Dergiler / Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 23 - Sayı: 1
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE FAYDA FONKSİYONU AĞIRLIKLARININ TAHMİN EDİLMESİ İÇİN MATEMATİKSEL MODEL TEMELLİ BİR YÖNTEM
- Sayfa
- 379–402
- DOI
- —
Özet
Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) problemlerindeki temel bir konu, karar vericinin (KV) tercihlerinin problem çözme sürecine dâhil edilmesidir. Bu tercihler birçok yaklaşımda karar vermeye temel oluşturan kriterlere atanan ağırlıklar şeklinde kullanılmaktadır. Ancak literatürdeki çoğu ÇKKV yöntemi, ağırlıkların baştan bilindiğini kabul etmekte veya KV’nin bu ağırlıkları doğru bir şekilde doğrudan ifade edebileceğini varsaymaktadır. Kriter ağırlıklarını elde etmek için geliştirilen az sayıdaki yöntem, genellikle kriterlerin direkt olarak birbirleriyle kıyaslanmasını gerektirmekte ve KV’nin çok sayıda değerlendirme yapmasına ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada geliştirdiğimiz matematiksel programlama tabanlı yöntem, KV için bilişsel zorluk yaratmayacak az sayıda tercih değerlendirmesi ile kriter ağırlıklarını iyi bir şekilde tahmin etmektedir. KV’nin tercihlerini ağırlıklı toplam şeklinde ifade edilen bir fayda fonksiyonuyla yaptığı varsayılmıştır. KV’den direkt olarak kriterleri değerlendirmesi istenmemekte, sınırlı sayıda karar alternatifini tercih sırasına sokması beklenmektedir. Geliştirilen yöntem, beş kriterle değerlendirilen dünya üniversitelerinin sıralanması problemine uygulanmıştır. Karşılaştırma yapmak amacıyla literatürde sıklıkla kullanılan başka bir ağırlık tahmini yöntemi de (Swing yöntemi) aynı probleme uygulanmıştır. Geliştirdiğimiz yaklaşımın bu yöntemden daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Abstract
A basic issue in Multiple Criteria Decision Making (MCDM) problems is to include the preferences of the decision maker (DM) in the problem solution process. Many MCDM methods assume that DM preferences can be modeled in the form of utility functions. The parameters of these functions represent varying priorities of different DMs about the problem. Several approaches in the literature assume that these parameters are already known or the DM can express them directly and correctly. The approaches developed to derive preferential parameters may require the DM to make many assessments and comparisons, and involve complex procedures. The mathematical programming-based method developed in this study estimates criteria weights in weighted sum utility functions by few preference assessments without imposing cognitive difficulty on the DM. The DM is not asked to directly evaluate criteria but to rank a limited number of alternatives in preference order. The developed approach is applied to a financial portfolio selection problem with three criteria and a university ranking problem with five criteria. For comparison, the Swing method is also applied to the same problems. The proposed method is observed to be more convenient, impose less cognitive burden and provide superior results.