Sezgisel bulanık kümelere dayalı çok kriterli karar verme yöntemleri

Autor: Günter, Yasemin
Přispěvatelé: Pehlivan, Nimet Yapıcı, Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Yapıcı Pehlivan, Nimet, İstatistik Anabilim Dalı
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
Popis: İlk olarak Zadeh (1965) tarafından önerilen bulanık küme teorisi, dilsel terimler ve üyelik dereceleri kullanarak karar verme süreçlerinde belirsizlik ve kesin olmama ile başa çıkabilmek için tanıtılmıştır. Bir bulanık küme, üyelik derecelerine sahip nesnelerin bir sınıfı olarak tanımlanmaktadır. Atanassov (1986) tarafından sunulan sezgisel bulanık küme (IFS), bir üyelik fonksiyonu ve üye olmama fonksiyonu ile karakterize edilen bulanık kümelerin genelleştirişmiş halidir. Son yıllarda, bulanık kümeler, tip-2 bulanık kümeler ve sezgisel bulanık kümelere dayalı çeşitli çok kriterli karar verme yöntemleri önerilmiştir. Tedarikçi seçimi, personel seçimi, tesis yeri seçiminde vb. TOPSİS, ELECTRE, WASPAS, EDAS, COPRAS ve sezgisel bulanık kümelere dayalı GRA gibi çok kriterli karar verme yöntemleri uygulanmıştır. Küresel Rekabet Edebilirlik Endeksi (GCI), Dünya Ekonomik Forumu (WEF) tarafından yayımlanan raporlarda verilen verilere dayalı olarak ülkelerin rekabet edebilirliği hakkında bilgi sağlamaktadır. Bir ülkenin rekabet gücü, bir ekonominin ekonomik refahını ve yaşam standardını yükseltmesi için gerekli olan ekonomik güçtür. Raporda, ülkelerin değerlendirilmesinde Faktör, Verimlilik ve Yenilik gibi 3 ana kriter ve bu ana kriterlere ilişkin 12 alt kriter ele alınmıştır. "Faktör" ana kriterine ilişkin alt kriterler; kurumlar, altyapı, makroekonomik çevre, sağlık ve temel eğitimdir. "Verimlilik" ana kriterine ilişkin alt kriterler; yüksek öğretim ve mesleki eğitim, mal piyasası etkinliği, işgücü piyasası etkinliği, finansal piyasa gelişmişliği, teknolojik hazırlık ve piyasa büyüklüğüdür. "Yenilikçilik" ana kriterine ilişkin alt kriterler ise; iş dünyası gelişmişliği ve yenilikçiliktir. Bu çalışmada, Küresel Rekabet Edebilirlik Endeksi (GCI) raporundan alınan verilere sezgisel bulanık kümelere dayalı çok kriterli karar verme yöntemlerinden TOPSIS,WASPAS ve COPRAS uygulanmış ve ülkelerin sıralaması elde edilmiştir. Ele alınan yöntemlerden elde edilen sıralama sonuçları GCI raporunda, verilen sıralama sonuçları ile karşılaştırılmış ve aralarındaki ilişki araştırılmıştır.
The fuzzy set theory first proposed by Zadeh(1965) is introduced to cope with the imprecision and uncertainty in decision making processes by using linguistic terms and membership degrees. A fuzzy set is defined as a class of objects with membership degrees. Intuitionistic Fuzzy set (IFS) introduced by Atanassov (1986) is a generalization of fuzzy set characterized by a membership function and a non-membership function. In recent years, various multi-criteria decision making methods (MCDMs) based on fuzzy sets, type-2 fuzzy sets and intuitionistic fuzzy sets have been proposed. Multi-criteria decision making methods such as TOPSIS, ELECTRE, WASPAS, EDAS, COPRAS and GRA based on intuitionistic fuzzy sets have been applied to the supplier selection, personnel selection, facility location selection, etc. The Global Competitiveness Index (GCI) provides information about competitiveness of the countries based on data collected by the World Economic Forum (WEF) in a report. The competitiveness of the country is the economic strength necessary for an economy to upgrade its economic prosperity and standard of living. In the report, 3 main criteria, Factor, Efficiency and Innovation and related 12 sub-criteria are covered for the evaluation of the countries. The sub-criteria of the "factor" are: institutions, infrastructure, macroeconomic environment, health and primary education. The sub-criteria of the "efficiency" are: higher education and training, goods market productivity, labor market productivity, financial market development, technological preparation and market size. The sub-criteria of the "innovation" are business development and innovation. In this study, multi-criteria decision making methods of TOPSIS, WASPAS and COPRAS based on intuitionistic fuzzy sets are applied to data obtained from the report of Global Competitiveness Index (GCI) and ranking of the countries is obtained. Ranking results of the considered IFSs based MCDM methods are compared with the GCI report and relationship between them are investigated.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: