Çok kriterli karar verme yöntemlerinin bütünleştirilmesi ve kriter ağırlıklandırma önerileri: Alternatiflerin uzlaşık seçimi (AUS) yöntemi ve kriter ağırlıklandırma için yapay zeka (KAYZ)
Integration of multi criteria decision making methods and criterion weighting suggestions: Consensus selection of alternatives (CSA) method and artificial intelligence for criterion weighting (AICW)
Yazar: AHMET BENGÖZ
Danışman: PROF. DR. CEVRİYE GENCER
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Karar verme, tercih hakkına sahip olduğumuz belirli alternatifler arasından en uygun olanı seçme sürecidir. Çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) çözümlerini birleştiren yenilikçi bir uzlaştırma yöntemi olarak Alternatiflerin Uzlaşık Seçimi (AUS) yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntem, 6 karar verici, 14 kriter ve 55 alt kriter kullanılarak, savunma sanayi proje havuzundaki 151 projenin önceliklendirilmesi amacıyla literatürde sıklıkla kullanılan SWARA, ENTROPİ, PROMETHEE ve WASPAS yöntemlerini uzlaştırmak için uygulanmıştır. Ayrıca, başka bir uzlaştırma yöntemi olan Borda Sayımı Yöntemi'yle karşılaştırılmış ve AUS yönteminin üstün özellikleri sunulmuştur. İkinci aşamada, ülkelerin uzun vadeli savunma planlamaları için geleceğe yönelik farklı senaryoları değerlendirmeleri gerektiği düşüncesinden yola çıkılarak, geleceğe yönelik senaryoların analizinde ilk defa Değer Odaklı Düşünme (DOD) yöntemi kullanılmış ve 10 (on) senaryo belirlenmiştir. Üçüncü aşamada, karar verme sürecinde kurumsal hafızanın oluşturulması için; karar probleminin büyüklüğü ve önceki karar vericilerin kararlarını dikkate alarak karar alınmasını sağlayan yeni bir yönteme ihtiyaç duyulduğu değerlendirilmiş ve kriter ağırlıklarının belirlenmesinde Yapay Zekâ (YZ) tabanlı dinamik bir ağırlıklandırma yöntemi olarak Kriter Ağırlıklandırma için Yapay Zekâ (KAYZ) yöntemi önerilmiştir. KAYZ algoritması Python dili ile kodlanmış ve önerilen yöntem savunma sanayi proje seçim probleminde kriterlerin ağırlıklandırılması için uygulanmıştır.

Abstract:
Decision making is the process of choosing the most appropriate option among certain alternatives that we have the right to choose. This study consists of three stages. In the first stage, the Consensus Selection of Alternatives (CSA) method is proposed as an innovative compromise method that combines Multi-Criteria Decision Making solutions. The proposed method was applied to reconcile SWARA, ENTROPY, PROMETHEE and WASPAS methods, which are frequently used in the literature, for the purpose of prioritizing 151 projects in the defense industry project pool, using 6 decision makers, 14 criteria and 55 sub-criteria. In addition, it was compared with another reconciliation method, the Borda Count Method, and the superior features of the AUS method were presented. In the second stage, based on the idea that countries should evaluate different future scenarios for their long-term defense planning, the Value-Focused Thinking (VFT) method was used for the first time in the analysis of future scenarios and 10 (ten) scenarios were determined. In the third stage, in order to create organizational memory in the decision-making process; it was evaluated that a new method was needed that allows decisions to be made by taking into account the size of the decision problem and the decisions of previous decision makers, and the Artificial Intelligence for Criteria Weighting (AICW) method was proposed as an artificial intelligence based dynamic weighting method in determining the criteria weights. The AICW algorithm was coded with the Python language and the proposed method was applied for weighting the criteria in the defense industry project selection problem.