Çok kriterli karar problemlerinin çözümünde bayesci önceliklendirme metoduna dayalı analitik hiyerarşi süreci ve analitik serim süreci

Karar vericinin mevcut alternatifler arasından birbiriyle çelişen kriterler doğrultusunda bir seçim, sıralama ya da değerlendirme yaptığı problemlere Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) problemleri denir. Günümüzün koşulları gereği değişik sektörlerde bir grup bilim adamı ve/veya araştırmacıdan oluşan disiplinler arası ekiplerin hızla çoğalması, ÇKKV problemlerinin grup kararı ile çözümünün önemini ve gerekliliğini arttırmaktadır. Grup kararı gerektiren problemlerin karmaşıklığı arttıkça problemi çözmek için daha esnek yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır.Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Analitik Serim Süreci (ASS), karmaşık ÇKKV problemlerinin grup kararıyla çözümü gereken durumlarda sıklıkla kullanılan yöntemlerdir. AHS ile grup kararı verme (AHS-GKV) yöntemi, ÇKKV problemini hiyerarşiler sistemine dönüştürerek belirlenen kriterlere göre alternatiflerin ikili karşılaştırmasını yapar ve sonunda en iyi alternatifi seçer. ASS-GKV yöntemi ise AHS-GKV yönteminin bağımlılık ve geri bildirim yapılarının olduğu durumlar için genelleştirilmiş halidir.Literatürde grup AHS kararlarının birleştirilmesi için kullanılan klasik yöntemler mevcuttur. Bunlar ?Bireysel kararların birleştirilmesi (BKB) ve bireysel önceliklerin birleştirilmesi (BÖB)? metotlarıdır. Bu klasik yöntemlerin birtakım yetersizlikleri bulunmaktadır. Literatürde bu tür yetersizlikleri gidermeye yönelik metodolojik yenilikler yer almaktadır.Eksikliklerden birisi bu klasik yöntemlerin bazı varsayımlarından ve gerekliliklerinden kaynaklanmaktadır. Klasik metotlar karşılaştırma matrislerinin eksiksiz olduğunu varsayar ve tutarlı olmasını şart koşar. Halbuki gerçek hayatta bu koşulların sağlanması genellikle mümkün olmamaktadır.Bu çalışmada, AHS-GKV ve ASS-GKV yöntemleri için Bayesci önceliklendirme yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntem, bireysel kararların ön elemesini gerektirmemektedir. Önerilen yöntem eksik veya tutarsız cevapları olduğu durumlarda da kullanılabilmekte ve bu problemli durumlarda klasik yöntemlere göre daha tutarlı ağırlıklar ve daha düşük hata kareler ortalaması vermektedir. Yöntem, örnek olgu çalışmaları ile desteklenerek; AHS-GKV ve ASS-GKV yöntemlerinde grup kararlarının birleştirilmesinde kullanılan klasik metotlarla karşılaştırılmaktadır.