A flexible weight approach for the logistics performance index methodology
Lojistik performans endeks metodolojisine esnek ağırlık yaklaşımı
- Tez No: 997473
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR ÖZPEYNİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Uluslararası Ticaret, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, International Trade, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: K-ortalamalar yöntemi, Karma tamsayılı programlama, Matematiksel programlama, K-means method, Mixed integer programming, Mathematical programming
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Lojistik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünya Bankası sektör uzmanları ve ilgili paydaşlara periyodik aralıklarla bir anket sunmakta ve bu anketin sonuçlarını Lojistik Performans Endeksi (LPI) adını verdiği, ülkelerin kendilerinin ve diğer ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek için baz alabilecekleri bir endekse dönüştürmektedir. Bu ankette ülkeler için 6 değerlendirme kriteri vardır ve Dünya Bankası bu kriterlerin puanlarını ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir puana dönüştürmektedir. Bunun için kullandığı ağırlık yöntemi sabit ağırlık yöntemidir ancak bu yöntem bazı ülkeler için avantajlı diğer ülkeler için dezavantajlı olmaktadır. Ülkelerin, Dünya Bankasının sabit ağırlık kümesine makul bir yakınlıkta olmak şartıyla kendilerini diğer ülkeler arasındaki en iyi pozisyona getirecek ağırlıkları seçmelerine izin veren bir matematik model geliştirdik. Bu modeli çeşitli yakınlık seviyeleri için çalıştırdık ve gördük ki sabit ağırlık kümesini esnettikçe (yakınlık aralığı arttıkça) pozisyonunu geliştiren ülke sayısı da artmaktadır. Pozisyonunu geliştiren bu ülkeler çoğunlukla az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdir. Gelişmiş ülkelerin daha durağan kaldığı gözlenmiştir. Dünya Bankası sektör uzmanları ve ilgili paydaşlara periyodik aralıklarla bir anket sunmakta ve bu anketin sonuçlarını Lojistik Performans Endeksi (LPI) adını verdiği, ülkelerin kendilerinin ve diğer ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek için baz alabilecekleri bir endekse dönüştürmektedir. Bu ankette ülkeler için 6 değerlendirme kriteri vardır ve Dünya Bankası bu kriterlerin puanlarını ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir puana dönüştürmektedir. Bunun için kullandığı ağırlık yöntemi sabit ağırlık yöntemidir ancak bu yöntem bazı ülkeler için avantajlı diğer ülkeler için dezavantajlı olmaktadır. Ülkelerin, Dünya Bankasının sabit ağırlık kümesine makul bir yakınlıkta olmak şartıyla kendilerini diğer ülkeler arasındaki en iyi pozisyona getirecek ağırlıkları seçmelerine izin veren bir matematik model geliştirdik. Bu modeli çeşitli yakınlık seviyeleri için çalıştırdık ve gördük ki sabit ağırlık kümesini esnettikçe (yakınlık aralığı arttıkça) pozisyonunu geliştiren ülke sayısı da artmaktadır. Pozisyonunu geliştiren bu ülkeler çoğunlukla az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdir. Gelişmiş ülkelerin daha durağan kaldığı gözlenmiştir. Daha sonra, ülkelerin bu seçtikleri ağırlıkları kullanarak k-ortalamalar yöntemiyle kümeleme çalışması yaptık ve benzer eğilim gösteren ülkeleri tartıştık. Gördük ki az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler, lojistik alt yapısına daha çok ağırlık veren kümelerde toplanmaktadır.
Özet (Çeviri)
The World Bank (WB) conducts a survey among market experts and all related parties and transforms the results of this survey into an index periodically in order to provide countries insight on their and other countries' logistics performance. The surveyees evaluate countries according to 6 criteria and WB transforms these evaluations into scores for each criterion and calculates the index by aggregating these scores. During aggregation, WB uses a fixed weight set for all countries. This fixed weight set (common weight) used in the LPI methodology may favor some countries and disfavor others. In this study, we develop a lexicographic mathematical model which lets countries choose the weights that will provide them their best position within a reasonable range around the fixed LPI weights. As the level of weight flexibility increases, we observe that more countries improve their position and the countries experiencing the greatest improvements generally belong to less developed and developing countries. Developed countries tend to maintain their positions. Afterwards we make cluster analysis with the optimal weights countries choose using k-means clustering method and evaluate the trends among the countries choosing similar weights. We observe that the developing and less developed countries tend to gather in clusters where mean weight of infrastructure is higher.
Benzer Tezler
- Aralık değerli küresel bulanık analitik hiyerarşi prosesi yöntemi kullanılarak bir yalın olgunluk değerlendirme modeli önerisi
A lean maturity assessment model proposal using interval-valued spherical fuzzy analytic hierarchy process method
ASİYE YÜCEDAĞ GÜREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ
- A proposed method for aircraft selection using interval- valued spherical fuzzy analytic hierarchy process
Aralık değerli küresel bulanık analitik hiyerarşi yöntemi ile uçak seçimi
TUBA KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT LEVENT DEMİRCAN
- Gemi inşa sektöründe iş kazalarına etki eden faktörlerin belirlenmesinde makine öğrenimi ve küresel Fuzzy-TOPSIS yöntemlerinin entegre kullanımı: Analitik ve pratik bir yaklaşım
Integrated use of machine learning and spherical Fuzzy-TOPSIS methods in determining the factors affecting occupational accidents in the shipbuilding industry: An analytical and practical approach
FIRAT AYDIN
Doktora
Türkçe
2025
Kazalarİstanbul Medeniyet Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE CAN
DOÇ. DR. NESLİHAN FİDAN KEÇECİ
- Kütüphane ortamlarının verimlilik analizi:IOt sensörleri ve makine öğrenimi ile optimum çalışma koşullarının belirlenmesi
Efficiency analysis of library environments: determining optimum working conditions with iot sensors and machine learning
SARKAN MAMMADOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENVER KÜÇÜKKÜLAHLI
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU