Çok ölçütlü sorun çözümüne yönelik bir bütünleşik karar destek modeli

Integrated decision aid model for multiattribute problem solving

Tez No: 100788
Yazar: YUSUF İLKER TOPÇU
Danışmanlar: PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
Tez Türü: Doktora
Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2000
Dil: Türkçe
Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
Sayfa Sayısı: 261

Özet

ÇOK ÖLÇÜTLÜ SORUN ÇÖZÜMÜNE YÖNELİK BİR BÜTÜNLEŞİK KARAR DESTEK MODELİ ÖZET Karar verme; algılanan ihtiyaçlara özgü kasıtlı ve düşünceli seçim olarak tanımlanabilir. İyi bir karar; mantığa dayanır, tüm mevcut kaynaklan kullanır, tüm olası seçenekleri değerlendirir ve sayısal bir yöntem uygular. İyi karar verme sanatı sistematik düşünce ile oluşur. Sistematik yaklaşım karar vericinin doğru karar sorunları ile uğraşmasını, kriterlerini anlaşılır hale getirmesini, yaratıcılık kullanarak seçenekler geliştirmesini, çakışan kriterler arasında uzlaşmasını ve verilecek kararın sonuçlarım anlamasını sağlar. Karar vermenin kalitesini yükseltmek için karar vericiye destek olucu yaklaşımlar kullanmak gereklidir. Karar vermeye destek olma dört bakış açısından ele alınabilir:. Karar Analizi (eylemi açıklığa kavuşturmak için tasarlanan karar hakkında karar analisti ile karar verici arasındaki kaliteli diyalog). Karara Yardım (karar vericiye sadece sorunu keşfetmede değil aynı zamanda karar vericinin kendisini keşfetmede de yardımcı olma). Değere Odaklanan Düşünme (karar verici karar verme ile ilgili zamanını daha çok; neyin önemli olduğuna yoğunlaşmada, değerlerinin açık ve anlaşılır hale getirilmesinde, bu değerler ile anlamlı kararlar vermesinde, daha iyi seçenekler oluşturmada ve seçeneklerin istenilirliğinin değerlendirilmesi için daha dikkatli olmada kullanmalıdır). Çok Kriterli Karar Verme (karar vericiye sorunu için en çok arzu ettiği sonucu keşfetmede yardımcı olan ve yol gösteren yöntemler) Karar verme ile ilgili temel kavramlar; sorunlar, karar verme sürecine katılanlar, seçenekler ve değişkenler (amaçlar, kriterler ve ölçütler) şeklindedir. Bir sorun bir kişinin içinde bulunduğu mevcut durumla içinde olmayı arzuladığı durum arasındaki farklılık olarak tanımlanabilir. Bir çok kriterli karar sorunu ise bir karar kümesi içinden karar vericiye ve karar verme durumuna bağlı olarak en iyi karan verme olarak tanımlanabilir. Söz konusu sorun seçeneklerin kriterlere göre değerlendirilmesi ile çözülebilir. Çok kriterli karar sorunlarının tipleri aşağıdaki gibidir:. Seçim (en tatmin edici seçenekleri banndıran mümkün olduğunca sınırlandırılmış en küçük seçenekler alt kümesini oluşturma). Sıralama (seçenekleri tam veya kısmi olarak azalan tercihler yönünde dizme). Sınıflandırma (seçenekleri ayırma ve tümünü önceden tanımlanmış kategorilere atama) Karar verme sürecine karar verme durumunun belirli yönleri, özellikle alınacak karar, üzerinde kontrolü olan kişi ya da grup karar verici olarak katılır. Diğer katılanlar ise çözümü kullanan ve/veya kararı uygulayan fakat karar üzerinde herhangi bir değişiklik yetkisi olmayan sorun veya çözüm kullanıcıları, kararın uygulanmasının sonuçlarından faydalanan ya da zarar gören sorun müşterileri ve sorunu çözümleyip karar vericiye destek veren/yardım eden karar analisti olabilir. Karar verme için hammadde olarak nitelendirilebilen seçenekler; karar süreci sırasında değerlendirilen eylemler, nesneler, kararlar veya adaylar kümesi olarak tanımlanabilir. Tez kapsamında amaçlar, kriterler ve ölçütler gibi kavramlar aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır. Bir amaç bir kişinin ulaşmak istediği düzeyi temsil eder. Karar kapsamı, karar konusu ve KV tercihlerinin yönü özellikleri ile tanımlanır. Bir kriter ise belirli bir önem ekseni veya bakış açısına göre seçeneklerin karşılaştırılmasını sağlayan araç olarak tanımlanmıştır. Ölçüt de amaca ne kadar ulaşıldığını gösteren ölçüdür. Aynı zamanda etkinlik veya performans ölçüsü olarak da kullanılabilir. Karar Verme Sürecine ilişkin adımlara yönelik olarak çok çeşitli fikirler olmakla birlikte bu tez kapsamı boyunca, aşağıdaki adımların kullanılması uygun bulunmuştur: 1. Sorunu yapılandırma (değere odaklanan düşünme ve/veya bilişsel harita yaklaşımı kullanarak sorunu saptama ve tanımlama, karar vericinin sorun ile ilgili değer, amaç, kriter ve ölçütlerin belirlenmesi, seçenek kümesinin oluşturulması) 2. Karar modelinin kurma (ölçütlerin göreli önemlerinin belirlenmesi, seçeneklerin ölçütlere göre performans değerlerinin elde edilmesi, karar vericinin tercihlerinin modellenmesi) 3. Sorunu çözümleme (uygun çözüm bulma veya önerme ve duyarlılık veya gürbüzlük analizi ile çözümü inceleme) Bu çalışmada değere odaklanan düşünme ve bilişsel harita yaklaşımları ile ilgilenilecektir. Diğer yapılandırma yöntemleri seçeneğe odaklanan düşünme, değer hiyerarşisi, esnek sistem analizi, yanlamasına düşünme ve etki diyagramları şeklindedir. Değerler değerlendirme için kullanılan temel kavramlardır. Geleneksel karar verme yöntemleri iyi tanımlanmış bir sorun için seçeneklerin değerlendirlmesi ile ilgilenir. Halbuki değerlendirme (modelleme ve çözümleme) safhasından önce, sorunun saptanması ve tanımlanması, değerlerin belirlenmesi ve söz konusu değerlere göre seçeneklerin oluşturulması gerekir. Bu adımlar değere odaklanan düşünmeye göre yapılandırma akışım oluşturur. îyi tanımlanmamış bir karar sorunu hakkında çok sayıda fikir, yargı ve kavrayış olması ve bu kavramlar arasında ilişkiler olması durumunda, söz konusu kavramların bilişsel harita ile bilişsel süreç görüntülerini oluşturmak iyi bir yoldur. Bilişsel harita yaklaşımı, sorunu tanımlamanın nitel özellikleri ile sorunun sayısal analizi arasındauygun ve güçlü bir bağlantı kurulmasını sağlar. Tez kapsamında, hiyerarşik sorunlar için bilişsel harita yaklaşımının merkezilik ve baş-kuyruk analizleri kullanılmıştır. Ölçütlerin göreli önemlerinin belirlenmesi çeşitli yöntemlerle yapılabilir. Bu çalışmada, karar vericiye bilişsel harita merkezilik değerlerini göreli önem olarak kullanması önerilmiştir. Eğer karar verme durumu bilişsel harita kurulması için uygun değilse ya da karar verici söz konusu değerleri kullanmak istemezse, göreli önemleri belirlemesi sırasında; dönüşüm, özvektör, değiş tokuş yöntemleri veya sıralamaya ya da sözel ifadelere dayanan yöntemler ile desteklenir. Bir diğer yol da göreli önemleri doğrudan değerlendirme yöntemi ile belirlemesidir. Elde edilen göreli önemler ile seçeneklerin ölçütlere göre nicel ve nitel performans değerleri kullanılarak bir karar matrisi oluşturulur. Bazı durumlarda, kullanılan çözüm yöntemine bağlı olarak, nitel değerlerin nicel değererle dönüştürülmesi ve/veya nicel değerlerin çeşitli denklemlerle normalize edilmesi gerekebilir. Karar modelinin kurulması ile ilgili başka bir konu da karar vericinin tercihlerinin modellenmesidir. Geleneksel tercih yapısı tam sıra oluşturan tam tercih ilişkisini ya da tam ön-sıralama oluşturan hem tam tercih hem de kayıtsızlık ilişkilerim birarada kullanır. Eğer karar verici söz konusu ilişkilerle beraber kayıtsızlık eşiği de kullanmak isterse, sıralama yarı sıralama şeklim alır. Eşiğin performans değerlerinin bir fonksiyonu (değişken kayıtsızlık eşiği) olması durumunda, aralık sıralaması oluşturulur. Eğer karar verici tüm bu parametreler yanında tercih eşiğini de kullnmak isterse model sözde sıralama olarak isimlendirilir. Karşılaştıramarna durumunun geçerliliği durumunda ise tüm bu sıralamalar tam yerine kısmi yapıya dönüşür. Çok kriterli karar sorunlarının en çok tercih edilen çözümüne ulaşmak için iki ana yaklaşım kullanılabilir:. Çok Kriterli Karara Yardım (birbiri ile çelişen çok sayıda bakış açışım gö önüne alan bir karar sorununu çözmesine yardımcı olacak bazı araçları karar vericiye sunmayı hedefler). Çok Kriterli Karar Verme (karar vericiye, karar sorununa en arzu ettiği çözümü ararken, yardım etmeyi ve yol göstermeyi hedefler) Çok kriterli karar verme, seçenek sayışma göre, iki temel başlık altında incelenebilir:. Seçeneklerin sonsuz sayıda olduğu (sürekli) ve matematiksel olarak ifade edildiği Çok Amaçlı Karar Verme. Seçeneklerin açıkça liste şeklinde (kesikli) ifade edildiği Çok Ölçütlü Karar Verme Bu çalışmada, çok ölçütlü karar verme gerektiren sorunların çözümü için önerilen yöntemler dörde ayrılmışlardır: Değer/ fayda temelli yöntemler, üstünlük yöntemleri, etkileşimli yöntemler ve diğer basit yöntemler. Karar vericinin bazı parametre (göreli önem gibi) değerlerini belirlemesi belirsizlik ve bilgi eksikliği gibi durumlar yüzünden tereddüt oluşturur. Karar vericiye serbestlik alam bırakmak için değerlerin biraz değişimine izin verilebilir. Söz konusu değişimlerin sonuçlan nasıl etkilediği ise duyarlılık analizi ile incelenir. Aynızamanda sonuçların ve yöntemin değişiklikler karşısındaki gürbüzlüğü de analiz edilmelidir. Çok kriterli karar sorunları için çok kriterli karara yardım ile karar destek sistemi yaklaşımı birleştirilerek karar sorununun yapılandırılması ve değerlendirilmesine yardım eden çok kriterli karar destek sistemleri geliştirilebilir. Söz konusu sistemler karar verme durumunun özelliklerini anlayan ve ona uygun davranabilen, karar verme sürecinin adımlarını bütünleştiren ve karar verme süreci sırasında karar vericiye rehberlik eden, uygun bir çözüm yöntemi seçen ve kullanan, sonuçlan yorumlayan ve öneriler geliştiren bir danışman gibi çalışmalıdır. Kaynak araştırması sırasında rastlanılan tüm çok kriterli karar destek sistemleri, karar verme durumuna ve karar vericiye uygun olmasa bile, bir çözüm yöntemi veya iki çözüm yönteminden birini kullanmaktadırlar. Ayrıca bütünleştirme için de genel yapıda değildirler. Bu çalışmada bütünleşik bir karar destek modeli (IDEA) önerilmiş ve tasarlanmıştır. IDEA karar vericiye birden fazla sayıda ölçüt ve seçenekten oluşan seçim, sıralama veya sımflandırma gibi bir karar sorunu için yardımcı olmaktadır. İlk olarak IDEA kullanıcının sorun yapılandırma için yardım isteyip istemediğini sorar. IDEA sorunu değere odaklanan düşünme ya da bilişsel harita yaklaşımı ile yapılandırabilir. Bilişsel harita oluşurnunauygun bir sorun yapısı hiyerarşi ya da serim şeklinde olacaktır. Yapımn serim şeklinde olması durumunda; söz konusu yapı tezin kapsamının dışında olduğu için IDEA“Analitik Serim Süreci veya Sistem Dinamiği kullanınız”şeklinde bir öneri yapar. Eğer yapı hiyerarşi ise karar verici karar analisti ile birlikte baş analizini özel bir şekilde kullanarak seviyeleri oluşturur. Seviye sayısının üçten fazla olması durumunda IDEA“Analitik Hiyerarşi Sürecini kullanınız”önerisini getirir. Karar verici aynı zamanda hiyerarşiyi kural tabanlı sistem isimli özgün bir yöntemle karar matrisine de dönüştürebilir. Karar vericinin istemesi durumunda bu paragrafta söz edilen tüm durumlarda bilişsel harita merkezilik değerleri göreli önem değerleri olarak kullanılabilir. Bilişsel harita oluşumuna uygun olmayan bir sorunun yapısı ise ya hiyerarşi ya da karar matrisi şeklindedir. Eğer hiyerarşi seviye sayısı sadece üçse; ikinci seviye ölçütler, üçüncü seviye de seçenekler olarak değerlendirilerek karar matrisi oluşturulabilir. Tüm bu akış sırasında karar vericiye sorulan sorular ile, IDEA karar verme durumunun boyutları hakkında bilgi toplar. Söz konusu boyutlar karar vericinin ölçütlere göre seçenekler arasındaki tercihlerini belirlemesi sırasındaki yaklaşımı, karar vericinin tercih yapısı ve göreli önem kullanımı şeklindedir. Bazı durumlarda sorun tipi de karar vericiye bağlıdır. Söz konusu dört boyuta ek olarak karar matrisinin incelenmesi ile belirlenen iki boyut daha vardır: sorunun büyüklüğü (ölçüt ve seçenek sayısı) ve performans değerlerinin türü. Sondan bir önceki aşama karar verme durumları ile uygun çözüm yöntemlerini eşleştirmedir. Bu amaçla, ilk olarak, yöntemlerin karar verme durumları boyutları açısından özellikleri tanımlanır ve yöntemler aynı özelliklere sahip karar verme durumlarına atanırlar. Söz konusu durumlar uygun çözüm yöntemi olan karar verme durumu olarak isimlendirilir. Bazı yöntemler her boyuta göre aynı özelliklere sahip olursaaynı karar verme durumu için birden faza sayıda atama yapılabilir. Bu durumda ek kriterler kullanılarak en uygun çözüm yöntemi seçilir. Uygulanabilecek yöntem dönüşümleri kullanılarak uygun yöntemler boş karar verme durumlarına atanır. Aynı dönüşümler uygulanabilecek çözüm yöntemi olan karar verme durumları ile boş karar verme durumları arasında komşuluk ilişkisi oluşturmak için kullanılır. Atama yapılan durumlara komşu karar verme durumları denilir. Komşu karar verme durumları ile yeni komşuluklar yaratmak için dönüşüm yeniden uygulanır. Başka bir dönüşüm kümesi olan komşuluk dönüşümleri kullanılarak diğer boş karar verme durumlarına uygun çözümler atanır. Hala boş karar verme durumları varsa, IDEA karar vericiden ölçütlere göre seçenekler arasındaki tercihlerini belirlemesi sırasındaki yaklaşımını değiştirmesini ister. Son aşama ise önerilen uygun çözüm yöntemini kullanmak ve çözüm veya önerileri karar vericiye sunmaktır. İstendiği takdirde duyarlılık ve/veya gürbüzlük analizi de uygulanır. IDEA'nın üstün ve özgün yönleri aşağıdaki gibidir:. Karar vericiyi salt bir çözüm yöntemi kullanmaya zorlamak yerine her karar verme durumu için en uygun çözüm yöntemini seçer. Esnektir (karar verici süreç sırasında fikrini değiştirebilir veya geri dönebilir, karar verme durumlarında ve boyutlarda değişiklik yapılabilir, yeni çözüm yöntemleri eklenebilir). Yapılandırma ve değerlendirme aşamalarım bütünleştirir. Yapılandırmayı (değere odaklanan düşünme ve/veya bilişsel harita), hiyerarşik seviyeleri oluşturmayı (baş analizi), hiyerarşiyi karar metrisine dönüştürmeyi (kural tabanlı sistem) ve göreli önemlerin belirlenmesini (merkezilik değerleri) destekler Gelecek çalışmalar için öneriler ise; karar verme ve bilgisayar programcılığı üzerine uzman bir grup kurularak IDEA'daki tüm akış ve bağlantıları programlamak, IDEA'yı internete yerleştirerek geniş kullanım sağlamak ve geçerlilik ve doğruluk analizi yapmak, eşleştirme adımlarında yapılabilecek değişimleri incelemek için simülasyon çalışması yapmak,, modele diğer çok ölçütlü çözüm yöntemlerini (belirsizlik ve risk altında karar verme, çok değişkenli analiz yöntemleri, bulanık küme yöntemleri) ve çok amaçlı yöntemlerini eklemek şeklinde verilebilir.

Özet (Çeviri)

INTEGRATED DECISION AID MODEL FOR MULTIATTRIBUTE PROBLEM SOLVING SUMMARY Decision making may be defined as intentional and reflective choice in response to perceived needs. A good decision depends on reasoning, uses all the available resources, evaluates all potential alternatives, and applies a numerical method. The art of good decision making lies in systematic thinking. A systematic approach helps decision maker to address the right decision problem, clarify his objectives, develop a range of creative alternatives, find a compromise solution with respect to conflicting criteria and understand the consequences of his decision. In order to improve the quality of decision making, approaches supporting decision maker at the decision process should be used. Supporting decision making process can be examined in four perspectives:. Decision Analysis (quality conversation, between decision analyst and decision maker, about a decision designed to lead the clarity of the action). Decision Aid (helping the decision maker to explore not just the problem, but also himself). Value Focused Thinking (decision maker's spending more of his decision making time concentrating on what is important, articulating and understanding his values, using these values to select meaningful decisions to ponder and to create better alternatives, and evaluating more carefully the desirability of the alternatives. Multi Criteria Decision Making (any technique providing help and guidance to the decision maker in discovering his most desired solution to the problem) Fundamental concepts concerning the decision making are problems, participants involving the process, alternatives, and variables (objectives, criteria, and attributes). A problem is a perception of a variance, or a gap, between the present and some desired state of affairs. A multi criteria decision problem can be defined as making the best decision among a decision set constructed according to the decision making situation. This kind of problems can be solved by evaluating alternatives with respect to criteria. The types of multi criteria decision problems are as follows:. Choice (selecting a subset, as restricted as possible, containing the most satisfactory alternatives as a compromise solution). Ranking (ordering alternatives completely or partially by decreasing order of preferences). Classification (sorting alternatives and assigning each of them into prespecified categories) The participant(s) in the decision making process is a decision maker or a group of decision makers as the problem owner who has control over certain aspects of the situation. The other participants can be the problem or solution users who use the solution and/or execute the decision and have no authority to change the decision, the problem customers who are the beneficiary or victim of the consequences of implementation of the decision, and the decision analyst as the problem solver who analyses the problem and uses his knowledge to aid/support the decision maker. Alternatives, which are the raw material of decision making, can be defined as the set of actions, objects, decisions, candidates to be explored during the decision process. In this study the concepts concerning objectives, criteria, and attributes are used as follows. An objective is a statement of something that one desires to achieve. It is characterized by a decision context, a decision object, and a direction of the preference of the decision maker. A criterion, on the other hand, is a tool for allowing to compare alternatives according to a particular significance axis or a point of view. Finally, an attribute can be defined as the measurement of the degree to which an objective is achieved. It can be also used as the measure of effectiveness or the measure of performance. Although there are a lot of view on the subject of the steps of the decision making process, in this study the following steps are used: 1. Structuring the problem (determining and defining the problem, articulating the values, objectives, criteria, and attributes of the decision maker concerning the problem, creating an alternative set by using value focused thinking and/or cognitive mapping approach) 2. Construction of the decision model (deterniining the relative importance of the attributes, eliciting the performance values of the alternatives with respect to attributes, and modelling preference structures of the decision maker) 3. Analysing the problem (finding or recommending appropriate results and exploring the results through robustness or sensitivity analysis) Two problem structuring approaches under consideration of this study are value focused thinking and cognitive mapping. Other structuring methods can be given as alternative focused thinking, value tree, soft system methodology, lateral thinking, and influence diagrams. Values are principles used for evaluation. Conventional decision making methodologies have always attempted to evaluate alternatives in a well defined context. But before the evaluation (modeling and analyzing) phase, decision problem should be recognized; and then the values should be explicitly specified; and finally alternatives should be created by using these values These consecutive steps constitutes the sequence of structuring with respect to value focused thinking. When it is likely to have a number of important belief, cognition, and judgement on an ill defined decision problem and there are relationships between these concepts, cognitive mapping is a good way of drawing these concepts together andrepresenting the vision of the problem as an image of cognitive processes. One of the practical aims of cognitive mapping is attaining an appropriate and powerful link between the qualitative aspects of a problem definition and the role of quantitative analysis. In this study, domain (centrality) and head-tail analysis supplied by cognitive mapping is used for examining hierarchical problems. Determining the relative importance of the attributes can be done in several ways. In this study using cognitive map centrality values as the relative importance is proposed. If the decision making situation is not appropriate for the construction of a cognitive map or the decision maker does not want to use centrality values, then he can be supported by swing, eigenvector, trade-off methods, or methods based on ranking or verbal statements. He can also directly rate the relative importance by rating method. By using these relative importance and the quantitative and the qualitative performance values of the alternatives with respect to attributes, a decision matrix can be constructed. In some cases, depending on the solution method used, qualitative values can be transformed into quantitative values and/or all quantitative values can be normalized with different formulas. Another subject on constructing the decision model is modeling preference structures of the decision maker. Conventional preference structure uses strict preference relation (constructing complete order) or strict and indifference preference relations together (constructing complete preorder). If the decision maker wants to use indifference threshold with these relations then the order becomes semiorder. Threshold can be a function of the performance value (variable indifference threshold), in this case, interval order is constructed. If the decision maker wants to use all the parameters mentioned above and a preference threshold, this model is called as pseudo-order. All these orders become partial instead of complete if the decision maker obeys the incomparability of the pairs of alternatives. In order to achieve the most preferred solution of the multi criteria decision problem, two main approaches can be used:. Multi Criteria Decision Aid (aims to give the decision maker some tools in order to enable him to advance in solving a decision problem where several conflicting points of view must be taken into account). Multi Criteria Decision Making (aims to provide help and guidance to the decision maker in discovering his most desired solution to the decision problem) According to the number of alternatives, multi criteria decision making can be examined under two fundamental titles (continuos case vs. discrete case):. Multi Objective Decision Making with infinite number of alternatives defined indirectly with mathematical relations. Multi Attribute Decision Making with finite alternatives defined as a list Methods, proposed for solving multi attribute decision making problems, are classified into four groups in this study: Value or utility based methods, outranking methods, interactive methods, and other elementary methods.Decision maker can have strong hesitations in fixing some parameter values (like relative importance of attributes) because of indetermination, imprecision, and uncertainty. In order to provide the decision maker with more freedom for taking hesitations into account, some room to the values can be allocated. The effects of this variance on the solutions can be examined by sensitivity analysis. The robustness of the solutions and method to the variance should also be analyzed. Multi criteria decision aid for multi criteria decision problems and decision support system approach can be merged in order to supply support for both structuring and evaluation of the decision problem. These tools are called multi criteria decision support systems. This systems should work as a consultant who captures the characteristics of the decision making situation, integrates the steps of the decision making process and gives guidance to the decision maker at the whole process, selects an appropriate solving method and uses it, interprets the solution, and gives recommendations. All the multi criteria decision support systems, examined at the literature survey, use only one or two solving methods even some methods can not be appropriate for the decision making situation and the decision maker. Besides integration was not made for general purposes. In this study an integrated decision aid model (IDEA) is proposed and designed. IDEA supports decision maker at choice, ranking, or classification problems having more than one attribute and more than one alternative. First of all IDEA asks whether he wants help for problem structuring. IDEA can structure the problem by using value focused thinking and/or cognitive mapping approaches. If the structure is appropriate for the construction of a cognitive map, the context will be either a hierarchy or a network type. As the network structure is beyond the study, IDEA recommends“Please use analytical network process or system dynamics”. If there is a hierarchical structure, decision maker can form the levels of the hierarchy with the decision analyst by using a special version of the“head”analysis of the cognitive mapping. If the number of the levels are more than three, IDEA gives the following recommendation:“Please use Analytical Hierarchy Process”. Decision maker can also transform the hierarchy to a decision matrix by using an original method called rule based system. If he desires, for all the situations mentioned at this paragraph, centrality values of the cognitive map can be used as the relative importance of the attributes. If the structure is not appropriate for the construction of a cognitive map, the context will be either decision matrix or a hierarchy type. If the hierarchies have only three levels, the second level will be taken as the attributes and the third level will be taken as the alternatives and the structure will be transformed into decision matrix. By asking questions to the decision maker at the sequence mentioned above, IDEA captures the characteristics of the decision making situation dimensions. These dimensions are decision maker's assessment of preferences on alternatives with respect to attributes, decision maker's preference structure, and usage of relative importance. In some context, the type of problem also depends on the decision maker. In addition to these four dimensions, two more dimensions are identified according to the decision matrix: the size of the problem (number of attributes and the number of alternatives) and the type of the performance values. XXVThe final phase but one is the matching operation of the decision making situation with an appropriate solving method. For this purpose, first of all, the characteristics of the methods with respect to decision making situation dimensions are identified. The methods are assigned to decision making situations having the same characteristics with respect to all dimensions. These situation are called situations having an appropriate method. If all the characteristics of the methods are same, they will be assigned to the same situation. In this case by using additional criteria, the most suitable method is selected. By using the possible appropriate method transformations, same methods are assigned to other empty decision making situations. The same transformations are used in order to create neighbour relations among decision making situations having possible appropriate method and empty decision making situations. The corresponding method is assigned to these empty situations and these situations are called as neighbour situations. The transformation is repeated, this time, among neighbour decision making situations and empty decision making situations. Another set of transformations called neighbourhood transformations are used in order to make assignment to all other empty decision making situations. If there is still empty situations, IDEA wants decision maker to change his assessment of preferences on alternatives with respect to attributes. Final phase is the usage of the recommended appropriate solving method, the representation of the solution or recommendation to the decision maker and sensitivity and/or robustness analysis implementation if it is desired. The advantages of using IDEA and its original characteristic are as follows:. Instead of forcing decision maker to use only one problem solving method, it selects the most appropriate method for each decision making situation. Flexible (decision maker can change his mind and return back during the process, changes can be done at the dimensions or dimension characteristics, new solving methods can be included). Integrates structuring phase and evaluation (modeling and analyzing) phase. Supports structuring (value focused thinking and/or cognitive mapping), construction of hierarchy levels (head analysis), transformation of hierarchy to decision matrix (rule based system), determination of relative importance (centrality values) Suggestions for future studies can be coding all the sequence and the links of IDEA with a group of decision making and computer programming experts, launching IDEA on the web for a wide usage and validation and verification purpose, examining matching steps with a simulation study, and expanding model by using other multi attribute problem solving methods (decision making under risk and uncertainty, multi dimensional analysis, fuzzy approaches) and multi objective methods.

Benzer Tezler

Tez No
633349
An integrated decision-making framework for analyzing environmental sustainability of road transport: Case of a school bus fleet serving to a complex urban area
Karayolu ulaşımının çevresel sürdürülebilirliğinin analizi için bütünleşik bir karar verme çerçevesi: Karmaşık bir kentsel alana hizmet veren bir okul otobüsü filosu örneği
SERCAN AKTİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ulaşım İstanbul Teknik Üniversitesi
İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU
Tez No
783568
Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve en iyi-en kötü yöntemi ile Beykoz ilçesi için kentsel dayanıklılık modeli oluşturulması
Creating an urban resilience model for Beykoz district by using geographic information systems (GIS) and best worst method (BWM)
MUHAMMET ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametri İstanbul Teknik Üniversitesi
Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN ERDEN
Tez No
87377
Yaratıcı örgüt kültürü ve yönetim
Başlık çevirisi yok
HALİL TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Eğitim ve Öğretim İnönü Üniversitesi
Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA AYDIN
Tez No
103709
Felsefi bir problem olarak John Hick'in dini pluralizme bakışı
John Hick's religious pluralism as a philosophical problem
MUSTAFA EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Din Dokuz Eylül Üniversitesi
Felsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN BİLEN
Tez No
1620
Transfer fiyat sistemi ve transfer fiyatlarının doğrusal proglamlama metodu kullanılarak belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
SELİM PAZARÇEVİREN
Doktora
Türkçe
1987
İşletme İstanbul Üniversitesi
İşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN ŞANLI

Geri Dön