Uploaded by User5139

EMU623Proje2020 MahmutOnurKARAMAN

advertisement
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ
ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
EMÜ623 – ÇOK KRİTERLİ EN İYİLEME
1. PROJE TANITICI BİLGİLER
Proje Başlığı
Çok Kriterli En İyileme
Dönem Projesi
Proje Sahibi
N18234107 Mahmut Onur KARAMAN
Projenin Yapıldığı
Program:
Proje Danışmanı:
Proje Dönemi:
Çalışmanın Yapıldığı
Kurum:
Çalışma Konusu:
Endüstri Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Dr.Ceren Tuncer Şakar
2020 Bahar
Genelkurmay Başkanlığı Karargah ve Destek Kıtaları Komutanlığı
Genelkurmay
Başkanlığı
Karargah
ve
Destek
Kıtaları
Komutanlığı’nda Görev Yapan Askerlerin Günlük İzinlerinde
Gitmeyi Tercih Ettiği Kafelerin Çok Kriterli Karar Verme
Yöntemlerinden TOPSIS ve PROMETHEE-2 Sıralama ve Üstünlük
Yöntemleriyle Sıralanması
1.ÖZET:
Genelkurmay Başkanlığı’nda görev yapmakta olduğum birimde 60 erden sorumluyum.
Sorumluluğum altındaki erlerin sadece eğitimleri değil, yeme içme, yatma, özlük hakları, istirahat ve
izinlerini de takip etmek durumundayım. Ankara gibi kozmopolit bir şehirde vatani görevlerini yapan erlerin
günlük izinlerinde nerelerde vakit geçirdiği, kimlerle görüştüğü ve hatta hangi yemekleri yediği bile kendi
sağlıkları ve güvenlikleri açısından önem arz etmektedir. Bu nedenle personelimin günlük izinlerindeki
tercihleri konusunda fikir edinmenin faydalı olacağı kanaatine vardım.
Erlerin günlük izinlerinde, daha çok Kızılay bölgesinde vakit geçirdiği bilinmektedir. Kahvaltısını
yapan asker daha sonra ailesi ile görüşmesini tamamladıktan sonra bölgedeki herhangi bir kafede vakit
geçirmekte ve izninin büyük bir bölümünü ise burada tamamlamaktadır. Kızılay’daki kafeler incelendiğinde
ise askerlerin güvenliğini olumsuz etkileyecek ve ayrıca istihbarat zafiyeti yaratacak mekanların bulunduğu
görülmektedir. Bu durumun önüne geçebilmek maksadıyla askerlerin tercihlerine göre Kızılay’da bulunan ve
en çok tercih edilen 5(Beş) kafeyi sıralamayı planladım.
Bu amaçla öncelikle anket düzenlemek suretiyle 6 adet en çok tercih edilen kafeler sıralanmıştır ve
tercih sebepleri yine anket ile belirlenmiştir. Sonra tercih edilen ikinci bir anket ile puanlandırılmıştır.
Prosedür-2 ile normalizasyon yapıldıktan sonra Critic Yöntemi ile ağırlık belirlenmiştir. Daha sonra Çok
Kriterli Karar Verme yöntemlerinden TOPSIS ve PROMETHEE-2 kullanılarak sıralama yapılmıştır.
Kafelerin incelenmesinin ve askerlerin bu şekilde yönlendirilmesinin personeli takip edebilmek için
kolaylık sağlayacağı düşüncesindeyim. Ayrıca bu sayede askerlerin tercihleri hakkında fikir edinilebilir ve
kafe sahipleriyle irtibat kurmak suretiyle askerleri olumsuz etkileyecek faaliyetlerin önüne geçilebilir.
Öncelikle problemi tanımlamak amacıyla değerlendireceğim kafeleri ve kriterleri belirlemek üzere
aşağıdaki anket düzenlenmiştir.
2.ANKET:
1. Günlük izinlere çıktığınızda gitmeyi tercih ettiğiniz 6(Altı) adet kafenin ismini yazınız. (Not: Bu kafeler
özellikle kahvaltı veya internet erişimi gibi spesifik amaçlarla gittiğiniz yerler olmasın. Genellikle sıcak
soğuk içecekler ile yiyeceklerin servis edildiği kafeleri değerlendireceğiz.)
1)
4)
2)
5)
3)
6)
2. Bu kafeleri tercih etmenizdeki 8(Sekiz) tane sebep işaretleyiniz. Belirtmek istediğiniz başka bir sebep
varsa lütfen ekleyiniz. Eklediğiniz ile birlikte toplam 8(Sekiz) sebep olsun.
a. Yemeklerin lezzeti
b. Birliğe yakın oluşu
c. Sıcak içeceklerin çeşitliliği
d. Soğuk içeceklerin çeşitliliği
e. Yemeklerinin fiyatı
f. Sıcak içeceklerin fiyatı
g. Soğuk içeceklerin fiyatı
h. Kalabalık oluşu
ı. Tenha oluşu
i. Yemeklerinin kalitesi
j. Çalışanların tavrı
k. Yemeklerin çeşitliliği
l. Arkadaş çevresinin tercihi
m. Sevdiğiniz müziklerin çalması
n. Mekanın temizliği
o. Kafeyi tercih edenlerin iyi görünümlü insanlar olması
p. Konsol oyunlarının bulunması
r. Uzun süre oturmak için müsait oluşu
s. Yiyecek ve içecek sipariş edildiğinde yanındaki ikramların çeşitliliği
60 kişi ile yapmış olduğum anket sonucunda En çok yazılan 6 kafe ve anketine yazan kişi sayısı
aşağıdaki gibi olmuştur.
1. Starbucks: 48 kişi
2. Ezgi Kafe: 40 kişi
3. Renkli Bahçe: 32 kişi
4. Sem Kafe:26 kişi
5. Kahve Dünyası: 20 kişi
6. Mado: 18 kişi
Uygulayacağımız ÇKKV yöntemlerinde yukarıdaki kafeleri değerlendireceğiz.
Kriterleri belirlemek için sorduğumuz ikinci soruda da kafe tercihini en çok etkileyen kriter tercihleri
ve bunları yazan kişi sayısı aşağıda belirtilmiştir.
1. Uzun Süre Oturmak için müsait oluşu:34
2. Mekanın Temizliği:32
3. Çalışanların Tavrı:32
4. Sıcak İçeceklerin Çeşitliliği:26
5. Soğuk İçeceklerin Çeşitliliği:26
6. Yemeklerin Lezzeti:11
7. Birliğe Yakın Oluşu:11
8. Yemeklerinin Fiyatı:11
Burada dikkatimi çeken husus ise sıcak içeceklerin çeşitliliği yazanların büyük çoğunluğu aynı
zamanda soğuk içeceklerin çeşitliliği de yazmış. Öyleyse ikisini birleştirmek suretiyle İçeceklerin
Çeşitliliği diyebiliriz.
Yeni durumda kriterler aşağıdaki gibi olacaktır.
1. Uzun Süre Oturmak için müsait oluşu:34
2. Mekanın Temizliği:32
3. Çalışanların Tavrı:32
4. İçeceklerin Çeşitliliği:26
5. Yemeklerin Lezzeti:11
6. Birliğe Yakın Oluşu:11
7. Yiyecek ve İçeceklerin Fiyat:11
Daha sonra ikinci bir anket düzenledim. Bu amaçla aşağıdaki tabloyu oluşturdum.
UZUN SÜRE
OTURMAK
İÇİN MÜSAİT
OLUŞU
MEKANIN
TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN
TAVRI
İÇECEKLERİN
ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN
LEZZETİ
ORTALAMA
HARCANAN
PARA
STARBUCKS
EZGİ KAFE
RENKLİ
BAHÇE
SEM KAFE
KAHVE
DÜNYASI
MADO
Yukarıdaki tablo askerler tarafından değerlendirildikten sonra alternatiflerin her bir kriterdeki
değerlerini yazmak amacıyla tüm askerilerin o kriterde vermiş olduğu değerleri topladım ve final tablosu
oluşturuldu. Örneğin; MADO’ya uzun süre oturmak kriteri ile ilgili 1’inci kişi 8, 2’nci kişi 7 ve 3’üncü kişi
5 verdiyse final tablosunda MADO’nun puanı 8+7+5=20 olur.
Ancak ortalama harcanan para için tüm erlerin yaklaşık harcadığı paranın ağırlıklı ortalaması yazıldı.
Son olarak personelin izin günlerindeki güvenliği bizim için önem arz ettiğinden dolayı ankette
belirtilen kafelere Yakın Olan Polis Noktalarının Sayısı maddesi de eklendi.
Sonuç olarak oluşturulan tablo aşağıdaki gibidir.
UZUN SÜRE
OTURMAK
MEKANIN ÇALIŞANLARIN
İÇİN MÜSAİT TEMİZLİĞİ TAVRI
OLUŞU
İÇECEKLERİN
ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN
LEZZETİ
BİRLİĞE
MESAFESİ
ORTALAMA
HARCANAN
PARA
YAKIN POLİS
NOKTASI
SAYISI
(m)
2
STARBUCKS
EZGİ KAFE
250
226
243
203
170
2570
35,87
191
190
228
207
199
1960
25,42
3
22,75
1
19,12
4
27,25
1
36,75
2
RENKLİ
BAHÇE
194
209
201
202
203
2330
SEM KAFE
201
194
190
199
199
2150
KAHVE
DÜNYASI
209
202
225
208
195
1530
MADO
215
220
197
219
230
2120
Öncelikle hesaplamaları yapabilmek amacıyla ağırlık belirlendi. Ağırlık belirlemek için Critic
Yöntemi kullanılacaktır. Bu maksatla yapılan anketten elde edilen veriler Prosedüre 2 ye göre normalize
edilecektir.
3. NORMALİZASYON(Prosedür-2):
Maksimizasyon problemlerinde Prosedür-2’ye göre normalizasyon aşağıdaki gibidir:
𝑉𝑖𝑗 =
𝑎𝑖𝑗 −min 𝑎𝑖𝑗
max 𝑎𝑖𝑗 −min 𝑎𝑖𝑗
Minimizasyon problemlerinde Prosedür-2’ye göre normalizasyon aşağıdaki gibidir.
𝑉𝑖𝑗 =
max 𝑎𝑖𝑗 −𝑎𝑖𝑗
max 𝑎𝑖𝑗 −min 𝑎𝑖𝑗
UZUN SÜRE
OTURMAK
İÇİN MÜSAİT
OLUŞU
MEKANIN
TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN
TAVRI
İÇECEKLERİN
ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN
LEZZETİ
BİRLİĞE
MESAFESİ
(m)
MAKS
MAKS
MAKS
MAKS
MAKS
MİN
ORTALAMA
HARCANAN
PARA
YAKIN POLİS
NOKTASI
SAYISI
MİN
MAKS
2
STARBUCKS
250
226
243
203
170
2570
35,87
3
EZGİ KAFE
191
190
228
207
199
1960
25,42
1
RENKLİ
BAHÇE
194
209
201
202
203
2330
22,75
SEM KAFE
201
194
190
199
199
2150
19,12
4
KAHVE
DÜNYASI
209
202
225
208
195
1530
27,25
1
MADO
215
220
197
219
230
2120
36,75
2
MAKS
250
226
243
219
230
2570
36,75
4
MİN
191
190
190
199
170
1530
19,12
1
Prosedür-2’ye ait normalizasyon yöntemi uygulandığında normalize edilmiş değerler aşağıdaki gibi
olacaktır.
UZUN SÜRE
OTURMAK
İÇİN MÜSAİT
OLUŞU
MEKANIN
TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN
TAVRI
1,000
1,000
1,000
0,000
0,000
0,051
YEMEKLERİN
LEZZETİ
BİRLİĞE
MESAFESİ
(m)
0,200
0,000
0,000
0,050
0,333
0,717
0,400
0,483
0,587
0,643
0,667
0,528
0,208
0,150
0,550
0,231
0,794
0,000
0,169
0,111
0,000
0,000
0,483
0,404
1,000
1,000
0,305
0,333
0,660
0,450
0,417
1,000
0,539
0,000
0,407
0,833
0,132
1,000
1,000
0,433
0,000
0,333
İÇECEKLERİN
ÇEŞİTLİLİĞİ
ORTALAMA
HARCANAN
PARA
YAKIN POLİS
NOKTASI
SAYISI
STARBUCKS
EZGİ KAFE
RENKLİ
BAHÇE
SEM KAFE
KAHVE
DÜNYASI
MADO
4.AĞIRLIK BELİRLEME:
Critic Yöntemi:
𝑤𝑗 = 𝜃𝑗 𝛴𝑘 (1 − 𝑟𝑗𝑘 )
𝑟𝑗𝑘 = 𝑗 𝑣𝑒 𝑘 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑙𝑒𝑟𝑖𝑛𝑖𝑛 𝑠ü𝑡𝑢𝑛𝑙𝑎𝑟𝚤 𝑎𝑟𝑎𝑠𝚤𝑛𝑑𝑎𝑘𝑖 𝑘𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑦𝑜𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑠𝑎𝑦𝚤𝑠𝚤
𝜃𝑗 = 𝑗 𝑠ü𝑡𝑢𝑛𝑢𝑛𝑢𝑛 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑡 𝑠𝑎𝑝𝑚𝑎𝑠𝚤
Öncelikle Minitab ile kriterler arasındaki korelasyon katsayıları aşağıdaki gibi bulunmuştur.
UZUN
SÜRE MEKANIN ÇALIŞANLARIN İÇECEKLERİN YEMEKLERİN
OTURMAK TEMİZLİĞİ
TAVRI ÇEŞİTLİLİĞİ
LEZZETİ
MEKANIN TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN TAVRI
İÇECEKLERİN ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN LEZZETİ
BİRLİĞE MESAFESİ
ORTALAMA HARCANAN PARA
YAKIN POLİS NOKTASI SAYISI
0,805
0,541
0,067
-0,516
-0,474
-0,748
-0,159
0,216
0,336
-0,088
-0,567
-0,821
-0,478
-0,071
-0,730
-0,024
-0,426
-0,261
ORTALAMA
BİRLİĞE HARCANAN
MESAFESİ
PARA
MEKANIN TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN TAVRI
İÇECEKLERİN ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN LEZZETİ
BİRLİĞE MESAFESİ
ORTALAMA HARCANAN PARA
YAKIN POLİS NOKTASI SAYISI
0,241
-0,141
0,342
Kriterlerin kendi içlerindeki standart sapmaları ise aşağıdaki gibidir.
Standard deviation of UZUN SÜRE OTURMAK = 0,365411
Standard deviation of MEKANIN TEMİZLİĞİ = 0,396130
Standard deviation of ÇALIŞANLARIN TAVRI = 0,395057
Standard deviation of İÇECEKLERİN ÇEŞİTLİLİĞİ = 0,351663
Standard deviation of YEMEKLERİN LEZZETİ = 0,319142
Standard deviation of BİRLİĞE MESAFESİ = 0,338756
Standard deviation of ORTALAMA HARCANAN PARA = 0,402697
Standard deviation of YAKIN POLİS NOKTASI SAYISI = 0,389682
0,691
0,300
-0,679
-0,276
0,291
-0,037
-0,003
Ağırlıklar, yukarıdaki formül uygulanmak suretiyle hesaplanmıştır.
𝑤𝑈𝑍𝑈𝑁
𝑆Ü𝑅𝐸 𝑂𝑇𝑈𝑅𝑀𝐴𝐾
= 0,365[(1 − 0,805) + (1 − 0,541) + (1 − 0,67) + (1 + 0,516) + (1 + 0,474) + (1 + 0,748)
+ (1 + 0,159)]
=2,51
𝑤𝑀𝐸𝐾𝐴𝑁𝐼𝑁 𝑇𝐸𝑀İ𝑍𝐿İĞİ = 0,396[(1-0,805)+(1-0,216)+(1-0,336)+(1+0,088)+(1+0,567)+(1+0,821)+(1+0,478)]
=2,75
Aynı işlemler diğer kriterler için de uygulandığında ağırlıklar şu şekilde olacakltır.
𝑤Ç𝐴𝐿𝐼Ş𝐴𝑁𝐿𝐴𝑅𝐼𝑁 𝑇𝐴𝑉𝑅𝐼 = 3,06
𝑤İÇ𝐸𝐶𝐸𝐾𝐿𝐸𝑅İ𝑁 Ç𝐸Şİ𝑇𝐿İ𝐿İĞİ =2,32
𝑤𝑌𝐸𝑀𝐸𝐾𝐿𝐸𝑅İ𝑁 𝐿𝐸𝑍𝑍𝐸𝑇İ=2,35
𝑤𝐵İ𝑅𝐿İĞ𝐸 𝑀𝐸𝑆𝐴𝐹𝐸𝑆İ =2,49
𝑤𝑂𝑅𝑇𝐴𝐿𝐴𝑀𝐴 𝐻𝐴𝑅𝐶𝐴𝑁𝐴𝑁 𝑃𝐴𝑅𝐴 =3,68
𝑤𝑌𝐴𝐾𝐼𝑁 𝑃𝑂𝐿İ𝑆 𝑁𝑂𝐾𝑇𝐴𝑆𝐼 𝑆𝐴𝑌𝐼𝑆𝐼 =3,11
Tespit ettiğimiz ağırlıkları normalize ettiğimizde aşağıdaki sonuca ulaşacağız.
𝑤𝑁𝑂𝑅𝑀(𝑗) =
𝑤𝑈𝑍𝑈𝑁
𝑤𝑗
∑ 𝑤𝑗
𝑆Ü𝑅𝐸 𝑂𝑇𝑈𝑅𝑀𝐴𝐾
= 0,113
𝑤𝑀𝐸𝐾𝐴𝑁𝐼𝑁 𝑇𝐸𝑀İ𝑍𝐿İĞİ=0,123
𝑤Ç𝐴𝐿𝐼Ş𝐴𝑁𝐿𝐴𝑅𝐼𝑁 𝑇𝐴𝑉𝑅𝐼 =0,137
𝑤İÇ𝐸𝐶𝐸𝐾𝐿𝐸𝑅İ𝑁 Ç𝐸Şİ𝑇𝐿İ𝐿İĞİ =0,104
𝑤𝑌𝐸𝑀𝐸𝐾𝐿𝐸𝑅İ𝑁 𝐿𝐸𝑍𝑍𝐸𝑇İ=0,106
𝑤𝐵İ𝑅𝐿İĞ𝐸 𝑀𝐸𝑆𝐴𝐹𝐸𝑆İ =0,112
𝑤𝑂𝑅𝑇𝐴𝐿𝐴𝑀𝐴 𝐻𝐴𝑅𝐶𝐴𝑁𝐴𝑁 𝑃𝐴𝑅𝐴 =0,165
𝑤𝑌𝐴𝐾𝐼𝑁 𝑃𝑂𝐿İ𝑆 𝑁𝑂𝐾𝑇𝐴𝑆𝐼 𝑆𝐴𝑌𝐼𝑆𝐼 =0,139
Artık sıralama ve üstünlük yöntemleri uygulanabilir. Bu amaçla önce TOPSIS sonra
Promethee-2 yöntemlerini uygulanacaktır.
Öncelikle TOPSIS metoduyla sıralama yapalım.
5.TOPSIS:
𝑃
𝑑𝑃𝑀 (𝑎𝑖 ) = [∑ 𝑤𝑗𝑃 |𝑎𝑗𝑀 − 𝑎𝑖𝑗 | ]1/𝑃
𝑗
𝑃
𝑑𝑃𝑚 (𝑎𝑖 ) = [∑ 𝑤𝑗𝑃 |𝑎𝑗𝑚 − 𝑎𝑖𝑗 | ]1/𝑃
𝑗
𝐷𝑃 (𝑎𝑖 ) = 𝑑𝑃𝑚 (𝑎𝑖 )/[ 𝑑𝑃𝑀 (𝑎𝑖 ) + 𝑑𝑃𝑚 (𝑎𝑖 )]
Basit ağırlıklı toplam yöntemiyle aynı sonucu vermemesi için 𝐿2 uzaklık kullanacağız.
Derste işlenen örnekte problem Prosedür-3’e göre normalize edilmişti. Ancak Bizim
yaptığımız anket sonuçları birbirine yakın değerlerden oluştuğu için Prosedür-3’ü uygulamak
değerleri birbirine yaklaştıracak ve sıkıştıracaktır. Bu durumda sıralamayı daha net
göremeyeceğimizi değerlendiriyorum. Prosedür-2’de kalmak ise daha iyi sonuç verebilir çünkü
değerlerimizi [0,1] aralığında ve en büyük değerimiz 1 en küçük değerimiz ise 0 olacaktır. Bu da
zaten sıkışık olan değerler arasındaki mesafeyi açmaya yarayacak ve sıralamayı daha iyi görmemizi
sağlayacaktır.
UZUN SÜRE
OTURMAK
İÇİN MÜSAİT
OLUŞU
MEKANIN
TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN
TAVRI
1,000
1,000
1,000
0,200
0,000
0,000
0,050
0,333
0,000
0,000
0,717
0,400
0,483
0,587
0,643
0,667
0,051
0,528
0,208
0,150
0,550
0,231
0,794
0,000
0,169
0,111
0,000
0,000
0,483
0,404
1,000
1,000
0,305
0,333
0,660
0,450
0,417
1,000
0,539
0,000
0,407
0,833
0,132
1,000
1,000
0,433
0,000
0,333
w
0,113
0,123
0,137
0,104
0,106
0,112
0,165
0,139
IDEAL
1
1
1
1
1
1
1
1
ANTIIDEAL
0
0
0
0
0
0
0
0
İÇECEKLERİN
ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN
LEZZETİ
BİRLİĞE
MESAFESİ
(m)
ORTALAMA
HARCANAN
PARA
YAKIN POLİS
NOKTASI
SAYISI
STARBUCKS
EZGİ KAFE
RENKLİ
BAHÇE
SEM KAFE
KAHVE
DÜNYASI
MADO
Yukarıda Prosedür 2 uygulanmış ve normalize edilmiş değerler gösterilmiştir. TOPSIS
uygulaması yapmak üzere daha önce belirlediğimiz ağırlıklar ile ideal ve anti-ideal değerler altına
eklenmiştir
Yöntemin formülünü uyguladığımızda aşağıdaki sonuçlar çıkacaktır.
ALTERNATİFLER
𝒅𝑴
𝟐 (𝒂𝒊 )
𝒅𝒎
𝟐 (𝒂𝒊 )
𝑫𝟐 (𝒂𝒊 )
SIRALAMA
STARBUCKS
0,226
0,201
0,471
4
EZGİ KAFE
0,199
0,164
0,451
5
RENKLİ
BAHÇE
0,235
0,130
0,357
6
SEM KAFE
0,174
0,176
0,503
2
KAHVE
DÜNYASI
0,192
0,172
0,472
MADO
0,192
0,201
0,511
3
1
Bu sonuçları yorumladığımızda TOPSIS yöntemiyle çözüm bulduğumuzda MADO en iyi
sıralamayı elde etmiş ancak puanı Sem Cafe ile oldukça yakın durumdadır. Ardından Kahve
Dünyası 3’üncü sıralamaya sahip fakat onun puanı da Starbucks ile yakın. Sıralamanın sonunda ise
Renkli Bahçe bulunuyor. Bu durumda TOPSIS yöntemine göre askerlerin kendi tercihleri ve bizim
belirlediğimiz güvenlik ölçütüne göre kendilerine MADO tavsiye edilebilir.
MADO > SEM KAFE > KAHVE DÜNYASI > STARBUCKS > EZGİ KAFE > RENKLİ BAHÇE
6. PROMETHEE-2
Çözülen modelde farklar oldukça azdı. TOPSIS’den de görüldüğü üzere çok yakın sonuçlarla
karşılaşıldı. Bu durumun Promethee yöntemini uygularken sıralamada bizi yanıltmaması için Tip-1
Tercih Fonksiyonu tercih edilmiştir..
𝑆𝑗 (𝑎𝑖 , 𝑎𝑘 ) = 𝑆𝑗 (𝑑𝑖𝑘 ) = {
0 𝑖𝑓 𝑑𝑖𝑘 = 0(𝑖𝑛𝑑𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒)
1 𝑖𝑓 𝑑𝑖𝑘 > 0(𝑠𝑡𝑟𝑖𝑐𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒)
𝑐𝑖𝑘 = ∑ 𝑤𝑖 𝑠𝑗 (𝑑𝑖𝑘 )
𝑗
The output flow at i
𝛷𝑖+ = ∑𝑘 𝑐𝑖𝑘
The input flow at i
𝛷𝑖− = ∑𝑘 𝑐𝑘𝑖
The net flow at i
𝛷𝑖 = 𝛷𝑖+ − 𝛷𝑖−
UZUN SÜRE
OTURMAK
İÇİN MÜSAİT
OLUŞU
MEKANIN
TEMİZLİĞİ
ÇALIŞANLARIN
TAVRI
İÇECEKLERİN
ÇEŞİTLİLİĞİ
YEMEKLERİN
LEZZETİ
BİRLİĞE
MESAFESİ
(m)
MAKS
MAKS
MAKS
MAKS
MAKS
MİN
ORTALAMA
HARCANAN
PARA
YAKIN POLİS
NOKTASI
SAYISI
MİN
MAKS
2
STARBUCKS
250
226
243
203
170
2570
35,87
3
EZGİ KAFE
191
190
228
207
199
1960
25,42
1
RENKLİ
BAHÇE
194
209
201
202
203
2330
22,75
SEM KAFE
201
194
190
199
199
2150
19,12
4
KAHVE
DÜNYASI
209
202
225
208
195
1530
27,25
1
MADO
215
220
197
219
230
2120
36,75
2
w
0,113
0,123
0,137
0,104
0,106
0,112
0,165
0,139
STARBUCKS
EZGİ KAFE
RENKLİ
BAHÇE
SEM KAFE
KAHVE
DÜNYASI
MADO
𝛷𝑖+
0
0,626
0,383
0,373
0
0,507
0,616
0,492
0
0,477
0,353
0,366
0,512
0,547
0,394
0,538
0,553
0,302
2,516
2,571
1,952
SEM KAFE
KAHVE
DÜNYASI
0,522
0,487
0,540
0,452
0,529
0,466
0
0,589
0,410
0
0,304
0,414
2,305
2,408
MADO
0,322
2,34
0,446
2,318
0,697
2,8
0,695
2,48
0,585
2,448
0
2,111
2,745
STARBUCKS
EZGİ KAFE
RENKLİ
BAHÇE
𝛷𝑖−
+
−
𝛷𝐸𝑍𝐺İ 𝐾𝐴𝐹𝐸 = 𝛷𝐸𝑍𝐺İ
𝐾𝐴𝐹𝐸 − 𝛷𝐸𝑍𝐺İ 𝐾𝐴𝐹𝐸 =2,571-2,318=0,253
+
−
𝛷𝑅𝐸𝑁𝐾𝐿İ 𝐵𝐴𝐻Ç𝐸 = 𝛷𝑅𝐸𝑁𝐾𝐿İ
𝐵𝐴𝐻Ç𝐸 − 𝛷𝑅𝐸𝑁𝐾𝐿İ 𝐵𝐴𝐻Ç𝐸 =1,952-2,8=-0,848
+
−
𝛷𝑆𝐸𝑀 𝐾𝐴𝐹𝐸 = 𝛷𝑆𝐸𝑀
𝐾𝐴𝐹𝐸 − 𝛷𝑆𝐸𝑀 𝐾𝐴𝐹𝐸 = 2,305 − 2,48=-0,175
+
−
𝛷𝐾𝐴𝐻𝑉𝐸 𝐷Ü𝑁𝑌𝐴𝑆𝐼 = 𝛷𝐾𝐴𝐻𝑉𝐸
𝐷Ü𝑁𝑌𝐴𝑆𝐼 − 𝛷𝐾𝐴𝐻𝑉𝐸 𝐷Ü𝑁𝑌𝐴𝑆𝐼 = 2,408 − 2,448 = -0,04
+
−
𝛷𝑀𝐴𝐷𝑂 = 𝛷𝑀𝐴𝐷𝑂
− 𝛷𝑀𝐴𝐷𝑂
= 2,745-2,111=0,634
MADO > EZGİ KAFE > STARBUCKS > KAHVE DÜNYASI > SEM KAFE > RENKLİ BAHÇE
7.SONUÇ:
Sıralama ve üstünlük yöntemlerinden TOPSIS ve PROMETHEE-2’nin kullanıldığı projede
Genelkurmay Başkanlığı’nda görev yapan askerler için en uygun kafenin seçilmesi ve personelin
buraya yönlendirilmesi ile ilgili bir uygulama yapılmıştır.
Bu uygulamaya göre TOPSIS ve PROMETHEE-2 uygulamalarından aynı sıralamaların
çıkmadığı görülmektedir. Ancak iki yöntemde de ilk sırada MADO ve son sırada ise Renkli Bahçe
bulunmaktadır. Ezgi Kafe, Starbucks, Kahve Dünyası, Sem Kafe, ise iki yöntemde birbirinden
farklı sıralamalarda bulunmaktadır. Bu değişkenliğin birden fazla nedeni olabilir. Bunlar aşağıda
sıralanmıştır.
1. İlk anket yapıldığında askerlere tercih ettikleri kafeler soruldu. Çoğunluğunun tercih ettiği
kafeler değerlendirmeye alındı ve bu nedenle ikinci ankette kafeler kriterlere göre sıralattırıldığında
birbirlerine yakın puanlar aldılar. Ancak, çoğunluğun bulunduğu kafeleri sıralamanın amaca yönelik
olduğu değerlendirildiğinde, bu anketin yapılması gerekiyordu. Dolayısıyla problemin çözümü
aşamasında gerek normalizasyonda gerekse PROMETHEE-2’nin çözümünde seçilen yöntemlerle
hassasiyet artırılmaya ve değerler ayrıştırılarak sıralamaların daha açık görülmesine gayret edildi.
2. Diğer bir neden ise anketi dolduran askerlerin eğitim durumu ve süre kısıtı nedeniyle
anket doldurma eğitiminin tam olarak verilememesiydi. Çünkü anket dolduran askerlerin kağıtlarına
bakıldığında birçoğu bir alternatife her kriterde aynı puanı vermişti. Bu durum ise kriterler arasında
ayrıştırmanın olumsuz etkilenmesine neden oldu.
3. Son olarak da anket dolduran askerlerin çoğu kafelere 0-10 arası diye belirtilmesine
rağmen daha yakın skalada puan vermişti. Örneğin bir kriterde en beğendiği kafeye 10 puan
verirken en beğenmediğine ise 7 puan vermişti. Bu durum, Critic yöntemi ile ağırlık belirlerken
kriterlerin standart sapmasını düşürdü birbirine benzetti. Dolayısıyla kriterlerin ağırlık değerleri
birbirlerine yakın çıktı ve ayrıştırma özelliğini yitirdi.
Üç kafenin sıralaması iki yöntemde birbirinden farklı bulunmuş olsa da gerçek bir uygulama
yapıldı ve problemin çözümünde karşılaşılan zorluklar görüldü. Bu zorluklarla nasıl baş edilmesi
gerektiği çözüm esnasında daha iyi anlaşıldı. Son olarak da uygulamaya soktuğumuz kafelerden en
uygun olan ve en uygun olmayanlara tutarlı bir şekilde ulaşıldı. Askerlerin, günlük izinlerinde
MADO’yu tercih etmelerinin kendi tercihleri ve bizim değerlendirdiğimiz güvenlikler kriteri
açısından daha uygun olacağı değerlendirildi.
Download
Random flashcards
Merhaba

2 Cards oauth2_google_861773e1-0890-4522-834a-6a5babb58e76

qweeqwqwe

5 Cards oauth2_google_78146396-8b44-4532-a806-7e25cc078908

En Mimar Architecture LTD ŞTİ XD

2 Cards asilyasar069

KALPTE İLETİM NOKTALARI

3 Cards oauth2_google_cfd2531f-f18a-45fd-9d97-afe31596ce7b

organeller

2 Cards oauth2_google_6ec0ff36-c9b3-486b-9280-ad514575f56e

Create flashcards