TOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:

Benzer belgeler
Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

İÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi

BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

AHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul

SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321

Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science

ŞAKİR SAKARYA * HİLMİ TUNAHAN AKKUŞ **

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

BIST ULAŞTIRMA ENDEKSİNE KAYITLI ŞİRKETLERİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET

a2 b3 cij: birim başına ulaşım maliyeti xij: taşıma miktarı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Alt Yüklenici Seçimi: İnşaat Sektöründe Bir Uygulama

KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA *

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

Power BI. Neler Öğreneceksiniz?

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 33, Kasım 2016, s

TERÖRİSTLE MÜCADELEDE KULLANILAN SİLAH SİSTEMLERİNİN ETKİNLİKLERİNE YÖNELİK ALGILARIN BELİRLENMESİ Özkan KANTEMİR *, Altan ÖZKİL ** ÖZET

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN

Ayşe CEYLAN Güreli YMM, İktisat,

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 46, Mayıs 2017, s

Kümeleme yöntemi ile oluşturulan imalat hücrelerinin performanslarının benzetim ve topsis ile değerlendirilmesi

Önsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması

her bir kontrol kriteri (8 adet) için 12 adet bulgu kriteri

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

Vol. 4, No. 2, 2017, pp

Ahmet TANÇ. Abdurrahman GÜMRAH. Organizasyon Bölümü Lojistik Programı, Nevşehir, Türkiye. İşletme Bölümü, Konya, Türkiye

KISITLI OPTİMİZASYON

Farklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMLARI KULLANILARAK MATRİS (L-MATRİS) METODU BAZLI RİSK DEĞERLENDİRMESİ

OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi seçimi. Supplier selection for furniture industry with fuzzy TOPSIS method

Karar Destek Sistemleri. Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar. Karar Verme

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI DİCLE KALKINMA AJANSI

K En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood)

Hakan Sevgin - Yrd. Doç. Dr. Nilsen Kundakcı

Web Madenciliği (Web Mining)

Route Educational and Social Science Journal

Avrupa Birliği Komisyonu, 1992 yılında Proje Süreç Yönetimi metodunu Mantıksal Çerçeve aracına dayalı proje kurgu ve yönetimi seti olarak

Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s

Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi

PERFORMANS DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE GELENEKSEL YÖNTEM İLE TOPSİS YÖNTEMİNİN KARŞILAŞTIRILMASI 1

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli. Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F.

Istanbul Commerce University, Journal of Science, 16(31), Spring 2017, 1-22.

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANARAK FİNANSAL VE FİNANSAL OLMAYAN ORANLARA GÖRE PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ, ŞEHİRLERARASI OTOBÜS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama

Arş. Gör. Gizem Vergili

Available online at JTL. Journal of Transportation and Logistics 3 (1), 2018

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

Bölgesel Gelişmişlikte Ar-Ge ve İnovasyonun Rolü: Dematel Tabanlı Analitik Ağ Süreci (DANP) ve TOPSIS Yöntemleri ile Bölgelerarası Bir Analiz

SİLVAN BARAJI İNŞAATI PLANLANMASINDAN YAPIM AŞAMASINA SİLVAN BARAJI

TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME PROBLEMİNDE BULANIK TOPSIS ALGORİTMASI İLE GRUP KARAR VERME VE KARAR VERİCİLERİN BİREYSEL KARARLARI ARASINDAKİ İLİŞKİLER

Proje DöngD. Deniz Gümüşel REC Türkiye. 2007,Ankara

FAN SELECTOR FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI.

BORSA DA İŞLEM GÖREN GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIĞI ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: BİST DE TOPSIS UYGULAMA

Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ İLE PERSONEL SEÇİMİ: KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

BULANIK MANTIK ile KONTROL

BİST te Hisse Senetleri İşlem Gören Otomotiv Sektöründeki Firmaların TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerlemesi ve Analizi 1

10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST)

Ali ELEREN. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (13) 2007, ÖZET

Web Madenciliği (Web Mining)

JTL JTL. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved.

İşletme Birleşmelerinin TFRS-3, TTK ve VUK Kapsamında Değerlendirilmesi ve Birleşme Başarısının TOPSİS Yöntemi Belirlenmesi

ISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ

KIRSAL ALAN DÜZENLEMESİ

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

İleri Diferansiyel Denklemler

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

DENEY: 1.1 EVİREN YÜKSELTECİN DC DA ÇALIŞMASININ İNCELENMESİ

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

Anahtar Kelimeler: Tesis Yeri Seçimi, Bulanık Topsis Yöntemi, Beden Eğitimi.

Belli tarihlerde yatırılan taksitlerle, belli bir süre sonunda meydana gelecek kapital, taksitlerin baliğleri toplamına eşit olur.

Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme

MIT Açık Ders Malzemeleri Fizikokimya II 2008 Bahar

KONU 8: SİMPLEKS TABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.1. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx (8.1)

Transkript:

Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir. Tek varsayım göstergelerin tek yönlü bir ilerleme (artış ya da azalış) gösterdiği varsayımıdır. Kriterler bazında alternatiflere atanan performans ölçütlerini iyi bir şekilde muhakeme eder. Alternatiflere sayısal değerler atanırken hem en iyi alternatif hem de en kötü alternatif eş zamanlı olarak hesaba katılır. Hesaplanma süreci çok basittir. Tablolama tabanlı yazılımlara kolayca adapte edilebilir. Giriş Temelini ideal çözüm ve negatif ideal çözümün tanımlanması oluşturur. İdeal çözüm kazancı en büyüklerken maliyetleri de en küçükleyen çözümdür. Negatif ideal çözüm ise kazançları en küçüklerken maliyetleri en büyükleyen çözümdür. İdeal çözümün tanımlanmasında kriterlere atanabilecek en iyi değerler göz önünde bulundurulur. Negatif ideal çözüm ise kriterlere atanabilecek en kötü değerleri içerir. Optimal alternatif ise ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak olan alternatiftir. 3 Giriş Örneğin aşağıdaki şekildeki A 1 ve A 2 gibi iki alternatifi göz önüne alırsak, A 1 A * ye en yakın noktadadır, fakat A 2 ise aynı zamanda A - den en uzak noktadadır. 4 1

TOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır: Adım 2. Ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin oluşturulması Normalize edilmiş karar matrisinin her bir sütunu, ilgili sütuna karşılık gelen kriterin ağırlığıyla çarpılarak ağırlıklı normalize karar matrisi oluşturulur. 7 Adım 3. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi sırasıyla aşağıdaki formüllerin kullanılmasıyla yapılır: 8 2

Adım 4. Her bir alternatif için ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklığın hesaplanması Her bir alternatif için pozitif ideal ve negatif ideal çözümlere olan öklid uzaklıkları sırasıyla aşağıdaki formüllerin kullanılmasıyla hesaplanır. 9 Adım 5. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması Her bir alternatifin pozitif ideal çözüme olan göreli yakınlığı aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır: 10 Adım 6. Tercih sırasının düzenlenmesi En iyi alternatif pozitif ideal çözüme en yakın mesafede bulunandır. İdeal çözüme en yakın mesafede bulunan herhangi bir alternatifin aynı zamanda negatif ideal çözüme en uzak mesafede bulunduğu da unutulmamalıdır. Pozitif ideal çözüme göreli yakınlık değerleri büyükten küçüğe sıralanarak tercih sırası elde edilir. C i =1 olması ilgili alternatifin pozitif ideal çözüme, C i =0 olması ise ilgili alternatifin negatif ideal çözüme mutlak yakınlığını gösterir. 11 Örnek Bir çok nitelikli karar verme probleminde 3 adet alternatif ve 4 adet en büyük en iyi tipinde kriterin olduğunu varsayalım. Karar verici, karar matrisini ve ağırlıkları aşağıdaki gibi oluşturmuştur. 12 3

Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 13 Adım 2. Ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin oluşturulması 14 Adım 3. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi 15 Adım 4. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklığın hesaplanması 16 4

Adım 5. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması 17 Adım 6. Tercih sırasının düzenlenmesi 18 İdeal çözüme göreli yakınlık değerleri büyükten küçüğe sıralanırsa alternatiflerin önem sırasının 3, 1, 2 şeklinde olduğu görülür. 19 Örnek 2 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 20 Hava Kuvveleri Komutanlığı yaptığı inceleme sonucu hali hazırda bünyesinde bulunan ulaştırma uçaklarının görevleri yerine getirmede 2015 yılında verilecek görevleri yerine getirebilmek amacıyla orta mesafe ulaştırma uçağı almayı planlamaktadır. Yapılan araştırma sonucunda dört alternatif C-160D, C130H, A- 400 ve IL-76 olmak üzere seçim kriterleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. 5

Adım 2. Ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin oluşturulması 21 Adım 3. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi Tüm kriterler arasından en yüksek ve en düşük değerler işaretlenir. 22 Adım 4. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklığın hesaplanması 23 Adım 5. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması 24 6

Adım 6. Tercih sırasının düzenlenmesi 25 26 Bölüm Sonu Bu bölümde TOPSIS ele alınmıştır. TOPSIS ile yapılan değerlendirme sonucuna göre en uygun seçenek A-400 orta mesafe ulaştırma uçağıdır. 7