FARKLI UZAKLIK HESAPLAMA YAKLAŞIMLARININ TOPSIS ÜZERİNDE KULLANILABİLİRLİĞİNİN İNCELENMESİ

Yıl 2017, Cilt: 32 Sayı: 1, 0 - 0, 23.03.2017

Mehmet Kabak , Fatih Sağlam Ahmet Aktaş

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.300592

Cited By: 3

Öz

Karar verme problemlerinin çoğunda, karar vericiler birbiriyle çelişen amaçlarla karşılaşırlar. Birden fazla kriterin var olduğu ve kriterlerin birbirleriyle çeliştiği karar problemlerinin çözümünde, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden faydalanılır. Bu çalışmada, pozitif ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak karar alternatifini belirlemeye çalışan bir ÇKKV yaklaşımı olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi ele alınmıştır. TOPSIS yönteminin ilk önerilen halinde, alternatiflerin pozitif ve negatif ideal çözümlere uzaklığı ölçülürken Öklid uzaklık hesaplama yöntemi kullanılmaktadır. Literatürde TOPSIS yönteminde Öklid yerine farklı uzaklık hesaplama yöntemleri kullanıldığında çıkan sonuçları inceleyen çok fazla çalışma yoktur. Bu sebeple bu çalışmada, Öklid uzaklığından ve literatürde ele alınan ölçütlerden farklı bazı uzaklık hesaplama yöntemlerinin TOPSIS yönteminde kullanılmasının, bu yöntemle çözülen bir karar probleminin sonuçlarında ne gibi bir benzerlik/farklılık yarattığı incelenmiştir. TOPSIS yönteminde kullanılabileceği düşünülen uzaklık yöntemleri tanıtılarak, örnek bir uygulama üzerinde oluşan alternatif sıralamaları verilmiş, en iyi karar alternatifi değişmese de karar alternatiflerinin sıralanmasında farklılıklar oluştuğu gözlemlenmiştir. Sonuçlar,  TOPSIS yönteminde farklı uzaklık hesaplama teknikleri kullanarak bulunan alternatif kararların karar vericilere sunulması ile daha tutarlı ve anlamlı karar verilmesine destek sağlanabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

İdeal çözüme benzerlik yoluyla tercih sıralama tekniği, Çok kriterli karar verme, Uzaklık hesaplama yöntemleri

Kaynakça

• Kirkwood, C. W., Strategic decision making: Multiobjective decision analysis with spreadsheets, Duxbury Press, Belmont, California, 1997.
• Oz, E., Management Information Systems, 4th Edition, International Thomson Publishing, Boston, USA, 2004.
• Tabucanon, M.T. Multiple criteria decision making in industry, Elsevier, New York, USA, 1988.
• Yoon, K. P., Hwang C. L., Multiple Attribute Decision Making: An Introduction, SAGE Publications, California, USA, 2005.
• Gregory, G., Decision Analysis, Plenum Pres, New York, USA, 1998.
• Ersöz, F., Kabak, M., Savunma Sanayi Uygulamalarında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Literatür Araştırması, KHO Savunma Bilimleri Dergisi, 9 (1), 97-125, 2010.
• Hwang C.L., Yoon, K., Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, New York, USA, 1981.
• Özdağoğlu, A., Farklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS’te Karar Verme Sürecine Etkisi, Ege Akademik Bakış, 13 (2), 245-257, 2013.
• Olson, D. L., Comparison of Weights in TOPSIS Models, Math. Comput. Modell., 40 (7), 721-727, 2004.
• Omosigho, S. E., Omorogbe, D. E. A., Supplier Selection Using Different Metric Functions, Yugoslav Journal of Operations Research, 25 (3), 413-423, 2015.
• Chang, C.H., Lin, J.J., Lin, J.H., Chiang, M.C., Domestic open-end equity mutual fund performance evaluation using extended TOPSIS method with different distance approaches, Expert Syst. Appl., 37, 4642–4649, 2010.
• Ye, J., Multicriteria Group Decision-Making Method Using Vector Similarity Measures For Trapezoidal Intuitionistic Fuzzy Numbers, Group Decision and Negotiation, 21 (4), 519-530, 2012.
• Oztaysi, B., A decision model for information technology selection using AHP integrated TOPSIS-Grey: The case of content management systems, Knowledge-Based Systems, 70, 44–54, 2014.
• Liao, H., Xu, Z., Approaches to manage hesitant fuzzy linguistic information based on the cosine distance and similarity measures for HFLTSs and their application in qualitative decision making, Expert Syst. Appl., 42, 5328–5336, 2015.
• Yoon, K., Systems Selection by Multiple Attribute Decision Making, Doktora Tezi, Kansas State University, 1980.
• Lai, Y. J., Liu, T. Y., Hwang, C. L., TOPSIS for MODM, Eur. J. Oper. Res., 76 (3), 486-500, 1994.
• Yoon, K., Hwang, C.L., Multiple Attribute Decision Making: An Introduction, Sage, Thousand Oaks, Kanada, 1995.
• Cevikcan, E., Cebi, S., Kaya, I.,Fuzzy VIKOR and Fuzzy Axiomatic Design Versus to Fuzzy TOPSIS: An Application of Candidate Assessment”, Journal Of Multıple-Valued Logic And Soft Computing, 15 (2-3), 181-208, 2009.
• Celik, M., Cebi, S., Kahraman, C., Er, I.D., Application of axiomatic design and TOPSIS methodologies under fuzzy environment for proposing competitive strategies on Turkish container ports in maritime transportation network, Expert Syst. Appl., 36, 4541-4557, 2009.
• Baykasoglu, A., Golcuk, I., Development of a novel multiple-attribute decision making model via fuzzy cognitive maps and hierarchical fuzzy TOPSIS, Information Sciences, 301, 75-98, 2015.
• Dagdeviren, M., Yavuz, S., Kilinc, N., Weapon selection using the AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment, Expert Syst. Appl., 36, 8143-8151, 2009.
• Şeker, A., Using Outputs of NASA-TLX for Building a Mental Workload Expert System, Gazi University Journal of Science, 27 (4), 1131-1142, 2014.
• Dagdeviren, M., A hybrid multi-criteria decision-making model for personnel selection in manufacturing systems, Journal of Intelligent Manufacturing, 21, 451–460, 2010.
• İç, Y. T., Yıldırım, S., Improvement of a Product Design Using Multi Criteria Decision Making Methods with Taguchi Method, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 27 (2), 447-458, 2012.
• Kul, Y., Şeker, A., Yurdakul, M., Usage of Fuzzy Multi Criteria Decision Making Methods in Selection of Nontraditional Manufacturing Methods, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29 (3), 589-603, 2014.
• Kabak, M., Köse, E., Kırılmaz, O., Burmaoğlu, S., A fuzzy multi-criteria decision making approach to assess building energy performance, Energy Build., 72, 382–389, 2014.
• İç, Y. T., Tekin, M., Pamukoğlu, F. Z., Yıldırım, S. E., Development of a Financial Performance Benchmarkıng Model for Corporate Firms, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30 (1), 71-85, 2015.
• Chen, C. T., Lin C. T., Huang S. F., A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, Int. J. Prod. Econ., 102, 289–301, 2006.
• Tsaur, S. H., Chang, T. Y., Yen C. H., The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM, Tourism Management, 23, 107–115, 2002.
• Tzeng, G. H., Lin, C. W., Opricovic, S., Multi-criteria analysis of alternative-fuel buses for public transportation, Energy Policy, 33, 1373–1383. 2005.
• Chen, M. F., Tzeng, G. H., Combining Grey Relation and TOPSIS Concepts for Selecting an Expatriate Host Country, Math. Comput. Modell., 40, 1473-1490, 2004.
• Yang, T., Hung, C. C., Multiple-attribute decision making methods for plant layout design problem, Rob. Comput. Integr. Manuf., 23, 126–137, 2007.
• Cha, S. H., Comprehensive Survey on Distance/Similarity Measures between Probability Density Functions, International Journal Of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 1 (4), 300-307, 2007.
• Yurdakul, M., İc, Y.T., An Illustrative Study Aimed to Measure and Rank Performance of Turkish Automotive Companies Using TOPSIS, Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 18, No 1, 1-18, 2003.