Dergiler / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2014 / Cilt: 0 - Sayı: 2014

Etkin, etkili ve uygulanabilir karar verme: Etkileşimli bulanık / olabilirlikli çok amaçlı matematiksel programlama

Efficient, effective and applicable decision making: Interactive fuzzy / possibilistic multiple objective mathematical programming

Sayfa
197–209
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️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 bağlamda, farklı alan / sektör uygulamaları ile literatüre önemli katkılar yapılabileceği değerlendirilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son 60-70 yıldır, akademik ve pratik alanlarda, deterministik yerine, bulanık / olabilirlikli matematiksel programlama yöntemleri geliştirilerek daha etkin ve uygulanabilir çözümler elde edilmeye çalışılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ayrıca, karar verici, Etkileşimli Çok Amaçlı Karar Verme yaklaşımlarıyla, kaynakların kullanımına bağlı olarak hedeflerin tatmin seviyeleri ve uzlaşık çözümlerdeki değişiklikleri ortaya koyabildiğinden, ödünleşme kararlarında birçok alternatife sahip olmakta ve bu sayede daha esnek karar verme imkânı bulmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu bağlamda, farklı alan / sektör uygulamaları ile literatüre önemli katkılar yapılabileceği değerlendirilmektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Son 60-70 yıldır, akademik ve pratik alanlarda, deterministik yerine, bulanık / olabilirlikli matematiksel programlama yöntemleri geliştirilerek daha etkin ve uygulanabilir çözümler elde edilmeye çalışılmaktadır. Belirsizlik ortamında; Çok Amaçlı Karar Verme yaklaşımlarıyla, belirli tatmin seviyeleri için uzlaşık çözümler bulunabilmektedir. Ayrıca, karar verici, Etkileşimli Çok Amaçlı Karar Verme yaklaşımlarıyla, kaynakların kullanımına bağlı olarak hedeflerin tatmin seviyeleri ve uzlaşık çözümlerdeki değişiklikleri ortaya koyabildiğinden, ödünleşme kararlarında birçok alternatife sahip olmakta ve bu sayede daha esnek karar verme imkânı bulmaktadır. Bu çalışmada, Etkileşimli Bulanık / Olabilirlikli Tek / Çok Amaçlı Matematiksel Programlama yaklaşımlarına genel bir bakış sunulmaktadır. Aynı zamanda, çeşitli kombinasyonlarda kullanılabilen bu temel yaklaşımların üstünlükleri ile bunlara duyulan ihtiyaç, gerekçeleri ile belirtilmekte ve karar vericilerin gerçek dünyada bu yaklaşımları neden dikkate alması ve kullanması gerektiği hususu vurgulanmaktadır. Bulanık / Olabilirlikli belirsizliğini çok amaçlı ve etkileşimli yaklaşımlarla birleştiren gerçek dünya çalışmalarında bir eksiklik mevcuttur. Bu bağlamda, farklı alan / sektör uygulamaları ile literatüre önemli katkılar yapılabileceği değerlendirilmektedir.

Abstract

For last 60-70 years, in academic and practice areas, more efficient and applicable solutions have been tried to be obtained by developing fuzzy / possibilistic mathematical programming methods instead of deterministic ones. Compromise solutions for specific satisfaction levels can be found with Multiple Objective Decision Making approaches in uncertain environment. Decision maker can also point out the changes in satisfaction levels of goals and compromise solutions according to usage of resources with Interactive Multiple Objective Decision Making approaches and thus has many alternatives in trade- off decisions related to the changes and a possibility for more flexible decision making. In this paper, an overview to Interactive Fuzzy / Possibilistic Single / Multiple Objective Mathematical Programming approaches is presented. At the same time, the need and advantages of these major approaches which can be used in various combinations are pointed out with their justifications and the issue of that why decision makers have to consider and use them in real- world is emphasized. There is a lack on real-world based studies integrating fuzzy / possibilistic uncertainty with interactive and multiple objective approaches. In this context, it is evaluated that important contributions can be made with different field / sector applications.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

EROL, S., CİDDİ, K. (2022). Etkin, etkili ve uygulanabilir karar verme: Etkileşimli bulanık / olabilirlikli çok amaçlı matematiksel programlama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 2014, 197–209. https://ajindex.com/articles/493688

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Baykasoğlu, A. & Gökçen, T. (2008). A Review and Classification of Fuzzy Mathematical Programs. Journal of Intelligent And Fuzzy Systems, 19 (3), 205-229.
  2. Bellman, R.E & Zadeh, L.A. (1970). Decision – Making in a Fuzzy Environment. Management Science, 17, 141-164.
  3. Cohon, J.L. (2003). Multiobjective Programming and Planning. Dover Publications Inc., New York. Collette, Y. & Siarry, P. (2004). Multiobjective Optimization Principles and Case Studies. Springer-Verlag, Berlin. Evren, R. &Ülengin, F. (1992). Yönetimde Çok Amaçlı Karar Verme. İTÜ Yayınları,
  4. İstanbul.
  5. Hannan, E.L. (1981a). On Fuzzy Goal Programming. Decision Sciences, 12, 522-531.
  6. Hannan, E.L. (1981b). Linear Programming with Multiple Fuzzy Goals. Fuzzy Sets and Systems, 6, 235-248.
  7. Ignizio, J.P. (1976). Goal Programming and Extensions. Health: Lexington Books Publication. Inuiguchi, M. and Ramik, J. (2000). Possibilistic Linear Programming: A Brief Review of Fuzzy Mathematical Programming and a Comparison with Stochastic Programming in Portfolio Selection Problem. Fuzzy Sets and Systems, 111, 3-28.
  8. Lai, Y. J. and Hwang, C.L. (1992). Fuzzy Mathematical Programming: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin. Lai, Y.J. and Hwang, C.L. (1996). Fuzzy Multiple Objective Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, Berlin. Lee, S.M. (1972). Goal Programming for Decision Analysis. Auerbach Publication, Philadelphia. Meade, L.M. and Sarkis, J. (1999). Analyzing Organizational Project Alternatives for Agile Manufacturing Process: An Analytical Network Approach. International Journal of Production Research, 37, 241-261.
  9. Romero, C. (1991). Handbook of Critical Issues in Goal Programming. Pergamon Publication, Oxford. Ross, T.J. (2004). Fuzzy Logic with Engineering Applications. John Wiley & Sons Inc, West Sussex. Saaty, T.L. (1996). Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process. RWS Publications, Pittsburgh. Sakawa, M. (1993). Fuzzy Sets and Interactive Multiobjective Optimization, Plenum Press,
  10. New York. Sakawa, M. (2002). Genetic Algorithms and Fuzzy Multiobjective Optimization. Kluwer Academic Publishers,
  11. Massachusetts. Taha, H.A. (2000). Yöneylem Araştırması. (Çev: Baray, A. ve Esnaf, Ş., 6. bs.). Literatür Yayını, İstanbul.
  12. Tiwari, R.N., Dharmar S. and Rao, J.R. (1986). Priority Structure in Fuzzy Goal Programming- An Additive Model. Fuzzy Sets and Systems, 19, 251-259.
  13. Tiwari, R.N., Dharmar, S. and Rao, J.R. (1987). Fuzzy Goal Programming-An Additive