Karar süreçlerine katılımı artırmak üzere yeni bir çok amaçlı karar verme modeli

Abstract

Bu tez çalışması, amaçlar arasında sonsuz ödünleşim varlığında çok amaçlı karar verme (ÇAKV) ve karma (kardinal veya ordinal) tercih bilgisinin bulanık mantık aracılığıyla karar sürecine aktarılması üzerinedir. Amaçlar için ortak tatmin derecesi alt sınırı sıfır değerliyken bir çok çalışma karar sürecinde amaçlar arasındaki ödünleşimi yönetemez hale gelmekte ya da karar sürecini yönetirken yalnızca kardinal önem bilgisini ya da ordinal önem bilgisini işleyebilmektedir. Önerilen yeni bir etkileşimli bulanık hedef programlama (BHP) yöntemi dahilinde bulanık mantık kullanılarak ordinal önem veya kardinal önem bilgisinin sırasıyla sıralama başarımı üyelik fonksiyonları ve ölçeklendirme başarımı üyelik fonksiyonları aracılığıla işlenediği, toplam tatmin ile geçişlilik-ve-kıyaslanabilirlik olgusu arasındaki ödünleşimin etkileşimli iterasyonlarda karar vericiler aracılığıyla yönetilebildiği bir ÇAKV aracı geliştirilmiştir. Geliştirilen model, doğrusal kısıtlar ve doğrusal bir amaç fonksiyonu içermekte bu bakımdan amaçlar arasında sonsuz ödünleşim içeren ÇAKV problemleri için karmaşıklık düzeyini en az düzeyde etkilemektedir. Etkileşimli iterasyonlarda farklı değerleri denenen ödünleşim katsayısının yüksek değerleri için de etkin uzlaşma çözümleri üretebilmektedir. Bu tez çalışmasının; bir araştırma alanı olarak amaçlar arasında sonsuz ödünleşim varlığında ÇAKV konusu çalışan, eşanlı olarak hem kardinal hem de ordinal önem bilgisini işleyebilen ilk çalışma niteliğinde olduğu düşünülmektedir. Ayrıca bu tez, sistem kısıtlarını oluşturan temel problemin çözüm kümesi boş küme olmadığı sürece çözümsüzlüğe düşmeyen ve çözüm kümesinden üzerinde uzlaşılabilir çözümlerin katı mantık kısıtları ile elenmediği bir modelin ortaya konması bakımlarından da nadir ve önemli bir çalışmadır. Model çözümlendiğinde ortak tatmin derecesi alt sınırı yerine genel tatmin derecesi alt sınırını, yüksek ödünleşim katsayısı değerleri için türetebilmesi de uzlaşma çözümünün kalitesinin izlenebilmesi bakımından değerli ve yeni bir katkıdır. Genel tatmin derecesi alt sınırı, sonsuz ödünleşim sonucu sıfır tatmin edilen amaçlar harici amaçlar için tatmin düzeyleri alt sınırıdır ve amaçları bu düzeyin üzerinde öneme göre olabildiğince sıralanması-ve-ölçeklendirilmesi yeteneği bu çalışmanın temel katkılarından bir diğeridir.

This dissertation is on multiple objective decision-making (MODM) in the presence of infinite trade-offs between the objectives and reflecting hybrid importance information (cardinal and ordinal) to the decision process by employing fuzzy logic. Many proposed MODM methods in the related literature tend to lose their grip on reflecting the preference information to the trade-offs between the many objectives when the general infimum of all the satisfaction degrees is zero-valued. Also, current research on the MODM cannot process both the cardinal preference information and the ordinal preference information simultaneously. In the proposed new fuzzy goal programming (FGP) approach, ordinal importance information and cardinal importance information are processed by sorting achievement membership functions and scaling achievement membership functions using fuzzy logic. In addition, the proposed method provides means to fine-tune the trade-off between the overall satisfaction and the elimination of intransitivity & incommensurability issues. The FGP model consists of linear constraints and objective function and thus, adds a minimal extra complexity to the base problem with infinite trade-offs between objectives. It is observed that, for values of the coefficient of compensation set close to unity within the interactive iterations, the model can produce efficient compromise solutions. It is believed that this dissertation is the first to study the MODM in the presence of infinite trade-offs between the objectives as a research topic and introduces the first FGP that incorporates ordinal and cardinal preference information in a single model. Moreover, the proposed FGP is a robust model. If the base problem has a non-empty solution set, the FGP is always feasible. Lastly, the model introduced in the study is rare and significant for not employing crisp constraints that cut out a subset of the solution set that may contain reasonable solutions that the decision-makers can settle on.