Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÖnerilen metodolojiden elde edilen sonuçlar, diğer yöntemlerle karşılaştırılmakta ve duyarlılık analizi de yapılmaktadır
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Sık kullanılan Çok Ölçütlü Karar Verme (ÇÖKV) yöntemlerinden biri olan VIKOR yöntemi, alternatiflerin pozitif ve negatif ideal çözümlere olan uzaklıklarını temel alır ve uzlaşmacı çözümler sunar. AHP, ölçütlerin ve alternatiflerin ikili olarak karşılaştırılması yoluyla büyük bir problemi küçük ve yönetilebilir problemlere bölen bir başka ÇÖKV yöntemidir. Bu yöntemlerde, ölçüt değerlerinin kesin sayısal atamalarının gerçekten zor olması ve uzmanların düşüncelerini net rakamlarla yansıtamamaları gibi nedenlerle genellikle dilsel değerlendirmeler tercih edilmektedir. Bulanık küme teorisi, bu dilbilimsel değerlendirmelerdeki belirsizlik ve kesin olmama durumlarını bulanık sayıları kullanarak başarıyla ele alır. Dairesel sezgisel bulanık kümeler (D-SBK), Atanassov [1] tarafından tanıtılan sıradan bulanık kümelerin en son uzantısıdır. D-SBK, üyelik (aidiyet) ve üye olmama (aidiyetsizlik) derecelerindeki belirsizlikleri de göz önüne alarak uzmanların bu dereceleri tanımlamalarına yardımcı olur. Bu çalışmada, bütünleşik D-SB AHP ve D-SB VIKOR metodolojisi geliştirilmiş ve çok uzmanlı bir tedarikçi değerlendirme problemine uygulanmıştır. Önerilen metodolojiden elde edilen sonuçlar, diğer yöntemlerle karşılaştırılmakta ve duyarlılık analizi de yapılmaktadır
Abstract
VIKOR method being one of the frequently used Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, is based on the distances of alternatives to positive and negative ideal solutions, and presents compromising solutions. AHP is another MCDM method dividing the big problem into small and manageable problems through pairwise comparisons of criteria and alternatives. In these methods, linguistic assessments are generally preferred since exact numerical assignments of criteria values are really difficult and experts can not reflect the thoughts in their minds with crisp numbers. The fuzzy set theory captures the vagueness and impreciseness in these linguistic assessments successfully thorough fuzzy numbers. Circular intuitionistic fuzzy sets (C-IFS) are the latest extension of ordinary fuzzy sets, which was introduced by Atanassov [1]. C-IFS help experts to define membership (belongingness) and nonmembership (unbelongingness) degrees by incorporating the uncertainty of these degrees. In this paper, an integrated C-IF AHP & CIF VIKOR methodology is developed and applied to a multi-expert supplier evaluation problem. The results obtained from the proposed methodology are compared with other methods, and a sensitivity analysis is performed as well.