İstatistiksel varyans prosedürü ile bütünleşik analitik hiyerarşi prosesi: Çok kriterli kuruluş yeri seçiminde bir uygulama
Statistical variance procedure based analytical hierarcy process: An application on multicriteria facility location selection
Yazar: HALİT ALPER TAYALI
Danışman: PROF. DR. MEHPARE TİMOR ; PROF. DR. NECDET ÖZÇAKAR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Analitik hiyerarşi süreci = Analytical hierarchy process ; Tesis yer seçimi = Site selection ; Yer seçimi problemi = Site selection problem ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making ; İstatistiksel varyans prosedürü = Statistical variance procedure

Özet:
Bu doktora tezi; yöneylem araştırması, karar bilimleri ve üretim literatüründeki kuruluş yeri seçimi problemini, çok kriterli karar analizi ve sıralama bağlamında incelemektedir. Çok kriterli sıralama modellerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi'nde (AHP) kriter ağırlıklarını belirleme aşaması, karar vericilerin 1-9 arası rakamlar ile ifade ettikleri öznel yargılara bağlı hesaplamalara dayanmaktadır.
İstatistiksel Varyans Prosedürü (İVP) ve vektörel normalizasyon tekniklerinin AHP ile bütünleştirilmesi sonucunda geliştirilen İVP-AHP modeli, kriter ağırlıklarının veriden hesaplanmasını sağlamış; AHP'nin öznel sıralama sürecini, nesnel ve objektif bir sıralama modeline dönüştürmüştür. AHP'nin sadeleştirilmiş hali olan yeni İVP-AHP modeli, AHP'deki öznel yargılara bağımlılıktan kaynaklanan tutarsızlık problemini giderirken AHP modeli ile sıralamanın kuvvetli yönü olan pozitif ters karşılaştırmalar matrislerinden faydalanmaya devam etmektedir.
Boyutları yüksek sayılara ulaşan verinin analizinde, bir ön işlem safhası olarak, çeşitli boyut indirgeme teknikleri kullanılmaktadır. Klasik boyut indirgeme yöntemlerinden temel bileşenler analizinin sonuçlarında negatif sayılar bulunabileceği için, boyutu azaltılmış veriyi istenilen kriterlere göre sıralamak genellikle mümkün değildir. Ayrıca; negatif sayılar, AHP ile sıralama modelinde de kullanılamaz. Bu sorunları gidermek için Türkçe literatürde ilk kez bu çalışmada tanıtılan negatif olmayan temel bileşenler analizi, çok kriterli kuruluş yeri seçimi ile AHP problemleri kapsamında da yine literatürde ilk kez bu çalışmada kullanılmıştır.
Karar vericilerin belirlediği kriterler doğrultusunda derlenen mağaza yeri seçimi problemine ilişkin uygulama verisi, bu uygulama verisinden üretilen rastgele veri setleri ile boyutu azaltılmış veri setleri, İVP-AHP ve AHP'nin yanı sıra, popüler çok kriterli sıralama tekniklerinden TOPSIS, VIKOR, WASPAS ve MULTIMOORA ile sıralanmış; elde edilen sıralama sonuçları Spearman sıra korelasyon katsayıları aracılığı ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak bu çalışmada geliştirilen ve uygulanan tekniklerin popüler sıralama modellerinin ürettiği sıralama sonuçlarına yakın sıralamalar ürettiği gösterilmiştir.

Abstract:
This project and doctoral thesis examines the facility location selection problem within the scope of operational research, decision sciences and production literature, with respect to multicriteria decision analysis and ranking. Determining criteria weight in the analytical hierarchy process (AHP), a multicriteria ranking model, relies on calculations based on decision makers' subjective judgments that are stated in between 1 and 9.
Statistical Variance Procedure (SVP) and vectorial normalization techniques are integrated into the AHP. Consequently, SVP-AHP is developed that transforms AHP's subjective ranking into an objective ranking model while allowing the criteria weights to be calculated from the data. As a simplified version of the AHP, the new SVP-AHP ranking model eliminates the consistency issue arising from the subjective judgements in AHP, yet it still continues to enjoy the benefits of AHP's powerful tool of pairwise comparison matrices.
There is a variety of dimensionality reduction techniques to pre-process data with large number of dimensions. The results of the principal components analysis, a classical dimensionality reduction technique, may inherit negative values, making it almost impossible to rank the transformed data with respect to the preferred criteria. Besides, negative values cannot be used in the AHP ranking model. To overcome these issues, nonnegative principal components analysis is introduced for the first time in Turkish literature and applied within the scope of multicriteria facility location selection and AHP problems, again, for the first time in the literature.
Application data of a multi-criteria single store location problem was collected in accordance with the decision makers' specified criteria. The application data, random data sets produced from this application data and dimensionally reduced data sets are ranked using SVP-AHP, AHP and other popular ranking models; TOPSIS, VIKOR, WASPAS and MULTIMOORA. Obtained results have been compared using the Spearman rank correlation coefficient. Consequently, it is shown that the developed and applied techniques within this study produce similar ranking results to those of the popular ranking models.