Karar vericinin tercih ettiği çözümü bulmak için filtreleme yardımlı etkileşimli bir yöntem

Çoklu ve birbirleriyle çelişen amaçlara sahip karar verme problemlerinde karar vericinin en çok tercih ettiği çözümü belirlemek kolay ve doğrudan bir iş değildir. Bu çalışmada, mevcut çözümler arasında karar vericinin en çok tercih ettiğine yakınsamak üzerine etkileşimli bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem, ardışık iterasyonlar boyunca karar vericiden tercih bilgisi toplamakta ve bu bilgiler doğrultusunda çözüm uzayını daraltmaktadır. Karar verici, her iterasyonda sınırlı sayıda çözümü değerlendirmekte ve bilişsel yükü düşük kararlar vermektedir. Bu kararlar, gerçek karar verici davranışlarına uygun ve esnek bir tercih fonksiyonu olan ağırlıklı Lα fonksiyonu ile modellenmiştir. Önerilen yöntemin etkinliğini artırmak için her iterasyonda değerlendirme için sunulan çözümler bir filtreleme yöntemi yardımı ile belirlenmiştir. Yöntemin performansını değerlendirmek için Times Higher Education’ın yıllık olarak yaptığı üniversite sıralama verileri kullanılmıştır. Beş kriterde değerlendirilen üç farklı üniversite kümesi ile deneyler yapılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin en çok tercih edilen çözüme yakınsamakta başarılı olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

Filtreleme, etkileşimli yöntem, çok kriterli karar verme, Lα fonksiyonu

PDF

___

1. Özel B. ve Özyörük B., Supplier Selection With Fuzzy Axiomatic Design, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 22 (3), 415-423, 2007.
2. Dağdeviren M. ve Erarslan E, Supplier Selection Using Promethee Sequencing Method, Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture of Gazi University, 23 (1), 69-75, 2008.
3. Akyüz G., Bulanık Vikor Yöntemi Ile Tedarikçi Seçimi, Atatürk Üniversitesi Iktisadi Ve Idari Bilimler Dergisi, 26 (1), 197-214, 2012. 4. Yurdakul M. ve İpek A.Ö., Development of a Decision Support System to Use in the Selection of Material Handling Systems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 20 (2), 171-181, 2005.
5. Aksoy E, Ömürbek N, Karaatlı M, AHP Temelli Multimoora Ve Copras Yöntemi Ile Türkiye Kömür Işletmeleri’nin Performans Değerlendirmesi, Hacettepe Üniversitesi Iktisadi Ve Idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (4), 1-28, 2015.
6. Temiz I. ve Erol S., Multiobjective Genetic Algorithm for Fuzzy Flowshop Scheduling Problem, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 22 (4), 855-862, 2007.
7. Roy B., Paradigm and challenges, Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys, Springer, Berlin, Almanya, 19-39, 2016.
8. Keeney R.L. ve Raiffa H., Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs, Wiley, New York, A.B.D., 1976.
9. Wakker P.P., Additive Representations of Preferences: A New Foundation of Decision Analysis, Springer, Dordrecht, Hollanda, 1989.
10. Jacquet-Lagrèze E. ve Siskos Y., Assessing a set of additive utility functions for multicriteria decision-making, the UTA method, European Journal of Operational Research, 10 (2), 151-164, 1982.