BULANIK ÇOK KRTERL KARAR VERME YÖNTEMLER VE UYGULAMA

Transkript

1 BULANIK ÇOK KRTERL KARAR VERME YÖNTEMLER VE UYGULAMA Nilsen KARAKAOLU Hzirn 008 DENZL

2 BULANIK ÇOK KRTERL KARAR VERME YÖNTEMLER VE UYGULAMA Pmukkle Üniversitesi Sosyl Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisns Tezi letme Anbilim Dlı Syısl Yöntemler Bilim Dlı Nilsen KARAKAOLU Dnımn: Yrd. Doç. Dr. rfn ERTURUL Hzirn 008 DENZL

3

4 i

5 ii TEEKKÜR Akdemik hyt bldıım günden beri fikirleri ile bn ıık tutn, üzerimde sonsuz emei oln ve bu tez çlımmın tmmlnmsınd ktkı slyn çok deerli hocm Syın Yrd. Doç. Dr. rfn ERTURUL ükrnlrımı sunrım. Ayrıc, tnıdıım ilk günden beri pozitif enerjisi ile bn destek oln ngilizce Okutmnı Hüly ERTURUL çok teekkür ederim. Okul hytımd beni ylnız bırkmyn Ar. Gör. Esr AYTAÇ ve Ar. Gör. Ayegül TU IIK d teekkürü bir borç bilirim. Son olrk, beni bugünlere getiren ve hep ynımd oln ileme de sonsuz teekkürler.

6 iii ÖZET BULANIK ÇOK KRTERL KARAR VERME YÖNTEMLER VE UYGULAMA Krkolu, Nilsen Yüksek Lisns Tezi, letme ABD Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. rfn ERTURUL Hzirn 008, 47 Syf Her gün dh d rtn rekbet ortmınd iletmeler vrlıklrını sürdürebilmek için, en iyi klitedeki ürünü en uygun fiyt ve en kıs sürede müterilerine sunmk durumunddırlr. Bu durumd ürünlerin müterilere zmnınd teslim edilebilmesi için güvenilir nkliye firmlrın ihtiyç vrdır. Özellikle iletmelerin hizmet klitesinin gelitirilmesi ve müteri memnuniyetinin slnmsı gereklilii doru nkliye firmsı ile çlımyı zorunlu kılmktdır. letmeler doru nkliye firmsını belirlemek için birbiri ile çelien kriterler ltınd çeitli lterntifler rsındn seçim ypmk durumunddırlr. Klsik krr verme yöntemleri, belirsiz ve kesin olmyn durumlrı ele lmd yetersiz kldıındn bu gibi durumlrd bulnık krr verme yöntemlerini kullnmk uygun olmktdır. Bu tez çlımsınd, iletmelerin krr problemlerinde krr vericiler trfındn ypıln sözel deerlendirmelerde yer ln belirsizlii ele lbilmek için Bulnık Çok Kriterli Krr Verme yöntemleri önerilmitir. Tez çlımsının uygulm bölümünde Denizli Mkine mlt Snyinde fliyet gösteren bir iletmenin nkliye firmsı seçim problemine Bulnık Anlitik Hiyerri Prosesi ve Bulnık TOPSIS yöntemleri ile çözüm rnmıtır. letmenin Kzkistn d fliyet gösteren müterisine ürünlerin teslimtı için be nkliye firmsı lterntifi rsındn belirlenen kriterler ltınd en uygun nkliye firmsının belirlenmesinde iletmeye yrdımcı olunmy çlıılmıtır. Anhtr Kelimeler: Bulnık Mntık, Çok Kriterli Krr Verme, Bulnık Anlitik Hiyerri Prosesi, Bulnık TOPSIS, Nkliye Firmsı Seçimi.

7 iv ABSTRACT FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHODS AND APPLICATION Krkolu, Nilsen M. Sc. Thesis in Business Administrtion Supervisor: Assist. Prof. Dr. rfn ERTURUL June 008, 47 Pges In competitive environment in order to survive, compnies should supply high qulity products with comptible prices nd smller led times to their customers. In such cse, compnies need relible trnsporttion firms to deliver their products to the customers on time. Especilly compnies hve to work with the right trnsporttion firms for improving service qulity nd providing customer stisfction. In order to determine the right trnsporttion firm, compnies should mke selection mong vrious lterntives under conflicting criteri. Clssicl decision mking methods re indequte to del with mbiguous nd imprecise situtions so using fuzzy decision mking methods will be pproprite. In this thesis, in order to tke vgue nture of the linguistic ssessment into considertion, fuzzy multi criteri decision mking methods re proposed. At the ppliction prt of this thesis, trnsporttion firm selection problem of compny which opertes in Denizli Mchinery Mnufcturing Industry is tried to be solved with fuzzy Anlyticl Hierrchy Process nd fuzzy TOPSIS methods. It is imed to guide the compny to select the most suitble trnsporttion firm mong five lterntives under the determined criteri for delivering their products to the customer locted in Kzkhstn. Keywords: Fuzzy Logic, Multi-Criteri Decision Mking, Fuzzy Anlyticl Hierrchy Process, Fuzzy TOPSIS, Trnsporttion Firm Selection

8 v ÇNDEKLER ÖZET...iii ABSTRACT...iv ÇNDEKLER...v EKLLER DZN...vii TABLOLAR DZN...ix SMGELER VE KISALTMALAR DZN...xi GR... BRNC BÖLÜM KARAR TEORS.. KARAR VERME KARAR VERME SÜREC KARAR MODELLER Belirlilik Altınd Krr Verme Belirsizlik Altınd Krr Verme Risk Altınd Krr Verme Ek Bilgi Altınd Krr Verme Rekbet Altınd Krr Verme ÇOK KRTERL KARAR VERME Aırlıklı Toplm Yöntemi Aırlıklı Çrpım Yöntemi Anlitik Hiyerri Prosesi TOPSIS PROMETHEE ELECTRE...49 KNC BÖLÜM BULANIK MANTIK.. BULANIK MANTIK KAVRAMI BULANIK MANTIIN TARHÇES VE UYGULAMA ALANLARI...6

9 vi.. BULANIK KÜME TEORS Üyelik Fonksiyonu Sözel (Dilsel) Deikenler Genileme Prensibi BULANIK SAYILAR Üçgen Bulnık Syılr Ymuk Bulnık Syılr BULANIK MANTIK YAKLAIMININ AVANTAJLARI VE DEZAVANTAJLARI...90 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM BULANIK KARAR TEORS.. BULANIK KARAR VERME BULANIK ÇOK KRTERL KARAR VERME BULANIK ÇOK KRTERL KARAR VERME YÖNTEMLER Bulnık Aırlıklı Toplm Yöntemi Bulnık Aırlıklı Çrpım Yöntemi Bulnık Anlitik Hiyerri Prosesi Bulnık TOPSIS Bulnık PROMETHEE... DÖRDÜNCÜ BÖLÜM BAHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERNN NAKLYE FRMASI SEÇM PROBLEMNE UYGULANMASI 4.. UYGULAMA ALANI OLAN LETMENN TANITIMI NAKLYE FRMASI SEÇM PROBLEM PROBLEMN BAHP YÖNTEM LE ÇÖZÜMÜ PROBLEMN BULANIK TOPSIS YÖNTEM LE ÇÖZÜMÜ...69 SONUÇ VE ÖNERLER...8 KAYNAKLAR...88 EKLER...0 ÖZGEÇM...47

10 vii EKLLER DZN Syf ekil.. Bsit hiyerri modeli... ekil.. ki boyutlu uzyd pozitif ve negtif idel çözümler kümesi...4 ekil.. Tercih fonksiyonu P (d)...9 ekil.4. H(d) fonksiyonu...40 ekil.. Oln kriter...40 ekil.6. U eklinde kriter...4 ekil.7. V eklinde kriter...4 ekil.8. Seviye kriteri...4 ekil.9. Dorusl kriter...4 ekil.0. Gussin kriter...4 ekil.. Üstünlük sırlmsını gösteren em...46 ekil.. Çıkı kılrını gösteren em...46 ekil.. Giri kılrını gösteren em...47 ekil.4. Altı lterntif için üstünlük ilikisi diygrmı...0 ekil.. Kernel... ekil.. Bulnık mntık ve uygulmlrı için bir sınıflm önerisi...6 ekil.. Klsik ve bulnık kümenin grfik gösterimi...6 ekil.. Boy sözel deikeni için klsik kümede krkteristik fonksiyon...68 ekil..4. Boy sözel deikeni için bulnık kümede üyelik fonksiyonu...68 ekil.. Sıcklık sözel deikeni için klsik kümede krkteristik fonksiyon.69 ekil.6. Sıcklık sözel deikeni için bulnık kümede üyelik fonksiyonu...70 ekil.7. Bulnık kümede örtüüm...70 ekil.8. Hız sözel deikeni için üyelik fonksiyonlrı...7 ekil.9. Üçgen üyelik fonksiyonu...7 ekil.0. Ymuk üyelik fonksiyonu...7 ekil.. Gussin üyelik fonksiyonu...7 ekil.. Çn ekilli üyelik fonksiyonu...7 ekil.. Sigmodil üyelik fonksiyonu...74 ekil.4. S üyelik fonksiyonu...7

11 viii ekil.. üyelik fonksiyonu...7 ekil.6. üyelik fonksiyonu...76 ekil.7. Üyelik fonksiyonunun kısımlrı...77 ekil.8. Y sözel deikeni...78 ekil.9. Norml bulnık küme...79 ekil.0. Norml ltı bulnık küme...79 ekil.. Dı bükey ve dı bükey olmyn bulnık kümeler...80 ekil.. α kesimi...8 ekil.. Genileme prensibi...8 ekil.4. Üçgen bulnık syı, A...86 ekil.. Ymuk bulnık syı, A...88 ekil.. M ve M syılrının büyüklüklerinin krıltırılmsı...0 ekil.. Bulnık TOPSIS yönteminde izlenecek dımlr...7 ekil.. Üçgen bulnık syı için ırlık merkezi yöntemi...6 ekil.4. Aırlık merkezi yöntemi ile iki bulnık syının krıltırılmsı...6 ekil.. Bulnık PROMETHEE yönteminde dorusl kriter...8 ekil 4.. Nkliye firmsı seçim probleminin hiyerrik ypısı...40 ekil 4.. Kriterlerin deerlendirilmesinde kullnıln sözel deikenler...69 ekil 4.. Alterntiflerin deerlendirilmesinde kullnıln sözel deikenler...70

12 ix TABLOLAR DZN Syf Tblo.. kili krıltırmlr mtrisi...7 Tblo.. Krıltırm ölçei...8 Tblo.. Rssl indeks... Tblo.4. Genel kriterlerin ltı çeidi...44 Tblo.. Bulnık mntıın bzı uygulm lnlrı...6 Tblo.. Boy sözel deikeni için klsik kümenin krkteristik fonksiyonu...68 Tblo.. Boy sözel deikeni için bulnık kümenin üyelik fonksiyonu...69 Tblo.. BAHP yöntemlerinin krıltırılmsı...98 Tblo.. Bulnık TOPSIS yöntemlerinin krıltırılmsı... Tblo.. Kbul koullrı...6 Tblo 4.. Deerlendirmede kullnıln sözel deikenlerin üçgen bulnık syı cinsinden krılıklrı...4 Tblo 4.. Üç krr vericinin birletirilmi ikili krıltırmlr mtrisi...4 Tblo 4.. Kriterlerin ırlıklrı...46 Tblo 4.4. Mliyet kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...47 Tblo 4.. Dokümntsyon yeterlilii kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...0 Tblo 4.6. Zmnınd teslimt kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı... Tblo 4.7. Firm güvenilirlii kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...4 Tblo 4.8. Arç filosu kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...6 Tblo 4.9. Stı sonrsı tkip kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...9 Tblo 4.0. Bölgeye hkimiyet kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...6

13 x Tblo 4.. Esneklik kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...6 Tblo 4.. Servis klitesi kriteri için lterntiflerin birletirilmi deerlendirme sonuçlrı...6 Tblo 4.. Kriterlere göre önem ırlıklrının özeti...68 Tblo 4.4. Kriterlerin deerlendirilmesinde kullnıln sözel deikenler...69 Tblo 4.. Kriterlerin krr vericiler trfındn deerlendirme sonuçlrı...70 Tblo 4.6. Alterntiflerin deerlendirilmesinde kullnıln sözel deikenler 7 Tblo 4.7. Alterntiflerin kriterler ltınd deerlendirme sonuçlrı...7 Tblo 4.8. Kriterlerin üç krr verici trfındn deerlendirme sonuçlrının üçgen bulnık syılr eklinde ifdesi...7 Tblo 4.9. Alterntiflerin üç krr verici trfındn deerlendirme sonuçlrının üçgen bulnık syılr eklinde ifdesi...74 Tblo 4.0. Kriterlerin önem ırlıklrı...7 Tblo 4.. Bulnık krr mtrisi...76 Tblo 4.. Normlize bulnık krr mtrisi...77 Tblo 4.. Aırlıklı normlize bulnık krr mtrisi...78 Tblo 4.4. Her kritere göre A i ( i =,,,4, ) ve Tblo 4.. Her kritere göre A i ( i =,,,4, ) ve Tblo 4.6. d, * i d i ve * A rsındki uzklık...80 A rsındki uzklık...80 CC i nin hesplnmsı...8 Tblo 4.7. BAHP yöntemi ile edilen lterntif ırlıklrı...8 Tblo 4.8. Bulnık TOPSIS yöntemi ile elde edilen lterntiflerin ykınlık ktsyısı deerleri...8

14 xi SMGELER VE KISALTMALAR DZN Simgeler ij w j mx * C i * A A * S i S i i. Alterntifin j. Kriter Bzınd Performns Deeri j. Kriterin Önem Aırlıı En Büyük Özdeer Pozitif del Çözüme Benzerlik Pozitif del Çözüm Negtif del Çözüm Pozitif del Çözüme Uzklık Negtif del Çözüme Uzklık (,) Tercih ndeksi + Giri Akıı Çıkı Akıı Net Akı P (d) p q C(p,q) D(p,q) C p D p ( x ) Θ Tercih Fonksiyonu Tercih Eii Frksızlık Eii Uyum Kümesi Uyumsuzluk Kümesi Net Uyum ndeksi Net Uyumsuzluk ndeksi Üyelik Fonksiyonu Bulnık Kümelerde Kesim Seviyesi Bulnık Toplm lemi Bulnık Çıkrm lemi Bulnık Çrpm lemi Bulnık Bölme lemi

15 xii m M g i i. Amc Yönelik m. Geniletilmi Anliz Deeri S i i. Amcın Sentez Deeri d (.,.) ki Bulnık Syı Arsı Uzklık v CC i Ykınlık Ktsyısı Kısltmlr AHP BAÇY BAHP BATY CI CMR CR ÇKKV ELECTRE FNIS FPIS IFSA NIS PIS PROMETHEE RI TOPSIS VIKOR WV Anlitik Hiyerri Prosesi Bulnık Aırlıklı Çrpım Yöntemi Bulnık Anlitik Hiyerri Prosesi Bulnık Aırlıklı Toplm Yöntemi Tutrlılık ndeksi Convention Merchndise Routier Tutrlılık Ornı Çok Kriterli Krr Verme Elimintion Et Choix Trduisnt l Relité Bulnık Negtif del Çözüm Bulnık Pozitif del Çözüm Interntionl Fuzzy Systems Assocition Negtif del Çözüm Pozitif del Çözüm Preference Rnking Orgniztion Method for Enrichment Evlutions Rssl ndeks Ornı Technique for Order Preference by Similrity to Idel Solution Vise Kriterijumsk Optimizcij I Kompromisno Resenje Aırlıklı deer

16 GR Günümüzün rekbetçi ortmınd doru ve etkin krrlr lbilen iletmeler rkiplerine üstünlük slybilmektedir. letmelerde lınn krrlrın isbet derecesi iletmenin brısını dorudn etkileyecektir. Doru ve tutrlı krrlrın lınbilmesi doru bilgilerin etkili ve zmnınd deerlendirilmesine blıdır. Günümüzde hyt rtlrının zorluu, çok syıd lterntifin olmsı gibi birçok sebepten dolyı özellikle i hytınd doru krrlr lbilmek ve bu doru krrlr ııınd brılı olmk önemlidir. Krr vericiler krr verme msınd genelde içgüdüsel hreket etmektedirler. Endüstride pek çok ilem sürecinde etkin krr verme yöntemlerine ihtiyç duyulmktdır. Bu krrlr, iletme için personel, tedrikçi, kurulu yeri, nkliye firmsı gibi seçimleri kpsmktdır. Artn rekbet ortmınd iletmeler ykt klbilmek ve rkiplerine göre frk yrtbilmek için dh çok çb srf etmektedir. Zmnınd teslimt, iletmeler için müteri memnuniyetini slmd önemli fktörlerden biridir. Zmnınd teslim edilemeyen sipriler, müterinin güvenini kybetmeye neden olmnın ynınd iletmeye mddi kyıplr d getirmektedir. letmelerin birçou, siprilerini nlmy uygun olrk zmnınd müterilerine teslim edemediklerinden büyük miktrlrd cez ödemekte ve uzun vdede müterilerini kybetmektedir. Bu yüzden doru nkliye firmsını seçmek iletme çısındn kritik öneme shiptir. yi bir deerlendirme ypılırs birden fzl nkliye firmsı ile çlıılmk zorund klınmz ve bu durum uzun vdeli ortklıklrın gelimesine yrdımcı olur. Nkliye firmsı seçim problemi, iletmeler için önemli krr verme problemlerinden biridir. Nkliye firmsı seçim ileminin zmn lıcı ve zor bir süreç olup deneyim ve bilgi birikimi gerektirmesinden dolyı krr vericiler için birçok sorun neden olmktdır. Uygun ve etkili bir krr ulmk için, krr verici birçok

17 veriyi nliz etmek ve birçok fktörü dikkte lmk zorunddır. letmeler en uygun nkliye firmsını belirlerken zmn kybetmeden krr vermek durumunddırlr. Aksi tkdirde ürünler zmnınd müteriye teslim edilemeyecektir. Bu durumd çok kriterli krr verme yöntemleri yrdımıyl krr ulmk uygun olcktır. Krr verme sürecinde eksik ve syısl olmyn bilgiler olmsı durumund bulnık küme teorisi, krr verme sürecine dâhil edilerek dh etkin krrlr ulılbilmektedir. Ayrıc krr verme sübjektif bir süreçtir ve belirsizlikler içermektedir. Klsik krr verme yöntemleri, belirsiz ve kesin olmyn durumlrı ele lmd yetersiz kldıındn bu gibi durumlrd bulnık krr verme yöntemlerini kullnmk uygun olmktdır. Bu çlımd, krr sürecinde yer ln belirsizlii ele lbilmek için nkliye firmsı seçim problemine Bulnık Anlitik Hiyerri Prosesi (BAHP) ve Bulnık TOPSIS yöntemleri ile çözüm rnmıtır. Problem ele lınırken insn fktöründen kynklnn sübjektifliin üstesinden gelebilmek için tek bir krr verici yerine üç krr verici belirlenmi ve kriterler ile lterntifler yrı yrı bu üç krr verici trfındn deerlendirilmitir. Litertür incelendiinde BAHP ve Bulnık TOPSIS yöntemlerinin en çok iletmelerin tedrikçi, mkine, kurulu yeri, yzılım ve iletim sistemi seçimi gibi problemlerine uygulndıı görülmektedir. Bu çlımd ise bu iki yöntem yrdımıyl mkine imlt snyinde fliyet gösteren bir iletmenin nkliye firmsı seçim problemine çözüm rnmıtır. Sektörde fliyet gösteren iletmelere bkıldıınd nkliye firmsı seçiminde geçmi tecrübelerden ve sezgilerinden yrrlnıldıı görülmektedir. Bu çıı kptrk nkliye firmsı seçim problemi için bilimsel bir yöntem önerilmeye çlıılmıtır. Uygulmd BAHP ve Bulnık TOPSIS yöntemleri ele lınılmsın rmen, tezin teori bölümünde çok kriterli krr verme yöntemlerine ve bulnık çok kriterli krr verme yöntemlerine yrıntılı bir ekilde deinilmi olup içerdii bilgiler ve konulrın ele lı trzı bkımındn, bu konud bundn sonr ypılck oln çlımlr kynk oluturmk mçlnmıtır. Tez çlımsının ilk bölümünde krr teorisi ele lınmıtır. Bu bölümde öncelikle krr verme kvrmı tnımlnmı ve krr verme süreci çıklnmy çlıılmıtır. Ayrıc krr modellerinden kısc bhsedilerek çok kriterli krr verme yöntemlerine deinilmitir. kinci bölümde bulnık mntık kvrmı üzerinde durulmu,

18 bulnık mntıın trihçesi ve uygulm lnlrındn bhsedilmitir. Bu bölüm içinde bulnık küme teorisi ve bulnık syılr çıklnmıtır. Ayrıc, bulnık mntık kvrmının vntj ve dezvntjlrın deinilmitir. Çlımnın üçüncü bölümünde bulnık krr teorisi çıklnrk bulnık çok kriterli krr verme ele lınmıtır. Bu bölümde bulnık çok kriterli krr verme yöntemleri yrıntılı bir ekilde çıklnrk bu yöntemlere ilikin litertür trmsın yer verilmitir. Dördüncü bölümde ise Denizli Mkin mlt Snyinde fliyet gösteren bir iletmede nkliye firmsı seçim problemi ele lınmıtır. Öncelikle iletme hkkınd kısc bilgi verilmi dh sonr nkliye firmsı seçim problemi tnımlnmıtır. Dh sonr probleme BAHP ve Bulnık TOPSIS yöntemleri ile çözüm rnmıtır. Sonuç ve öneriler kısmınd ise çlım sonund elde edilen sonuçlr trtıılmı ve gelecekte ypılbilecek çlımlr için önerilere yer verilmitir.

19 4 BRNC BÖLÜM KARAR TEORS nsnlr, kiisel gereksinimlerini ve toplumsl ihtiyçlrını krılmk için sürekli krr verme kvrmı ile krı krıy klırlr. Krr, bir i y d sorun hkkınd düünülerek verilen kesin yrgıdır. Krr verme ise, genel nlmd, krr vericinin deiik lterntifler rsındn, kendi mçlrın uygun, kendisince önceden belirlenmi belirli kriterlere göre en uygun lterntifi seçebilmesidir (Krky, 00: ). Ayrıc, krr verme; bir deiiklii, bir seçimi, bir kntin olumsını, bzen de belirsiz bir durumu gösteren bir terim olup, kiinin hyt blmsıyl birlikte orty çıkmkt ve ymı boyunc deiik ekillerde devm etmektedir (Lorcu, 000: ). Krr teorisi, krr verme ilemini nlitik ve sistemtik bir yklıml incelemektedir. Krr teorisinde kullnıln mtemtiksel modeller, iletme yöneticilerine en iyi krrın verilmesinde yrdımcı olmktdır. Krr teorisine göre verilecek iyi bir krr, mntıksl bir ess dynn syısl bir yklıml seçenekler rsındn en iyi olnı seçilerek verilmektedir. yi bir krr, bzı durumlrd hemen beklenen ve istenilen sonuçlrı veremeyebilmektedir. Fkt bu durum, uzun dönemde krrın iyi olm özelliini deitirmez. Krr teorisine göre kötü bir krr, mntıksl bir ess dynmyn, syısl yklım yerine sübjektif bir yklıml, bütün seçenekleri göz önüne lmdn verilen bir krrdır (Tekin, 004: 8)... KARAR VERME Krr verme, insnın ymı boyunc hemen hemen her dönemde krıltıı bir olgudur. nsn, hytı boyunc çeitli lterntifler rsındn seçim ypmk zorund klır (Teke, 00: ). Krr verme, bir mc ulbilmek için eldeki olnk ve koullr göre mümkün olbilecek çeitli fliyetlerden en uygun olnını seçmektir

20 (Öztürk, 004: 4). Bk bir tnım göre krr verme, hedef ve mçlrın gerçekletirilmesi yönünde lterntif eylem plnlrındn birini seçme sürecidir (Kuruüzüm ve Atsn, 00: 84). Bu süreç içinde mevcut tüm lterntifler, fliyetler, seçenekler, olsılıklr, strtejiler içinden mç vey mçlr uygun ve mümkün bir vey bir kçı seçilir (Teke, 00: ). Bir problemin krr problemi olbilmesi için u rtlrı birlikte tımsı gerekmektedir: Birden çok dvrnı yolunun bulunmsı, Her bir dvrnıın sonuçlrının birbirinden frklı olmsı, Gerçekletirilmek istenen birtkım mçlrın olmsı (Teke, 00: 4). Tek bir dvrnı yolunun bulunmsı durumund, krr vermeden söz edilemez. Çünkü böyle bir durumd çözüm tektir ve mutlk uygulncktır. Tüm bu koullrın vr olmsı durumund krr verici, problemin ypısını bir model biçiminde orty koybilir (Tütek ve Gümüolu, 000: 6). nsnlr günlük yntılrınd ne zmn klkcklrın, ne yiyeceklerine, giyeceklerine ve ne zmn uyuycklrın dir krr vermek zorunddırlr. Bunun ynınd iletme yöneticileri de, krıltıklrı problemleri çözümlemek ve mçlrı gerçekletirmek için sürekli olrk krr vermek durumunddır (Tütek ve Gümüolu, 000: 6). Yöneticiler, sdece kiisel yntılrı üzerine krr vermezler. Onlr ynı zmnd çlıtıklrı kurululrl ilgili krrlr d verirler (Öztürk, 004: ). Zmnlrının büyük bir bölümünü; iletmenin kurulmsı üretim, pzrlm, finnsmn, iletmenin orgnizsyonu ve yönetimi gibi blıc konulrd krr verme eylemine yırırlr (Don, 98: ). Günümüz piyslrınd rekbet rtlrındki rtı blı olrk bu piyslrd fliyet gösteren iletmelerin brısı, büyük ölçüde yöneticilerin lcklrı krrlrın isbet derecesine blı olcktır. letmelerin ellerindeki sınırlı kynklrın verimli bir ekilde kullnılbilmesi, lterntif çözüm yollrı rsınd iyi bir seçim ypılrk lınck oln krrlrın optiml olmsın blıdır (Tekin, 004: 8). yi bir krr; mntı dynn, vr oln tüm verileri ve olsı lterntifleri dikkte ln ve nicel yklım bvurrk elde edilen krrdır. Bzen iyi bir krr ile beklenmedik vey uygun olmyn bir sonuç elde edilebilir. Fkt bu o krrın iyi olm özelliini deitirmez. Öte yndn, kötü bir krr ise mntı dynmyn, mevcut

21 6 bilgileri kullnmyn, tüm lterntifleri dikkte lmyn ve syısl tekniklere bvurmdn lınn krrdır. Eer kötü bir krr lınmsın rmen ns fktörü syesinde iyi bir sonuc ulıldıys, bu durum kiinin kötü bir krr verdii gerçeini deitirmez (Render ve Stir, 99: 4). Krr verme sorunu, bzen oldukç bsit olmsın krılık, bzen de oldukç krmık ve içinden çıkılmz bir durum rz etmektedir. Arlrınd seçim ve tercih ypılck oln lterntiflerin, krr verici trfındn göz önüne lınck mçlr çerçevesinde deerlendirilmesi sonucund olun olgu, optimum seçenein belirlenmesidir. Çözüm, mçlrın kesiim noktsı oln seçenein sptnmsıdır (Krky, 00: 8). Mtemtiksel modeller, yöneticilere krr verme sürecinde destek slmkl birlikte nihi krrın verilmesi, koly bir süreç deildir. Bunun birinci nedeni, verilen krrın lıncı gelecein sonuçlrının belirsizlik içermesidir. Modele dâhil edilemeyen fktörler ve modele dâhil edilen fktörlerdeki beklenmedik deiiklikler modeli gelecek için geçersiz kılbilir. kinci nedeni ise krr sürecinde ulılmy çlııln ve birbiri ile çelien birden fzl hedefin olmsıdır (Ulucn, 004: 0). ncelenen konunun kpsmın, bsit vey krmık oluun ve önem derecesine göre, krr verme eylemleri frklılık gösterir. Fkt temelde krr verme eylemleri u ortk özellikleri tır (Don, 98: ): Tüm krrlr, çeitli lterntifler vey seçenekler rsındn seçim ypmyı gerektirir. Her krr verme eylemi, bir mc yöneliktir ve krrlr genellikle mcın gerçeklemesi için verilir. Krr verme eylemi, bir zmn sürecini gerektirir. Çünkü krr verme ilemi çeitli zmnlrd gerçekleen bir süreçtir. Krrlr gelecee yöneliktir ve gelecei thminlemeye dynırlr. Krr verici, gelecein belirsizlii nedeniyle imdiden hedeflenen mcın gerçeklememesi olsılıını göz önünde bulundurmk vey bzı riskleri üstlenmek durumunddır.

22 7.. KARAR VERME SÜREC Krr, bir nd orty çıkn bir olgu deil; çeitli mlrdn geçerek olun bir süreçtir. Genel nlmd süreç, belirli bir son ultırn bir dizi eylem ve çlımlrın tümüdür. Bundn dolyı, etkin bir krr ulmk için krr verme sürecinin hngi mlrdn olutuunu bilmek gerekmektedir (Krky, 00: 9). Krr verme, krr vericinin deiik lterntifler ile krılmsı durumund bu lterntifler rsındn kendi mçlrın en uygun olnını seçme ilemi iken; krr süreci ise bu ilemlerin sırsıyl ypılmsını içerir (Tekin, 004: 0). Krr verme sürecinin mlrı u ekilde sırlnbilir: Problemin frkın vrm Problemin belirlenmesi ve tnımlnmsı Alterntiflerin belirlenmesi Alterntiflerin deerlendirilmesi En iyi lterntifin belirlenmesi Krrın deerlendirilmesi Yukrıd belirtilen krr verme süreci mlrınd bir stndrt söz konusu deildir. Krılıln krr probleminin ypısın, boyutun ve krr ortmın göre bu mlrdn bir vey birkçı ihml edilebilir. Bir dizi zihinsel fliyeti içeren krr verme süreci, krr vermek için kullnıln yöntemlerin eylem düzeni ve izlenen yolu ifde ettii için krmık ypıdki krr problemleri sistemtik bir ekilde irdelenmekte ve en iyi krr ulbilmek için uygun yöntemler kullnılrk krr klitesi rttırılmktdır (Teke, 00: 4). Krr verme sürecinde izlenebilecek yklımlrdn biri oln klittif yklım, temel bilgi ve deneyime dylı olrk sezgi, yrgı ve deneme mlrındn oluur. Krr vericinin sezgi gücüne blı olduundn bir bilim olmktn çok snt özellii tır. Eer krr verici, geçmite benzer bir problemle krılmıs y d problemi bsit nitelikte ise klittif yklımın izlenmesi yerinde olcktır. Fkt krr vericinin benzer durumlr ilikin deneyimleri yoks ve krmık bir problemle krılmıs sezgi ve deneyimler yeterli olmycktır. Bu durumd kntittif yklım bvurmk yerinde bir durum olcktır. Kntittif yklımd olylr tnımlnbilir ve ölçülebilir

23 8 niteliktedir. Ayrıc bu yklım, syısl olgu ve verilerden hreketle çlım konusu sistem ve probleme ilikin modeller kurulmsını içerir. Bu modeller, genellikle problemin mçlrını, kısıtlrını ve mçlr rsı ilikileri orty koyr. Modellerin nlizi yoluyl d problemin en iyi çözümüne ulılmy çlıılır. Klittif krr verme, krr vericilerin sezgisel becerilerine blı olmsın krılık, kntittif krr verme yklımınd yöneylem rtırmsı kpsmındki yklım ve tekniklerin bilinmesi gerekir (Krky, 00: 0). Genel nlmd, bir krr sürecinde ele lınn krr problemi ıd belirtilen öeleri içerir (Don, 98: 6): Krr verici: Belirli bir konud krr verme durumund oln kii vey kiilerdir. Amç: Krr vericinin ulmk istedii hedef vey durumdur. Krr kriteri (ölçütü): Krr vericinin seçim yprken göz önünde bulundurduu ölçüt vey deer yrgısıdır. Alterntifler (seçenekler): Krr vericinin mcın ulmsı için kontrolünde oln ve izlemesi gereken deiik hreket trzlrı vey strtejilerdir. Olylr (krr ortmı): Krr vericinin kontrolü dıınd oln fkt lterntifler rsınd seçimini etkileyen fktörlerdir. Dier bir deyile, krr vericinin içinde bulunduu krr ortmıdır. Sonuçlr (ödemeler): Her bir lterntif ve oly bileimi sonucu orty çıkn sonuç vey deerdir. Krr verme sürecini etkileyen birçok fktör bulunmktdır. Bu fktörler rsınd; do koullrı, krr verici, ulılmk istenen mçlr, seçenekler, seçeneklerin sonuçlrı ve seçenekler rsınd seçim ypılmsı syılbilmektedir (Tekin, 004: ). Krr vermede en önemli etkenlerden biri de krr vericinin özellikleridir. Krr veren kii, bütün trfsızlıklrın ynınd psikolojik ve biyolojik özelliklerin etkisi ltınddır. Bu kiinin, ktif bir kiilie ship olmsı gerekir. Böyle olduu sürece iletmelerin büyümesini slyn krrlr verilebilir. Krr verme sürecinde etkin oln krr verici ols d bu süreçten dı çevrede yer ln dier insnlr d etkilenir. Herhngi bir krr probleminin çözümü, ıd belirtilen kiilerin krr verme sürecine ktılmlrını gerektirir:

24 9 Krr vericiler: Alınck krr üzerinde kontrolü oln kii vey kiilerdir. Çözüm kullnıcı: Krr verici trfındn oluturuln çözümü kullnn ve/vey krrı uygulyn fkt çözüm üzerinde herhngi bir deiiklik yetkisi olmyn kii vey kiilerdir. Krrdn etkilenenler: Çözümün vey krrın sonuçlrındn fydlnn y d zrr gören kiilerdir. Krr nlisti / Problem çözücü: Problemi nliz eden ve krr verici için çözüm gelitiren y d krr vericiye çözüm sürecinde yrdımcı oln nlisttir (Teke, 00: 8)... KARAR MODELLER Krr verme eylemi, krrı etkileyen fktörlerin gerçekleme olsılıklrındn, seçeneklerin sonuçlrının tm olrk bilinip bilinmemesinden ve hngi seçenein en iyi olduunun belirlenmesi için elde yeterli bilginin olup olmmsındn önemli ölçüde etkilenir. Bzı olylr, kontrol edilemeyen türden olbilecekleri gibi bzılrı d kısmen rssllık özellii tır. Deikenlerin niteliklerine, seçeneklerin ve sonuçlrın orty çıkı biçimlerine blı olrk kullnılck krr verme modelleri deiiklik gösterecektir (Sezen, 004: 4). Kıscsı, krr vermede kullnıln modeller rsındki frklılık krr vericinin bilgi derecesinden kynklnır. Bu nlmd, krr verme modelleri u ekilde sınıflndırılbilir: Belirlilik ltınd krr verme Belirsizlik ltınd krr verme Risk ltınd krr verme Kısmi bilgi ltınd krr verme Rekbet ltınd krr verme... Belirlilik Altınd Krr Verme Belirlilik ltınd krr vermede, seçeneklerin hngi koullr ltınd gerçekleecei kesin olrk bilinmektedir. Yni orty çıkcı beklenen olyın olsılıı dir (Öztürk, 004: 6). Belirlilik ltınd krr verme, en bsit krr verme

25 0 modellerinden biridir. Çünkü krr sorununun hiçbir öesi ns bırkılmmıtır (Tütek ve Gümüolu, 000: 66). Belirlilik ltınd krr problemlerinde her bir seçime ilikin tm bilgi vrdır ve krr veren kii gelecek konusund güvenceli bilgiye shiptir (Hlç, 99: 9). Bk bir ifdeyle, belirlilik ltınd krr vermede herhngi bir krr lm sürecine ilikin dvrnılrın dourcı sonuçlr önceden kesinlikle bilinmektedir (Tekin, 004: ). Belirlilik, krr verenin hberdr olm durumunu ynsıtır. Krr veren mcın en uygun seçenei kolyc seçebilir. Dolyısıyl en büyük kznç deeri mcın en iyi brılm derecesi olur ve krr kriteri en büyük kzncın seçimidir (Hlç, 99: 9). Dorusl progrmlm modelleri, belirlilik ltınd krr vermenin bir örneidir. Bu modeller ylnızc lterntiflerin kendi rlrınd iyi tnımlnmı mtemtiksel dorusl fonksiyonlrl ilikilendirilebilecei durumlrd uygundur (Th, 000: ). Devlet thviline ypıln bir ytırım sonucund elde edilecek gelir tutrı kesin olrk bilindii için thvillere ypılck ytırım krrı d belirlilik ltınd krr vermeye örnek olrk verilebilir (Tekin, 004: ).... Belirsizlik Altınd Krr Verme Orty çıkcı umuln olylrın vey gerçekleme olsılıklrının belirlenemedii krr problemleri belirsizlik ltınd krr verme problemi olrk dlndırılmktdır. Belirsizlik ltınd krr veren kiinin, sonuçlr verebilecei olsılıklr söz konusu deildir. Elinde geçmie ilikin tecrübe ve kyıtlr olmdıındn bir olsılık hesplmsı ypılmmktdır (Engelkırn, 00: 8). Belirsizlik ltınd krr verme, en zor ve en yygın krr verme durumudur. Belirsizlik ltınd krr verme durumund probleme ilikin z vey eksik bilgi vrdır. letme yöneticileri genellikle belirsizlik ortmınd krr verirler (Tekin, 004: ). Bu durumd do durumlrının olsılıklrı hkkınd hiçbir bilgi olmdıındn, kullnıln teknikler krr vericinin iyimser ve kötümser olmsın göre deiiklik gösterecektir (Ulucn, 004: 06). Krr vericilerin belirsizlik ltınd krr vermelerine yrdımcı oln blıc kriterler unlrdır: Eit olsılık (Lplce) kriteri

26 Kötümserlik (Mksimin) kriteri yimserlik (Mksimks) kriteri Pimnlık (Minimks) kriteri Gerçekçilik (Hurwicz) kriteri Eit olsılık (Lplce) kriteri Eit olsılık kriteri, bütün do koullrının eit ihtimllerle meydn geldiini kbul etmektedir. Bu krr kriterini ilk kez Lplce orty ttıı için, bu kritere Lplce kriteri de denilmektedir. Eit olsılık kriterinde, krr verici için do durumlrı olsılıklrının birbirinden frklı olbilecekleri konusund hiçbir belirti olmdıındn do durumlrının orty çıkmlrının eit ns ship olduu kbul edilerek, her do durumun eit olsılık verilmektedir. Dh sonr her strteji için beklenen deer hesplnrk, en büyük beklenen deere ship strteji seçilmektedir (Tütek ve Gümüolu, 000: 7). Kötümserlik (Mksimin) kriteri Kötümserlik kriteri en kötü olsı senryonun gerçekleecei vrsyımın göre verilecek krrı belirleyen bir yklımdır. Bu kritere göre en iyi krrı vermek için: Her bir krr lterntifinin minimum getirisi bulunur. Bu minimum getiriler rsındn en büyük getirisi oln, krr olrk seçilir (Ulucn, 004: 0). Kötümserlik kriteri, mksimin olrk d dlndırılmktdır. Mksimin kriteri, kötünün en iyisini çıkrm eklindeki muhfzkâr bir dvrnı dynır (Th, 000: 40). Mksimin yklımı, her lterntif için olsı en kötü sonucu dikkte ln kötümser bir yklımdır. Gerçek sonuç, mksimin yklımıyl elde edilen sonuç kdr kötü olmybilir (Stevenson, 99: 7).

27 Wld trfındn önerilen kötümserlik kriterinde, her bir seçenek için en kötü olyın gerçekleecei ve en kötü sonuçlr rsındn en iyi kzncın belirlenmesi ess lınır (Tütek ve Gümüolu, 000: ). Kötümserlik kriterinde, krr verici hngi seçenei seçerse seçsin, mücdele ettii çevre kzncını minimum indirecektir, dolyısıyl en büyük kzncı verecek oln seçenek tercih edilmelidir. O hlde mksimin kzncı veren seçenek de iletme için benimsenecek dvrnıtır (Engelkırn, 00: 8). Bu kriteri benimseyen krr vericilerin, gereinden fzl ihtiytlı dvrnn kiiler olduu iddi edilir. Krr verici giriimcilerin, ırı ihtiytlı vey kötümser bir dvrnı içinde krr vermeleri önerilmez (Don, 98: 64). yimserlik (Mksimks) kriteri yimserlik kriteri, en iyi olsı senryonun gerçekleecei vrsyımın göre verilecek krrı belirleyen bir yklımdır. yimser bir krr verici, hngi krr verilirse o krr göre en iyi sonucu verecek do durumunun gerçekleeceini vrsyr. Bu kritere göre: Her bir krr lterntifinin mksimum getirisi bulunur. Bu mksimum gelirler rsındn en büyük getirisi oln, krr olrk seçilir (Ulucn, 004: 09). yimserlik kriteri mksimks olrk d dlndırılmktdır. Bu durumd krr verici tbitın nsını desteklediini düünerek seçtii strteji için mümkün olylrın en fzl kzncı slmsını bekler (Hlç, 99: 8). yimserlik kriteri, mliyet eklindeki krr durumlrınd mliyeti en düük ypn kriterdir. (Tekin, 004: ) Pimnlık (Minimks) kriteri Bir isttistikçi oln Svge, krr verilip do durumu gerçekletikten sonr, krr vericinin pimnlık duybileceini ve bk bir strtejiyi seçmi olbilmeyi isteyebileceini vurgulyrk, krr vericinin en büyük pimnlıını en küçüklemesi gerektii fikrini orty tmıtır (Tütek ve Gümüolu, 000: 7). Pimnlık kriteri de en kötü olsı senryonun gerçekleecei vrsyımın göre verilecek krrı belirleyen, kötümser bir yklımdır. Kötümser bir krr verici en kötü