Resim bulanık (Pıcture fuzzy) küme tabanlı çok kriterli karar verme yaklaşımı ve uygulamaları

Endüstri 4.0 ve teknolojideki son gelişmeler beraberinde dijitalleşme, nesnelerin interneti, akıllı sistemler gibi bazı yeni kavramları ortaya çıkarmıştır. İşletmelerin küresel rekabette değer yaratabilmeye çalışması bu terimlere duyulan ilgiyi hızla arttırmıştır. Dolayısıyla çağın gereksinimleri dikkate alındığında, işletmelerin bu yeni teknolojilere uyum sağlamaları ve uygulamaya geçirmeleri kaçınılmaz bir hale gelmiştir. Öte yandan, bu süreç karar vericiler için oldukça karmaşık, belirsiz ve muğlak durumların söz konusu olduğu önemli karar problemlerinin ortaya çıkmasına sebep olmuştur. Bu tür problemlerin çözümünde bulanık küme teorisi ya da çeşitli bulanık küme uzantıları ile çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinin bütünleştirildiği yaklaşımlardan yararlanılması karar vericilerin daha rasyonel kararlar alabilmeleri için uygun bir değerlendirme çerçevesi sunabilmektedir. Bu tez çalışmasında resim bulanık küme (RBK) teorisine dayalı bir ÇKKV modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. RBK, karmaşık karar problemlerinin çözümlenmesinde belirsiz, muğlak ve tutarsız bilgilerin tanımlanması ve karar verme süreçlerinde bu tür durumların giderilmesinde kullanılan önemli bir araçtır. Diğer bulanık küme uzantılarından farklı olarak karar vericilere daha geniş bir tercih alanı sunması ilgilenilen karar probleminin doğasına uygun daha esnek bir yaklaşımla ele alınabilmesini sağlamaktadır. Bu kapsamda çalışmada, COBRA (COmprehensive Distance Based RAnking) tekniği RBK teorisine dayalı olarak genişletilmiş, ardından PSI (Preference Selection Index) tekniği ile bütünleştirilerek yeni bir PSI-RB-COBRA karar verme modeli önerilmiştir. Önerilen model, hem karar problemine ilişkin belirsiz bilgileri tanımlamayı kolaylaştırmakta hem de uzmanların çeşitli özelliklerinin (yaş, tecrübe, pozisyon vb.) gözetilerek ağırlıklı olarak sürece dahil edilebilmesini sağlamaktadır. Çalışmada, modelin temel algoritması öncelikle literatürden seçilen bir örnek üzerinde detaylı olarak açıklanmış, sonrasında gerçek yaşam problemlerinde uygulanabilirliğinin gösterilebilmesi için "akıllı sözleşme dili seçme kriterlerini belirleme" ve "matematiksel yazılım seçme" problemlerine uygulanmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma kapsamında uzman ağırlıklarının PSI tekniğine göre belirlenerek RB-COBRA yöntemine entegre edilmesinin alana önemli bir yenilik getireceği düşünülmektedir. Bu tez çalışmasında resim bulanık küme (RBK) teorisine dayalı bir ÇKKV modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. RBK, karmaşık karar problemlerinin çözümlenmesinde belirsiz, muğlak ve tutarsız bilgilerin tanımlanması ve karar verme süreçlerinde bu tür durumların giderilmesinde kullanılan önemli bir araçtır. Diğer bulanık küme uzantılarından farklı olarak karar vericilere daha geniş bir tercih alanı sunması ilgilenilen karar probleminin doğasına uygun daha esnek bir yaklaşımla ele alınabilmesini sağlamaktadır. Bu kapsamda çalışmada, COBRA (COmprehensive Distance Based RAnking) tekniği RBK teorisine dayalı olarak genişletilmiş, ardından PSI (Preference Selection Index) tekniği ile bütünleştirilerek yeni bir PSI-RB-COBRA karar verme modeli önerilmiştir. Önerilen model, hem karar problemine ilişkin belirsiz bilgileri tanımlamayı kolaylaştırmakta hem de uzmanların çeşitli özelliklerinin (yaş, tecrübe, pozisyon vb.) gözetilerek ağırlıklı olarak sürece dahil edilebilmesini sağlamaktadır. Çalışmada, modelin temel algoritması öncelikle literatürden seçilen bir örnek üzerinde detaylı olarak açıklanmış, sonrasında gerçek yaşam problemlerinde uygulanabilirliğinin gösterilebilmesi için "akıllı sözleşme dili seçme kriterlerini belirleme" ve "matematiksel yazılım seçme" problemlerine uygulanmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma kapsamında uzman ağırlıklarının PSI tekniğine göre belirlenerek RB-COBRA yöntemine entegre edilmesinin alana önemli bir yenilik getireceği düşünülmektedir.