ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (1) – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma

Ödevcim Online, Çok Amaçlı Karar Verme, Çok Amaçlı Karar Verme Nedir, Yöneylem Nedir, Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri, Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma, Yöneylem Ödev Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Hesaplama, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi, Çok Amaçlı Karar Verme Ödevi Yaptırma, Çok Amaçlı Karar Verme Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Çok Amaçlı Karar Verme Danışmanlık, Çok Amaçlı Karar Verme Yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: GENEL BİR BAKIŞ

İnsanların karar alma şeklinin (kuralcı teoriler) veya insanların karar alma şeklinin (normatif teoriler) analizi, belki de insanlığın kayıtlı tarihi kadar eskidir. Elbette, tüm bu analizler bugün literatürde gördüğümüz titiz bilimsel yaklaşımlarla karakterize edilmedi. Bu nedenle, karar vermede literatürün devasa ve sürekli artması şaşırtıcı değildir. Bununla birlikte, aynı zamanda, rasyonel gerçek hayatta karar verme için mükemmel karar verme yönteminin geliştirilmesi, hala anlaşılması zor bir hedef olmaya devam etmektedir. Çalışmanın bu konudaki yaygınlığı ile bulguların gerçek hayata uygulanabilirliğinin nihai amacının anlaşılmazlığı arasındaki bu çelişki, bir bakıma nihai karar verme paradoksunu oluşturmaktadır.

Çok kriterli karar verme (MCDM), karar vermenin en iyi bilinen dallarından biridir. Pek çok yazara göre MCDM, çok amaçlı karar verme (MODM) ve çok özellikli karar verme (MADM) olarak ikiye ayrılır. Bununla birlikte, sıklıkla MADM ve MCDM terimleri aynı model sınıfını ifade etmek için kullanılmaktadır.

MODM, karar alanının sürekli olduğu karar problemlerini inceler. Tipik bir örnek, çok amaçlı işlevlere sahip matematiksel programlama problemleridir. “Vektör-maksimum” problemi olarak da bilinen bu probleme ilk referans, Kuhn ve Tucker’a [1951] atfedilir. Öte yandan, MCDM / MADM, ayrık karar alanlarıyla ilgili problemlere odaklanır. Bu problemlerde karar alternatifleri seti önceden belirlenmiştir.

MCDM yöntemleri çok çeşitli olabilse de, çoğunun belirli ortak yönleri vardır [Chen ve Hwang, 1991]. Bunlar, aşağıda açıklandığı gibi alternatifler ve nitelikler (genellikle hedefler veya karar kriterleri olarak da adlandırılır) kavramlarıdır.

Alternatifler:
Genellikle alternatifler, karar vericinin kullanabileceği farklı eylem seçeneklerini temsil eder. Bu kitapta, birkaç ile yüzler arasında değişen alternatifler dizisinin sonlu olduğu varsayılmaktadır. Bunların taranması, önceliklendirilmesi ve sonunda sıralanması gerekiyor.

Çoklu Öznitelikler:
Her MCDM problemi, birden çok öznitelikle ilişkilidir. Nitelikler aynı zamanda “hedefler” veya karar kriterleri “olarak da anılır Nitelikler, alternatiflerin görüntülenebileceği farklı boyutları temsil eder.

Kriter sayısının fazla olduğu durumlarda (örneğin, bir düzineden fazla), kriterler hiyerarşik bir şekilde düzenlenebilir. Yani, bazı kriterler önemli olabilir. Her ana kriter birkaç alt kriter ile ilişkilendirilebilir. Benzer şekilde, her bir alt kriter, birkaç alt-kriter ve benzeri ile ilişkilendirilebilir. Bazı MCDM yöntemleri, bir karar probleminin kriterlerinde açık bir şekilde hiyerarşik bir yapıyı dikkate alsa da, çoğu tek bir kriter seviyesi varsayar.

Kriterler Arası Çatışma:
Farklı kriterler, alternatiflerin farklı boyutlarını temsil ettiğinden, birbirleriyle çatışabilirler. Örneğin, maliyet kar ile çatışabilir vb. Bu kitapta, aksi açıkça belirtilmedikçe böyle bir çelişki varsayılmaz.

Ölçülemez Birimler:
Farklı ölçü birimleriyle farklı kriterler ilişkilendirilebilir. Örneğin, kullanılmış bir araba satın alma durumunda, “maliyet” ve “kilometre” kriterleri sırasıyla dolar ve binlerce mil cinsinden ölçülebilir. MCDM problemlerinin özünde çözülmesini zorlaştıran, farklı birimleri dikkate almak zorunda olmanın doğasıdır.

Karar Ağırlıkları:
MCDM yöntemlerinin çoğu, kriterlere önem ağırlıklarının atanmasını gerektirir. Genellikle, bu ağırlıklar toplamı bire kadar normalleştirilir. Bu ağırlıkların nasıl belirlenebileceği Bölüm 4 ve 5’de anlatılmıştır.

Karar Matrisi:
Bir MCDM problemi, bir matris formatında kolayca ifade edilebilir. Bir karar matrisi A, karar kriteri C açısından değerlendirildiğinde au öğesinin alternatif Ai’nin performansını gösterdiği bir (m X n) matristir; (i = 1,2,3, …, m ve j = 1,2,3, …, n için). Karar vericinin, karar kriterlerinin göreceli performans ağırlıklarını belirlediği de varsayılır (j = 1, 2, 3, …, n için wj ‘olarak gösterilir). Bu bilgi en iyi Tanım 1-1’de özetlenmiştir. Lütfen bu tanımda “hedefler” teriminin yerine kullanıldığını unutmayın.

Tanım 1-1:
İ = 1, 2, 3, …, n} için A = {Ai ‘bir (sonlu) karar alternatifleri seti ve j = 1, 2, 3, …, m için G = {gj’ olsun} bir eylemin istenebilirliğinin değerlendirildiği bir (sonlu) hedefler dizisi. Tüm ilgili hedeflere göre en yüksek derecede istenirlik ile en uygun alternatif A’yı belirleyin.

MCDM YÖNTEMLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Önsözde de belirtildiği gibi, literatürde pek çok MCDM yöntemi bulunmaktadır. Her yöntemin kendine has özellikleri vardır. MCDM yöntemlerini sınıflandırmanın birçok yolu vardır. Bir yol, onları kullandıkları veri türüne göre sınıflandırmaktır. Yani, deterministik, stokastik veya bulanık MCDM yöntemlerine sahip olabiliriz (bulanık MCDM yöntemlerine genel bir bakış için bakınız. Ancak, yukarıdakilerin (stokastik ve bulanık gibi) tümünün kombinasyonlarını içeren durumlar olabilir.

MCDM yöntemlerini sınıflandırmanın bir başka yolu, karar sürecine dahil olan karar vericilerin sayısına göredir. Dolayısıyla, tek karar verici MCDM yöntemlerine ve grup karar vericilerine sahibiz MCDM (sonraki sınıf hakkında daha fazla bilgi için okuyucu Grup Karar Verme dergisine göz atmak isteyebilir). Bu kitapta dikkatimizi tek karar vericinin belirleyici MCDM yöntemlerine yoğunlaştırıyoruz.

MCDM yöntemleri de bilginin türüne ve bilginin göze çarpan özelliklerine göre sınıflandırıldı. Şekil 1-2’de bir dizi MCDM yönteminin taksonomisi verilmiştir ([Chen ve Hwang, 1991] ‘den uyarlandığı gibi). Şekil 1-2’de bahsedilen yöntemlerin kısa bir açıklaması için, ilgilenen okuyucu [Hwang, 1987] veya [Chen ve Hwang, 1991] ile görüşmek isteyebilir.

Ağırlıklı toplam modeli (WSM), analitik hiyerarşi süreci (AHP), revize edilmiş AHP, ağırlıklı ürün modeli (WPM), ELECTRE ve TOPSIS yöntemi daha sonraki bölümlerde açıklanmıştır ve en yaygın kullanılanlardır. . Son olarak, burada MCDM yöntemlerini sınıflandırmanın birçok alternatif yolu olduğu belirtilmelidir. Ancak, öncekiler en yaygın şemalardır.

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ

ARKA PLAN BİLGİLERİ

Karar yöntemlerinin ve varyantlarının sürekli çoğalmasıyla birlikte, karşılaştırmalı değerlerinin anlaşılması önemlidir. Yöntemlerin her biri, karar vericilerin farklı bir dizi alternatif karar arasından seçim yapmalarına yardımcı olmak için sayısal teknikler kullanır. Bu, alternatiflerin belirli kriterler üzerindeki etkisine ve dolayısıyla karar vericilerin genel faydasına dayanarak elde edilir. Karar yöntemlerini karşılaştırmaya ve en iyisini seçmeye çalışırken her zaman ortaya çıkan zorluk, bir paradoksa ulaşılmasıdır, yani, en iyi karar verme yöntemini seçmek için hangi karar verme yöntemi kullanılmalıdır? Bu sorun ilerleyen bölümlerde incelenmektedir.

ARKA PLAN BİLGİLERİ Çok kriterli karar verme ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: GENEL BİR BAKIŞ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (1) – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma İnsanların karar alma şekli karar vericinin kullanabileceği farklı eylem seçenekleri Kriter sayısının fazla olduğu durumlar MCDM yöntemleri MCDM YÖNTEMLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERMEYE GENEL BİR BAKIŞ (1) – Çok Amaçlı Karar Verme Nedir? – Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri – Çok Amaçlı Karar Verme Analizi Yaptırma