Çok Amaçlı Karar Sürecinin İki Kişili Sabit Toplamlı Olmayan Oyunlarda Uygulaması

Öz

Karar süreci çevresel tüm koşulların amaçlar doğrultusunda değerlendirildiği belirsizlik içeren bir süreçtir. Çalışmanın amacı, bulanık küme uygulamalarını kullanan çok amaçlı bir karar verme (ÇAKV) metodolojisi sunmaktır. Süreç iki kişili sabit toplamlı olmayan bir oyun kapsamında ele alınmakta ve her aşaması oyun teorisi kapsamında oyuncuların karşılıklı stratejileri dikkate alınarak uygulanmaktadır. Önerilen metodolojinin rekabetçi ortamlarında uygulanabilirliğinin ve matematiksel geçerliliğinin gösterilmesi amacıyla örnek bir durum ve sayısal bir uygulama verilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Çok Amaçlı Karar Verme, İki Kişili Oyunlar, Bulanık Kümeler.

Kaynakça

1. Gerald, A.F. ve Tracy, M., “Developing a Decision-making Model for Security Sector Development in Uncertain Situations”, Journal of Security Sector Management, Cilt 6, No 2, 21, 2008.
2. Karsak, E. E., “Fuzzy multiple objective decision making approach to prioritize design requirements in quality function deployment”, International Journal of Production Research, Cilt 42, No 18, 3957-3974, 2004.
3. Hung, K.C., Julian, P., Chien, T. and Jin, W.T., “A decision support system for engineering design based on an enhanced fuzzy MCDM approach”, Expert Systems with Applications, Cilt 37, No 1, 202-213, 2010.
4. Yeh, C-H., Deng, H. ve Chang Y-H., “Fuzzy multi-criteria analysis for performance evaluation of bus companies”, European Journal of Operational Research, Cilt 126, No 3, 459-473, 2000.
5. Çunkaş, M. ve Ürkmez A., “Design Optimization of Submersible Induction Motors by Multiobjective Fuzzy Genetic Algorithm”, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 23, No 3, 645-653, 2008.
6. Kabak, M., Burmaoğlu, S. ve Kazançoğlu, Y., “A fuzzy hybrid MCDM approach for professional selection”, Expert Systems with Applications, Vol 39, 3516-3525, 2012.
7. Aplak, H.S. ve Türkbey O., “Fuzzy logic based game theory applications in multi-criteria decision making process”, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, DOI 10.3233/IFS-2012-0642, 2013.
8. İç Y.T. ve Yıldırım S., “Çok kriterli karar verme yöntemleriyle birlikte Taguchi yöntemini kullanarak bir ürünün tasarımının geliştirilmesi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 27, No 2, 447-458, 201.

9. Peldschus, F. ve Zavadskas, E., “Fuzzy Matrix Games Multi-Criteria Model for Decision Making in Engineering”, Informatica, Cilt 16, No 1, 107–120, 2005.
10. Chen, Y-W ve Larbani, M., “Two-Person Zero-Sum Game Approach for Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Problems”, Fuzzy Sets and Systems, No 157, 34–51, 2006.
11. Larbani, M., “Non cooperative fuzzy games in normal form: A survey”, Fuzzy Sets and Systems, 1-10, 2009.
12. Bhattacharya, S., Smarandache, F. ve Khoshnevisan M., “The Israel-Palestine Question-A Case for Application of Neutrosophic Game Theory”, School of Accounting, Economics and Finance Deakin University, 1-10, 2002.
13. Narukawa, Y. ve Torra, V., “Fuzzy measures and integrals in evaluation of strategies”, Information Sciences, Cilt 177, No 21, 4686-4695, 2007.
14. Liu, S. T., ve Kao, C., “Matrix games with interval data”, Computers and Industrial Engineering”, Cilt 56, No 4, 1697-1700, 2008.
15. Raquel, S., Ferenc, S., Emery C. ve Abraham R., “Application of game theory for a groundwater conflict in Mexico”, Journal of Environmental Management, Cilt 84, No 4, 560-571, 2007.
16. Türkbey, O., “Çok amaçlı makina sıralama problemi için bir bulanık güçlü metot”, DEU Müh. Fak. Fen ve Müh. Dergisi, Cilt 5, No 3, 1, 2003.
17. Chou, T.-Y., Hsu, C.L. ve Chen M.C. “A fuzzy multi-criteria decision model for international tourist hotels location selection”, International Journal of Hospitality Management, Cilt 27, No 2, 293-301, 2008.
18. Chen, S.H. ve Hsieh, C.H., “Representation, ranking, distance, and similarity of L-R type fuzzy number and application”, Australian Journal of Intelligent Processing System, Cilt 6, No 4, 217–229, 2000.
19. Bellmann, R.E. ve Zadeh, L.A., “Decision making in a fuzzy environment”, Management Sciences, Cilt 17, No 4, 141-164, 1970.
20. Zimmermann, H.J., Fuzzy Set Theory and Its Applications, 4th ed., Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London, 141-148, 2001.
21. Ross, T., Fuzzy Logic with Engineering Applications, 2nd Ed., John Willey & Sons Ltd. , West Sussex, England, 7,13,35,91,92,99-107, 308-326, 2004.
22. Yager, R.R., “Multiple Objective Decision-Making Using Fuzzy Sets”, International Journal of Man-Machine Studies, Cilt 9, No 4, 375-382, 1977.
23. Aliprantis, C.D. ve Chakrabarti S.K., Games and Decision Making, Oxford University Pres, New York, 44-47, 2000.
24. Kural, H., Karar Verme Sürecinde Oyun Teorisi ve Sektörel Uygulamalar, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üni., Sosyal Bilimler Enstitüsü, 87-90, 2007.
25. Lee C. S., Multi-objective game-theory models for conflict analysis in reservoir watershed management, Chemosphere, Cilt 87, No 6, 608-613, 2012.
26. Oderanti, F., O. ve Wilde P.D., Dynamics of business games with management of fuzzy rules for decision making, International Journal of Production Economics, Cilt 128, No 1, 96-109, 2010.