Dergiler / Turkish Journal of Science and Technology / 2026 / Volume: 21 Issue: 2

Pisagor Bulanık Kümesinin Karar Verme Süreçleri Üzerindeki Etkisi

Effect on Decision Making Processes of Pythagorean Fuzzy Set

Feride Tuğrul(MUNZUR ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-7690-8080
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-09-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışma, pisagor bulanık kümelerinin karar verme süreçleri üzerindeki etkisine dair bir örnek sunmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Pisagor Bulanık Küme kavramı, belirsizlik modelleme sürecinde bulanık kümeleri ve sezgisel bulanık kümeleri kapsayan daha esnek bir yaklaşımdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu kavram, üyelik ve üye olmama derecelerini birlikte değerlendirmek için yeni bir yaklaşım sunar.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma, pisagor bulanık kümelerinin karar verme süreçleri üzerindeki etkisine dair bir örnek sunmaktadır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Decision making · fuzzy set · pythagorean fuzzy set.

Özet

Pisagor Bulanık Küme kavramı, belirsizlik modelleme sürecinde bulanık kümeleri ve sezgisel bulanık kümeleri kapsayan daha esnek bir yaklaşımdır. Bu kavram, üyelik ve üye olmama derecelerini birlikte değerlendirmek için yeni bir yaklaşım sunar. Bu yaklaşım, karar vericilerin belirsizliği daha geniş bir aralıkta ifade etmelerini sağlar. Bu nedenle, Pisagor bulanık kümeleri, sezgisel bulanık kümelerden daha yüksek temsil gücü sunar ve çok kriterli karar verme, risk analizi, uzman sistemler gibi karmaşık sorunların çözümünde özellikle etkilidir. Karar verme, birden fazla kriteri dikkate alan karar problemlerini sistematik olarak analiz etmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu yöntem, karar vericinin alternatifler arasında en uygun seçimi yapmak için hem nitel hem de nicel faktörleri değerlendirmesine olanak tanır. En yaygın kullanılan yöntemler arasında, farklı varsayımlar altında alternatiflerin göreceli avantajlarını belirlemeyi amaçlayan AHP, TOPSIS ve PROMETHEE öne çıkmaktadır. Günümüzde, belirsizliğin, uzman yargısının ve öznel değerlendirmelerin etkisini azaltmak için bulanık mantık ve genişletilmiş biçimleri olan sezgisel ve pisagor bulanık yaklaşımları sıklıkla karar verme süreçlerine entegre edilmektedir. Bu, karar modellerinin gerçek hayatta karşılaşılan karmaşık ve belirsiz durumları daha etkili bir şekilde temsil etmesine olanak tanır. Bu çalışma, pisagor bulanık kümelerinin karar verme süreçleri üzerindeki etkisine dair bir örnek sunmaktadır.

Abstract

Pythagorean Fuzzy Set concept is a more flexible approach that encompasses fuzzy sets and intuitionistic fuzzy sets in the uncertainty modeling process. The concept offers a new approach for jointly evaluating membership and non-membership degrees. This approach allows decision makers to express uncertainty over a wider range. Therefore, Pythagorean fuzzy sets offer higher representational power than intuitionistic fuzzy sets and are particularly effective in solving complex problems such as multi-criteria decision making, risk analysis, expert systems. Decision making is an approach that aims to systematically analyze decision problems that consider multiple criteria. This method allows the decision maker to evaluate both qualitative and quantitative factors to make the most appropriate choice among alternatives. Among the most commonly used methods, AHP, TOPSIS and PROMETHEE are prominent, aiming to determine the relative advantages of alternatives under different assumptions. Today, fuzzy logic and its extended forms, intuitionistic and pythagorean fuzzy approaches, are frequently integrated into decision making processes to reduce the influence of uncertainty, expert judgment, and subjective assessments. This allows decision models to more effectively represent the complex and uncertain situations encountered in real life problems. This study presents an example of the impact of pythagorean fuzzy sets on decision-making processes.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Tuğrul, F. (2026). Pisagor Bulanık Kümesinin Karar Verme Süreçleri Üzerindeki Etkisi. Turkish Journal of Science and Technology, Volume: 21 Issue: 2. https://doi.org/10.55525/tjst.1932992

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. Zadeh LA. Fuzzy sets. Inform Control 1965; 8: 338-353.
  2. Atanassov KT. Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets Syst 1986; 20(1): 87-96.
  3. Atanassov KT. Intuitionistic fuzzy sets. Int J Bioautomation 2016; 20(Suppl.1): 1-6.
  4. Yager RR. Pythagorean fuzzy subsets. In: Joint IFSA World Congress and NAFIPS Annual Meeting; 2013; Edmonton, Canada. pp. 57-61.
  5. Yager RR. Pythagorean membership grades in multi-criteria decision making. IEEE Trans Fuzzy Syst 2014; 22: 958-965.
  6. Yager RR, Abbasov AM. Pythagorean membership grades, complex numbers, and decision making. Int J Intell Syst 2013; 28: 436-452.
  7. Zhang X, Xu Z. Extension of TOPSIS to multiple criteria decision making with Pythagorean fuzzy sets. Int J Intell Syst 2014; 29(12): 1061-1078.
  8. Akram M, Dudek WA, Ilyas F. Group decision-making based on Pythagorean fuzzy TOPSIS method. Int J Intell Syst 2019; 34(7): 1455-1475.
  9. Thakur P, Paradowski B, Gandotra N, Thakur P, Saini N, Sałabun W. A study and application analysis exploring Pythagorean fuzzy set distance metrics in decision making. Information 2024; 15(1): 28.
  10. Peng X, Yang Y. Some results for Pythagorean fuzzy sets. Int J Intell Syst 2015; 30(11): 1133-1160.
  11. Peng X, Yuan H, Yang Y. Pythagorean fuzzy information measures and their applications. Int J Intell Syst 2017; 32(10): 991-1029.
  12. Peng X, Selvachandran G. Pythagorean fuzzy set: State of the art and future directions. Artif Intell Rev 2019; 52(3): 1873-1927.
  13. Fei L, Deng Y. Multi-criteria decision making in Pythagorean fuzzy environment. Appl Intell 2020; 50(2): 537-561.
  14. Ejegwa PA. Pythagorean fuzzy set and its application in career placements based on academic performance using max–min–max composition. Complex Intell Syst 2019; 5(2): 165-175.
  15. Kirişci M. Generalized Pythagorean fuzzy sets and new decision-making method. Sigma 2022; 40(4): 806-813.
  16. Etyemez M, Yıldız K, Yerlikaya MA. Novel application of Pythagorean fuzzy MCDM in prioritizing transportation alternatives: Insights from Ankara for the Ministry of Transportation. Bitlis Eren Univ Fen Bilim Derg 2023; 12(4): 1298-1309.
  17. Köseoğlu A. Extension of the PROBID method to the Pythagorean fuzzy sets for multi-criteria decision making. Int J Pure Appl Sci 2025; 11(2): 656-675.
  18. Tuğrul F. An innovative application on supermarket selection through using intuitionistic fuzzy TOPSIS method. Sakarya Univ J Sci 2022; 26(5): 1029-1039.
  19. Molla MU, Giri BC, Biswas P. Extended PROMETHEE method with Pythagorean fuzzy sets for medical diagnosis problems. Soft Comput 2021; 25(6): 4503-4512.
  20. Dalkılıç O. Innovative decision-making with VFP-soft sets: A comparative analysis. Turk J Sci Technol 2025; 20(1): 109-119.
  21. Köseoğlu A, Altun F, Şahin R. Aggregation operators of complex fuzzy Z-number sets and their applications in multi-criteria decision making. Complex Intell Syst 2024; 10: 6559-6579.
  22. Karamaz F, Karaaslan F. Distance measures of r,s,t-spherical fuzzy sets and their applications in MCGDM based on TOPSIS. J Supercomput 2025; 81: 173.
  23. Bal A, Tarsuslu S, Gündoğdu D, Çuvalcıoğlu G. The equality of intuitionistic fuzzy modal operators E(α,β),Z(α,β,ω) and,Z(α,β,ω,θ) accordingly new defined intuitionistic fuzzy entropy. J Universal Math 2025; 8(2): 70-84.
  24. Çuvalcıoğlu G. A new IF entropy on intuitionistic fuzzy sets and its two MADM/MCDM applications. J Intell Fuzzy Syst 2026; 50(3): 926-952.
  25. Tuğrul F, Çitil M. Application of mathematical modeling in multi criteria decision making process: Intuitionistic fuzzy PROMETHEE. J Math Sci Model 2022; 5(2): 48-56.
  26. Bal A, Tarsuslu S, Gündoğdu D, Çuvalcıoğlu G. The equality of intuitionistic fuzzy modal operators E(α,β),Z(α,β,ω) and,Z(α,β,ω,θ) accordingly new defined intuitionistic fuzzy entropy. J Universal Math 2025; 8(2): 70-84.