KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 29 - Sayı: 1

Belirsizlik Etmenli Dinamik Bir Çok Kriterli Karar Verme Modeli

Özkan BALİ
Sayfa
0
Yayın Tarihi
2014-03-27
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)

Çalışmada, önerilen dinamik ÇKKV modelinin uygulanabilirliğini ve etkinliğini göstermekmaksadıyla bir örnek uygulama sunulmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Genellikle, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri alternatiflerin değerlendirmesini belirli bir zaman periyodunda veya şimdiki zaman periyodunda ele almaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Diğer yandan ÇKKV’nin doğasında kriterlerin yapısından veya karar vericilerin değerlendirmesinden kaynaklanan belirsizlik vardır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada, önerilen dinamik ÇKKV modelinin uygulanabilirliğini ve etkinliğini göstermekmaksadıyla bir örnek uygulama sunulmaktadır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Sezgisel bulanık küme teorisi · gri ilişki analizi · dinamik karar verme

Özet

Genellikle, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri alternatiflerin değerlendirmesini belirli bir zaman periyodunda veya şimdiki zaman periyodunda ele almaktadır. Ancak bazı ÇKKV problemlerinde alternatiflerin mevcut durumdaki performansı kadar geçmişe yönelik performanslarının da dikkate alınması gerekmektedir. Diğer yandan ÇKKV’nin doğasında kriterlerin yapısından veya karar vericilerin değerlendirmesinden kaynaklanan belirsizlik vardır. Bu sebeple, bu çalışmanın amacı alternatiflerin farklı zaman periyotlarında değerlendirmesine imkân sağlayan belirsizlik etmenli dinamik bir ÇKKV modeli geliştirmektir. Modeldealternatiflerin değerlendirilmesindeki belirsizliği ifade etmek için insan düşünme sistemine daha yakın olarak tanımlanan sezgisel bulanık küme (SBK) teorisi kullanılmaktadır. Önerilen modelde sezgisel bulanık sayılarla gösterilen dilsel değişkenler karar vericilere değerlendirme kolaylığı sağlamaktadır. Alternatiflerin değerlendirilmesi sonucunda ortaya çıkan sezgisel bulanıklığın durulaştırılması maksadıyla gri ilişki analizinden (GİA) yararlanılmaktadır. GİA, alternatiflerin sıralanmasında ve seçiminde kullanılan etkili bir değerlendirme yöntemidir. Çalışmada, önerilen dinamik ÇKKV modelinin uygulanabilirliğini ve etkinliğini göstermekmaksadıyla bir örnek uygulama sunulmaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BALİ, Ö. (2014). Belirsizlik Etmenli Dinamik Bir Çok Kriterli Karar Verme Modeli. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 1, 0. https://ajindex.com/articles/5030

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

↗Yeni Sekme

Kaynakça (14)

  1. Atanassov, K. T., “Intuitionistic Fuzzy Sets”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 20, 87–96, 1986.
  2. Zadeh, L.A., “Fuzzy Sets”, Information and Control, Cilt 8, 338–353, 1965.
  3. Atanassov, K., Intuitionistic Fuzzy Sets, Theory and Applications, Physica-Verlag, Heidelberg, - Bustince, H., Herrera, F. ve Montero, J., Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models, Physica-Verlag, Heidelberg, 2007.
  4. Liu, H.-W. ve Wang, G.-J., “Multi-criteria Decision-making Methods Based on Intuitionistic Fuzzy Sets”, European Journal of Operational Research, Cilt 179, No 1, 220-233, 2007.
  5. Xu, Z., “Intuitionistic Preference Relations and Their Application in Group Decision Making”, Information Sciences, Cilt 177, No 11, 2363- , 2007.
  6. Tan, C., Chen, X., “Intuitionistic Fuzzy Choquet Integral Operator For Multi-Criteria Decision Making”, Expert Systems with Applications, Cilt 37, No 1, 149-157, 2010.
  7. Wei, G., “Some Induced Geometric Aggregation Operators With Intuitionistic Fuzzy Information and Their Application To Group Decision Making”, Applied Soft Computing, Cilt 10, No , 423-431, 2010.
  8. Wei, G., “GRA Method for Multiple Attribute Decision Making With Incomplete Weight Information In Intuitionistic Fuzzy Setting”, Knowledge-Based Systems, Cilt 23, No 3, 243- , 2010.
  9. Chen, T.-Y., Li, C.-H., “Determining Objective Weights With Intuitionistic Fuzzy Entropy Measures: A Comparative Analysis”, Information Sciences, Cilt 180, No 21, 4207- , 2010.
  10. Li, D.-F., “Multiattribute Decision Making Method Based On Generalized OWA Operators with Intuitionistic Fuzzy Sets”, Expert Systems with Applications, Cilt 37, No 12, 8673-8678, - Chen, T.-Y., “An Outcome-Oriented Approach To Multicriteria Decision Analysis With Intuitionistic Fuzzy Optimistic/Pessimistic Operators”, Expert Systems with Applications, Cilt 37, No 12, 7762-7774, 2010.
  11. Tan, C., “A Multi-Criteria Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Group Decision Making With Choquet Integral-Based TOPSIS”, Expert Systems with Applications, Cilt 38, No 4, 3023- , 2011.
  12. Park Il, J.H., Park, Y., Kwun, Y.C., Tan, X., “Extension of The TOPSIS Method For Decision Making Problems Under Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Environment”, Applied Mathematical Modelling, Cilt 35, No 5, 2544- , 2011.
  13. Xu, Z., “Approaches To Multiple Attribute Group Decision Making Based On Intuitionistic Fuzzy Power Aggregation Operators”, Knowledge- Based Systems, Cilt 24, No 6, 749-760, 2011.
  14. Ye, J. “Expected Value Method For Intuitionistic Trapezoidal F