Geri Dön

Çok amaçlı veri zarflama analizi modellerinde genetik algoritma yaklaşımı

Genetic algorithm approach in multi-objective data envelopment analysis models

  1. Tez No: 768253
  2. Yazar: MİHRAÇ KÜPELİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN ALP
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Veri zarflama analizi (VZA) benzer girdiler kullanarak benzer çıktılar elde eden karar verme birimlerinin (KVB) göreli etkinliğini ölçmek için doğrusal programlamayı kullanan parametrik olmayan bir tekniktir. Ancak girdi ve çıktılara sıfır veya sıfıra yakın ağırlıkların atanması, birden fazla etkin KVB elde etmesi, karar vericilerin tercih yapısını göz ardı etmesi VZA'nın önemli dezavantajlarındandır. Bu çalışmada, bahsedilen problemleri elimine etmek için veri setindeki KVB sayısı kadar amaçtan oluşan çok amaçlı veri zarflama analizi (ÇAVZA) modelleri oluşturulmuş ve ortak ağırlıkların kullanılması sağlanmıştır. Çalışmanın amacı ortak ağırlıkları kullanarak her bir KVB'nin etkinliğini maksimum yapmak, KVB'leri birden fazla etkin KVB'den kaçınarak sıralamak ve istenilen sayıda pareto optimal çözüm elde etmektir. Bu amaçlara ilişkin olarak basılgın olmayan sıralı genetik algoritma NSGA II kullanılarak pareto optimal çözümler elde edilmiş ve literatürdeki iki veri seti üzerinden diğer yöntemlerle arasındaki ilişki ortaya konulmuştur. Ayrıca optimal parametre seçimi için algoritmada kullanılan beş parametre seçilerek 2k tam faktöriyel deney tasarımı çalışması oluşturulmuş ve istatistiksel bir yazılım paketi kullanılarak en uygun parametre değerlerinin seçimine ilişkin analizler yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Data envelopment analysis (DEA) is a non-parametric technique that uses linear programming to measure the relative efficiency of decision-making units (DMUs) that obtain similar outputs using similar inputs. However, assigning zero or near zero weights to inputs and outputs, obtaining more than one efficient DMUs, and ignoring the preference structure of decision-makers are significant disadvantages of DEA. In this study, to eliminate the mentioned problems, multi-objective DEA (MODEA) models with as many objectives as the number of DMUs in the case study were proposed, and common weights were used. The study aims to maximize the efficiency of each DMU by using common weights, rank DMUs by avoiding more than one efficient DMU, and obtain the desired number of pareto optimal solutions. For these aims, pareto optimal solutions were obtained using a fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA II). The proposed and other models were compared in two case study in the literature. In addition, a 2k full factorial experimental design study was created by choosing the five parameters used in the algorithm for optimal parameter selection. Afterwards, analyzes were performed using a statistical software.

Benzer Tezler

  1. Çok amaçlı etkinlik ölçümünde yeni bir yaklaşım önerisi olarak ilişkisel veri zarflama analizi: Sakarya Büyükşehir Belediyesi Otobüs İşletmesi uygulaması

    A new relational data envelopment analysis approach for multiple efficiency models: Implementation of Sakarya Metropolitan Municipality Transportation Bureau

    SAMET GÜNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERMAN COŞKUN

  2. Atık elektrikli ve elektronik ekipmanlar için sürdürülebilirlik hedeflerini dikkate alan bir tersine tedarik zinciri modeli

    A reverse logistics model with sustainability goals for waste electrical and electronics equipment

    ALPEREN BAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU

  3. Binek otomobil performanslarının veri zarflama analizi ile incelenmesi

    Analysis of passenger car performances by data envelopment analysis

    YUNUS GÜRAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikFırat Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TURAN BUĞATEKİN

  4. Klasik veri zarflama analizi ile kategorik veri zarflama analizi modellerinin enerji verimliliği üzerinde karşılaştırmalı incelenmesi

    Classic data envelopment analysis with categorical data envelopment analysis models a comparative examination of energy productivity

    VOLKAN TAŞKÖPRÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT

  5. Veri zarflama analizi kullanarak mozambik bankalarının etkinliğinin değerlendirilmesi

    Efficiency assessment of mozambican banks using data envelopment analysis

    NARCİSO CARLOS ALFAIATE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR