RİSK TABANLI TESİS YERİ SEÇİMİ PROBLEMİ: GÜVENLİK SEKTÖRÜ İÇİN BİR UYGULAMA

Transkript

1 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018 Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018 RİSK TABANLI TESİS YERİ SEÇİMİ PROBLEMİ: GÜVENLİK SEKTÖRÜ İÇİN BİR UYGULAMA Dr. Hmit ERDAL Attürk Üniversitesi, SBE, ÖZET Güvenlik güçleri svş, terörizmle mücdele, toplumsl olylr müdhle ile emniyet ve syiş hizmetlerini yerine getirebilmeleri için güvenlik mlzemelerine ihtiyç duyrlr. Güvenlik mlzemeleri silh sistemlerinde kullnıln öldürücü oln vey olmyn mermiler, gz mühimmtlrı vb. tşınmsı, depolnmsı ve kullnılmsı için kendisine hs özellikleri bulunn mlzemelerdir. Bu çlışmd güvenlik güçleri trfındn kullnıln güvenlik mlzemeleri deposunun yeniden konuşlndırılmsı için Anlitik Hiyerrşi Süreci ve TOPSIS yöntemi bütünleşik olrk kullnılmıştır. Uzmnlr trfındn belirlenen risk kriterinin ğırlıklrının belirlenmesi için Anlitik Hiyerrşi Süreci yöntemi ve risk kriterlerine göre en uygun güvenlik mlzemeleri depo yeri seçimi için TOPSIS yönteminden istifde edilmiştir. Çlışmnın sonund en uygun depo yeri olrk Kırıkkle ili belirlenmiştir. Anhtr Kelimeler: Güvenlik Mlzemeleri, Yer Seçimi Problemi, Anlitik Hiyerrşi Süresi, TOPSIS. RISK BASED FACILITIY LOCATION PROBLEM: AN APPLICATION FOR SECURITY SECTOR ABSTRACT Security forces need security mterils in time of wrs, for fighting ginst terrorism, for intervention to socil events, nd perform sfety nd security duties. Security mterils used in wepon systems, mortl or non-mortl bullets, gs mmunition, etc., re mterils tht hve their own chrcteristics for trnsporttion, storge nd usge. In this study, the Anlyticl Hierrchy Process nd the TOPSIS method were integrted to relocte the security mterils depot used by the security forces. In order to clculte the weights of the risk criteri determined by the experts, the Anlyticl Hierrchy Process method nd to select the most suitble Security mterils depot loction ccording to the risk criteri, the TOPSIS method were utilized. As result of the study, Kırıkkle province hs been determined the most suitble depot loction. Keywords: Security Mterils, Loction Problem, Anlytic Hierrchy Process, TOPSIS. ISSN: E-ISSN: Bşvuru Trihi: , Yyın Kbul Trihi:

2 Hmit ERDAL 1. Giriş ve Problemin Tnımı Güvenlik güçlerinin görevlerini ve eğitimlerini etkin bir şekilde yerine getirilebilmesi için güvenlik mlzeme (GM) lerinin ihtiyç duyuln zmnd, miktrd ve yerde hzır bulundurulmsı gerekmektedir (Korucuk & Erdl, 2015: 35). Güvenlik güçlerinin mevcut GM deposu uzun süredir ihtiyçlrını krşılmktdır. Anck, son yıllrd mevcut deponun bulunduğu bölgedeki yoğun ypılşm nedeniyle, muhtemel cn ve ml kyıplrının önüne geçmek için bu deponun yeniden konuşlndırılmsı ihtiycı orty çıkmıştır. Uzmnlrl ypıln görüşmeler neticesinde mevcut deponun yerleştirilmesi için bilimsel esslrın dikkte lındığı bir çlışm ypılmdığı ve bu mçl geliştirilmiş herhngi bir metodoloji vey krr destek sistemi bulunmdığı öğrenilmiştir. Ayrıc, ypıln litertür trmsınd gerek yurt içi, gerekse Birleşmiş Milletler ve NATO dokümnlrınd, GM depolrının yerlerinin belirlenmesinde ilişkin bir metodoloji y d stndrt belirlenmediği tespit edilmiştir. İlgili tlimnme ve stndrtlrın, GM lerin depolnm koşullrı, bkım ve emniyeti üzerine odklndığı tespit edilmiştir. Yukrıd sırlnn sebeplerle, GM deposunun yeniden konuşlndırılmsı için uzmn değerlendirmelerine göre Anlitik Hiyerrşi Süreci (AHP) ve Technique for Order Preference by Similrity to Idel Solution (TOPSIS) yöntemlerinin bütünleşik olrk kullnıldığı risk tbnlı bir yklşım önerilmiştir. Bu kpsmd potnsiyel depo yerlerinin risk kriter ğırlıklrının belirlenmesi için AHP, en uygun depo yerinin seçilmesi için ise TOPSIS yöntemi kullnılmıştır. Litertürde ypıln benzer çlışmlrd; (1) riskten ziyde mliyet ve tlebin krşılnmsı mçlrının öne çıkmsı nedeniyle, istenmeyen tesis yeri seçimi probleminin lt problemi oln GM tesis yeri seçimi probleminin risk tbnlı olrk ele lındığı dh kpsmlı bşkc bir çlışmy rstlnmmsı, (2) probleminin brındırdığı belirsizlik ve riskler nedeniyle litertürün genelinde olduğu gibi deterministik veriler ile mtemtiksel/sezgisel modeller ve simülsyon yönteminin gerçek hyt problemlerini tm olrk ynsıtmycğı gerekçeleriyle bu çlışmd ele lınn problem için ilk def AHP-TOPSIS yöntemleri bütünleşik olrk kullnılmıştır. Mevcut GM deposu Ankr ilinde konuşludur. Yurt içi ve yut dışı tedrik kynklrındn tedriki sğlnn GM lerin tmmı, öncelikle bu depod gruplndırm ve sınıflndırm işlemlerine tâbi tutulmkt; dh sonr, her ilde bulunn güvenlik güçlerine sevk edilmektedir. Ypıln sevkiytlrd kr ve hv yollrı ile tren htlrı kullnılmktdır. Bu çerçevede, GM deposu yeri seçimi için dikkte lınmsı gereken fktörler, uzmn görüşlerine dynılrk belirlenmiştir. Görüşmeler neticesinde, (1) deprem, sel ve su bskını, heyeln ve çığ fetleri için birinci derece fet bölgeleri; (2) sınırlr en ykın iller ve (3) terör olylrının en fzl yşndığı iller, birinci derece risk bölgeleri olrk kbul edilmiş ve bu kriterlerden en z birini tşıyn illerde depo kurulmmsı gerektiği değerlendirilmiştir. Bunun nedeni, söz konusu deponun bütün illerde konuşlu güvenlik güçlerinin ihtiyçlrını krşılyn tek n depo olmsı ve bu depodn sğlnn sevkiytın hiçbir şekilde ksmmsı gerektiği düşüncesidir. 462

3 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp Sonuç olrk; birinci derece fet riski tşıyn iller (AFAD, 2017), en fzl terör olyının yşndığı iller (İçişleri Bknlığı, 2017) ve sınır httındki iller (GoogleMps uygulmsıyl) belirlenmiş ve depo yeri olrk belirlenmemesi için elenmiştir. Bu syede GM deposunun inş edilebileceği lterntif iller Afyon, Ankr, Çnkırı, Eskişehir, Kyseri, Kony, Nevşehir, Niğde, Sivs, Yozgt, Aksry, Krmn ve Kırıkkle olrk belirlenmiştir. Birinci derece risk tşımmsın rğmen ulşılmm/kullnılmz hle gelme risklerini en z indirmek için GM deposu kurulbilecek iller için bir risk değerlendirilmesi ypılmsı gerekmektedir. Bu nedenle, (1) fetsellik (deprem, sel ve su bskını, heyeln ve çığ), (2) iklimsellik (dolu, kr, fırtın ve yıldırım), (3) kz riski (trfik, uçk ve tren kzsı riski), (4) ulşım durumu (tren istsyonlrın ve hvlimnlrın uzklık), (5) sınırlr uzklık ve (6) nüfus yoğunluğu kriterlerinin dikkte lınmsı gerektiği uygun değerlendirilmiştir. Bu risk kriterlerine göre en z risk brındırn lterntif ilin belirlenerek GM depo yerinin yeniden konuşlndırılmsı için krr desteği sğlnmsı tlep edilmiştir. Çlışmnın ikinci bölümünde GM depo yeri seçimi konusund litertürde dh önce ypıln çlışmlr trnmış, üçüncü bölümünde AHP ve TOPSIS yöntemleri kısc tnıtılmış, dördüncü bölümünde güvenlik güçleri için uygun depo yeri seçimi problemi için uygulm ypılmış, gelecek çlışmlr önerilerinde bulunduğu sonuç bölümüyle çlışm sonlndırılmıştır. 2. Litertür Trmsı Genel olrk tesis yeri seçimi problemi ile benzer krkteristiklere ship olmsın rğmen GM depo yeri istenmeyen tesis (NIMBY-Not In My Bck Yrd) özelinde konuşlndırılmsı gerekmesi nedeniyle bir tkım zorluklr içermektedir. İstenmeyen tesisler, çevresinde yşyn/bulunn cnlı ve cnsız vrlıklr için olumsuz/ riskli bzı etkileri oln/olbilen tesislerdir. İstenmeyen tesis yerleşim problemlerinin ele lındığı çlışmlrın temelinde de, bu nedenle, bu tip tesislerden kynklnn risk ve mliyetleri minimize etmek mcıyl, tesisleri nüfus yoğun bölgelerden mümkün olbildiğince uzğ konumlndırmy çlışılmktdır. Örneğin nükleer sntrller, cez infz kurumlrı, mühimmt üretim ve depolm tesisleri bu tip tesisler kpsmınd değerlendirilebilir (Frhni vd., 2009:348). Litertürde tesis yeri seçimi pek çok çlışm bulunmsın rğmen GM depo yeri seçimi konusund sınırlı syıd çlışm ypılmıştır. Litertürde, GM lere yönelik ypıln çlışmlrın; tm, yer seçimi, yerleştirme-tm, rç rotlm, rç rotlm-çizelgeleme, yerleştirme-rç rotlm, stok yönetimi, üretim zmnı/miktrı belirleme, tersine lojistik ve sistem (performns) nlizi problemleri üzerine yoğunlştığı belirlenmiştir. Bunlr rsındn içerisinde yerleştirme krrı verilen yyınlr seçilerek şğıd sunulmuştur. Çğrıcı (2007), kurulck GM depolrının yerlerinin belirlenmesi problemini sürekli tesis yeri seçimi problemi olrk ele lmış ve çözüm için genetik lgoritm önermiştir. Çlışmd; tek kynklı, tek ürünlü, iki ktmnlı, tesislerin tek ktmn yerleştirildiği, sttik ve deterministik bir problem ele lınmıştır. İlk kurulum ve tşımlrdn kynklnn toplm mliyetlerin minimizsyonu mçlnmıştır. Hlen vr oln ve bu nedenle kurulum mliyeti 463

4 Hmit ERDAL gerektirmeyen depolr, çeşitli senryolr ile modele dâhil edilerek, depo yeri seçimi için çözüm rnmıştır. Frhni & Asgri (2007) güvenlik güçlerine GM desteği sğlybilmek için minimum syıd üs çmk ve mksimum hizmet sğlybilmek, mçlrıyl lojistik destek üssü yer seçimi konusund çlışmıştır. Çok mçlı küme kplm problemi olrk ele lınn lojistik destek üssü yer seçimi problemi; krmşık ypısı ve büyüklüğü nedeniyle, bir önceki şmd elde edilen değişken değerlerinin bir sonrki şmnın prmetreleri olck şekilde kullnıldığı şmlı bir yklşıml çözülmüştür. Önerilen modelde ÇKKV tekniklerinden TOPSIS, küme kplm, 0-1 tmsyılı progrmlm ve kresel tm yklşımlrı kullnılmıştır. TOPSIS ile lojistik üslerinin depolm koşullrı değerlendirilmiş ve küme kplm modeli ile optiml üs yerleri belirlenmiştir. 0-1 tmsyılı progrmlm ve kresel tm modeli ile birlik-depo tmlrı belirlenmiştir. Güzel & Erdl (2015) çlışmlrınd GM depo yeri seçimi için 6 temel kriter ile 4 lterntif kuruluş yeri için krşılştırmlı bir nliz gerçekleştirilmiştir. Yzrlr çlışmlrınd bulnık VIKOR ve Bulnık TOPSIS yöntemleriyle uygun depo yerini belirlemiş ve çözüm sonuçlrını krşılştırmıştır. GM ler, Gue (2003), Bell (2003), Toyoğlu vd. (2011) ve Erdl (2014) trfındn, yerleştirme-tm problemi olrk ele lınmıştır. Gue (2003), minimum stok seviyesi ile bir muhrebeyi desteklemek için çok dönemli, çok ürünlü bir krışık tmsyılı progrmlm modeli önermiştir. Modelinde, kryolu tbnlı bir dğıtım sistemi için hvyolu ve kryolu tşımcılığı ile desteklenen bir kış önermiştir. Bell (2003), ABD Hv Kuvvetleri birliklerinin hrekât ihtiycı olrk önceden konuşlndırılmsı gereken GM tlepleri için GM deposu yer seçimi ve birlik-depo tmlrının belirlenmesi mcıyl; çok kynklı, çok ürünlü bir problem ele lmıştır. Çlışmd, mliyet minimizsyonunun ynınd coğrfi olrk uygun bölgelerin belirlenmesi mçlrı için bir kplm modeli önermiştir. Yzr, problemin çözümü için bir tvlm benzetimi sezgiseli geliştirmiş ve çılmsı/kptılmsı gereken depo yerleri ile tmlrı belirlemiştir. Toyoğlu vd. (2011) nin çlışmsı litertürde krşılşıln en kpsmlı çlışmlrdn biridir. Çlışmd; çok ürünlü, çok kynklı, çok dönemli, depo ve frklı rç kpsitelerinin göz önüne lındığı, üç ktmnlı, tesislerin iki ktmn yerleştirildiği bir problem ele lınmıştır. Çlışmd, yrıt tbnlı ve düğüm tbnlı olmk üzere iki model geliştirilmiştir. Bu modeller temel lınrk yerleştirme-tm ve yerleştirme-rç rotlm problemleri ele lınmıştır. Hesplm sonuçlrı, önerilen yöntemler syesinde krmşık gerçek problemlerin mkul zmnlr içerisinde çözülebildiğini göstermiştir. Çlışmd yrıc, muhrebe boyunc birbirini izleyen zmn rlıklrınd dğıtım ğını tsrlyn, dinmik bir model geliştirilmiş ve sttik modelden dinmik ortmlrd nsıl fydlnılbileceği gösterilmiştir. Litertürde GM ler için ypıln ve yerleştirme-tm problemi olrk tsrlnn en kpsmlı çlışm Erdl (2014) ın çlışmsıdır. Yzr çlışmsınd, kynk noktlrı, n depolr, bölgesel depolr ve güvenlik güçlerinin oluşturduğu dört ktmnlı bir problem ele lınmış ve yerleştirme krrlrı iki ktmn üzerinde gerçekleştirilmiştir. Diğer yndn, litertürde ele lınn çlışmlrd, ğ ypısı genellikle stndrt olrk ele lınmktdır. Bu 464

5 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp stndrt ypı içinde, her ktmndki düğümlerin fonksiyonlrı ynıdır. Örneğin, fbrik ve depolrdn oluşn bir ğ ypısının tsrımı ypılıyors, birinci ktmndki düğümler fbriklrı, ikinci ktmndki düğümler ise depolrı temsil etmekte ve kış birinci ktmndn ikinci ktmn olmktdır. Bu ypı, stndrt kış dengesi kısıtlrı ile kolylıkl modellenebilir. Erdl (2014) ün çlışmsı kpsmınd ele lınn problemde ise, ynı ktmndki düğümler frklı fonksiyonlrı yerine getirmektedir. Örneğin, potnsiyel bir düğüm noktsı, depo yeri olrk seçilirse depo, depo yeri olrk seçilmezse tlep noktsı işlevini görmektedir. Bu durumu, stndrt kış dengesi kısıtlrı ile modellemek mümkün değildir çünkü ynı ktmn içindeki düğümler rsınd kış müsde edilmesi gerekmektedir. Bu durum slınd, ktmnlr rsınd net bir yrım ypılmsın d engel teşkil etmektedir. Sonuç olrk, ğ tsrımı dh genel bir ğ ypısı içinde ele lındığındn düğümler rsındki kışlrı modellenmesi dh zor hle gelmektedir. Cin (1988), problemi yerleştirme-rç rotlm problemi olrk ele lmıştır. Yzr, ABD ordusu için kolordu seviyesinde, svş zmnı GM dğıtım modeli önermiştir. Hvkr muhrebeleri için GM kışının kesintisiz sğlnmsı mcıyl GM depolrının uygun konumlr yerleştirildiği ve etkili bir dğıtım ğının tsrlndığı çlışmsınd bir dinmik krışık tmsyılı progrmlm modeli ve bir sezgisel geliştirmiştir. Yukrıd sırlnn çlışmlrın çoğund deterministik veriler kullnılrk mtemtiksel/sezgisel modeller ve simülsyon yöntemi kullnılmıştır. İstenmeyen tesis yerleşim probleminin brındırdığı belirsizlik ve riskler nedeniyle deterministik yklşımlrın gerçek hyt problemlerini tm olrk ynsıtmycğı değerlendirilmiş, bu temel gerekçeyle, bu çlışmd, ÇKKV yöntemlerinden istifde edilmiştir. Litertürde sdece iki çlışmd (Frhni & Asgri, 2007; Güzel & Erdl, 2015) ÇKKV yöntemlerinden istifde edildiği tespit edilmiş olup, Frhni & Asgri (2007) nin çlışmsınd yer seçiminden ziyde skeri depolrın depolm koşullrının uygunluğu TOPSIS yöntemiyle sptnrk, mtemtiksel modele girdi sğlnmıştır. Yer seçimi krrı yine diğer çlışmlrd olduğu şekilde önerilen mtemtiksel model syesinde belirlenmiştir. Ayrıc çlışmd sdece depolm koşullrının riskliliği incelenmiş, tesis yerleşimine bğlı riskler göz rdı edilmiştir. Diğer çlışm oln Güzel & Erdl (2015) ın çlışmsınd ise dh çok kullnıln bulnık VIKOR ve bulnık TOSIS yöntemlerinin performnslrı krşılştırılmış ve sdece 6 temel kriter ve 4 lterntif kuruluş yeri değerlendirilmeye lınmıştır. Ayrıc diğer çlışmlrd, riskten ziyde mliyet ve tlebin krşılnmsı mçlrının öne çıkmsı nedeniyle, istenmeyen tesis yeri seçimi probleminin lt problemi oln GM tesis yeri seçimi probleminin risk tbnlı olrk ele lındığı dh kpsmlı bşkc bir çlışmy rstlnmmıştır. 3. Yöntemler Bu bölümde, çlışmd kullnıln AHP ve TOPSIS yöntemleri kısc tnıtılmıştır Anlitik Hiyerrşi Süreci AHP, Thoms L. Sty trfındn geliştirilen, nitel ve nicel kriterlerin bir rd değerlendirilebildiği ve grup krr vermeyi mümkün kıln ÇKKV tekniklerinden biridir (Erdl 465

6 Hmit ERDAL & Akgün, 2014). Slt nicel yöntemlerden yrı olrk AHP, sübjektif kriterleri de değerlendirmeye lbilmektedir. Yöntemde problem, hiyerrşik bir ypıd ele lır ve ikili krşılştırm mntığın dynır. Son yıllrd ypıln çlışmlrd AHP nin diğer yöntemlerle bütünleştirilerek uygulnmsınd d rtış görülmektedir (Yprklı & Erdl, 2015: ). Yöntemin uygulm dımlrı şğıd tnımlnmıştır (Erdl, 2014:56-62; Yprklı & Erdl, 2015: ; Güzel & Erdl, ). Adım 1: Krr verme probleminin tnımlnmsı. Krr verme probleminin tnımlnmsı, iki şmdn oluşur. Birinci şmd lterntifler sptnır. İkinci şmd ise lterntifleri etkileyen kriterler sptnır. Adım 2: Krr kriterleri rsınd krşılştırm mtrisinin oluşturulmsı. Bu mtris, nxn boyutlu kre bir mtristir. Krşılştırmlr için Sty nin 1-9 ölçeği kullnılır (Sty, 2008:125). Bu şm yöntemin temelini oluşturduğundn en önemli dımdır. Adım 3: Krr kriterlerin önem (yüzde) dğılımlrının belirlenmesi. Bu dımd önem dğılımlrının belirlenmesi mcıyl, krşılştırm mtrisini oluşturn sütun vektörleri kullnılır. Bu syede n syıd ve n bileşenli sütun vektörü (B) elde edilir. Sütun vektörlerinin hesplnmsınd Denklem (1) den istifde edilir. B ij = ij n i = 1 ij (1) n syıd B sütun vektörü, bir ry getirilerek şğıdki C mtrisi oluşturulur. R c c C = h Scn T c c h cn g g j g c V 1n c 2n h c W nnx C mtrisi ile kriterlerin birbirlerine göre önem derecelerini ifde eden yüzde önem dğılımlrı bulunur. Bunun için Denklem (2) kullnılrk C mtrisini meydn getiren stır bileşenlerinin ritmetik ortlmsı hesplnır ve Öncelik Vektörü olrk isimlendirilen W sütun vektörü oluşturulur. W i = n j = 1 n c ij (2) 466

7 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp Adım 4: Kriter krşılştırmlrındki tutrlılığın ölçülmesi. AHP her ne kdr tutrlı bir hesplm sistemtiğe ship ols d, sonuçlrın gerçekçiliği, krr vericinin kriterler rsınd yptığı krşılştırmlrdki tutrlılığ bğlıdır. AHP yönteminin kullnıldığı çlışmlrd krr kriterlerinin ve krr lterntiflerinin 7±2 kurlın (Sty & Özdemir, 2003) uygun olmsı zorunludur. Uygun olmmsı durumund Aksi tktirde modelinin tutrsızlık ornı 0,10 den büyük olcğındn tutrsızlığ yol çcktır. Tutrlılık Ornı (CR) kriter syısı ile Temel Değer dı verilen (l) ktsyının krşılştırılmsı prensibine göre elde edilir. l nın hesplnmsı için krşılştırm mtrisi ile W öncelik vektörü mtris çrpımı ypılrk D sütun vektörü oluşturulur. R g V 1n w1 R V g 2n w2 D = + h h j h h Sn1 n2 g W S nn w W n T X T X Denklem (3) syesinde, D sütun vektörü ile W sütun vektörünün krşılıklı elemnlrının bölümü ile krr kriteri için temel değer (E) hesplnır. Hesplnn bu değerlerin Denklem (4) ile ritmetik ortlmsı lınrk krşılştırmy ilişkin temel değer (l) bulunur. E w d i i = i = 12,,..., n (3) i m = n i = 1 n E i l hesplndıktn sonr Tutrlılık Göstergesi (CI), Denklem (5) ile hesplnır. CI m - = n n - 1 Sonuç olrk CI, Rndom Gösterge (RI) ye bölünerek (Denklem (6)) CR değeri hesplnır. CR CI = (6) RI CR nin 0,10 dn küçük olmsı değerlendirmelerine bşvuruln uzmnlrın/krr vericinin yptığı ikili krşılştırmlrın tutrlı olduğunu, 0,10 dn büyük olmsı ise işlem dımlrınd ypıln bir hesplm htsını vey ikili krşılştırmlrdki tutrsızlığı gösterir TOPSIS Yöntemi TOPSIS yöntemi, idel (pozitif) ve negtif idel çözümlere uzklık temelinde mtemtiksel ltypısı ve koly hesplm prosedürü ile yygın kullnım lnı buln bir ÇKKV yöntemidir (Güzel & Erdl, 2015:470). (4) (5) 467

8 Hmit ERDAL Yöntemde, negtif idel çözüm tüm en kötü krr kriter ğırlıklrının, pozitif idel çözüm ise tüm en iyi krr kriter ğırlıklrının birleşiminden oluşmktdır. Pozitif idel çözüm, fyd yönlü krr kriterleri en iyileyen, mliyet yönlü krr kriterini ise en küçükleyen çözümdür. Negtif idel tm tersidir. Pozitif idel çözüm uygulnmz vey ulşılmzs idele en ykın nokt seçilir. Bu ykınlıklr yrdımıyl elde edilen ykınlık ktsyılrı kullnılrk d bir üstünlük sırlmsı ypılır (Erdl, 2014: 62). Aşğıd TOPSIS yönteminin dımlrı tnıtılmıştır (Erdl, 2014: 62-65; Demirdöğen vd., 2015: 4884; Güzel & Erdl, 2015: ): Adım 1: Krr mtrisi (A) nin oluşturulmsı. Bu mtrisin stırlrınd üstünlüklerine göre sırlnmk istenen krr lterntifleri, sütunlrınd d değerlendirme kriterleri bulunur. A mtrisi krr vericiler/uzmnlrc hzırlnn bşlngıç mtrisidir. A mtrisinde m lterntif syısını, n krr kriteri syısını ifde etmekte olup, mtrisin gösterimi şu şekildedir. A ij R = h S T h g g j g V 1n 2n h W X m1 m2 mn Adım 2: Stndrt krr mtrisi (R) nin oluşturulmsı. R mtrisi, Denklem (7) ile A mtrisinin elemnlrındn istifde ile oluşturulur.elde edilen R mtrisi şğıdki gibidir. R ij R r11 r12 g r V 1n r21 r22 g r 2n =, rij = h h j h Srm 1 rm2 g r W mn T X ij m k = 1 Adım 3: Ağırlıklndırılmış stndrt krr mtrisi (V) nin oluşturulmsı. 2 ij (7) n Öncelikle her bir krr kriterleri için kriter ğırlıklrı w i belirlenir ( wi = 1). i = 1 Bu değer krr vericilerden elde edilebileceği gibi bizim problemimizde olduğu gibi bütünleşik çlışmlrd frklı yöntemler kullnılrk d elde edilebilir. Ardındn R mtrisinde bulunn her bir sütun elemnı, ilgili w i değeri ile çrpılrk V mtrisi elde edilir. V mtrisinin gösterimi şu şekildedir. R wr 1 11 w2r12 g w r V n 1n w1r21 w2r22 g wnr 2n Vij = h h j h Sw1rm 1 w2rm2 g wnr W mn T X 468

9 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp Adım 4: Pozitif idel (A * ) ve negtif idel (A - ) çözüm setlerinin oluşturulmsı. Pozitif idel çözüm setinin oluşturulbilmesi için V mtrisindeki ğırlıklndırılmış krr kriterlerinin, yni sütun değerlerinin en büyükleri (mliyet ypılı ise en küçüğü) seçilir. Negtif idel çözüm için ise en küçükleri seçilir. Pozitif İdel çözüm seti Denklem (8) ile, negtif idel çözüm seti ise Denklem (9) ile elde edilir. A * = $ ` mx v j J, min v j J', A * v *, v *,..., v * ij ;! j _ ij ;! i. = " 1 2 n, (8) i i i A - = $ ` min vij ; j! Jj, _ mx vij ; j! J' i., A - = " v - 1, v - 2,..., v - n, (9) i Her iki denklemde de J fyd (mksimizsyon), J ise mliyet (minimizsyon) değerini ifde eder. Tüm çözüm setleri, krr kriteri syısı kdr elemndn oluşur. Adım 5: Spm değerlerinin hesplnmsı. Her bir lterntife ilişkin krr kriter değerinin pozitif ve negtif idel çözüm setinden spm değerlerinin hesplnbilmesi için euclidin uzklık yklşımındn yrrlnılır. Elde edilen lterntiflere ilişkin spm değerleri ise pozitif idel spm S * i ve negtif idel spm S ī değerleri olrk dlndırılmktdır. S * i değeri Denklem (10), S ī değeri ise Denklem (11) ile hesplnır. Burd hesplnck S * i ve S ī syısı doğl olrk lterntif syısı kdr olcktır. n * * 2 Si = ( vij -v j) (10) j = 1 n Si = ( vij -v j) (11) j = 1 Adım 6: İdel çözüme göreli ykınlığın hesplnmsı. Her bir lterntifin idel çözüme göreli ykınlığının ( C * i ) hesplnmsınd pozitif ve negtif idel spm değerlerinden fydlnılır. Bu dımd yrrlnıln ölçüt, negtif idel spm değerinin toplm spm değeri içindeki pyıdır. C * i değerinin hesplnmsı Denklem (12) de gösterilmiştir. C * i = S - Si + S - + i i (12) Denklem (12) de C * * i değeri 0-1 rlığınddır ve Ci = 1 söz konusu krr lterntifinin * pozitif idel çözüme, Ci = 0 söz konusu krr lterntifinin negtif idel çözüme mutlk ykınlığını gösterir. 469

10 Hmit ERDAL 4. Güvenlik Sektörü için Uygulm Bu çlışmd, AHP hiyerrşisi 7±2 kurlın uygun olrk oluşturulmsın rğmen potnsiyel depo syısının 13 olmsı, lterntif depo yerlerinin krşılştırılmsı sırsınd tutrsızlığ neden olbileceğinden, AHP ile ylnızc krr kriter ğırlıklrı tespit edilmiş, tespit edilen ğırlıklr ile TOPSIS yönteminde kullnıln kriter ğırlıklrı için girdi sğlnmıştır. Şimdi sırsıyl AHP ve TOPSIS hesplmlrı ypılrk risk kriterlerine göre uygun GM depo yeri belirlenecektir AHP Hesplmlrı Bu çlışmd GM depo yerinin seçilmesi için uzmnlrc belirlenen ve Giriş ve Problemin Tnımı bölümünde sunuln krr kriter ve lterntifleri kullnılmıştır. Krr kriterlerinin belirlenmesi sürecinde 7±2 kurlın uyulmuştur. Uzmnlrl gerçekleştirilen yüz yüze görüşmeler sonucund krr kriter ve lterntiflerinin uygunluğu konusund fikir birliği sğlnmıştır. Problemimiz için belirlenen AHP hiyerrşisi (hedef, n kriterler ve lt kriterleri gösteren) Şekil 1. de sunulmuştur. Krr problemimiz için Şekil 1. de görüldüğü şekilde üç seviyeli bir hiyerrşi kullnılmıştır. Her bir n krr kriteri frklı syılrd lt krr kriterinden oluşmktdır. Model negtif fyd/mliyet ypılı olrk dizyn edilmiştir. Fyd ypılı olrk tsrlnn bir AHP modelinde krr kriterlerinin ve krr lterntiflerinin krşılştırılm sorulrı en çok punı Şekil 1: AHP Hiyerrşisinin Gösterimi 470

11 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp lnın en iyi krr lterntifi olmsı üzerine inş edilir. Bu çlışmd ise risk kriter punlrı elde edileceğinden; ğırlığı en fzl oln kriter, en fzl risk ktsyısın neden olmktdır. Bu nedenle krşılştırm sorulrın olumsuz bir bkış çısıyl cevp verilmesi sğlnmıştır. Krr vericiler/uzmnlr trfındn belirlenen krr kriterlerinin birbirine krşı üstünlükleri ikili krşılştırmlr yoluyl Expert Choice progrmın ktrılmıştır. En bşt n krr kriterleri kendi rlrınd, rdındn her bir n kriterin lt kriterlerinin kendi rlrınd ikili krşılştırmlrı ypılmıştır. Ypıln ikili krşılştırmlr sürecinde krr verici/ uzmn değerlendirmelerinin geometrik ortlmsı hesplnrk, progrm tek bir veri girişi sğlnmıştır. Tblo 1. de n kriterlerin ikili krşılştırm mtrisi örnek olrk sunulmuştur. Tblo 1: An Kriterlerin İkili Krşılştırm Mtrisi Sınırlr Nüfus Ulşım Kz Afetsellik İklimsellik Uzklık Yoğunluğu Durumu Riski Afetsellik İklimsellik 1/9 1/6 1/2 1/3 1/2 Sınırlr 1/ Uzklık Nüfus 1/6 2 1/3 1/2 2 Yoğunluğu Ulşım 1/4 3 1/2 2 2 Durumu Kz Riski 1/6 2 1/3 1/2 1/2 Tblo 2. de ikili krşılştırmlr sonucund elde edilen n ve lt kriterlerin önem dereceleri sunulmuştur. An kriterlerin önem dereceleri değerlendirildiğinde; sırsıyl Afetsellik, Sınırlr Uzklık, Ulşım Durumu, Kz Riski, Nüfus Yoğunluğu ve İklimsellik şeklinde olduğu görülmektedir. Tblo 2: Modelin Çözümü An Kriterler Ağırlıklr Alt Kriterler Lokl Globl Ağırlıklr Ağırlıklr Deprem 0,587 0,262 Afetsellik 0,445 Sel ve Su Bskını 0,218 0,097 Heyeln 0,123 0,055 Çığ 0,072 0,032 Dolu 0,045 0,002 İklimsellik 0,041 Kr 0,175 0,007 Fırtın 0,494 0,020 Yıldırım 0,285 0,

12 Hmit ERDAL Tblo 2 devm Ulşım Durumu 0,129 Kz Riski 0,067 Sınırlr Uzklık 0,233 Demiryolu Yük İstsyonlrın Uzklık 0,750 0,097 Hvlimnlrın Uzklık 0,250 0,032 Trfik Kzsı Riski 0,429 0,029 Uçk Kzsı Riski 0,143 0,010 Tren Kzsı Riski 0,429 0,029 0,233 0,233 Nüfus Yoğunluğu 0,085 0,085 0,085 Modelin nihi tutrsızlık ornlrı Tblo 3. de görüldüğü şekilde hesplnmıştır. Bütün krşılştırm mtrislerinin tutrsızlık ornlrı, 0,10 den küçük olduğundn modelde ypıln değerlendirmelerin tutrlı olduğu sonucun vrılmıştır. Tblo 3: Tutrsızlık Ornlrı Hedef Afetsellik İklimsellik Sınırlr Uzklık Nüfus Yoğunluğu Ulşım Durumu Kz Riski Model Sonucu CR 0,0124 0,0072 0,0162 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0762 Aşğıd Şekil 2. de modelin sonuçlrı sunulmuştur. Bun göre, en yüksek iki ğırlık değerine ship oln kriterler Deprem ve Sınırlr Uzklık olrk belirlenmiştir TOPSIS Hesplmlrı TOPSIS yönteminin uygulnmsı için bu çlışmd Excel tblo ve formüllerinden istifde edilmiştir. Hesplmlrd kullnıln; Deprem, Sel ve Su Bskını, Heyeln, Çığ, Dolu, Kr, Fırtın, Yıldırım, Trfik Kzsı, Uçk Kzsı ve Tren Kzsı kriterlerine it verilere T.C. Bşbknlık Afet ve Acil Durum Yönetimi Bşknlığı nın resmi internet syfsınd bulunn, Türkiye Ulusl Afet Arşivi (TUAA, 2017) nden illerin fetselliği sorgulnrk ulşılmıştır. TUAA nın fet kriterlerine göre: (1) en z 10 ölü, vey (2) en z 50 yrlı, vey (3) fetten etkilenen en z 100 kişi olmsı, vey (4) fetin genel hyt etkili olmsı, kriterlerinden en z birinin olmsı fetin rşive dâhil olmsın neden olmktdır. Potnsiyel depo yerleri olrk belirlenen illerin en ykın sınır kuş uçuşu mesfesi, kilometre olrk, ArcGIS 10.0 progrmı kullnılrk ölçülmüştür. Potnsiyel depo yerlerinin şehir merkezlerine kurulcğı vrsyıldığındn ölçme işlemi şehir merkezlerinden ypılmıştır. Nüfus verilerine, Türkiye İsttistik Kurumu nun resmi internet syfsınd bulunn drese dylı nüfus kyıt sistemi (TÜİK, 2017) nden ulşılmıştır. 472

13 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp Şekil 2: Model Sonuçlrı GM lerin yüklenmesi ve boşltılmsı işlemi ltypı ve tonj kısıtlrı nedeniyle her demiryolu istsyonund ypılmmktdır. Uygun kpsitedeki demiryolu istsyonlrının listesi kurumun Ulştırm Şube Müdürlüğü nden temin edilmiştir. Bu kpsmd öncelikle potnsiyel depo yerlerine en ykın istsyonlr belirlenmiş, dh sonr Google Mps uygulmsının Yol Trifi Al komutundn fydlnılrk mesfeler ölçülmüştür. Türkiye deki tüm hvlimnlrın it bilgiler internet ortmınd çık kynk olrk bulunmktdır (Aircrft Chrter World Pge, 2017). Hvlimnlrın uzklığın belirlenmesi için de demiryolu istsyonlrınd olduğu şekilde potnsiyel depo yerlerine en ykın hvlimnlrı belirlenerek Google Mps uygulmsının Yol Trifi Al komutundn fydlnılrk mesfeler ölçülmüştür. Tblo 4. de elde edilen tüm veriler toplu hlde sunulmuştur. Çlışmnın bundn sonrki şmlrınd sunuln tblolrd kriterler Şekil-1 deki kodlrıyl, lterntif iller ise plk numrlrıyl gösterilecektir. Tblo 4. de sunuln veriler ile bşlngıç mtrisi oln krr mtrisi oluşturulmuştur. Krr mtrisinin, yöntemin normlizsyon prosedürüne göre ypıln normlleştirme işlemi sonucund Tblo 5. deki stndrt krr mtrisi oluşturulmuştur. Normlizsyon sürecinde krr kriterlerden ylnızc sınırlr uzklık kriteri fyd ypılı, diğerleri ise negtif fyd/mliyet ypılı (elde edilen değerler ne kdr düşükse o kdr z riskli) olduğu için normlizsyon işlemi bu kpsmd ypılmıştır. Stndrt krr mtrisi ve AHP ile elde edilen krr kriter ğırlıklrının çrpılmsı sonucu, ğırlıklndırılmış stndrt krr mtrisi oluşturulmuş ve bu mtristen elde edilen Pozitif idel A * ve negtif idel A - çözüm setleri Tblo 6. d sunulmuştur. 473

14 Hmit ERDAL Tblo 4: Potnsiyel Depo Yerlerinin Kriter Değerleri İL K1 K2 K3 K4 K11 K12 K13 K14 K21 K22 K23 K24 K31 K32 K41 K42 K43 K5 K6 AFYON (03) ,3 5, ANKARA (06) ,6 17, ÇANKIRI (18) , ESKİŞEHİR(26) , KAYSERİ(38) ,11 6, KONYA(42) ,75 17, NEVŞEHİR(50) ,8 87, NİĞDE(51) , SİVAS(58) , YOZGAT(66) , AKSARAY(68) KARAMAN(70) KIRIKKALE(71) ,8 89, Tblo 5: Stndrt Krr Mtrisi K1 K2 K3 K4 İL K11 K12 K13 K14 K21 K22 K23 K24 K31 K32 K41 K42 K43 K5 K6 03 0,5053 0,1871 0,0719 0,0000 0,1487 0,0933 0,2481 0,0000 0,0128 0,0128 0,0000 0,0000 0,0000 0,2187 0, ,3369 0,4990 0,4072 0,0000 0,3718 0,0000 0,3997 0,3780 0,0200 0,0422 0,4685 1,0000 0,9428 0,2408 0, ,4211 0,0624 0,1677 0,0000 0,0248 0,0000 0,1378 0,0000 0,0047 0,3677 0,3123 0,0000 0,0000 0,2959 0, ,1684 0,0000 0,0000 0,0000 0,1239 0,0000 0,0000 0,3780 0,0094 0,0148 0,1562 0,0000 0,2357 0,3059 0, ,3369 0,1871 0,2156 0,0000 0,0248 0,0933 0,1240 0,0000 0,0006 0,0168 0,0000 0,0000 0,0000 0,2209 0, ,2526 0,0624 0,0719 0,3333 0,4461 0,1865 0,2481 0,3780 0,0042 0,0432 0,6247 0,0000 0,0000 0,2979 0, ,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,7187 0,7460 0,7167 0,7559 0,3378 0,2162 0,0000 0,0000 0,0000 0,2252 0, ,0842 0,0000 0,0000 0,6667 0,0248 0,0000 0,0138 0,0000 0,0019 0,3282 0,1562 0,0000 0,2357 0,3510 0, ,4211 0,7485 0,8383 0,6667 0,2974 0,5595 0,1930 0,0000 0,0128 0,5009 0,3123 0,0000 0,0000 0,3039 0, ,2526 0,1871 0,0958 0,0000 0,0496 0,2798 0,0551 0,0000 0,2462 0,4269 0,3123 0,0000 0,0000 0,2177 0, ,0000 0,1248 0,0479 0,0000 0,0248 0,0000 0,0827 0,0000 0,6557 0,3504 0,1562 0,0000 0,0000 0,2501 0, ,0000 0,0000 0,1198 0,0000 0,1239 0,0000 0,0551 0,0000 0,6279 0,3183 0,0000 0,0000 0,0000 0,3972 0, ,0000 0,2495 0,1437 0,0000 0,0000 0,0000 0,3446 0,0000 0,0156 0,2209 0,1562 0,0000 0,0000 0,2039 0,0480 W 0,262 0,097 0,055 0,032 0,002 0,007 0,020 0,012 0,097 0,032 0,029 0,010 0,029 0,233 0,

15 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp Tblo 6: Pozitif ve Negtif İdel Çözüm Setleri K1 K2 K3 K4 İL K11 K12 K13 K14 K21 K22 K23 K24 K31 K32 K41 K42 K43 K5 K6 0,1248 0,0459 0,0212 0,0200 0,0014 0,0052 0,0151 0,0091 0,0301 0,0110 0,0300 0,0130 0,0283 0,0958 0,0486 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0004 0,0000 0,0000 0,0000 0,0597 0,0018 Pozitif idel çözüm setinin oluşturulbilmesi için ğırlıklndırılmış stndrt krr mtrisindeki ğırlıklndırılmış değerlendirme kriterlerinin, yni sütun değerlerinin en küçükleri (ilgili değerlendirme kriterleri negtif fyd\mliyet yönlü olduğundn) seçilmiştir. Negtif idel çözüm setinin oluşturulbilmesi için ise ğırlıklndırılmış stndrt krr mtrisindeki ğırlıklndırılmış değerlendirme kriterleri, yni sütun değerlerinin en büyükleri seçilmiştir. Tüm krr lterntifleri için çözüm setlerinden spmlrın hesplnbilmesi için euclidin uzklık yklşımındn yrrlnılmıştır. Krr lterntifleri için hesplnn spm değerleri ( S * i ve S ī ) Tblo 7 de gösterilmiştir. Krr lterntiflerinin C * i değerlerinin elde edilmesi için spm değerleri ( S * i ve S ī ) kullnılmıştır. Elde edilen C * i değerleri Tblo 7. de görüldüğü gibidir. En iyi (idel) çözümü belirlemek için şğıd Tblo 7 de C * i değerleri elde edilmiş ve potnsiyel depo yerlerinin risk ktsyılrı hesplnrk risk sırlmsı ypılmıştır. Risk kriterlerine göre en z riskli GM yeri Kırıkkle, en fzl riskli ise Sivs olrk belirlenmiştir. Tblo 7: İdel Spm Değerleri ile İdel Çözüme Göreli Ykınlık Değerleri Spm Değerleri İdel Çözüme Göreli Ykınlık Değerleri Sırlm İL S * i S ī C * i AFYON 0,1214 0,1263 0, ANKARA 0,0945 0,1155 0, ÇANKIRI 0,1192 0,1091 0, ESKİŞEHİR 0,1469 0,0517 0, KAYSERİ 0,1249 0,0865 0, KONYA 0,1260 0,0780 0, NEVŞEHİR 0,1734 0,0362 0, NİĞDE 0,1566 0,0552 0, SİVAS 0,0870 0,1396 0, YOZGAT 0,1266 0,0714 0, AKSARAY 0,1636 0,0621 0, KARAMAN 0,1639 0,0776 0, KIRIKKALE 0,1722 0,0271 0,

16 Hmit ERDAL 5. Sonuç Bu çlışmd güvenlik güçleri trfındn kullnıln GM deposunun yeniden konuşlndırılmsı için nlitik hiyerrşi süreci ve TOPSIS yöntemi bütünleşik olrk kullnılmıştır. Uzmnlr trfındn belirlenen 6 n ve 13 lt risk kriterin ğırlıklrının belirlenmesi için AHP yöntemi ve risk kriterlerine göre en uygun GM deposu yeri seçimi için TOPSIS yönteminden istifde edilmiştir. En önemli n risk kriteri olrk fetsellik kriteri belirlenirken tüm problem için en önemli iki kriter olrk deprem ve sınırlr uzklık kriterleri belirlenmiştir. Alterntif 13 il içerisinden risk kriterleri ve uzmn görüşlerine göre ypıln nliz neticesinde en uygun depo yeri lterntifi Kırıkkle ili, en kötü lterntif ise Sivs ili olrk belirlenmiştir. ÇKKV çlışmlrınd sonuçlr, krr kriterlerinin önem derecelerine ve lterntiflerin bu kriterlerden ldıklrı punlr göre şekillenir. Bu çlışmnın sonuçlrını etkileyen ve önem derecesi göreli olrk en yüksek oln n ve lt kriterler incelendiğinde; fetsellik riskinin (bu kpsmd özellikle depremsellik riskinin), sınırlr uzklık, demiryolu yük istsyonlrın uzklık ve nüfus yoğunluğu kriterlerinin problemin sonuçlrını belirleyen kriterler olduğu görülecektir. Bu nedenle; (1) Depremsellik riski bkımındn en riskli oln Afyon, Sivs, Çnkırı, Ankr ve Kyseri illeri, (2) Afetsellik ve İklimsellik n risk kriterleri bkımındn en riskli oln Sivs, Ankr ve Afyon illeri, (3) Sınırlr uzklık kriteri bkımındn göreli olrk yeterli güvenlik mesfesini sğlymyn Krmn, Niğde, Eskişehir, Sivs, Kony ve Çnkırı illeri, (4) Demiryolu yük istsyonlrın uzklık kriteri bkımındn en uzk konumd oln Aksry, Krmn, Nevşehir ve Yozgt illeri, (5) Nüfus yoğunluğu kriteri bkımındn en riskli oln Ankr, Kony, Kyseri, Eskişehir, Afyon ve Sivs illeri tercih sırlmsınd gerilerde klmışlrdır. (6) Kırıkkle ve Nevşehir illeri diğer lterntif illere göre tüm risk kriterleri bkımındn sgri seviyede risk brındırmlrı ve coğrfi konumlrı nedeniyle bir ve ikinci sırd tercih edilmişlerdir. (7) Eskişehir, Niğde ve Aksry lterntifleri de birbirlerinde çok z frklılık göstererek ortlm ltı risklilik sergilemeleri nedeniyle ön sırlrd tercih edilebilir durum gelmişlerdir. İlerde ypılck çlışmlrd frklı ÇKKV yöntemleri (ELECTRE, VIKOR, DEMATEL, SMAA vb.) ylın vey bütünleşik olrk kullnılbilir ve elde edilen sonuçlr bu çlışmnın sonuçlrıyl krşılştırılbilir. Benzer şekilde çlışmd kullnıln risk kriterlerinde çeşitliliğe gidilerek frklı kriterlerin krr üzerindeki etkisi incelenebilir. Kynkç AFAD. (2017). T.C. Bşbknlık Afet ve cil durum yönetimi bşknlığı (AFAD) resmi internet syfsı. Erişim Trihi: , Aircrft Chrter World Pge. (2017). Air broker center. Erişim Trihi: , ircrft-chrter-world.com/irports/middleest/turkey.htm. Bell, J.E. (2003). A simulted nneling pproch for the composite fcility loction nd resource lloction problem: A study of strtegic positioning of US Air Force munitions, Yyın No. C , Auburn Univ Al. 476

17 Uluslrrsı Yönetim İktist ve İşletme Dergisi, Cilt 14, Syı 2, 2018, ss Int. Journl of Mngement Economics nd Business, Vol. 14, No. 2, 2018, pp Cin, M.J. (1988). A GAMS-bsed model of the U.S. rmy wrtime mmunition distribution system for the corps level. (Yyımlnmmış Yüksek Lisns Tezi), Nvl Postgrdute School, Monterey, Cliforni. Çğrıcı, H. (2007). Çok nmlulu roket tr birliklerinin mühimmt depo yerlerinin genetik lgoritmlr ile tespiti. (Yyımlnmmış Yüksek Lisns Tezi), Svunm Bilimleri Enstitüsü, Kr Hrp Okulu, Ankr. Demirdöğen, O., Erdl, H. & Acr, E. (2015). An integrted model proposl for incresing the effectiveness of security service production: A multi-criteri mximl covering model. Interntionl Journl of Recent Scientific Reserch, 6(6), Erdl, H. (2014). Mühimmt dğıtım ğı optimizsyonu. (Yyımlnmmış Yüksek Lisns Tezi), Svunm Bilimleri Enstitüsü, Kr Hrp Okulu, Ankr. Erdl, H. & Akgün, İ. (2014, Hzirn). Mühimmt dğıtım ğı optimizsyonu ve bir uygulm. Yöneylem Arştırmsı ve Endüstri Mühendisliği 34. Ulusl Kongresi, YAEM 2014, Uludğ Üniversitesi, Burs, Türkiye, 93. Frhni, R. Z., Abedin, M. & Shrhi, S. (2009). Dynmic fcility loction problem. İçinde Fcility Loction (ss ). Physic-Verlg HD. Frhni, R.Z. & Asgri, N. (2007). Combintion of MCDM nd covering techniques in hierrchicl model for fcility loction: A cse study. Europen Journl of Opertionl Reserch, 176, Gue, K.R. (2003). A dynmic distribution model for combt logistics. Computers & Opertions Reserch, 30(3), Güzel, D. & Erdl, H. (2015). A comprtive ssessment of fcility loction problem vi fuzzy TOPSIS nd fuzzy VIKOR: A cse study on security services. Interntionl Journl of Business nd Socil Reserch, 5(5), İçişleri Bknlığı. (2017). İçişleri Bknlığı Resmi İnternet Syfsı. Erişim Trihi: , Korucuk, S. & Erdl, H. (2015). Depo yönetimi. Selçuk KORUCUK (Ed.). İçinde Temel Lojistik Bilgisi (ss.33-64). Gündüz Ofset Mtbcılık ve Yyıncılık, Trbzon. Sty, T.L. (2008). The nlytic hierrchy nd nlytic network mesurement processes: Applictions to decisions under risk. Europen Journl of Pure nd Applied Mthemtics, 1(1), Sty, T.L. & Özdemir, M.S. (2003). Why the mgic number seven plus or minus two. Mthemticl nd Computer Modelling, 38, Toyoglu, H., Krsn, O.E. & Kr, B.Y. (2011). Distribution network design on the bttlefield. Nvl Reserch Logistics, 58(3), TÜİK. (2017). Türkiye İsttistik Kurumu Resmi İnternet Syfsı, Erişim Trihi: TUAA. (2017). Türkiye Ulusl Afet Arşivi Resmi İnternet Syfsı, Erişim Trihi: , Yprklı, T.Ş. & Erdl, H. (2015). Bnkcılık sektöründe pzrlm krmsı elemnlrının önceliklerinin belirlenmesi: Erzurum ili örneği. The Journl of Acdemic Socil Science Studies, 38, Autumn II,

18