Oransal sezgisel bulanık EDAS Yöntemi ile bulut hizmet sağlayıcı seçimi
Proportional intuitionistic fuzzy EDAS Method: Its application to cloud service provider selection
Yazar: SEREN KADIKÖYLÜ
Danışman: PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Karar vericilerin öznel ifadelerini ve belirsizliği iyi modellemesiyle bilinen bulanık mantık kavramı, bu fikri ortaya atan Zadeh'ten sonra da birçok araştırmacının ilgisini çekmiş ve çalışmalarına konu olmuştur. Klasik mantıkta elemanların kümelere aitliğini anlatan üyelik fonksiyonu 0 ve 1 değerlerini alarak elemanın kümeye ait olduğunu ya da ait olmadığını ifade eder. Üyelik derecelerinin keskin sınırları olmamasıyla klasik mantıktan ayrılan bulanık kümeler ilk önerildiğinde üyelik fonksiyonunda yalnız üyelik derecesi ile tanımlanırken daha sonra yapılan çalışmalarda bu fonksiyona üyelik derecesinin yanında üyesizlik, kararsızlık gibi parametrelerin de eklenmesiyle belirsizliği anlatmaktaki başarısını genişletmiştir. Zaman içerisinde çalışılan bulanık küme uzantılarının bulanık küme teorisine farklı katkıları bulunmaktadır. Aynı zamanda karar verme problemlerinde karar vericilere daha fazla esneklik tanınmış olur.  Bir seçim yapılırken, karar vericilerin tüm beklentilerini aynı anda karşılamak her zaman olanaklı değildir. Bunun yerine kararlar, nispeten önemli olan belirli sayıda kriter ele alınarak verilmektedir. Alternatif ve kriterlerin sayısı ile belirsizlik altında uzmanların karar vermesi zorlaşabilir.  Kriter sayısının birden çok olması sebebiyle bu çalışmada ele alınan bulut hizmet sağlayıcısı seçim problemi çok kriterli karar verme problemi şeklinde düşünülmüştür. Yeni tanıtılan bir küme olan oransal sezgisel bulanık kümeler kullanılarak AHP ve EDAS yöntemleri uygulanmıştır. Burada AHP kriter ağırlıklarının bulunması için kullanılırken, EDAS ise AHP'den gelen ağırlıkları hesaba katarak nihai alternatif sıralamasını bize sunar. Karşılaştırma için sezgisel bulanık kümeler kullanılmıştır.  Başlangıçta karar vermenin ne olduğundan ve kullanımına sık rastlanan çok kriterli karar verme yöntemlerinden kısaca söz edilmiş, uygulamada kullanılacak olan AHP ve EDAS yöntemleri detaylıca açıklanmış, klasik yöntem adımları tanımlanmıştır. Bulanık mantık konseptinin anlaşılması için bulanık kümelerin tanımı yapılarak uzantıları hakkında kısa bilgiler verilmiştir. Problemin çözümünde kullanılacak olan oransal sezgisel bulanık kümeler tanıtılmadan önce sezgisel bulanık kümeler ve aralık değerli sezgisel bulanık kümeler ile bunların aritmetik operatörleriyle ilgili bilgilendirme yapılmıştır. Uygulamada izlenen PIF-AHP ve PIF-EDAS adımları ile karşılaştırma analizinde izlenen IF-EDAS adımlarına ilgili bölümlerde verilmiştir. Karar verme sürecindeki değerlendirmeleri gerçekleştirmek üzere 3 adet karar verici/uzman belirlenmiştir. Bu uzmanların ağırlıkları ilgili alandaki deneyimleri baz alınarak tanımlanmıştır. Kriterlerin ve alternatiflerin belirlenmesi aşamasında daha önce bu alanda yapılmış çalışmalar araştırılmış, kriterler bir literatür özet tablosunda gösterilmiştir. Seçilen kriterlerdeki performanslarına göre değerlendirilecek olan 5 adet alternatif belirlenmiştir. Uzmanlardan alınan dilsel terimler ile yaptıkları değerlendirmeler ile gerçekleştirilen hesaplamalar sonucunda, kriter ağırlıklandırma aşamasında önemi en baskın kriterin Güvenlik olduğu görülmüştür. Bunu sırasıyla Destek, Maliyet, Kullanılabilirlik, Kapasite, Satıcı İtibarı, Yanıt Süresi izlemektedir. Bulut hizmet sağlayıcıları sıralama aşamasında ise Google Cloud Platform'un en uygun sağlayıcı olduğuna karar verilmişken kalan sağlayıcıların sıralaması Oracle Cloud Infrastructure, Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Cloud şeklinde olmuştur. Karşılaştırma için seçilen IF-EDAS yöntemi sonuçları ile bu sonuçlar karşılaştırılmıştır. Gelecek çalışmalar da oransal sezgisel bulanık kümeleri farklı karar verme metodolojileri ile birlikte kullanarak sonuçlarını bu çalışma ile karşılaştırabilirler.

Abstract:
After being proposed by Zadeh, the fuzzy logic notion has drawn the attention of numerous scholars and has been the focus of their studies due to its ability to accurately describe the subjective expressions of decision-makers and uncertainty. The membership function in classical logic uses the numbers 0 and 1 to indicate whether or not an element is a member of the set. It specifies how elements belong to sets. When fuzzy sets were first proposed, their definition was limited to the degree of membership in the membership function. Later research expanded their success in describing uncertainty by adding parameters like non-membership and indecision to this function in addition to the degree of membership. Fuzzy sets differ from classical logic in that their degrees of membership do not have sharp boundaries. Different contributions of fuzzy set theory have been made by fuzzy set extensions researched over time. In addition, decision-making challenges are given to decision-makers with greater flexibility.  New fuzzy set extensions have been proposed to incorporate the notion of fuzziness in membership degrees, following Zadeh's ordinary fuzzy sets. Zadeh invented Type-2 fuzzy sets and interval-valued fuzzy sets for this purpose in 1975. According to Atanassov (1986), intuitionistic fuzzy sets (IFS) are made up of components whose total membership and non-membership degrees can equal 1. Torra (2010) presented Hesitant Fuzzy Sets (HFSs) as a way to handle the set of possible membership values of an element in fuzzy sets. Another fuzzy set that Atanassov (1999) proposed are intuitionistic type-2 fuzzy sets (IFS2), which permit the sum of the squares of membership and non-membership degrees to be at most 1. Yager (2013) presented this extension as Pythagorean fuzzy sets. Yager (2017) introduced the concept of q-rung orthopair fuzzy sets (Q-ROFS) in a different study. Q-ROFS is a set where the total of the qth powers of membership and non-membership degrees can not exceed 1. Neutronosophic fuzzy sets, as proposed by Smarandache (1998), are composed of components whose sum of degrees of truthiness, indeterminacy, and falsity is one. Coung (2017) suggested three-parameter (yes, no, and abstention) picture fuzzy sets and their complements as rejection degree. Kahraman and Kutlu Gündoğdu (2018) introduced global fuzzy sets in their research, which have the same parameters as picture fuzzy sets and have a maximum sum of squares of one. The literature is still being expanded by a number of expansions, including continuous intuitionistic fuzzy sets (Alkan and Kahraman, 2023), decomposed fuzzy sets (Cebi et al., 2022), and circular intuitionistic fuzzy sets (Atanassov, 2020). Extensions of fuzzy sets are continually being developed in order to better capture expert viewpoints. The set type to be employed in this study is proportional intuitionistic fuzzy (PIF) sets, which are advised in the most recent literature in order to more readily, precisely, and consistently obtain expert opinions. PIF sets: It has been used to create mathematical formulas for picture, neutrosophic, intuitionistic, pythagorean, and spherical fuzzy sets. Cloud computing can be defined as an external resource that provides computing and storage stock that can be accessed remotely over the internet, rather than acquiring and using our own physical resources. It is inevitable that it will be widely preferred because it offers scalability, secure data storage, flexible use and high performance at low cost. Using need-based outsourcing is more efficient than building your own infrastructure. Cloud service providers from which we can obtain this external resource offer services in different models (SaaS, PaaS, IaaS) and features. As the desired features vary from user to user and the number of service providers increases, choosing the appropriate cloud service provider has become a problem. The use of multi-criteria decision-making approaches to address the issue initially comes to mind when the number of possibilities rises while the number of criteria by which we will evaluate their performance is considerable. When it comes to dealing with uncertainty and indecision, fuzzy logic comes into play. For these reasons, while handling such situations, fuzzy multi-criteria decision-making techniques make sense. When making a choice, it is not always possible to meet all the expectations of decision-makers at the same time. Instead, decisions are made by considering a certain number of criteria that are relatively important. Experts may find it challenging to make decisions in the face of ambiguity due to the abundance of options and criteria.  Due to the fact that the number of criteria is more than one, this study's discussion of the cloud service provider selection dilemma is regarded as a multicriteria decision-making problem. AHP and EDAS methods were applied using proportional heuristic fuzzy sets, which are a newly introduced cluster. Here, AHP is used to find the criterion weights, while EDAS provides us with the final alternative ranking, taking into account the weights from the AHP. Intuitionistic fuzzy sets are used for comparison.  At the beginning, what decision making is and the multi-criteria decision-making methods that are frequently used are briefly mentioned, the AHP and EDAS methods to be used in practice are explained in detail, and the classical method steps are defined. To comprehend the concept of fuzzy logic, fuzzy sets are defined and brief information about their extensions is given. Before introducing the proportional heuristic fuzzy sets to be used in the solution of the problem, detailed information was given about heuristic fuzzy sets and heuristic fuzzy sets with interval values and their arithmetic operators. The PIF-AHP and PIF-EDAS steps followed in practice and the IF-EDAS steps followed in the comparison analysis are given in the relevant sections. It was decided that three experts/decision makers would conduct the assessments during the decision-making process. Based on their experience in the relevant subject, these experts' weights are determined. The criteria were displayed in a literature summary table after prior research in this topic was examined in order to determine the alternatives and criteria. There are now five options that will be assessed based on how well they meet the chosen standards. Security emerged as the most significant factor in the criterion weighting phase based on the computations performed using the expert judgments of the language phrases. This is followed by Support, Cost, Availability, Capacity, Vendor Reputation, Response Time, respectively. In the ranking phase of cloud service providers, it was decided that Google Cloud Platform was the most suitable provider, while the ranking of the remaining providers was Oracle Cloud Infrastructure, Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Cloud. These results were compared with the results of the IF-EDAS method chosen for comparison. Future studies may also use proportional heuristic fuzzy sets in combination with different decision-making methodologies to compare their results with this study.