Karar teorisinde belirsizlik modellemesi ve bulanık kümeler teorisi ile bir uygulama
Uncertainty modeling in decision theory and an application with fuzzy set theory
Yazar: FATMANUR GÖÇER
Danışman: DOÇ. DR. FATİH TÜYSÜZ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Belirsizlik = Uncertainty ; Bulanık küme teorisi = Fuzzy Set Theory ; Karar verme = Decision making ; Çoklu kriter değerlendirme = Multi criteria evaluation

Özet:
Karar verme süreçlerinde ortaya çıkan belirsizlik ve karmaşıklık üzerine bu tez çalışmasında bulanık kümeler teorisi uygulamasına odaklanmaktadır. Bulanık kümelerin genişletilmiş hali olan çift tereddütlü bulanık kümeler belirsiz ortamda üyelik ve üyelik dışı dereceleri ile tereddüt derecelerini etkin bir şekilde yansıtmaktadır. Çalışmanın uygulama bölümünde çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemi ile çözüm önerisi sunulmaktadır. Bu çalışma, bulanık kümeler teorisinde belirsizlik modellemesi önemi vurgulanmakta ve karar teorisi bağlamında çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemini gerçek bir uygulamadaki kullanımını göstermektedir. Karar verme yöntemlerinin çoğunda uygulanan, en uygun alternatifi belirlemek için tek bir uzman veya bir grup uzman tarafından sağlanan çift tereddütlü bulanık değerlendirme (DHFE) bilgilerinin karşılaştırılmasını ve sıralanmasına olanak sağlayan bu yöntem herhangi iki çift tereddütlü bulanık eleman (DHFE) arasında etkili bir ayrım tanıması açısından son derece önemlidir. 
Kayıp kaçınma isteksizliğini ele almak için karar vericilerin çift tereddütlü bulanık elemanlar biçiminde ifade edildiği tam ölçekli bilgiler hesaplamada dikkate alınmaktadır. 
Karar verme süreçlerinde ortaya çıkan belirsizlik ve karmaşıklık üzerine bu tez çalışmasında bulanık kümeler teorisi uygulamasına odaklanmaktadır. Bulanık kümelerin genişletilmiş hali olan çift tereddütlü bulanık kümeler belirsiz ortamda üyelik ve üyelik dışı dereceleri ile tereddüt derecelerini etkin bir şekilde yansıtmaktadır. Çalışmanın uygulama bölümünde çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemi ile çözüm önerisi sunulmaktadır. Bu çalışma, bulanık kümeler teorisinde belirsizlik modellemesi önemi vurgulanmakta ve karar teorisi bağlamında çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemini gerçek bir uygulamadaki kullanımını göstermektedir. Karar verme yöntemlerinin çoğunda uygulanan, en uygun alternatifi belirlemek için tek bir uzman veya bir grup uzman tarafından sağlanan çift tereddütlü bulanık değerlendirme (DHFE) bilgilerinin karşılaştırılmasını ve sıralanmasına olanak sağlayan bu yöntem herhangi iki çift tereddütlü bulanık eleman (DHFE) arasında etkili bir ayrım tanıması açısından son derece önemlidir. 
Kayıp kaçınma isteksizliğini ele almak için karar vericilerin çift tereddütlü bulanık elemanlar biçiminde ifade edildiği tam ölçekli bilgiler hesaplamada dikkate alınmaktadır. 
 Çift tereddütlü bulanık elemanların ayırt edilebilirliğini arttırmak için yeni bir uzaklık ölçüsü ve puan fonksiyonuyla karşılaştırma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yaklaşım insan bilişsel yapısına uygunluk sağlarken üye olma ve üye olmama fonksiyonda verilen daha fazla olası değerler tereddüt derecelerinin arttırdığı genel anlayışıyla uyumludur. 
 Genişletilmiş VIKOR metodolojisinde, kriterler arasındaki etkileşimli bağı ayırt edebilmek için kriter ağırlıklarını elde etmek amacıyla bulanık ölçüme başvurulmuştur. Çalışmada genişletilmiş VIKOR yöntemine dayalı çift tereddütlü bulanık bilgiler kullanılarak Yalın ve Yeşil üretim ilkeleri karşılaştırılmış ve en iyi uzlaşma çözümü bağlamında Yalın üretim uygulamaları sonucuna varılmıştır.

Abstract:
This thesis explores the application of fuzzy set theory to address uncertainty and complexity in decision-making processes. The extended form of fuzzy sets, known as dual hesitant fuzzy sets (DHFSs), effectively captures membership degrees, non-membership degrees, and hesitation degrees in uncertain environments. In the application section, a solution framework is proposed using a multi-criteria decision-making (MCDM) method based on dual hesitant fuzzy information.  
The study underscores the critical role of uncertainty modeling within fuzzy set theory and demonstrates the applicability of a multi-criteria decision-making method utilizing dual hesitant fuzzy information in a real-world decision theory context. This method facilitates the comparison and ranking of dual hesitant fuzzy evaluations (DHFEs) provided by either a single expert or a group of experts, enabling the identification of the most appropriate alternative. The approach is particularly significant in effectively distinguishing between any two dual hesitant fuzzy elements (DHFEs).  
 This thesis explores the application of fuzzy set theory to address uncertainty and complexity in decision-making processes. The extended form of fuzzy sets, known as dual hesitant fuzzy sets (DHFSs), effectively captures membership degrees, non-membership degrees, and hesitation degrees in uncertain environments. In the application section, a solution framework is proposed using a multi-criteria decision-making (MCDM) method based on dual hesitant fuzzy information.  
The study underscores the critical role of uncertainty modeling within fuzzy set theory and demonstrates the applicability of a multi-criteria decision-making method utilizing dual hesitant fuzzy information in a real-world decision theory context. This method facilitates the comparison and ranking of dual hesitant fuzzy evaluations (DHFEs) provided by either a single expert or a group of experts, enabling the identification of the most appropriate alternative. The approach is particularly significant in effectively distinguishing between any two dual hesitant fuzzy elements (DHFEs).  
To address decision-makers' loss aversion tendencies, the full-scale information expressed in the form of dual hesitant fuzzy elements is incorporated into the computational process. To further improve the distinguishability of dual hesitant fuzzy elements, a novel distance measure and a comparison method based on a scoring function have been developed. This approach aligns with human cognitive structures and adheres to the general understanding that hesitation degrees increase as additional potential values are considered within the membership and non-membership functions.  
Within the extended VIKOR methodology, fuzzy measures are utilized to derive criterion weights, capturing the interactive relationships among criteria. The proposed method is applied to compare Lean and Green production principles using dual hesitant fuzzy information. The findings indicate that Lean production practices represent the best compromise solution.