Çok amaçlı karar vermede etkileşimli beklenti düzeyi yaklaşımı

Abstract

ÇOK AMAÇLI KARAR VERME DE ETKİLEŞİMLİ BEKLENTİ DÜZEYİ YAKLAŞIMI Rukiye DEMİR Anahtar Kelimeler: Çok Amaçlı Karar Verme, Karar Verici, Bileşenler, Amaçlar, Hedefler, Kriterler, Beklenti Düzeyi Bu tezin ana konusu, Zionts and Lofti (1992) tarafından öne sürülen Çok Amaçlı Karar Verme( ÇAKV) 'de yeni bir yaklaşımın incelenmesidir. Yaklaşım ÇAKVde Etkileşimli yöntemler içersinde yer aldığı için, ÇAKV nedir, sınıflandırılması ve etkileşimli yöntemler hakkında bilgi vermeye çalıştım. Asıl inceleme konum olan Etkileşimli Beklenti Düzeyini inceledim. Uygulama ve sonuç bölümü ile tezimi tamamladım. ÇAKV, birden fazla amacı içeren karar problemleridir. Karar Verici (KV), çevrenin, sürecin, kaynakların oluşturduğu kısıtlan tatmin eden bir çözüme ulaşmada, birden fazla kriteri göz önünde bulundurma, durumundadır. ÇAKV modellerinin genel yapısı, max(f,(x),f2(x),...,fk(x)) Kısıtlar g;(x)<0, i=l,2,...,m x£0 Burada x, n-boyutlu karar değişkeni vektörüdür. Bu problem literatürde vektör maksimizasyon problemi (VMP) olarak bilinir, m-tane amaç içeren vektörün optimuma ulaştırılması söz konusudur. Amaçlar birbirleri ile negatif yönde etkileşimli olduklarından, çözüme ulaşmak çok zordur. Etkileşimli Beklenti Düzeyi yaklaşımı, Zionts and Lofti (1992), tarafından öne sürülmüştür. Eklektik yaklaşım felsefesi kullanılmıştır. Birçok ÇAKV için yöntem geliştirilmiştir, ancak ev alımı, araba alımı gibi özel problemler için yöntemler yaygın değildir. Etkileşimli Beklenti Düzeyi bu tür problemler için oluşturulmuştur. Bu yaklaşım alternatif ve kriterlerden oluşan nxp'lik matrise sahiptir. Karar Vericiye başlangıç çözüm seti sorulur. Her bir kriter için beş notasyon tanımlanmıştır: İdeal nokta, kötü nokta, beklenti düzeyi, beklenti düzeyine yakın en iyi ve en kötü değerler. Bu değerler arasında mevcut alternatiflerden, beklenti düzeyine en uygun olan seçenek bulunmuş olur. Bu yöntemin katı kurallara dayanmaması,esnek oluşu iyi tarafıdır. Karar verme, hiçbir zaman son bulan bir işlem değildir. Karar Verme için son sözün, `Daha etkin kararlar için daha çok bilgi edinme olduğuna inanıyoruz.

AN ASPÎRATÎON-LEVEL INTERACTIVE MODEL FOR MULTIPLE CRITERIA DECİSÎON MAKING Rukiye DEMİR Keywords: Multiple Criteria Decision Making, Decision Maker, Attributes, Objectives, Goals, Criteria, Aspiration Level The main subject of this thesis is the studying of a new approach by Zionts and Lofti (1990) in Multiple Criteria Decision Making. Because the approach takes place in Multiple Criteria Decision Making Interactive Methods, I tried to give information about what the Multiple Criteria Decision Making is, and about it's classification and interactive methods. I studied aspiration level interactive model which is my real subject and I completed my thesis with practise. Multiple Criteria Decision Making are the problems containing more than one objective. When there are more than one objective, the method which will be applied is very important. As in one criteria decision making, multible criteria model which will e used, in solution will change according to the objective of decision, the situation of decision, the type of the problem, the kind of data, their being obtained and to the decision maker. Decision maker, wants to attain more than an objective or goal selecting the course of action while satisfying the contraints dictated by environment, processes and resources. Mathematically, these problems can be represented as: max[f^x),f2(x),...,fk(x)] Subject to: gi(x)^0,i=l,2,3,...,m Where x is an n dimensional decision variable vector. The problem consists of n decision variables, m controrature this problem is often referred to as a vector maximum problem VMP. An Aspiration Level Interactive Model (AIM) was put forward by Zionts and Lofti(1990). Eclectic approach was used. AIM, is a new method for special problems like buying a car and a house. This approach has a n x p matrice consisting of criterias and alternatives. Five points were defined for each criteria: Ideal point, nadir point, current goal, next better, next worse. Decision making has a dynamic structure. We believe that `More information for more effective decision.` 11