An Innovative Open-Source Tool for MCDM Methods: The Architecture and Features of Kritik Seçim

Yıl 2025, Cilt: 18 Sayı: 3, 239 - 252, 31.07.2025

Atilla Hasan Turgut , Murat Atan

https://doi.org/10.17671/gazibtd.1606478

Öz

The increasing need for robust, flexible, and accessible software tools for academic and professional applications in the field of multi-criteria decision-making (MCDM) arises from the limitations of current tools in terms of method diversity, user accessibility, transparency in computational algorithms, and extensibility. To address these limitations, Kritik Seçim has been developed, integrating thirty ranking and ten weighting methods to provide a comprehensive solution for MCDM problems. Built as an open-source platform, the software allows for the easy selection and comparison of different ranking and weighting methods. Unlike traditional tools with rigid structures reliant on internal libraries, Kritik Seçim offers extensibility by enabling flexible definitions of decision matrices and integration of custom algorithms. Designed to address both academic and business needs, Kritik Seçim provides a web-based, user-friendly interface adaptable to multiple languages, allowing decision-makers to work independently of time and location via the Internet. It also incorporates graphical visualization tools to facilitate more effective analyses through method comparisons. By combining the detailed approach required for academic research with practical usability, Kritik Seçim introduces a novel approach to MCDM tools. This study presents the structure, operation, and features of Kritik Seçim, highlighting its potential to enhance interdisciplinary decision-making processes.

Anahtar Kelimeler

multi-criteria decision-making , web-based software , open source , flexible and extensible software

ÇKKV Yöntemleri için Yenilikçi Açık Kaynak Bir Araç: Kritik Seçim'in Mimarisi ve Özellikleri

Öz

Mevcut araçların yöntem çeşitliliği, kullanıcı erişilebilirliği, hesaplama algoritmalarındaki şeffaflık ve genişletilebilirlik açısından genellikle yetersiz kaldığı günümüzde çok kriterli karar verme (ÇKKV) alanında, akademik ve profesyonel uygulamalar için güçlü, esnek ve erişilebilir yazılım araçlarına duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. ÇKKV problemlerine yönelik mevcut çözümler ve yazılımlarda karşılaşılan sınırlamaları gidermek amacıyla otuz farklı sıralama ve on farklı ağırlıklandırma yöntemini bir araya getiren Kritik Seçim geliştirilmiştir. Farklı sıralama ve ağırlıklandırma yöntemlerinin kolayca seçilip karşılaştırılmasına olanak tanıyan yazılım, açık kaynak temelli geliştirilmiştir. Geleneksel araçların dahili kütüphanelerine dayalı katı yapısının aksine Kritik Seçim, karar matrislerinin esnek bir şekilde tanımlanmasını sağlayarak özel algoritmaları entegre edilmesine olanak tanıyan genişletilebilme imkanını sunmaktadır.
Kritik Seçim’in tasarımı, akademik ihtiyaçlar ve iş dünyasına yönelik uygulamalar göz önünde bulundurularak farklı gereksinimlere bir arada çözüm oluşturacak şekilde gerçekleştirilmiştir. Farklı dillere uyarlanabilen kullanıcı dostu web tabanlı yapısı, karar vericilerin İnternet üzerinden zaman ve mekandan bağımsız bir şekilde çalışmalarına imkan tanımaktadır. Farklı yöntemlerin karşılaştırılmasına olanak tanıyarak daha etkili bir analiz için grafiksel görselleştirme araçları da sunmaktadır. Geliştirilen yazılım, akademik araştırmaların gerektirdiği dikkatli ve detaylı çalışma yöntemini pratikteki kullanılabilirlik ihtiyacı ile birleştirerek, ÇKKV araçları için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu araştırma, Kritik Seçim’in yapısını, işleyiş biçimini ve özelliklerini tanıtarak disiplinler arası karar alma süreçlerini iyileştirme potansiyelini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

çok kriterli karar verme , web tabanlı yazılım , açık kaynak kod , esnek ve genişletilebilir yazılım

Kaynakça

• V. Belton, T. J. Stewart, Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach. Springer Science & Business Media, Springer New York, NY, A.B.D., 2002.
• İ. Korkmaz, A. H. Turgut, Ş. Gökmen, "Examination of EU 2020 Sustainable Growth Goals with Genetic Algorithms", IV. International Applied Statistics Congress, Sarajevo, 29 September 2023.
• E. K. Zavadskas, Z. Turskis, “Multiple Criteria Decision Making (MCDM) Methods in Economics: An Overview”, Technological and Economic Development of Economy, 17(2), 397-427, 2011.
• Ş. N. Aydın, A. Sevinç, “CRITIC ve MABAC Yöntemleri ile Türkiye’de Yazılım Sektörünün Performans Analizi”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 17(4), 295-308, 2024.
• E. Triantaphyllou, Multi-Criteria Decision-Making Methods: A Comparative Study, Springer New York, NY, A.B.D., 2000.
• A. Ishizaka, P. Nemery, “General Introduction”, Multi-criteria Decision Analysis: Methods and Software, Wiley, NJ, A.B.D., 1-9, 2013.
• T. L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill, London, 1980.
• T. L. Saaty, Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process, RWS Publications, Pittsburgh, 1996.
• E. K. Zavadskas, Z. Turskis, “A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making”, Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159–172, 2010.
• M. K. Ghorabaee, E. K. Zavadskas, L. Olfat, Z. Turskis, “Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS)”, Informatica, 27(2), 193–214, 2016.
• E. K. Zavadskas, A. Kaklauskas, V. Sarka, “The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects”, Technological and Economic Development of Economy, 1(3), 131–139, 1994.
• D. Wu, D. L. Olson, “Enterprise risk management: A DEA VaR approach in vendor selection”, International Journal of Production Research, 48(16), 4919–4932, 2010.
• M. K. Ghorabaee, M. Amiri, E. K. Zavadskas, Z. Turskis, “Multi-criteria decision making for green supplier selection using COPRAS method with interval type-2 fuzzy sets”, Technological and Economic Development of Economy, 21(4), 626–650, 2015.
• B. Roy, “Classement et choix en présence de points de vue multiples (la méthode ELECTRE)", Revue française d'informatique et de recherche opérationnelle, 2(8), 57–75, 1968.
• J. Deng, “Control problems of grey systems”, Systems & Control Letters, 1(5), 288–294, 1982.
• D. Pamučar, G. Ćirović, “The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC)”, Expert Systems with Applications, 42(6), 3016–3028, 2015.
• C. A. Bana e Costa, J. C. Vansnick, “MACBETH: An interactive path towards the construction of cardinal value functions”, International Transactions in Operational Research, 1(4), 489–500, 1994.
• W. K. M. Brauers, E. K. Zavadskas, “Project management by MULTIMOORA as an instrument for transition economies”, Technological and Economic Development of Economy, 16(1), 5–24, 2010.
• R. L Keeney, H. Raiffa, Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-Offs, Wiley, New Jersey, 1976.
• W. K. M. Brauers, E. K. Zavadskas, “The MOORA method and its application to privatization in a transition economy”, Control and Cybernetics, 35(2), 445–469, 2006.
• W. K. M. Brauers, Optimization Methods for a Stakeholder Society: A Revolution in Economic Thinking by Multi-Objective Optimization, Kluwer Academic Publishers, Amsterdam, 2004.
• D. Y. Chang, “Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP”, European Journal of Operational Research, 95(3), 649–655, 2008.
• M. Roubens, “Fuzzy sets and decision analysis”, Fuzzy Sets and Systems, 6(3), 199–208, 1982.
• R. R. Yager, “On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision-making”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 18(1), 183–190, 1988.
• J. P. Brans, P. Vincke, “A preference ranking organization method: The PROMETHEE method for MCDM”, Management Science, 31(6), 647–656, 1985.
• Z. D. Durmuşoğlu, “A new decision-making approach: Fuzzy TOPSIS and its application”, International Journal of Economics and Finance Studies, 10(1), 1–14, 2018.
• P. C. Fishburn, “Additive utilities with incomplete product sets: Applications to priorities and assignments”, Operations Research, 15(3), 537–542, 1967.
• R. Lahdelma, J. Hokkanen, P. Salminen, “SMAA – stochastic multi-criteria acceptability analysis”, European Journal of Operational Research, 106(1), 137–143, 1998.
• L. F. A. M. Gomes, M. M. P. Lima, “TODIM: Basics and application to multicriteria ranking of projects with environmental impacts”, Foundations of Computing and Decision Sciences, 16(4), 113–127, 1992.
• C. L. Hwang, K. Yoon, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, Berlin, 1981.
• E. Jacquet-Lagreze, Y. Siskos, “Assessing a set of additive utility functions for multicriteria decision-making: The UTA method”, European Journal of Operational Research, 10(2), 151–164, 1982.
• S. Opricovic, Multicriteria Optimization of Civil Engineering Systems, Faculty of Civil Engineering, Belgrade, 1998.
• A. Charnes, W. W. Cooper, E. Rhodes, “Measuring the efficiency of decision-making units”, European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444, 1978.
• E. K. Zavadskas, Z. Turskis, S. Kildienė, “State of art surveys of overviews on MCDM/MADM methods”, Technological and Economic Development of Economy, 18(4), 672–695, 2012.
• R. L. Miller, M. K. Starr, Executive Decisions and Operations Research, Prentice Hall, New Jersey, 1969.
• M. Amiri, V. R. Ghezavati, “An integrated approach for multi-criteria group decision-making based on CILOS and EDAS methods”, Soft Computing, 25(3), 2163–2180, 2021.
• D. Diakoulaki, G. Mavrotas, L. Papayannakis, “Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method”, Computers & Operations Research, 22(7), 763–770, 1995.
• W. Edwards, “How to use multi attribute utility measurement for social decision making”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, (1), 326–340, 1977.
• W. Edwards, F. H. Barron, “SMARTS and SMARTER: Improved simple methods for multi attribute utility measurement”, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 60(3), 306–325, 1994.
• J. Figueira, S. Greco, B. Roy, R. Slowinski, “An overview of ELECTRE methods and their recent extensions”, European Journal of Operational Research, 161(2), 331–352, 2005.
• E. Fontela, A. Gabus, A, “The DEMATEL Observer”, Geneva Research Centre Battelle Memorial Institute, 1976.
• V. Keršulienė, Z. Turskis, E. K. Zavadskas, “Selection of rational dispute resolution method by applying new stepwise weight assessment ratio analysis (SWARA)”, Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243–258, 2010.
• D. Pamučar, G. Ćirović, “The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC)”, Expert Systems with Applications, 42(6), 3016–3028, 2015.
• J. Rezaei, “Best-worst multi-criteria decision-making method”, Omega, 53, 49–57, 2015.
• M. Zeleny, Multiple Criteria Decision Making, McGraw-Hill, London, 1982.
• E. Ayçin, Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler, Nobel Yayınevi, Ankara, 2019.
• M. Kabak, Y. Çınar, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: MS Excel Çözümlü Uygulamalar, Nobel Yayınevi, Ankara, 2020.
• C. Kahraman, İ. Kaya, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Uygulamaları, Springer, İstanbul, 2010.
• Ö. F. Ünal, “Performans Değerlemede Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Uygulamaları”, Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 7(1), 37–55, 2012.
• İnternet: MCDM Society, MCDM Maker Software, https://mcdmaker-software.web.app/app.html, 20.12.2024.
• M. Atan, Ş. Altan, Örnek Uygulamalarla Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Gazi Kitabevi, Ankara, 2020.
• H. Bircan, Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri, Nobel Yayınevi, Ankara, 2020.
• G. Demir, A. T. Özyalçın, H. Bircan, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve ÇKKV Yazılımı ile Problem Çözümü, Nobel Yayınevi, Ankara, 2021.
• K. D. Goepel, “Implementation of an Online Software Tool for the Analytic Hierarchy Process (AHP-OS)”, International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 10(3), 2018.
• C. Z. Radulescu, A. Balog, L. Bajenaru, D. M. Radulescu, “Multi-criteria Decision Making Software Products - A Comparison and Ranking in Terms of Usability and Functionality” Proceedings of the 12th Romanian Conference on Human-Computer Interaction (RoCHI 2015), Bucharest, Romania, 11-14, 24 - 25 September 2015.
• S. Siraj, L. Mikhailov, J. A. Keane, “PriEsT: An Interactive Decision Support Tool to Estimate Priorities from Pairwise Comparison Judgments”, International Transactions in Operational Research, 20(6), 807-825, 2013.
• Internet: IEEE Spectrum, The Top Programming Languages 2023. https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2023, 20.12.2024.