Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Türkiye’de Bölgesel Havayolları için Uçak Tipi Seçimi: Küresel Bulanık AHP-TOPSIS Yöntemlerinin Entegrasyonu

Yıl 2021, Cilt: 4 Sayı: 1, 27 - 58, 30.04.2021
https://doi.org/10.51513/jitsa.903996

Öz

Havacılık operasyonları düzenlenirken, zaman içinde uçaklarda yaşanan yapısal değişikler özellikle motor yapısında kendini göstermiş ve jet motorlu uçaklar kullanıma girmiştir. Bu gelişimle birlikte Avrupa ve Amerika’da etkinliği artan bölgesel havacılık; turboprop veya jet motorlu nispeten daha küçük kapasiteli uçaklarla büyük havayollarının operasyon düzenlemediği küçük noktalar arasında veya büyük merkezler ile küçük bölgeler arasında düzenlenen havacılık operasyonudur. Bölgesel havacılık Türkiye’de, faaliyet gösteren tek havayolu şirketi olan Borajet’in operasyonlarını durdurması ile etkinliğini kaybetmiştir. Bu nedenle araştırmada, Türkiye’de kurulacak bölgesel havacılık operasyonlarında kullanılabilecek uçak modelleri arasında seçim yapmak amaçlanmaktadır. Borajet’in kullandığı turboprop motorlu uçakların yolcular tarafından emniyetsiz bulunması göz önüne alınarak sadece turbojet motorlu uçaklar çalışmaya dahil edilmiştir. Uçak seçiminde etkili olan maliyet, teknik özellikler ve emniyet ana kriterleri altında tanımlı 10 alt kriterin değerlendirilmesi ile 9 alternatif uçak modellerinin seçimi yapılmaktadır. Belirlenen uçak modelleri arasındaki sıralama, bulanık kümelere yeni bir bakış olan Küresel Bulanık Kümelerin karar verme yöntemlerine uygulanması ile sağlanmıştır. Bu kapsamda, Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) metodunun küresel kümelere entegrasyonu ile uçak seçim kriterlerine dair ağırlıklar elde edilmiştir. Alternatiflere ait sıralama İdeal Çözüme Benzerlik Yoluyla Tercih Sıralaması (TOPSIS) metodunun küresel kümelere entegrasyonu ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, yöntemde tanımlanan iki ortalamanın sıralamasını karşılaştırılmak amacıyla Küresel Ağırlıklı Aritmetik Ortalama (SWAM) kullanılmış ve bu ortalama ile en iyi alternatif uçak Bombardier CRJ-100/200 olarak saptanmıştır. Küresel Ağırlıklı Geometrik Ortalama (SWGM) operatörü ile Embraer ERJ-135, bölgesel havacılık adına en uygun uçak modeli olarak belirlenmiştir.

Kaynakça

  • Akyurt, İ. Z., & Kabadayı, N. (2020). Bulanık AHP ve Bulanık Gri İlişkiler Analizi Yöntemleri ile Kargo Uçak Tipi Seçimi: Bir Türk Havayolu Firmasında Uygulama. Journal of Yaşar University, 15(57), 38-55.
  • Atanassov, K. T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy sets and Systems, 20(1), 87- 96.
  • Atanassov, K. T. (1999). Other extensions of intuitionistic fuzzy sets. In Intuitionistic Fuzzy Sets, Physica, Heidelberg, 179-198.
  • Aytürk, S. (2006). Askeri Savunma Sistemlerinde Analitik Hiyerarşi ve Analitik Şebeke Prosesi ile Hafif Makineli Tüfek Seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Ankara,142 s.
  • Ayyildiz, E., & Gumus, A. T. (2020). A novel spherical fuzzy AHP-integrated spherical WASPAS methodology for petrol station location selection problem: a real case study for İstanbul. Environmental Science and Pollution Research, 27(29), 36109-36120.
  • Cuong, B. C. (2014). Picture fuzzy sets. Journal of Computer Science and Cybernetics, 30(4), 409-420.
  • Dožić, S., & Kalić, M. (2014). An AHP approach to aircraft selection process. Transportation Research Procedia, 3, 165-174.
  • Garibaldi, J. M., & Ozen, T. (2007). Uncertain fuzzy reasoning: a case study in modelling expert decision making. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 15(1), 16-30.
  • Gomes, L. F. A. M., de Mattos Fernandes, J. E., & de Mello, J. C. C. S. (2014). A fuzzy stochastic approach to the multicriteria selection of an aircraft for regional chartering. Journal of Advanced Transportation, 48(3), 223-237.
  • Grattan-Guinness, I. (1976). Fuzzy membership mapped onto interval and many valued quantities. Zeitschrift fur mathematische Logik und Grundladen der Mathematik, 22(1), 149-160.
  • Gün, M. (2014). “Borajet Turboprop Uçakları Neden Satıyor”. Zaman. Erişim. http://www.airkule.com/haber/BORAJET-TURBOPROP-UCAKLARI-NEDEN-SATIYOR/18386
  • Gündoğdu, F. K., & Kahraman, C. (2019). Spherical fuzzy sets and decision making applications. In International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems, 979-987. Springer, Cham.
  • Gündoğdu, F. K., & Kahraman, C. (2020). A novel spherical fuzzy QFD method and its application to the linear delta robot technology development. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 87, 103348.
  • Gürün, A. (2015). Sivil havacılık sektöründe iş jeti modeli seçimi: AHP yöntemi uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi. Herdem, M. (2017). “Borajet Bombardier’e döner mi?” Erişim. https://www.airporthaber.com/kose-yazilari/borajet--bombardiere-doner-mi.html
  • ICAO, (2016). Manual on the Regulation of International Air Transport, Chapter 5.1-Air Carriers
  • Inan, T. T. (2019) Havayollarında Filo Planlaması Doğrultusunda Uygulanan Stratejiler ve Üçlü Filo Planlama Modelinin İncelenmesi. Press Academia Procedia, 9(1), 144-149.
  • İmren, E. (2011). Mobilya endüstrisinde analitik hiyerarşi prosesi (ahp) yöntemi ile kuruluş yeri seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Bartın Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Jahn, K. U. (1975). Intervall-wertige Mengen. Mathematische Nachrichten, 68(1), 115-132.
  • Kahraman, C., & Gündoğdu, F. K. (2020). Decision making with spherical fuzzy sets: theory and applications, Springer Nature, 392.
  • Kiracı, K., & Bakır, M. (2018). Application of commercial aircraft selection in aviation industry through multi-criteria decision making methods. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4), 307-332.
  • Kutlu Gündoğdu, F. & Kahraman, C. (2020). A novel spherical fuzzy analytic hierarchy process and its renewable energy application.
  • Kutlu Gündoğdu, F., & Kahraman, C. (2019). Spherical fuzzy sets and spherical fuzzy TOPSIS method. Journal of intelligent & fuzzy systems, 36(1), 337-352.
  • Kutlu Gündoğdu, F. (2019). Generalization of intuitionistic, pythagorean, and neutrosophic fuzzy sets: spherical fuzzy sets and decision making. Doktora Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Mathew, M., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. J. (2020). A novel approach integrating AHP and TOPSIS under spherical fuzzy sets for advanced manufacturing system selection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 96.
  • Oktal, H., & Küçükönal, H. (2007). Dünyada Bölgesel Hava Taşımacılığı ve Türkiye'de Uygulanabilirliği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 383-394.
  • Otay, I., Kahraman, C., Öztayşi, B., & Onar, S. Ç. (2020). A novel single-valued spherical fuzzy AHP-WASPAS methodology. Fuzzy Logic and Intelligent Technologies in Nuclear Science.
  • Ozdemir, Y., Basligil, H., & Karaca, M. (2011). Aircraft selection using analytic network process: a case for Turkish airlines. In Proceedings of the World Congress on Engineering (WCE), 8, 9-13
  • Oztaysi, B., Onar, S. C., & Kahraman, C. (2020). A dynamic pricing model for location based systems by using spherical fuzzy AHP scoring. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, (Preprint), 1-10
  • RAA, (2011). RAA Annual Report. ABD: Reggional Airlines Association
  • Saaty, T. L. (1986). Axiomatic foundation of the analytic hierarchy process. Management science, 32(7), 841-855.
  • Sambuc, R. (1975). Function Φ-Flous, Application a l’aide au Diagnostic en Pathologie Thyroidienne. University of Marseille.
  • Sarılgan, A. E. (2007). Bölgesel Havayolu Taşımacılığı ve Türkiye’de Bölgesel Havayolu Taşımacılığının Gelişmesi İçin Yapılması Gerekenler. Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, Eskişehir.
  • Semercioğlu, H., & Özkoç, H. (2019). Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Desteklenmiş Sosyal Seçim Teorisi: Havayollarında Uçak Seçim Süreci. Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi, 20(44), 67-92.
  • Sun, X., Gollnick, V., & Stumpf, E. (2011). Robustness Consideration in Multi‐Criteria Decision Making to an Aircraft Selection Problem. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 18(1-2), 55-64.
  • Torra, V. (2010). Hesitant fuzzy sets. International Journal of Intelligent Systems, 25(6), 529-539.
  • Tunç, A. (2012). Türkiye’de Bölgesel Havayolu Şirketi Kurulması. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul.
  • Wang, T. C., & Chang, T. H. (2007). Application of TOPSIS in evaluating initial training aircraft under a fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 33(4), 870-880.
  • Yager, R. R. (1986). On the theory of bags. Int. Jou of General System, 13(1), 23- 37.
  • Yager, R. R. (2013). Pythagorean fuzzy subsets. Joint IFSA World Congress and NAFIPS Annual Meeting, 57-61, Edmonton, Canada.
  • Yager, R. R. (2016). Generalized orthopair fuzzy sets. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 25(5), 1222-1230.
  • Yeh, C. H., & Chang, Y. H. (2009). Modeling subjective evaluation for fuzzy group multicriteria decision making. European Journal of Operational Research, 194(2), 464-473.
  • Yılmaz, S. (2006). Uçak seçim kriterlerinin değerlendirilmesinde AHP ve bulanık AHP Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi.
  • Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.
  • Zadeh, L. A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning, I. Information sciences, 8(3), 199-249.
  • Zhang, X., & Xu, Z. (2014). Extension of TOPSIS to multiple criteria decision making with Pythagorean fuzzy sets. International Journal of Intelligent Systems, 29(12), 1061-1078.
Toplam 45 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Kübra Kocakaya 0000-0003-4731-0578

Taylan Engin 0000-0001-6981-0683

Mehmet Tektaş 0000-0001-9564-8069

Umut Aydın 0000-0003-4802-8793

Yayımlanma Tarihi 30 Nisan 2021
Gönderilme Tarihi 26 Mart 2021
Kabul Tarihi 14 Nisan 2021
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021 Cilt: 4 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Kocakaya, K., Engin, T., Tektaş, M., Aydın, U. (2021). Türkiye’de Bölgesel Havayolları için Uçak Tipi Seçimi: Küresel Bulanık AHP-TOPSIS Yöntemlerinin Entegrasyonu. Akıllı Ulaşım Sistemleri Ve Uygulamaları Dergisi, 4(1), 27-58. https://doi.org/10.51513/jitsa.903996