Melez zeki karar destek sistemlerinin tasarımı ve gerçekleştirimi
Design and implementation of hybrid intelligent decision support systems
Yazar: SERKAN BALLI
Danışman: PROF. DR. M. SERDAR KORUKOĞLU
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezde, günlük hayatta karşılaşılan karmaşık karar problemlerinin optimal olarak çözülebilmesi için melez zeki karar destek sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması konusu araştırılmıştır. Karar problemleri genel olarak birden fazla kriter içerir ve çok kriterli karar verme (ÇKKV) algoritmaları kullanılarak çözülebilmektedir fakat bu problemler çoğu zaman belirsiz ve doğrusal olmayan özellikler içermektedir. Bu tür belirsizlik içeren durumlarda doğrusal olmayan özelliklerin modellenmesi için ÇKKV yöntemleri yetersiz kalmakta ve bulanık mantık, bulanık çıkarım ve yapay sinir ağları gibi yapay zeka tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Karar destek sistemleri (KDS) ise belirsizlik seviyesi yüksek olan bu tür karar problemlerini çözmek için analitik modeller kullanarak karar vericiye kolaylık sağlarlar.Çalışmada melez zeki karar destek sistemlerinin tasarımı ve gerçekleştirimi için genel bir karar destek modeli önerilmiştir. İki farklı karmaşık karar problemi için ÇKKV ile yapay zeka tekniklerinin melez olarak birlikte kullanımı incelenmiş ve problemlerin çözümüne yönelik karar destek sistemleri geliştirilmiştir. Daha sonra geliştirilen melez zeki karar destek sistemlerinin gerçekleştirimi yapılmıştır. Sistem mimarileri ve deneysel sonuçlar örnekler üzerinde açıklanmıştır. Geliştirilen karar destek sistemlerinin iyileştirilmesi için yapılabilecekler ve diğer karar problemlerine nasıl uyarlanabileceği tartışılmıştır.

Abstract:
In this thesis, developing and performing hybrid intelligent decision support systems has been studied to obtain optimal solution for the complex decision problems in daily life. Decision problems usually include more than one criterion and they can be solved using multi criteria decision making (MCDM) algorithms, however, these problems usually contain non-linear and uncertain attributes. In such undetermined cases, MCDM techniques are insufficient to model non-linear attributes therefore artificial intelligence techniques such as fuzzy logic, fuzzy inference and artificial neural networks are required. Decision Support Systems (DSS) provide simplicity using analytical models for decision makers to solve decision problems which have high uncertainty level.In this study; a general decision support model has been proposed to design and implement hybrid intelligent decision support systems. Usage of MCDM and artificial intelligence techniques together has been examined for two different decision problems and decision support systems have been developed to solve these problems. Then implementation of developed hybrid intelligent decision support systems has been performed. System architectures and experimental results with illustrative examples are demonstrated. There is some important discussion on how the developed decision support systems can be improved and how they can be applied to other decision problems.