Geri Dön

A novel classification approach based on multicriteria decision aiding

Çok kriterli karar destekli yeni bir sınıflandırma yaklaşımı

  1. Tez No: 502720
  2. Yazar: HÜSEYİN AVNİ ES
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SENİYE ÜMİT FIRAT, PROF. DR. COŞKUN HAMZAÇEBİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Çok Kriterli Karar Destekli (ÇKKD) yaklaşım, öncelikle seçme ve sıralama problemlerinin çözümünde kullanılsa da, daha sonra sınıflandırma problemlerini de ele alacak şekilde geliştirilmiştir. ÇKKD sınıflandırma problemi, alternatiflerin birçok kriter çerçevesinde önceden belirlenmiş kategorilere atanmasını ifade etmektedir. ÇKKD sınıflandırma yöntemleri karar vericinin tercih, deneyim ve yargılarıyla karar sürecine dâhil olmasına imkân sağlamasıyla klasik sınıflandırma yöntemlerinden ayrılmaktadır. Tez kapsamında, öncelikle ÇKKD sınıflandırma yöntemleri ile ilgili literatür incelenmiştir. Literatürden hareketle, seçme ve sıralama problemlerinde sıklıkla kullanılan Gri İlişkisel Analiz yöntemine dayalı nominal ve sıralı sınıflama yapabilen iki ÇKKD sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin karar verici tarafından kolay bir şekilde kullanımını sağlamak amacıyla arayüz geliştirilmiştir. Geliştirilen arayüz aracılığıyla OECD ve Avrupa Birliği Ülkeleri eğitim hizmet kriterlerine göre sınıflandırılmıştır. Elde edilen sonuçlar analiz edilmiş ve yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Multicriteria Decision Aiding (MCDA) approach has been developed primarily to address selection and ranking problems, then it is also used to solve classification problems. MCDA classification problem refers to the assignment of alternatives to predetermined categories within the framework of many criteria. MCDA classification methods are distinguished from the classical classification methods by enabling the decision maker to include in the decision process with his preferences, experience and judgments. Within the scope of the thesis, firstly the literature about MCDA classification methods has been examined. In the light of the literature, two MCDA classification methods that can perform nominal and ordinal classification based on Grey Relational Analysis method, which is frequently used in selection and sorting problems, are proposed. An interface design has been developed in order to facilitate the use of the proposed methods by the decision maker. OECD and European Union Countries are classified according to educational service criteria through the designed interface. The results obtained were analyzed and interpreted.

Benzer Tezler

  1. Yumuşak hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi ve elektriksel sürücülerdeki uygulamaları

    The improvement of soft computing methods and its applications in electric drives

    MEHMET KARAKÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERHAN AKIN

  2. Human centred performance approach (hcpa) for adaptive facade design

    Uyum gösteren cephe tasarımı için insan odaklı performans yaklaşımı

    MİNE KOYAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEN ASLIHAN ÜNLÜ

  3. Stratejik dikey bütünleşme kararlarının modellenmesi

    Modeling of strategic vertical integration decisions

    MENEKŞE GİZEM GÖRGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇKİN POLAT

  4. Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  5. Bayesian optimization strategies for human-in-the-loop systems: Theory and applications in physical human-robot-interaction

    İnsanın optimizasyon döngüsüde olduğu sistemler için bayes optimizasyon stratejileri: Teori ve fiziksel insan-robot etkileşimi uygulamaları

    HARUN TOLASA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN PATOĞLU