Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım

Öz

Anahtar Kelimeler

• -

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım

Öz

Hava savunma desteğinin belirlenmesi problemi savunma sistemlerinin verimliliğinde önemli bir etkiye sahip ve karmaşık bir konudur. Diğer taraftan alternatifler arasından hava savunma desteği alacak birliklerin seçimi çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemidir. Çalışmanın amacı Bulanık (Fuzzy) TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yönteminin askerî konularda kullanılabileceğini göstermek ve yöntem yardımıyla bir tugayın ast birliklerinin hava savunmasının nasıl sağlanması gerektiğini ortaya koymaktır. ÇKKV yöntemlerinden biri olan Bulanık TOPSIS yönteminin temel mantığı Bulanık Pozitif İdeal Çözüm (FPİÇ) ve Bulanık Negatif İdeal Çözüm (FNİÇ) vasıtasıyla yakınlık katsayılarının hesaplanmasıdır. Yakınlık katsayılarına göre alternatifler sıralanır. Bu çalışmada, hava savunma desteği alacak altı unsur beş karar verici (KV) tarafından dört kritere göre değerlendirilmiştir. KV’ler değerlendirmelerini dilsel ifadelerle yapmış, sonra bu ifadeler pozitif yamuk bulanık sayılara dönüştürülmüştür. KV’ler tarafından değerlendirmesi yapılan altı aday, Bulanık TOPSIS yöntemiyle hava savunma önceliği fazla olandan az olana göre sıralanmıştır

Anahtar Kelimeler

• Bulanık TOPSIS, Yamuk Bulanık Sayılar, Hava Savunma

Kaynakça

1. Air Defense Artillery Reference Handbook, (2000). Headquarters Department of the Army, FM 3-01.11 (FM 44-100-2), http://www.militarynewbie.com/pubs/FM%203-01.11%20AIR %20DEFENSE%20ARTILLERY%20REFERENCE%20 HANDBOOK.pdf adresinden alınmıştır.
2. Büyüközkan, G., Feyzioğlu, O. ve Nebol, E. (2007). Selection of the strategic alliance partner in logistics value chain. International Journal of Production Economics. doi:10.1016/ j.ijpe.2007.01.016.
3. Byun, H.S. ve Lee, K.H., (2004). A decision support system for the selection of rapid prototyping process using the modified TOPSIS method. International Journal of Advanced Manufacturing Technology-Published Online, April, 1-10.
4. Chen, C.T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, 1-9.
5. Chen, C.T., Lin, C.T. ve Huang, S.F. (2005). A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management. International Journal of Production Economies, 1-13.
6. Chen, C.T., Lin, C.T. ve Huang, S.F. (2006). A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management. International Journal of Production Economics, 102, 289–301.
7. Chen, T.Y. ve Tsao, C.Y. (2007). The interval-valued fuzzy TOPSIS methods and experimental analysis. Fuzzy Sets and Systems, doi:10.1016/j.fss.2007.11.004.
8. Cheng, C.H. (1996). Evaluating naval tactical missile systems by fuzzy AHP based on the grade value of membership function. European Journal of Operational Research, 96, 343-350.

9. Cheng, C.H. ve Lin, Y. (2002). Evaluating the best main battle tank using fuzzy decision theory with linguistic criteria evaluation. European Journal of Operational Research, 142, 174-186.
10. Chu, T.C. ve Lin, Y.C., (2003). A fuzzy TOPSIS method for robot selection. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 21, 284-290.
11. Ertuğrul, İ. ve Karakasoğlu, N. (2007). Performance evaluation of Turkish cement firms with fuzzy analytic hierarchy process and TOPSIS methods. Expert Systems with Applications, 36(1), 702–715.
12. Kahraman, C., Büyüközkan, G. ve Ateş, N. Y. (2007). A two phase multiattribute decision making approach for new product introduction. Information Sciences, 177, 1567–1582.
13. Hwang, C.L. ve Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications, A State of the Art Survey. New York: Springer-Verlag.
14. Önüt, S. ve Soner, S. (2007). Transshipment site selection using the AHP and TOPSIS approaches under fuzzy environment. Waste Management. doi:10.1016/ j.wasman.2007.05.019.
15. Parkan, C. ve Wu, M.L. (1999). Decision Making and Performance Measurement Models with Applications to Robot Selection. Computers and Industrial Engineering, 36, 503-523.
16. Raj, P.A. ve Kumar, D.N. (1999). Ranking alternatives with fuzzy weights using maximizing set and minimizing set. Fuzzy Sets and Systems, 105, 365–375.
17. Yang, T. ve Hung, C.C. (2007). Multiple-attribute decision making methods for plant layout design problem. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 23, 126–137.
18. Yong, D. (2006). Plant location selection based on fuzzy TOPSIS. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 28, 839–844.
19. Yurdakul, M. ve Çoğun C. (2003). Development of a multi-attribute selection procedure for non- traditional machining processes” Journal of Engineering Manufacture, 217 Part B: 993- 1009.
20. Yurdakul, M. ve İç, Y.T. (2005). development of a performance measurement model for manufacturing companies using the AHP and TOPSIS approaches”, International Journal of Production Research, 43, 4609-4641.
21. Wang, Y.M. ve Elhag, T.M.S. (2006). Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment. Expert Systems with Applications, 31, 309–319.
22. Wang, T.C. ve Chang, T.H. (2007). Application of TOPSIS in evaluating initial training aircraft under a fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 33, 870-880.
23. Zimmerman, H.J. (1996). Fuzzy sets theory and its applications. Boston: Kluwer Academic Publishers.