A New Multi-Criteria Decision Making Method Based on Modified Criteria Weights

Öz

Multi-criteria decision making (MCDM) methods available in the literature may not reflect the actual weights of the
criteria due to the assumptions they accept while determining the weights of the criteria. This situation causes the
variability between the criterion weights to increase and the alternative determined may not be the best alternative since
the criterion weights cannot be determined correctly. In order to prevent this, it is necessary to change the weights of the
determined criteria. The MOPA method is the first study to consider modified criterion weights. In this context, the
performance of the MOPA method is evaluated by the decrease in its variability. In this study, a new MCDM method
called Modified Multi-Objective Performance Analysis (D-ÇAPA) method is presented. Using 15 different data sets
determined as a result of the literature research, MOPA and (D-ÇAPA) methods were compared with each other on
coefficient of variation (CV) values. As a result of the comparison, while the (D-ÇAPA) method obtained a solution with
less CV in 12 of 15 data sets, it obtained the same DC solution in 2 data sets, and the MOPA method found a solution
with less CV in only 1 data set. While the average CV value between the original criterion weights of the 15 data sets
considered in the comparison was 61.32%, the MOPA method produced a solution with an average CV value of 8.3%,
while the D-ÇAPA method produced a solution with an average CV value of 5.94%. 

Anahtar Kelimeler

• Multi-criteria decision making
• Modified criterion weight
• MOPA
• D-ÇAPA

Değiştirilmiş Kriter Ağırlıklarına Dayanan Yeni Bir Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi

Öz

Literatürde var olan çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kriter ağırlıklarını belirlerken kabul ettikleri varsayımlar
gereği kriterlerin gerçek ağırlıklarını yansıtamayabilirler. Bu durum kriter ağırlıkları arasındaki değişkenliğin artmasına
neden olarak kriter ağırlıkları doğru belirlenemediği için belirlenen alternatif en iyi alternatif olamayabilir. Bunun önüne
geçebilmek için belirlenmiş olan kriter ağırlıklarının değiştirilmesine ihtiyaç duyulur. MOPA yöntemi değiştirilmiş kriter
ağırlıklarını dikkate alan ilk çalışmadır. Bu kapsamda MOPA yönteminin performansı değişkenliğinin azalması ile
değerlendirilmektedir. Bu çalışmada Değiştirilmiş Çok Amaçlı Performans Analizi (D-ÇAPA) yöntemi olarak
adlandırılan yeni bir ÇKKV yöntemi sunulmuştur. Literatür araştırması sonucu belirlenen 15 farklı veri setleri
kullanılarak MOPA ve D-ÇAPA yöntemleri birbirleriyle değişim katsayı (DK) değerleri üzerinden karşılaştırılmıştır.
Karşılaştırma sonucu D-ÇAPA yöntemi 15 veri setinin 12’sinde daha az DK ile çözüm elde ederken, 2 veri setinde aynı
DK çözümü elde etmiş, MOPA yöntemi sadece 1 veri setinde daha az DK ile çözüm bulmuştur. Karşılaştırmada dikkate
alınan 15 veri setinin orijinal kriter ağırlıkları arasındaki ortalama DK değeri %61,32 iken MOPA yöntemi % 8,3 ortalama
DK değeri ile çözüm üretirken D-ÇAPA yöntemi ise % 5,94 ortalama DK değeri ile çözüm üretmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Çok kriterli karar verme
• Değiştirilmiş kriter ağırlığı
• MOPA
• D-ÇAPA

Kaynakça

1. Dey, B., Bairagi, B., Sarkar. B., ve Sanyal S. K. (2016). Multi objective performance analysis: A novel multi-criteria decision making approach for a supply chain. Computers & Industrial Engineering, 94, 105-124.
2. Özdağoğlu, A., Keleş, M.K., Altınata, A., Ulutaş, A., 2021. Combining different MCDM methods with the Copeland method: An investigation on motorcycle selection, Journal of process management and new technologies, 9(3-4):13-27.
3. Şenyiğit, E. ve Ünal, Z. (2019). Determination of the best RFID System by BWM-MOPA Method. European Journal of Science and Technology, (Özel Sayı), 9-14.
4. Şenyiğit, E., Yurtgülü, N., Demirel, E., Gökkuş, Ö. (2020). “Askeri Amaçlı Trenlerde Kuplör Merkezleme Pimi Tasarımında En İyi Malzemenin Seçimi”. 3.Uluslararası Bilim, Teknoloji ve Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler Sempozyumu, Adana, Türkiye, 19 – 20 Haziran 2020, s.1-6.
5. Şenyiğit, E., Yurtgülü, N., 2021. “Yeni Bir Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi: Değiştirilmiş Çok Amaçlı Performans Analizi ve Örnek Bir Uygulama”. 5.Uluslararası Bilim, Teknoloji ve Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler Sempozyumu, Malatya, Türkiye, 3 – 5 Aralık 2021, s.683-688.
6. Yurtgülü, N., 2022. Çok kriterli karar verme yöntemleriyle en iyi tasarımın seçilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Erciyes Üniversitesi.
7. Zanjirani, D. M. Hashemkhani Zolfani, S. Prentkovskis, O., 2019. L.A.R.G. supplier selection based on integrating house of quality, Taguchi loss function and M.O.P.A., Economic Research – Ekonomska Istraživanja 32(1): 1944–1964.