SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2015 / Cilt: 30 - Sayı: 4

STOKASTİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEDE İKİ YENİ YÖNTEM: SMAA- GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ ve SMAA-DEMATEL-GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ

Mihrimah Özmen
Emel Kızılkaya Aydoğan
Pages
0–0
Publication Date
2015-12-25
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Çalışmamız göstermiştir ki güvenilir ve tutarlı sonuçlar veren SMAA-GİA ve SMAA-DEMATEL-GİA yöntemleri, GİA ve DEMATEL yöntemlerini stokastik veri ve rasgele ağırlıkları ile çalışmasını ve SMAA’ nın da kriterlerin bağımsız olmadığı durumlarda uygulanabilmesini mümkün kılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Karar vermede bazı durumlarda karar vericiler tercihlerini kesin değerlerle belirtemez veya belirtmek istemezler.
📊
Key Findings & Data:Bu gibi stokastik verilerle karar verebilmek için Stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik analizi (SMAA) etkili bir şekilde uygulanan bir karar destek aracıdır.
💡
Conclusion & Impact:Çalışmamız göstermiştir ki güvenilir ve tutarlı sonuçlar veren SMAA-GİA ve SMAA-DEMATEL-GİA yöntemleri, GİA ve DEMATEL yöntemlerini stokastik veri ve rasgele ağırlıkları ile çalışmasını ve SMAA’ nın da kriterlerin bağımsız olmadığı durumlarda uygulanabilmesini mümkün kılmıştır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Stokastik Çok Kriterli Kabul Edilebilirlik Analizi · Gri İlişkisel Analiz · DEMATEL

Özet

Karar vermede bazı durumlarda karar vericiler tercihlerini kesin değerlerle belirtemez veya belirtmek istemezler. Bu gibi stokastik verilerle karar verebilmek için Stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik analizi (SMAA) etkili bir şekilde uygulanan bir karar destek aracıdır. Gri ilişkisel analiz (GİA) ise ancak deterministik veri ile çalışan çok amaçlı karar verme problemlerinin çözümünde alternatif ve popüler bir yöntemdir. Bu çalışmada SMAA-2 ile GİA ve SMAA-2 ile DEMATEL-GİA metotlarını birleştiren iki yeni metot SMAA-GİA ve SMAA-DEMATEL-GİA önerilmiştir. Bu makalenin amacı GİA’ nın belirsiz ve kesin olmayan verilerle başa çıkabilmesini sağlamak, başka bir deyişle stokastik GİA’ yı oluşturmaktır. Ayrıca kriterlerin birbirleriyle ilişkisini belirlemeye yarayan DEMATEL ile de kriterlerin birbirlerine olan etkisini stokastik verilerle karar verme sürecine katabilmektir. Literatürdeki ilaç fayda risk analizi problemine ve Türk havacılık şirketleri hakkında bir vaka çalışmasına hem SMAA-GİA hem de SMAA-DEMATEL-GİA yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmamız göstermiştir ki güvenilir ve tutarlı sonuçlar veren SMAA-GİA ve SMAA-DEMATEL-GİA yöntemleri, GİA ve DEMATEL yöntemlerini stokastik veri ve rasgele ağırlıkları ile çalışmasını ve SMAA’ nın da kriterlerin bağımsız olmadığı durumlarda uygulanabilmesini mümkün kılmıştır.

🔖

Cite This Article

Özmen, M., Aydoğan, E. K. (2015). STOKASTİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEDE İKİ YENİ YÖNTEM: SMAA- GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ ve SMAA-DEMATEL-GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 30 - Sayı: 4, 0–0. https://ajindex.com/articles/20394

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Tzeng G H,Huang J J (2011). Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. CRC Press: 1-4.
  2. Pohekar S D and Ramachandran M (2004). Application of Multi-Criteria Decision Making to Sustainable Energy Planning. A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews:365–381.
  3. Saaty T L (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York. Tervonen T and Figueira J R (2008). A Survey on Stochastic MulticriteriaAcceptability Analysis Methods. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis 15:1–14.
  4. Lahdelma R, Hokkanen J and Salminen P (1998). SMAA-Stochastic MultiobjectiveAcceptability Analysis. European Journal of Operational Research, 106: 137–143.
  5. Charnetski J R (1973). The Multiple Attribute Problem with Partial Information: The Expected Value and Comparative HypervolumeMethods. PhdThesis, University of Texas at Austin. Charnetski J R and Soland R M (1978). Multiple-Attribute Decision Making with Partial Information: The Comparative Hypervolume Criterion. Naval Research Logistics Quarterly, 25:279–288.
  6. Bana e Costa, C.A. (1986). A MulticriteriaDecision Aid Methodology to Deal with Conflicting Situations on TheWeights. European Journal of Operational Research 26, 22–34.
  7. Figueira J R, Greco S and EhrgottM(eds) (2005). Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Survey,Springer Sciences Business Media, Inc. New York. Lahdelma R and Salminen P (2001). SMAA-2: Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis for Group Decision Making. Operations Research, 49(3):444–454.
  8. Lahdelma R and Salminen P (2002). Pseudo-criteria VersusLinear Utility Function in Stochastic MulticriteriaAcceptability Analysis. European Journal of Operational Research, 141(2):454–469.
  9. Lahdelma R and Salminen P (2006). Stochastic MulticriteriaAcceptability Analysis Using the Data Envelopment Model. European Journal of Operational Research, 170(1):241–252.
  10. Lahdelma R, Miettinen K, and Salminen P (2003). Ordinal Criteria in Stochastic MulticriteriaAcceptability Analysis (SMAA). European Journal of Operational Research, 147(1):117–127.
  11. Lahdelma R and Salminen P (2009). Prospect Theory and Stochastic MulticriteriaAcceptability Analysis (SMAA). Omega, 37(5):961–971.
  12. Tervonen T, Figueira J R, Lahdelma R, Dias J A, and Salminen P(2009). A Stochastic Method for Robustness Analysis in Sorting Problems. European Journal of Operational Research,192(1):236–242.
  13. Okul D, Gencer C, Aydogan E K (2013). A Method Based on SMAA-TOPSIS for Stochastıc Multi-criteria decision making and a