Ayrıştırılmış bulanık küme tabanlı çok kriterli karar verme yöntemi geliştirme ve uygulamaları
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÖZLEM ARSLAN
Danışman: Selçuk Çebi
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Ayrıştırılmış bulanık kümeler, sezgisel bulanık kümelerden türetilen, literatüre yakın zamanda sunulmuş bulanık küme uzantısıdır. Mantığı, herhangi bir belirsizliğin olduğu ortamda karar alınması gerekirken, uzman karar vericilere konu ile ilgili aynı anlama gelen fakat farklı yollardan sorular sorarak değerlendirmelerini almaya dayanır. Bu farklı yollar, iyimser ve kötümser bakış açısına dayanan işlevsel ve işlevsiz sorulardır. Karar vericilere iki farklı şekilde sorular sormak, onların değerlendirme yapmak için sahip oldukları bilgi birikimleri, mesleki tecrübeleri ve kişisel fikirlerini daha rahat ve doğru bir şekilde ifade etmelerine olanak sağlamak içindir. Diğer yandan ayrıştırılmış bulanık kümeler, karar vericilerin değerlendirme yaparken kararsız kaldığı veya tutarsız cevap verebildiği durumları da hesaba katarak, belirsizlik altında en iyi çözüme ulaşabilmeyi sağlar. Bu tez çalışmasında, ayrıştırılmış bulanık kümeler, bilinen risk değerlendirme metotlarından biri olan HTEA, çok kriterli karar verme metotlarından olan WASPAS, VIKOR ve MAIRCA yöntemleri ile genişletilerek sırasıyla DFS FMEA, DF WASPAS, DF VIKOR ve DF MAIRCA yöntemleri olarak sunulmuştur. Sunulan bu yeni yöntemler, soğuk gıda tedarik zinciri üzerinde vaka çalışmaları ile açıklanmıştır. Ardından, geçerliliklerini test edebilmek ve kıyaslama yapabilmek amacıyla ayrıştırılmış bulanık kümelerin orijinini oluşturan sezgisel bulanık küme tabanlı karşılıklarıyla karşılaştırılmış ve sunulan yeni yöntemlerin oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.