüközkan, G., & Çiftçi, G. (2012). A Combined Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Based Strategic Analysis of Electronic Service Quality in Healthca- re Industry. Expert Systems with Applications, 39, 2341-2354.
• Carlsson, C., Fuller, R., Heikkila, M., & Majender, P. (2007). A Fuzzy Approach to R&D Project Portfo- lio Selection. International Journal of Approxiama- te Reasoning, 44, 93-105.
• Chen, C. (2000). Extensions of the TOPSIS for Gro- up Decision Making under Fuzzy Fnvironment. Fuzzy Sets and Systems, 114, 1-9.
• Chen, T.C., Ching-Torng L., & Huang, S.F., (2006). A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selec- tion in Supply Chain Management. International Journal of Production Economics, 102, 289-301.
• Chen, L.Y., & Wang, T.C. (2009). Optimizing Partners’ Choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strate- gic Decision of Fuzzy VIKOR. International Jour- nal of Production Economics, 120, 233-242.
• Chou, T., Chou, S., & Tzeng, G. (2006). Evaluating IT/ IS investments: A Fuzzy Multi-criteria Decision Model Approach. European Journal of Operationa Research, 173, 1026-1046.
• El-Santawy, M.F. (2012). A VIKOR Method for Sol- ving Personnel Training Selection Problem. Inter- national Journal of Computing Science, 1 (2), 9-12
• Ersoylu, İ. (2011). Bulanık VIKOR ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Performans Ölçümü. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hava Harp Okulu, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü.
• Fasanghari, M., Amalnick, M. S., Chaharsooghi, S. K., & Franz, I. S. (2011). The Fuzzy Evaluation of the ICT Projects in Strategic Environment (Case Study : Iran Telecommunication Research Center). International Journal of Information Technology & Decision Ma- king, 10 (5), 873-890.
• Fishburn, P. C. (1967). Methods of Additive Utilities. Management Science, 13, 435-453
• Fouladgar, M. M., Yazdani-Chamzini, A., Yakhchali, S. H., Ghasempourabadi, M. H., & Badri, N. (2011). Project Portfolio Selection Using VIKOR Techni- que under Fuzzy Environment. 2nd International Conference on Construction and Project Manage- ment, IPEDR, 15, 236-240
• Hsieh, T.Y., Lu, S.T., & Tzeng, G.H. (2004). Fuzzy MCDM Approach for Planning and Design Ten- ders Selection in Public Office Buildings. Interna- tional Journal of Project Management, 22, 573–584
• Hu, Y., Shu, W., & Chu, L. (2009). Fuzzy Multicriteria Decision Making TOPSIS for Distribution Center Location Selection. International Conference on Networks Security, Wireless Communications and Trusted Computing.
• Hwang, C.L., & Yoon, K., (1981). Multiple Attribu- tes Decision Making Methods and Applications. Springer, Berlin Heidelberg.
• Lai, Y. ve Hwang C. (1996) Fuzzy Multiple Objecti- ve Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Springer
• Mohaghar, A., Fathi, M. R., Faghih, A., & Turkayesh, M. M. (2012). An Integrated Approach of Fuzzy ANP and Fuzzy TOPSIS for R&D Project Selecti- on: A Case Study. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 6 (2), 66-75.
• Opricovic, S. (1998). Multi-criteria Optimization of Ci- vil Engineering Systems, Faculty of Civil Enginee- ring, Belgrade
• Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). The Compromi- se Solution by MCDM methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 15 (2), 445–455.
• Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2007). Extended VIKOR Method in Comparison with Outranking Met- hods. European Journal of Operational Research, 178 (2), 514–529.
• Opricovic, S. (2011). Fuzzy VIKOR with an Applica- tion to Water Resources Planning. Expert Systems with Applications, 38, 12983–12990.
• Poh, K. L., Ang, B. W., & Bai, F. (2001). A Comparati- ve Analysis of R&D Project Evaluation Methods. R&D Management, 31, 63-75
• Rafiei, H. & Rabbani, M. (2009). Project Selection Using Fuzzy Group Analytic Network Process. World Academiy of Science, Engineering and Tech- nology, 58, 457-461.
• Ravanshadnia, M., Rajaie, H., & Abbasian, H., R. (2010). Hybrid Fuzzy MADM Project-Selection Model for Diversified Construction Companies. Can. J. Civ. Eng., 37, 1082-1093
• Rouendegh, B. D., & Erol, S. (2012). Selecting the Best Prject Using the Fuzzy ELECTRE Method. Mathe- matical Problems in Engineering, 4-13.
• Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hiearchy Process. New York, McGraw-Hill
• Saaty, T.L. (1996). Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process. Pitt- sburgh: RWS Publications.
• Salehi, M., & Tavakkoli-Moghaddam, R. (2008). Pro- ject Selection by Using a Fuzzy TOPSIS Technique. World Academy of Science, Engineering and Tech- nology, 40, 85-90.
• Saraçoğlu, B. Ö. ve Odabaşı, A. Y. (2011). “Büyük Yatırım Analizlerinde Yeni Genel Bir Yöntem”. itüdergisi/d mühendislik, 10 ( 1), 81-92
• Tolga, A. Ç. (2008). Fuzzy multicriteria R&D Project Selection with a Real Options Valuation Model. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 19, 359-371.
• Tolga, A. Ç. ve Kahraman, C. (2009). Ar-Ge Projeleri- nin Gerçek Opsiyon Değerleme Bütünleşik Bula- nık Çok Ölçütlü Modelle Seçimi. itüdergisi/d mü- hendislik, 8 (4), 95-106.
• Triantaphyllou, E., 2000. Multi-Criteria Decision Ma- king Methods: A Comparative Study. Kluwer Aca- demic Publishers, Dordrecht.
• Wang, J., & Hwang, W. (2007). A Fuzzy Set Approach for R&D Portfolio Selection Using a Real Options Valuation Model. Omega, 35, 247-257.
• Zadeh, L.A. (1965), Fuzzy Sets. Information and Cont- rol 8, 338-383
• Zadeh, L.A. (1975). The Concept of Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning 1. Information Sciences 8, 199-249
• Zıngıl, T. (2009). Supplier Selection Using TOPSIS and VIKOR Under Fuzzy Environment. Unpublished Master’s Thesis, University of Bahcesehir.