New proposed integrated MCDM approaches for the effective renewable energy resources selection problem

Enerji üretiminde Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının (RER) kullanımı hızla büyüyor ve bu konuda yapılan araştırmalar ileride bu payın daha da artacağını göstermektedir. RER seçimi, farklı kriter ve alternatifleri içeren karmaşık bir problemdir. Bu tez RER seçimine Çok Ölçütlü Karar Verme (MCDM) problemi olarak yaklaşmakta ve Türkiye'de en uygun RER'i seçmek için yeni bir değerlendirme modeli ve üç entegre analitik yaklaşım önermektedir. MCDM, karmaşık durumları ele almak ve durumun haritalanmasında Karar Vericilere (DM) yardımcı olmak için yaygın olarak kullanılan güçlü bir araçtır. Grup Karar Verme (GDM), bireylerin kararlarını bütün bir grup adına ortak görüş haline getirir. Bu tezde Karar Verme Deneme ve Değerlendirme Laboratuvarı (DEMATEL), Analitik Ağ Süreci (ANP) ve İdeal Çözümle Benzerlik Üzerine Sıralama Tercihi Tekniği (TOPSIS) yaklaşımları sunulmaktadır. İlk yaklaşım, gerçek sayıları içeren GDM tabanlı entegre DEMATEL, ANP ve TOPSIS'dir. Bu yaklaşım karar vericilerin değerlendirmlerinin net olduğu durumları ele alır. İkinci yaklaşımda GDM tabanlı entegre dilsel aralıklı bulanık tercih ilişkileriyle DEMATEL, ANP ve TOPSIS önerilir. Bu yaklaşım karmaşık ve net olmayan durumlarda oldukça kullanışlıdır.Üçüncü yaklaşım GDM tabanlı entegre sezgisel bulanık (IF) DEMATEL (IF-DEMATEL), IF-ANP ve IF-TOPSIS yaklaşımlarını içerir. Tezin orijinalliği, hem Türkiye hem de yazın için etkin ve kapsamlı yeni bir değerlendirme modeli önerilmesinden ve bunu RER seçim problemine yatırımcı bakış açısıyla uygulanmasından kaynaklanmaktadır. Bir başka katkı ise, sezgisel bulanık kümeler (IFS) ve dilsel aralıklı bulanık tercih ilişkilerini DEMATEL, ANP, TOPSIS'e ilk defa uyarlanmasıdır.