Ayrıştırılmış bulanık küme tabanlı çok kriterli karar verme yöntemi geliştirme ve uygulamaları
Developing decomposed fuzzy set based multi-criteria decision making methods and applications
Yazar: ÖZLEM ARSLAN
Danışman: PROF. DR. SELÇUK ÇEBİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Ayrıştırılmış bulanık kümeler, sezgisel bulanık kümelerden türetilen, literatüre  yakın zamanda sunulmuş bulanık küme uzantısıdır. Mantığı, herhangi bir belirsizliğin olduğu ortamda karar alınması gerekirken, uzman karar vericilere konu ile ilgili aynı anlama gelen fakat farklı yollardan sorular sorarak değerlendirmelerini almaya dayanır. Bu farklı yollar, iyimser ve kötümser bakış açısına dayanan işlevsel ve işlevsiz sorulardır. Karar vericilere iki farklı şekilde sorular sormak, onların değerlendirme yapmak için sahip oldukları bilgi birikimleri, mesleki tecrübeleri ve kişisel fikirlerini daha rahat ve doğru bir şekilde ifade etmelerine olanak sağlamak içindir. Diğer yandan ayrıştırılmış bulanık kümeler, karar vericilerin değerlendirme yaparken kararsız kaldığı veya 
tutarsız cevap verebildiği durumları da hesaba katarak, belirsizlik altında en iyi çözüme ulaşabilmeyi sağlar. Bu tez çalışmasında, ayrıştırılmış bulanık kümeler, bilinen risk değerlendirme metotlarından biri olan HTEA, çok kriterli karar verme metotlarından olan WASPAS, VIKOR ve MAIRCA yöntemleri ile genişletilerek sırasıyla DFS FMEA, DF WASPAS, DF VIKOR ve DF MAIRCA yöntemleri olarak sunulmuştur. Sunulan bu yeni yöntemler, soğuk gıda tedarik zinciri üzerinde vaka çalışmaları ile açıklanmıştır. Ardından, geçerliliklerini test edebilmek ve kıyaslama yapabilmek amacıyla ayrıştırılmış bulanık kümelerin orijinini oluşturan sezgisel bulanık küme tabanlı karşılıklarıyla karşılaştırılmış ve sunulan yeni yöntemlerin oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
Decomposed fuzzy sets are a recently introduced fuzzy set extension to the literature, derived on the basis of intuitionistic fuzzy sets. Its logic is based on the  fact that when a decision has to be made in an uncertainty environment, decision makers or experts are asked questions that mean the same thing but in different ways. These different ways are functional and dysfunctional questions based on optimistic and pessimistic viewpoints. Asking decision-makers questions in two different ways allows them to express their knowledge, professional experience and personal opinions more comfortably and accurately in order to make an evaluations. On the other hand, decomposed fuzzy sets enable to reach the best solution under uncertainty by taking into account the situations where decision makers may be indecisive or inconsistent in their evaluation. In this thesis, 
decomposed fuzzy sets are extended with FMEA, one of the risk assessment methods, and WASPAS, VIKOR and MAIRCA methods, which are MCDM methods, and presented as DFS FMEA, DF WASPAS, DF VIKOR and DF 
MAIRCA methods, respectively. These new methods are explained with case studies on the cold food supply chain. Subsequently, they were compared with their intuitionistic fuzzy set based counterparts, which are the origin of the decomposed fuzzy sets, in order to test their validity and make comparisons. As a result, it is seen that the unique advantages of decomposed fuzzy sets work quite well in decision-making situations.