Çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırılması ve bütünleştirilmesi: OECD verileri üzerine bir uygulama
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme, Türkiye
Tez Danışmanı: Hüdaverdi Bircan
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Çok kriterli karar verme yöntemleri (ÇKKV), birçok alanda karar verme problemlerinin çözümünde, belirli ölçütler doğrultusunda alternatiflerin sıralanmasında, en iyi alternatifin seçilmesinde kullanılmaktadır. Aynı seçim ya da sıralama problemlerinde birden fazla ÇKKV yöntemi kullanılabilmekte, kullanılan yöntemlerin sonuçları farklılıklar gösterebilmektedir. Kullanım amacına göre bu yöntemlerden bazıları alternatifleri belirli referans noktasına uzaklığa göre, bazıları ise alternatifleri kriterlerin üstünlüklerine göre sıralamaktadır. Birçok çalışmada amacı farklı olan yöntemler aynı amaç için kullanılmakta, bununla birlikte aynı amaca hizmet edip farklı sıralama sonuçları sunan yöntemlerin hangisinin kullanılacağı da ayrı bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Böyle bir durumda hangi ÇKKV yönteminin uygulanmasının doğru olacağı ve birden fazla yöntem uygulandığında sonuçlarının ortak bir çözüm olarak sunulması çözüm bekleyen bir sorundur. Bu çalışmanın uygulama kısmı üç aşamadan oluşmaktadır. Çalışmanın üç aşamasında da OECD üyesi 23 ülkeye ait veriler kullanılmıştır. Dünya Bankası veri tabanından elde edilen, genel kabul görmüş beş kriter bu ülkelerin sıralanmasında kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak ÇKKV yöntemlerinin en çok kullanılan normalizasyon tekniklerine duyarlılığı incelenmiştir. Karekök, toplamsal, maksimum-minimum ve maksimum olmak üzere 4 normalizasyon tekniği verileri ölçeklendirmede kullanılmıştır. TOPSIS, Gri İlişkisel Analiz, VIKOR, Copras, MOORA, MOORA Referans Nokta ve ARAS yöntemlerinin çözüm adımları bu normalizasyon tekniklerine göre uygulanmış ve ardından her bir yöntemin kullanımında yer alan normalizasyon tekniğinden elde edilen sıralama ile diğer 3 normalizasyon tekniğinden elde edilen sıralama sonuçları karşılaştırılmıştır. Fark alma işlemi yapılmadan normalizasyon işlemi yapılan TOPSIS, COPRAS, MOORA, yöntemleri maks-min normalizasyon tekniği hariç diğer normalizasyon teknikleriyle uyumlu sonuçlar vermiştir. Bu 3 yöntem sonuçlarının maks-min tekniğine göre ise ters ilişkili olduğu gözlemlenmiştir. GİA ve ARAS yöntemlerinden elde edilen sonuçlar 4 normalizasyon tekniğinden elde edilen sıralama sonuçlarına uyumludur. VIKOR yöntemi sıralama sonuçları ise karşılaştırıldığı 3 normalizasyon tekniği ile ters ilişkilidir. Uygulamanın ikinci aşamasında, TOPSIS, GİA, VIKOR, COPRAS, MOORA, MOORA Referans Nokta ve ARAS yöntemleriyle 23 alternatif ilk olarak sıralanmış, bu 23 alternatif arasından ve aynı kriterlere göre rastgele seçilen 12 alternatifin bu yöntemlerle tekrar sıralandığında üstünlüğünü koruyup koruyamadığı incelenmiştir. ARAS, MOORA, COPRAS yöntemlerinden elde edilen sonuçlara göre rastgele seçilen 12 alternatifin ilk üstünlüğünü tamamen koruduğu görülmüştür. Dolayısıyla bu üç yöntemin alternatif sayısına göre değil kriter üstünlüğüne göre sıralama yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. TOPSIS, GİA, VIKOR, MOORA Referans Nokta yöntemlerinde ilk sıralamaya göre ikinci sıralamada üstünlüğün kısmen bozulduğu görülmüştür. Bunun nedeni olarak bu yöntemlerin çözüm adımında yer alan fark işlemi olduğu tespit edilmiştir. Dolayısıyla bu yöntemlerin alternatifleri üstünlüklerine göre sıralamada değil, referans olarak alınan bir noktaya uzaklıklarına göre sıralanmada kullanılması gerektiği belirlenmiştir. Uygulamanın üçüncü bölümünde ise, çalışmanın ikinci aşamasında gösterildiği üzere, aynı amaca hizmet eden TOPSIS, GİA, VIKOR ve MOORA referans nokta yöntemlerinden elde edilen sıralama sonuçları Copeland yöntemiyle bütünleştirilerek ortak sıralama haline getirilmiştir. Kendi aralarında yüksek korelasyona sahip TOPSIS, GİA ve VIKOR yöntemlerinin sonuçları, bütünleştirilmiş sonuçlarla aynı derecede yüksek korelasyona sahiptir. Yöntemler arasında düşük uyuma sahip MOORA Referans nokta yöntemi ise bütünleşik sıralama sonuçlarıyla düşük uyuma sahiptir. Aynı zamanda bütünleştirmeye dahil edilmeyen COPRAS, MOORA ve ARAS yöntemlerinden elde edilen sonuçların hesaplanan bütünleşik sıralamayla yüksek derecede uyumlu olduğu görülmüştür. Dolayısıyla bütünleştirme işleminin belirli referans değerine göre sıralama yapan yöntemleri belirli referans değerinden etkilenmeyerek sıralama yapan yöntemlere yaklaştırdığı söylenebilir.