Stokastik çok kriterli karar vermede yeni bir yöntem: SMAA-TOPSIS ve bir uygulama

Abstract

Çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemleri ile hayatın her alanında çeşitli şekillerde karşılaşılabilmektedir. Problem verilerinin belirsiz olduğu durumlarda stokastik çok kriterli karar verme yöntemlerine başvurulur. Stokastik çok kriterli kabul edilebilirlik analizi (SMAA), eksik, kesin olmayan, belirsiz bilgileri içeren problemler için kullanılan çok kriterli karar destek (ÇKKD) metotlarındandır ve karar vericinin tercihlerini ortaya koymasına ihtiyaç duymaz. TOPSIS (İdeal Çözüme Benzerlik Yaklaşımıyla Tercih Sıralama Tekniği) pozitif ideal çözüme en yakın negatif ideal çözümden en uzak çözümü seçme prensibine dayanan ÇKKV metodudur.Bu çalışmada SMAA ve TOPSIS metotlarının bütünleştirilmesiyle oluşturulan yeni bir metot, SMAA-TOPSIS metodu önerilmiştir. Bu entegrasyon ile TOPSIS yönteminin belirsiz, kesin olmayan, stokastik veriler içeren problemlere de uygulanabilmesi amaçlanmıştır. Önerilen yeni metot öncelikle literatürde yer alan, SMAA ile çözülmüş problemlere; daha sonra makineli tüfek seçim problemine uygulanmıştır.Çalışma, TOPSIS metodunun stokastik verilerle kullanımına imkan sağlaması; SMAA ve stokastik çok kriterli karar verme literatürüne yeni bir yöntem kazandırması açısından önem taşımaktadır. Ayrıca yapılan uygulama, silah seçim problemlerinde farklı bir yöntemin kullanımına olanak sağlamaktadır.

MCDM (Multi-Criteria Decision-Making) problems can be met in every sector of life in different forms. If the problem data is imprecise, stochastic multi-criteria decision making methods are applied. SMAA (Stochastic multi-criteria acceptability analysis) is a method that is used for solving MCDM problems with uncertain, inaccurate information, and does not require preference information from the decision-makers. TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) which is based on the principle of determininig a solution with the shortest distance to the ideal solution and the greatest distance from the negative-ideal solution is one of the MCDM methods.This paper proposes a new method, SMAA-TOPSIS, with combining SMAA and TOPSIS methods. It is mainly aimed that TOPSIS could be used with uncertain and arbitrarily distributed values for weights and criteria measurements by using the combination of SMAA and TOPSIS. The proposed method was firstly applied to the existed problems in the SMAA literature. And then SMAA-TOPSIS method was executed for solving the machine gun selection problem.This paper is important for allowing TOPSIS to be used with stochastic data and for providing a new method to the SMAA literature. Furthermore, the application provides a different method for the weapon selection field.