BULANIK KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE DİZEL ARAÇ SEÇİMİNİN OPTİMİZASYONU İÇİN YENİ BİR HİBRİT YAKLAŞIM: IT2 F-SITW + IT2 F-ORESTE

Yıl 2025, Cilt: 11 Sayı: 2, 157 - 168, 31.12.2025

Müslüm Öztürk

https://doi.org/10.22531/muglajsci.1734953

Öz

Günümüzde sürdürülebilir taşımacılığa olan ilgi, çevresel etkileri minimize eden ve yakıt verimliliği yüksek dizel araçların seçiminde çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerini önemli hâle getirmiştir. Bu çalışmada, literatüre tarafımızdan ilk kez önerilen bir hibrit yaklaşım olan Aralık Tip-2 Bulanık SITW (IT2 F-SITW) + Aralık Tip-2 Bulanık ORESTE (IT2 F-ORESTE) yöntemi geliştirilmiş ve bu yöntemin geçerliliğini test etmek amacıyla beş farklı dizel araç seçimi problemi ele alınmıştır. IT2 F-SITW yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiş, ardından IT2 F-ORESTE yöntemi ile alternatifler sıralanmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan kriterler; yakıt tüketimi, bakım maliyeti, motor gücü, iç hacmi ve yedek parça ulaşılabilirliği olarak tanımlanmıştır. Alternatif araçlar ise, teknik veriler ve uzman görüşleri doğrultusunda değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre en uygun dizel araç olarak Opel Astra 1.6 dizel olarak belirlenmiştir. Ayrıca önerilen yöntemin sağlamlığını test etmek için duyarlılık analizi gerçekleştirilmiş ve yöntemin istikrarlı sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu bağlamda, önerilen hibrit yöntem hem belirsizlik ortamlarında daha doğru değerlendirme yapılmasına imkân sunmakta hem de araç seçimi gibi pratik problemlerde karar vericilere etkili bir araç sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) , Aralık tip-2 bulanık mantık , Araç seçimi , IT2 F-SITW yöntemi , IT2 F-ORESTE yöntemi

A NEW HYBRID APPROACH FOR OPTIMIZING DIESEL VEHICLE SELECTION USING FUZZY DECISION-MAKING METHODS: IT2 F-SITW + IT2 F-ORESTE

Öz

In recent years, the growing interest in sustainable transportation has made multi-criteria decision-making (MCDM) methods crucial for selecting diesel vehicles with minimal environmental impacts and high fuel efficiency. This study introduces a hybrid approach, the Interval Type-2 Fuzzy SITW (IT2 F-SITW) combined with Interval Type-2 Fuzzy ORESTE (IT2 F-ORESTE), which is proposed for the first time in the literature. To test the validity of this method, five different diesel vehicle selection problems were considered. The IT2 F-SITW method was used to determine the criteria weights, followed by the IT2 F-ORESTE method to rank the alternatives. The criteria used in this study were fuel consumption, maintenance cost, engine power, interior volume, and spare parts availability. The alternative vehicles were evaluated based on technical specifications and expert opinions. According to the results, the Opel Astra 1.6 Diesel was identified as the most suitable diesel vehicle. Furthermore, a sensitivity analysis was performed to test the robustness of the proposed method, and the results showed that it provides stable outcomes. In this context, the proposed hybrid method not only allows for more accurate evaluations in uncertain environments but also offers decision-makers an effective tool in practical problems such as vehicle selection.

Anahtar Kelimeler

Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) , Interval type-2 fuzzy logic , Vehicle selection , IT2 F-SITW method , IT2 F-ORESTE method

Kaynakça

• Mendel, J. M., "Uncertain rule-based fuzzy systems with interval type-2 fuzzy sets (2nd ed.).", Springer, 2017.
• Liu, X., and Mendel, J. M., “Connect Karnik-Mendel algorithms to root-finding for computing the centroid of an interval type-2 fuzzy set.”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 19(4), 652-665, 2011.
• Tuğrul, F., "Personnel selection utilizing the decision making mechanism created with the intuitionistic fuzzy topsis method.", Mugla Journal of Science and Technology, 8(2), 16–21, 2022.
• Roy, B. and Vincke, P., "Multicriteria analysis: survey and new directions.", European Journal of Operational Research, 8(3), 207–218, 1981.
• Tavana, M., Keramatpour, M., Santos-Arteaga, F. J., and Ghorbaniane, E., “A fuzzy hybrid project portfolio selection method using data envelopment analysis, TOPSIS and integer programming.”, Expert Systems with Applications, 42(22), 8432-8444, 2015.
• Seker, S., “A novel integrated MCDM approach: An application for selection of the optimal fiber optical access network strategy.”, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 38(1), 565-575, 2020.
• Kayapinar Kaya, S., and Aycin, E., “An integrated interval type 2 fuzzy AHP and COPRAS-G methodologies for supplier selection in the era of Industry 4.0.” Neural Computing and Applications, 33(16), 10515-10535, 2021.
• Uluskan, M. and Beki, B., "Project selection revisited: customized type 2 fuzzy ORESTE approach for project prioritization.", International Journal of Industrial Engineering: Theory, Applications and Practice, 31(2), 317–339, 2024.
• Kizielewicz, B., and Sałabun, W., “SITW method: A new approach to re-identifying multi-criteria weights in complex decision analysis.”, Spectrum of Mechanical Engineering and Operational Research, 1(1), 215-226, 2024.
• Wang, X., Gou, X. and Xu, Z., "Assessment of traffic congestion with ORESTE method under double hierarchy hesitant fuzzy linguistic environment.", Applied Soft Computing, 86, 105864, 2020.
• Akman, G., Pamuk, K. C., and Karabıçak, Ç., “Yeni ürün geliştirme sürecinde bulanık AHP and ORESTE bütünleşik yöntemi ile tedarikçi seçimi: savunma sanayisinde bir uygulama.”, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), 788- 807, 2021.
• Liang, Y., Ju, Y., Martínez, L., and Tu, Y., “Sustainable battery supplier evaluation of new energy vehicles using a distributed linguistic outranking method considering bounded rational behavior.”, Journal of Energy Storage, 48, 103901, 2022.
• Carlsson, C., and Fullér, R., “Fuzzy multiple criteria decision making: Recent developments.”, Fuzzy sets and systems, 78(2), 139-153, 1996.
• Gumus, A. T., "Evaluation of hazardous waste transportation firms by using a two-step fuzzy-AHP
• Kahraman, C. and Kaya, I., "A fuzzy multicriteria methodology for selection among energy alternatives.", Expert Systems with Applications, 37(9), 6270–6281, 2010.