İşletme sorunlarının çözümünde markov karar süreçlerinin kullanılması ve bir uygulama
Using markov decision processes to solve business problems and an application
Yazar: ASLI ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. ŞEVKİNAZ GÜMÜŞOĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Doğrusal programlama = Linear programming ; Hedef programlama = Goal programming ; Markov karar süreçleri = Markov decision processes

Özet:
Teknolojik gelişmelerle yoğunlaşan rekabet ve değişen müşteri ihtiyaçları ile birlikte işletmelerin karar verme sürecinde belirsizlik artmaktadır. Yüksek düzeyde belirsizlik, geleceğe yönelik projeksiyonlar yapılırken daha objektif kararların verilmesini ve bu doğrultuda işletmelerin çeşitli yönetim bilimi tekniklerini de kullanmasını gerektirmektedir. Geleceğe yönelik planlar yapılırken belirsizlik içeren kararların verilmesinde stokastik yönetim bilimi tekniklerinden biri olan Markov Karar Süreçleri (MDP) yöneticilere destek sağlayabilmektedir. Literatürde işletmelerin pek çok kararına yönelik olarak MDP uygulamalarının gerçekleştirildiği çalışmalar olduğu görülmektedir.Kar maksimizasyonu, maliyet minimizasyonu gibi tek bir amaç ele alındığında MDP'lerinin çözümünde değer iterasyonu, politika iterasyonu ya da Doğrusal Programlama (LP) gibi pek çok yöntem kullanılabilmektedir. LP, diğer yöntemlere kıyasla, çeşitli sistem kısıtlarının da ele alınabilmesine imkan vermesi açısından karar vericilere daha fazla esneklik sağlamaktadır. Ancak, işletmelerin yoğun rekabet ortamında faaliyet gösterirken aldıkları kararlar, birden fazla ve çoğunlukla da birbiriyle çatışan amaçların eş zamanlı olarak ele alınmasını ve tüm bu amaçlara mümkün olduğunca yaklaşmayı sağlayan kararlar verilmesini gerektirmektedir. Çok amaçlı karar verme tekniklerinden biri olan Hedef Programlama (GP) yaklaşımı bu tür sorunların çözümünde kullanılabilmektedir. Çalışmada otomotiv yan sanayinde faaliyet gösteren bir işletmenin üretim/envanter sistemi MDP olarak modellenmekte ve problemin çözümüne yönelik GP modeli oluşturularak işletmenin üç hedefi bir arada ele alınmaktadır. Çalışmanın amacı stokastik yapıdaki çok amaçlı karar problemlerinin çözümü için MDP ve GP yaklaşımlarının bir arada kullanıldığı bütünleşik bir bakış açısı ortaya koymaktır.

Abstract:
By the intensified competition through technological improvements and changing customer requirements, uncertainty in the decision-making processes of businesses has been increasing. A high level of uncertainty entails making more objective decisions while forming future projections, therefore businesses to utilize management science methods. In determining decisions involving uncertainty while making future plans, Markov Decision Process (MDP), one of the stochastic management science methods, could provide assistance to managers. It is realized that there are studies covering MDP applications oriented to several decisions of businesses in the literature.Various methods such as value iteration, policy iteration or linear programming (LP) can be used in the solution of MDP?s when only one objective such as profit maximization or cost minimization is considered. Compared to other methods, LP provides more flexibility by enabling the consideration of several system constraints. However the decisions made by business while operating in an intensive competition environment require considering multiple and usually conflicting objectives simultaneously and making decisions providing to approximate all of those objectives as far as possible. Goal programming (GP), one of the multi-objective decision-making techniques, can be used to solve such problems. In this study, the production/inventory system of a business operating in the automotive supplier industry is modeled as MDP and three goals of business are considered together by constructing GP model oriented to solve the problem. The aim of this study is to provide an integrated perspective involving the utilization of MDP and GP approaches together for the solution of stochastic multi-objective decision problems.