Değiştirilmiş K-means kümelenme algoritması ile entegre edilen ÇKVV yöntemlerinin bulanık uzantısına dayalı elektrikli araç şarj istasyonlarının optimal yer seçimi
Optimal site selection of electric vehicle charging stations based on fuzzy extension of mcdm methods integrated with modified K-means clustering algorithm
Yazar: MEHMET HANİFİ AYDIN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD GÜNAY
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; Sezgisel belirtisiz kümeler = Intuitionistic fuzzy sets ; Yer seçimi = Location selection ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Birçok endüstri gibi, elektrikli araç hizmetleri de şu anda muazzam bir dönüşümle karşı karşıya kalmıştır. Dünya çapında çoğu şirket, operasyonel stratejilerini gerçekleştirmek ve konum seçimini kolaylaştırmak için büyük veri analitiği uygulamaktadır. Bu çalışmada, elektrikli araç şarj istasyonları için konum seçiminin birkaç temel alanı tartışılmıştır. Uygun maliyetli optimal bir yer seçimi yapmak için yer seçimi basitleştirilmelidir. Yer seçimi problemi bu ihtiyaçlar dolayısıyla ortaya çıkar ve akışları biriktirip, ağları daha güvenilir hale getirir. Bu bilgileri akılda tutarak, iyi bilinen bir büyük veri analizi yöntemi olan ağırlıklı k-means kümeleme algoritmasını modifiye edip Çok Kriterli Karar Verme araçları ile birlikte entegre ederek kullanılmıştır. Burada, k-means kümeleme algoritmasının girdi noktaları Bulanık Delfi metodu kullanılarak belirlenmiştir. Önerilen entegre Çok Kriterli Karar Verme yöntemi, Sezgisel Bulanık Küme ortamında, kriter ağırlıklarını ölçmek için Analitik Hiyerarşi Süreci işlemini ve konum alternatiflerinin performansını değerlendirmek için VIseKriterijumsaOptimizacijaI Kompromisno Resenje tekniğini kullanarak Gurup Karar Verme adımları altında entegre edilmiştir. Sezgisel bulanık kümeler, uzmanların değerlendirmelerini daha zengin bir yapıyla tasvir ederek daha temsili bir karar vermeye olanak tanıyan net, bulanık veya type-2 bulanık setlere kıyasla belirsizlik durumunu değerlendirmede daha iyi sonuçlar göstermektedir. Önerilen değerlendirme modelinin doğrulanması Kahramanmaraş ili Elektrikli araç şarj istasyonları konum seçimi problemi uygulamasında gösterilmiştir. Son olarak, önerilen yaklaşımın uygulanabilirliğini ve etkililiğini göstermek için elde edilen veri ve analizler sunulmuştur.

Abstract:
As it happens in other businesses, Electric Vehicle functions are presently facing tremendous transformation. Most companies around the world apply big data to realize their operating policies and promote position allocation. In this study, several key areas of location selection for electric vehicle charging stations in the context of big data are discussed. In order to choose an optimal location with cost-effectiveness, transportation costs must be reduced, and site selection should be simplified. The location selection problem arises because of these needs, and we know that the concept accumulates this discharge and creates more consistent networks. With this information in mind, we designed to use the clustering algorithm of the weighted k-means as a recognized big data exploration approach, by modifying it and integrating it with Multi-Criteria Decision-Making tools. Here, the input points of the k-means clustering algorithm are determined using the Fuzzy Delphi method. The proposed integrated Multi-Criteria Decision-Making method is integrated under Group Decision Making steps in the Intuitionistic Fuzzy Set environment, using the Analytical Hierarchy Process to estimate criteria weights and the VIseKriterijumsaOptimizacijaI Kompromisno Resenje methodology to evaluate the ranking order of alternative locations. The Intuitionistic fuzzy sets have presented certain benefits in handling uncertainty and ambiguity over clear, fuzzy, or type-2 fuzzy sets, which allow for more representative decision-making by depicting experts' assessments with a richer structure. The validation of the developed assessment approach has been demonstrated in the presentation of the location selection problem of electric vehicle charging stations in Kahramanmaraş province. Lastly, comparison and sensitivity sections are presented to establish the effectiveness and feasibility of the suggested methodology.