Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 8, Say: 3, 2006 OYLAMA YÖNTEMNE DAYALI AIRLIKLANDIRMA LE GRUP KARARININ OLUTURULMASI

Benzer belgeler
PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER. Prof. Dr. Ali EN ÖLÇEKLER

Homojen Sonlu evlerde Kritik Güvenlik Say s n n Pratik Ba nt larla Tahmin Edilmesi

EKG Sinyallerinde Gürültü Gidermede Ayrk Dalgack Dönüümünde Farkl Ana Dalgacklarn Ve Ayrtrma Seviyelerinin Karlatrlmas

2 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir:

Bir torbada 6 beyaz 5 krmz ve 4 siyah bilye vardr. Torbadan rastgele çekilen 3 bilyenin a) Üçünün de beyaz olma olasl" b) Üçünün de ayn renkte olma

Ölçek Geli,tirme Çal.,malar.nda Kapsam Geçerlii için Kapsam Geçerlik &ndekslerinin Kullan.lmas.

Proje Döngüsünde Bilgi ve. Turkey - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 1

MÜZ K Ö RETMENL PROGRAMLARININ KPSS SONUÇLARI

SUALTI ve SUÜSTÜ GEM LER N N AKUST K Z ÇIKARTIMI

L SANS YERLE T RME SINAVI 1

Onüçüncü Bölüm Zaman Serisi Analizi

kili ve Çoklu Kar³la³trmalar

Do u Karadeniz deki iddetli Ya lar ve Ta k n Debilerine Uyan Da l mlar n Analizi

Mali Yönetim ve Denetim Dergisinin May s-haziran 2008 tarihli 50. say nda yay nlanm r.

ASMOLEN UYGULAMALARI

XIV. Ulusal Antalya Matematk Olmpyat Brnc A³ama Snav Sorular -2009

TEMEL MATEMAT K TEST

RESMÎ VE ÖZEL FEN LSELERNN ÖRGÜTSEL ÖRENME AÇISINDAN KARILATIRILMASI. Mustafa KALE

BÖLÜM 5. Gerilim Azaltan Dönü türücünün Kal Durum Devre Analizi

3 1 x 2 ( ) 2 = E) f( x) ... Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln göstermek üzere, sigortal saysnn

ÖRETM UYGULAMASI. Ardk Doal Saylardan Pisagor Üçlülerine

Bulank kümeleme analizi ile ülkelerin turizm istatistikleri bakmndan snflandrlmas

VE SÜRDÜRÜLEB L R YEK UYGULAMALARI

Ölçek Geli tirme Çal malarnda Kapsam Geçerlik ndeksinin Kullanm

MATEMATK TEST. 5. Olimpiyatlara haz%rlanan bir atlet her gün, bir

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53

L-Moment Yöntemi le Bölgesel Ta k n Frekans Analizi ve Genelle tirilmi Lojistik Da l m le Do u Karadeniz Havzas Örne i

Endüstri Meslek Lisesi Örencilerinin Yetenek lgi ve Deerleri le Okuduklar Bölümler Arasndaki li"ki

MÜZ K BÖLÜMLER Ö RENC ÖZEL YETENEK G SINAVLARININ

Tangram Etkinlii ile Çevre ve Alan Hesab *

DOKUZ EYLÜL ÜNVERSTES MÜHENDSLK FAKÜLTES METALURJ VE MALZEME MÜHENDSL BÖLÜMÜ BTRME PROJES YÜRÜTME YÖNERGES

FARKLI TÜRKYE MERMER TÜRLERNN TOPLAM ALFA VE TOPLAM BETA RADYOAKTVTE SEVYELERNN TAYN

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

OKUL ÖNCES E M KURUMLARINDA ÇALI AN ANASINIFI ÖZET

Matematiksel denklemlerin çözüm yöntemlerini ara t r n z. 9. FORMÜLLER

T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI Strateji Geliştirme Başkanlığı... VALĐLĐĞĐNE (Đl Sağlık Müdürlüğü) GENELGE 2009/32

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

TEKSTLDE KULLANILAN SUYUN ÖNEM VE ÖRNEK BR LETMEDE YAPILAN SU ANALZ ÇALIMALARI

Soyut Matematik Test A

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

EANLI DENKLEML MODELLERN ÇÖZÜM YÖNTEMLER I: MATRSSZ ÇÖZÜM:

MER A YLETRME ve EROZYON ÖNLEME ENTEGRE PROJES (YENMEHMETL- POLATLI)

T.C. BABAKANLIK Hazine Müstearl. T.C. Babakanlk Hazine Müstearl

2013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI FNANS TEORS VE UYGULAMALARI ÖRNEK SINAV SORULARI

BÖLÜM 3. A. Deneyin Amac

OLU TURDU U DALGALARIN SAYISAL OLARAK MODELLENMES

Soyut Matematik Test B

T.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı ÇERKEZKÖY MESLEK YÜKSEKOKULU MÜDÜRLÜĞÜNE

ş ş ş ş ü ü üü ü ü ü ş ş ş ü ş ş ç ş ş ş ş ş ç ş ş ü ü ş ü ç ş ü ş ş ş ü ş ü ü ş ü ü ü ü ç ü ş ü Ö Ö Ç ç ş ü ü ü ü ü ü ş ş ü ş Ç

KONUT FNANSMAN SSTEM. TBB Gayrimenkul Çalma Grubu stanbul, Dr.Önder Halisdemir

Keynesyen makro ekonomik modelin geçerli oldu(u bir ekonomide aa(daki ifadelerden hangisi yanltr?

MALYET VE PERFORMANS YÖNETM ARACI OLARAK TÜMLEK FAALYET TABANLI MALYETLEME VE EKONOMK KATMA DEER SSTEM

Bileenler arasndaki iletiim ise iletiim yollar ad verilen kanallar yardm ile gerçekleir: 1 Veri Yollar 2 Adres Yollar 3 Kontrol Yollar

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

TÜRK DEN Z KUVVETLER DEN ZALTILARININ

OLMAYAN ve ARA-NOKTA KO ULLARI LE TEMEL VE SAYISAL ÇÖZÜMLER

Mustafa ALTUNDAL DS 2. Bölge Müdürü Mart 2010-AFYON DÜNYA SU GÜNÜ 1 / 17

HACETTEPE ÜNVERSTES. l e t i i m. : H. Ü. Fen Fakültesi Aktüerya Bilimleri Bölümü Beytepe/Ankara. Telefon :

Kare tabanl bir kutunun yükseklii 10 cm dir.taban uzunluunu gösteren X ise (2, 8) arasnda uniform (tekdüze) dalmaktadr.

ETM FAKÜLTES ÖRENCLER LE FEN-EDEBYAT FAKÜLTES MEZUNLARININ ÖRETMENLK MESLENE YÖNELK ALGILARININ KARILATIRILMASI (GAZ ÜNVERSTES ÖRNE)

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

GENEL SA LIK S GORTASI UYGULAMASINA L K N SORU VE CEVAPLAR

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ ÖNLİSANS VE LİSANS PROGRAMLARI ARASINDA YATAY GEÇİŞ YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

ÇMENTO SEKTÖRÜNDE GÖRECEL ETKNSZLK ALANLARININ VER ZARFLAMA ANALZ YÖNTEM LE TESPT

AKSARAY ÜNİVERSİTESİ. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

Türkiye zorunlu trafik sigortas dalnda toplam hasar rezervi tahminlerinin hata kareler ortalamas

HAREKETL BASINÇ YÜKLEMES ALTINDAK HDROLK SLNDRN DNAMK ANALZ

lkö retim Matematik Ö retmen Adaylar n Hacim Ölçmede Birim Kullanmaya Yönelik Kavray lar

TARIM İSTATİSTİKLERİ

TÜRK YE DEK TERM K SANTRALLER N ETK NL K ANAL Z : PARAMETR K VE PARAMETR K OLMAYAN YAKLA IMLAR. Özge YET K, Ramazan KÖSE, M. Arif ÖZGÜR, O uz ARSLAN

Ta k nlarda Ak m Özelliklerinin Derinli e Ba l Belirlenmesi

1) Ekonominin Genel Durumu ve Piyasalar:

ENSTTÜ PROGRAMLARINA BAVURABLMEK ÇN GEREKL GENEL KOULLAR

T.C. İZMİR VALİLİĞİ ALİAĞA İLÇE MİLLÎ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ HİZMET STANDARTLARI. Sıra Hizmet Standardı Olan Birimler Sayı

Simülasyon Modellemesi

Monte Carlo stokastik optimizasyonu ile optimal saklama pay seviyesi hesab

Eşit Ağırlık ve Sayısal Adaylar İçin ALES KONU ANLATIMLI ALES. eğitimde. Kenan Osmanoğlu Kerem Köker. Özgün Sorular. Çıkmış.

BO AZ Ç ÜN VERS TES VAKFI AKADEM K FAAL YETLER DESTEK FONU YÖNETMEL 2017

KENT KARAYOLLARINDA KAPAS TEN N BULANIK MANTIK LE MODELLENMES CAPACITY MODELLING OF URBAN HIGHWAYS BY FUZZY LOGIC

HAREKET EDEN B R BASINÇ ALANININ OLU TURDU U DALGALARIN SAYISAL OLARAK MODELLENMES

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20

KALE GEÇ KONTROL SSTEMLER

Cebir II 2008 Bahar

T.C. M LLÎ E T M BAKANLI I Talim ve Terbiye Kurulu Ba kanl YANGIN E T M KURS PROGRAMI

TÜRKYE'DE KENTLERN BÜYÜMES VE ZIPH KANUNU Erturul Delikta 1

BAYINDIRLIK LER BRM FYAT ANALZLERNDEK GÜCÜ VERMLLKLERNN RDELENMES. M.Emin ÖCAL, Ali TAT ve Ercan ERD Ç.Ü., naat Mühendislii Bölümü, Adana / Türkiye

GÖLMARMARA SULAK ALANININ H DROLOJ S. Hüseyin KARAKU 1 Harun AYDIN 2 ÖZET

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

KIRSAL ÇEVRE ve ORMANCILIK SORUNLARI ARATIRMA DERNE The Research Association of Rural Environment and Forestry

Fraktal Kart Etkinliiyle Fraktal Geometriye Giri

DO U ÜN VERS TES 9.Liseleraras Matematik Yar³mas Sorular. (n + 1) n n n + 1 = n(n + 1)

Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm)

ARTVN L GELME PLANI. Artvin l Geneli Bilinmeyen

VB de Veri Türleri 1

Görsel Tasar m. KaliteOfisi.com

BLGSAYAR DESTEKL TASARIM HAFTA 4 SOLIDWORKS LE KATI MODELLEME

TÜRK TEKSTL SANAYNDE ENERJ KULLANIMININ GENEL DEERLENDRLMES. Emel KAPLAN ve Erdem KOÇ Ç.Ü., Tekstil Mühendislii Bölümü, Adana/Türkiye

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 2003 YILINA LKN YILLIK RAPOR

BÖLÜM 1. stanbul Kültür Üniversitesi. Fonksiyonlar - Özellikleri ve Limit Kavram. ³eklinde tanmlanan fonksiyona Dirichlet fonksiyonu ad verilir.

AMEL YATHANEDE KULLANILAN HASSAS C HAZ VE CERRAH ALETLER N

Transkript:

Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 8, Say: 3, 2006 OYLAMA YÖNTEMNE DAYALI AIRLIKLANDIRMA LE GRUP KARARININ OLUTURULMASI Onur ÖZVER( * ÖZET Organizasyonlarda karar vericiler farkl konular için seçim yapma durumundadrlar. Önemli olan do0ru kararn, en iyi yöntemle belirlenmesidir. Alternatiflerin sralanmas yöntemlerindan birisi de oylama tekni0idir. Pek çok 5eyin seçiminde kullanlan oylama tekni0ine dayal farkl yakla5mlar mevcuttur. Bu yakla5mlardan birisi, do0rusal programlama yöntemine dayanan yöntemdir. Çal5mada, oylama tekni0inin tarihi geli5imi ele alndktan sonra, a0rlklandrma yöntemi açklanm5tr ve daha bu yöntem bir uygulama ile ele alnm5tr. Sonuç bölümünde elde edilen bulgular ve yöntemin avantaj açklanm5tr. GR Bir konuda seçim yaplmas gerekti0inde ba5vurulan genel yöntem oylamadr. Oylamada temel amaç, oy verenlerin verdikleri oy saylarna göre adaylarn sralanmasdr. (lk olarak Bordo (1781), uzla5ma amaçl i5aretleme yöntemi ni önermi5tir. Bu yöntem, her bir aday için oy verenlerin sralamalarnn olu5turulmas temeline dayanr. Bu yönteme benzer bir yakla5m Kendall (1962) ele alm5tr. Cook ve Seiford (1982), Kendal n modelini bir adm daha geli5tirmi5lerdir. Bu ba5langç yöntemlerinin 50 altnda, özellikle Keesey (1974) n ele ald0 yöntem, Amerikan ve (ngiliz sistemlerinde kullanlan oylama yöntemlerini olu5turmu5tur. Bu modeller temel olarak, en çok oy alan adayn birinci olarak belirlendi0i ve birinciden daha az oy alanlarn, birinciden sonra ikinci, üçüncü v.b. 5ekilde sraland0 sistemdir. Birden fazla adayn, oy verenler tarafndan birinci, ikinci ve üçüncü olarak belirlenmesi durumu ise ayr bir sorun ortaya çkm5tr. Bu sorun Cook ve Kress (1990) tarafndan ele alnm5 ve Gren, Doyle ve Cook (1996) tarafndan bir a5ama daha geli5tirilmi5tir. * Yrd.Doç.Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, ((BF, (5letme Bölümü, Saysal Yöntemler ABD, onur.ozveri@deu.edu.tr 374

1. AIRLIKLANDIRMA YÖNTEM Çe5itli adaylarn mevcut oldu0u ve her oy vericinin yalnzca bir ki5iye oy verdi0i oylama yönteminde, kazanan en çok oyu alan olmaktadr. Benzer 5ekilde, di0er adaylar da aldklar oy saysna göre sralanrlar. Fakat oylama, her oy verenin ilk üç aday için oy vermesi durumunda, farkl bir yakla5m söz konusu olmaktadr. Bir firmaya üretim müdürü alnacaktr ve üç aday söz konusudur. Tablo.1 de adaylar mülakata alan 15 ki5inin sralamalar görülmektedir. Tablo.1: Üretim müdürü adaylar için oylama sonuçlar Dereceler I. II. III. Oy Verenler Toplam Skor Sra Aday A 7 2 6 15 47 2 Aday B 6 5 4 15 49 1 Aday C 5 4 6 15 43 3 Arlklar 5 3 1 Tablo.1 de, birinci satrda A adaynn 7 ki5i tarafndan ilk srada, 2 ki5i tarafndan ikinci srada ve 6 ki5i tarafndan üçüncü srada belirlendi0i görülmektedir. Bu oylara bakarak A adaynn kazanan oldu0unu söylemek do0ru gibi görünebilir. B adayna bakld0nda, oy veren 6 ki5inin ilk srada belirlemesine kar5n, 5 ki5i de ikinci srada belirlenmi5tir. A adayn ise iki ki5i ikinci srada belirlerken, 6 ki5i de üçüncü srada belirlemi5tir. Birinci durumda olmak amaç oldu0undan, a0rl0 tablo.1 de görüldü0ü gibi 5 olarak belirlenmi5tir. Benzer 5ekilde ikinci srada olmak 3 ve üçüncü srada olmak ise 1 a0rlk puan ile ifade edilsin. A0rlklar ile adaylarn aldklar oylar çarplp, toplanarak her adayn toplam skoru elde edilir. Toplam skorlara bakld0nda ise B adaynn ilk srada yer ald0 görülmektedir. Yukardaki tablo.1 de görüldü0ü gibi, 1., 2. ve 3. srada olmann a0rlklarnn her aday için ayn olmas da bir çözüm olmayabilir. Tüm adaylarn aldklar oylarn da0lmna dayanan a0rlklarn, her aday için ayr ayr hesaplanmas yöntemi daha iyi bir sralamay sa0layabilir. Bu yakla5mdan yola çkarak (Cook, Kress, 1990, s: 1303-1304)., tüm adaylarn ald0 oy saylarna dayanan a5a0daki sralama yöntemini geli5tirmi5tir, mm K Z = max a w (1) k = 1 375

Yukardaki denklemde, m = 1,2,,M aday saysn ve k = 1,2,, K adaylarn kaçnc srada oldu0unu ifade eder. a m1 ; m. adayn, 1. srada ald0 oylarn saysn, a m2 ; m. adayn, 2. srada ald0 oylarn saysn,, a ; m. adayn, K. Sradaki ald0 oylarn saysdr. Her aday alm5 oldu0u oylarn a0rlkl toplamn maksimum edecek w a0rl0na sahip olmak ister. Bu mantkla, m. adayn tercih edilmesi 2 numaral denklemle ifade edilir. Her adayn ald0 oy saylar ve sralarna dayanan 2. ve 3. denklemle ifade edilen kstlarnda modele eklenmesi gerekmektedir. d (k, O) = O, k ile k+1 inci sralar arasndaki a0rlklarn farkn ifade eder (Green, Doyle, Cook, 1996, s: 462), Z mq = K k = 1 a qk w 1 ( q = 1, 2,..., M ) (2) w 2. UYGULAMA w + 1 d( k, ) = f 0, wm 1 f wm 2f... f w (3) Tekstil sektöründe faaliyet gösteren büyük ölçekli bir fabrika üretim bölümünde ihtiyaç duyulan ustaba5 kadrosu için dört aday arasndan seçim yapma durumundadr. Karar vericilerden, adaylardan en iyi olan ve yedek olarak da ikinci ve üçüncü adaylar belirlemeleri istemi5tir. Karar verici konumunda 17 ki5i bulunmaktadr. Bu ki5iler 1 üretim müdürü, 2 üretim müdür yardmcs, 1 i5letme müdürü, 1 insan kaynaklar müdürü ve 12 kdemli ustaba5ndan olu5maktadr. Yaplan detayl mulakatlar sonucunda her karar verici kendi fikrine göre birinci, ikinci ve üçüncüleri belirlemi5lerdir. Karar vericilerin adaylar için verdikleri oylar tablo.2 de görülmektedir. Tablo.2: Dört aday için oylarn da0lm 1. lik (k=1) 2. lik (k=2) 3. lük (k=3) 1. Aday (m=1) 2. Aday (m=2) 3. Aday (m=3) 4. Aday (m=4) Oy Verenler 3 3 5 6 17 5 3 7 2 17 4 4 6 3 17 Tablo.2 deki, 1. aday için, denklem(1) amaç fonksiyonu ve denklem(2) ile (3) deki kstlar a5a0daki gibi ifade edilir, 376

Z 11 = max a 11 w 11 + a 12 w 12 + a 13 w 13 (4) m=1, q=1 için a 11 w 11 + a 12 w 12 + a 13 w 13 R 1 (5) m=1, q=2 için a 21 w 11 + a 22 w 12 + a 23 w 13 R 1 (6) m=1, q=3 için a 31 w 11 + a 32 w 12 + a 33 w 13 R 1 (7) m=1, q=4 için a 41 w 11 + a 42 w 12 + a 43 w 13 R 1 (8) m=1, k=1 için w 11 - w 12 S O (9) m=1, k=2 için w 12 w 13 S O (10) m=1, k=3 için w 13 S O (11) Yukarda denklemlere (4,5,6,7,8,9,10,11), toblo.2 deki veriler 1. aday için yerle5tirildi0inde a5a0daki do0rusal programlama denklemleri elde edilir. A5a0daki model için O = 0,01olarak alnm5tr. Di0er adaylar için de do0rusal modeller ayn yöntemle elde edilerek tablo.3 deki a0rlklar (w ) hesaplanm5tr. Z 11 = max 3w 11 + 5w 12 + 4w 13 (12) 3w 11 + 5w 12 + 4w 13 R 1 (13) 3w 11 + 3w 12 + 4w 13 1 (14) 5w 11 + 7w 12 + 6w 13 1 (15) 6w 11 + 2w 12 + 3w 13 1 (16) w 11 w 12 O=0.01 (17) w 12 w 13 O=0.01 (18) w 13 O= 0.01 (19) w 11 > w 12 > w 13 S O > 0 (20) Tablo.3: Adaylar için elde edilen a0rlklar 1. Aday 2. Aday 3. Aday 4. Aday w m1 0,06611 0,15264 0,12674 0,15500 w m2 0,05611 0,02283 0,03279 0,02000 w m3 0,04611 0,01283 0,02279 0,01000 Tablo.3 de elde edilen a0rlklar ile tablo.2 de elde edilen oylar çarplp toplanarak, tablo.4 deki saylar elde edilir. Bu saylarn Geometrik Ortalamas (GO) hesaplanarak, adaylarn öncelikleri belirlenir. Adaylarn geometrik ortalamalar dikkate alnarak sra de0erleri bulunur. Tablo.4 e bakld0nda ilk srada olan 3.adaydr. 377

Tablo.4: Adaylarn sralanmas (O = 0,01 için) E0er O R 1/ (adaylarn aldklar oylardan maksimum GO sütün Sra toplam) No ise olurlu 1. Aday çözüm 0,66333 mevcuttur 0,62340 (Noguchi, 0,63535 Ogawa, Ishii, 0,60500 2002, s:159). 0,631423.adayn 3 tablo.2 deki 2. Aday sütün 0,55111 de0eri toplam 0,57774 18 dir 0,56976 ve tüm adaylarn 0,56500 sütün 0,56582 toplamlar içinde 4 en büyük 3. Aday de0erdir. /181,00000 = 0,05 oldu0undan, 1,00000 ancak 0,97500 O R 0,05 0,99369 için geçerli 1 çözüm vardr. 4. Aday Tablo.4 0,64722 de O 1,00000 = 0,01 için 0,89439 adaylarn sralanmas 1,00000 0,87226 görülmektedir. 2 Benzer 5ekilde yaplan hesaplamalar ile tablo.5 de di0er O de0erleri için sralamalar da hesaplanm5tr. Tablo.5: = 0,02, = 0,03, = 0,04 ve = 0,05 için adaylarn sralanmas 1. Aday 2. Aday 3. Aday 4. Aday = 0,02 0,64992 3 0,55330 4 0,76667 2 = 0,03 0,65667 3 0,54222 4 0,71944 2 = 0,04 0,65333 3 0,53778 4 0,75555 2 = 0,05 0,65000 3 0,53333 4 0,79167 2 SONUÇ Bir konuda karar vermek, mevcut alternatifler içersinden en iyisinin seçimi demektir. Alternatifler içersinden seçim yapmaya yarayan yöntemlerden birisi de oylama tekni0idir. Her karar vericinin yalnzca bir aday için oy vermesi ve en fazla oy verenin de birinci seçilmesi en basit oylama tekni0idir. Tablo.1 de detayl olarak açkland0 gibi, karar vericilerden alternatifleri birinci, ikinci ve üçüncü olarak oylamalar istendi0inde ise farkl bir durum olu5maktadr. Tablo.1 de A aday 7 ki5i tarafndan en fazla oyu alarak ilk sradadr. Aday A nn bu oylamay kazand0n söylemek do0ru gibi görünebilir. Ayn adayn 6 oy verici tarafndan da üçüncü srada belirlenmesi dikkat çekicidir. Aday B ise yalnzca bir oy eksi ile aday A dan sonra ikinci srada olmasna ra0men, aday B ye üçüncülük için oy verenlerin says aday A dan daha dü5üktür. Birincilik istenen bir durum oldu0undan 5 olarak a0rlklandrlm5 ve srasyla ikincilik 3, üçüncülük de 1 olarak a0rlklandrlm5tr. A0rlklar ile adaylar aldklar oylar çarplk topland0nda, aday B nin kazanan oldu0u tespit edilmi5tir. A0rlklar ile yaplan hesaplamalar sonucunda elde edilen sralamalarda, her aday için ayn de0erin kullanlmas durumunda, adaylarn genel durum içindeki farkl olarak olu5abilecek a0rlklar göz ard edilmi5 olur. Oylama yöntemine dayal a0rlklandrma yöntemi ise, her alternatifin ald0 oylarn, genel durum içindeki a0rl0n hesaplayabilmektedir. Bu yöntem, temel olarak do0rusal modellerin yaplandrlarak, a0rlklarn hesabna dayanr. Do0rusal 378

modellerin çözümü ile elde edilen a0rlklar, oylama ile olu5an saylar ile toplanp çarplarak her alternatifin önem de0erleri hesaplanr. Bu de0erlerin geometrik ortalamas ile de alternatiflerin sralar belirlenir. Uygulamadan da anla5laca0 gibi, alternatiflerin sralanmas ve birden fazla karar vericinin mevcut oldu0u durumlarda, grup kararnn belirlenmesi için kullanlabilecek basit ve etkili bir yöntem oldu0u görülmektedir. KAYNAKÇA Bordo, J.C., Memoire sur les Elections au Scrutin, Histoire de l Acad. Royale Sci., France, 1781. Cook, W.D., Seiford, L.M., The Borda-Kendall Consesus Method for Priority Ranking Problems, Management Science, Vol:28, 1982, (621-637). Cook, W.D., Kress, M., A Data Envelopment Model for Aggregating Preference Rankings, Managenet Science, Vol: 36, 1990, (1302-1310) Green, R.H., Doyle, J.R., Cook, W.D., Preference Voting and Project Ranking Using DEA and Cross-Evaluation, European Journal of Operational Research, Vol:90, 1996, (461-472). Keesey, R.E., Modern Parliamentary Procedure, Houghtin Mifflin co., USA, 1974. Kendal, M., Rank Correlation Methods, 3rd edition, Hafner, USA, 1962. Noguchi,H., Ogawa, M., Ishii, H., The Appropiate Total Ranking Method Using DEA for Multiple Categorized Purposes, Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol:146, 2002, (155-166) 379