BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi

Yıl: 2022 Cilt: 13 Sayı: 36 Sayfa Aralığı: 824 - 856 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.31198/idealkent.1028556 İndeks Tarihi: 09-05-2023

BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi

Öz:
Kentsel ulaşım sisteminin performansının ölçülmesi, mevcut kentsel ulaşım sistemlerinin iyileştirilmesi ve geliştirilmesinde kritik öneme sahiptir. Mevcut makale, kentsel raylı ulaşım sistemlerini değerlendirmek için hibrit bir karar verme modeli önermektedir. Önerilen model, En İyi ve En Kötü Yöntem (BWM) ile Kombine Uzlaşma Çözümü (CoCoSo) tekniklerinin entegre edilmesine dayanmaktadır. BWM yaklaşımı yardımıyla karar vericilerin en iyi ve en kötü tercihleri göz önünde bulundurularak kriter ağırlıkları belirlenir ve CoCoSo tekniği performanslarına göre alternatiflerin sıralanmasına yardımcı olur. Önerilen model, teknik, çevresel ve ekonomik açılardan belirlenen on üç kriterle ilgili olarak, metro raylı sistemlere sahip 30 Avrupa şehrinin kentsel raylı sistem performanslarını değerlendirmek için uygulandı. Çalışmanın sonunda birinci sıradaki şehrin en yüksek performansa sahip olan Saint Petersburg olduğu belirlendi. Ayrıca duyarlılık analizi sonucunda önerilen modelin güvenilir ve tutarlı sonuçlar sağladığı ve bu tür değerlendirme süreçlerine uygun karar desteği sağlayabileceği gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelime:

Comparative Analysis of the Cities Rail Systems’ Performance by using The BWM and CoCoSo Techniques

Öz:
Measuring the performance of the urban transport system is critical in improving and developing the current urban transport systems. The current paper proposes a hybrid decision- making model to evaluate the urban rail transport systems. The suggested model is based on integrating the Best and Worst Method (BWM) and the Combined Compromise Solution (CoCoSo) techniques. The criteria weights are identified by considering the best and worst preferences of the decision-makers with the help of the BWM approach, and the CoCoSo technique helps to rank the alternatives concerning their performances. The proposed model was implemented to evaluate urban rail systems performances of 30 European cities with metro rail systems concerning thirteen criteria identified from the technical, environmental, and economic perspectives. At the end of the study, it was determined that the first ranked city had the highest performance, Saint Petersburg. Besides, as a result of the sensitivity analysis, the proposed model provides reliable and consistent results, and it has been observed that it can provide proper decision support for these kinds of evaluation processes.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Bibliyografik
0
0
0
  • Ahern, A., ve Anandarajah, G. (2007). Railway projects prioritisation for investment: Application of goal programming. Transport Policy, 14(1), 70-80.
  • Alp, I., Öztel, A., ve Köse, M. (2015). Entropi tabanlı Maut yöntemi ile kurumsal sürdürülebilirlik performansı ölçümü: Bir vaka çalışması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(2), 65-81.
  • Ambrasaite, I., Barfod, M. B., ve Salling, K. B. (2011). MCDA and risk analysis in transport infrastructure appraisals: The Rail Baltica case. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 20, 944-953.
  • Amoroso, S., Salvo, G., ve Zito, P. (2011, November 23). Sustainable urban public transport. A comparison between European and north African cities. Managing Sustainability? Proceedings of the 12th Management International Conference.
  • Awasthi, A., Chauhan, S. S., ve Omrani, H. (2011). Application of fuzzy TOPSIS in evaluating sustainable transportation systems. Expert Systems with Applications, 38(10), 12270-12280.
  • Awasthi, A., ve Chauhan, S. S. (2011). Using AHP and Dempster-Shafer theory for evaluating sustainable transport solutions. Environmental Modelling and Software, 26(6), 787-796.
  • Basbas, S., Pitsiava-Latinopoulou, M., ve Zacharaki, E. (2009). Motorized road transport: Economic and environmental costs- A policy assessment framework. International Journal of Sustainable Development and Planning, 4(4), 309-321.
  • Beukes, E. A., Vanderschuren, M. J. W. A., ve Zuidgeest, M. H. P. (2011). Context sensitive multimodal road planning: A case study in Cape Town, South Africa. Journal of Transport Geography, 19(3), 452-460.
  • Beukes, E., Vanderschuren, M., Zuidgeest, M., Brussel, M., ve van Maarseveen, M. (2013). Quantifying the contextual influences on road design. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 28(5), 344-358.
  • Bilgiç, S., Torgul, B., ve Paksoy, T. (2021). Sürdürülebilir enerji yönetimi için Sürdürülebilir enerji yönetimi için BWM yöntemi ile yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, 2, 95–110.
  • Brey, J. J., Contreras, I., Carazo, A. F., Brey, R., Hernández-Díaz, A. G., ve Castro, A. (2007). Evaluation of automobiles with alternative fuels utilizing multicriteria techniques. Journal of Power Sources, 169(1), 213-219.
  • Caliskan, N. (2006). A decision support approach for the evaluation of transport investment alternatives. European Journal of Operational Research, 175(3), 1696- 1704.
  • Celik, E., Bilisik, O. N., Erdogan, M., Gumus, A. T., ve Baracli, H. (2013). An integrated novel interval type-2 fuzzy MCDM method to improve customer satisfaction in public transportation for Istanbul. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 58, 28-51.
  • Chang, Y. H., Wey, W. M., ve Tseng, H. Y. (2009). Using ANP priorities with goal programming for revitalization strategies in historic transport: A case study of the Alishan Forest Railway. Expert Systems with Applications, 36(4), 8682-8690.
  • Cyril, A., Mulangi, R. H., ve George, V. (2019). Performance optimization of public transport using ıntegrated AHP–GP methodology. Urban Rail Transit, 5(2), 133–144.
  • Çakır, E., ve Can, M. (2019). Best-Worst yöntemine dayalı ARAS yöntemi ile dış kaynak kullanım tercihinin belirlenmesi: turizm sektöründe bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(3), 1273–1300.
  • Çiftçi, H. N., ve Yıldırım, B. F. (2020). BIST enerji sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının Entropi tabanlı Gri İlişkisel Analiz yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi: gri sayılara dayalı zaman kesiti örneği. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(3), 384–404.
  • da Silva, A. N. R., da Silva Costa, M., ve Macedo, M. H. (2008). Multiple views of sustainable urban mobility: The case of Brazil. Transport Policy, 15(6), 350-360
  • Demir, G., ve Bircan, H. (2020). Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinden BWM ve FUCOM yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170–185.
  • Deveci, M., Pamucar, D., ve Gokasar, I. (2021). Fuzzy Power Heronian function based CoCoSo method for the advantage prioritization of autonomous vehicles in real- time traffic management. Sustainable Cities and Society, 69. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102846
  • Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım. Seçkin Yayınları, Ankara.
  • Ecer, F., ve Pamucar, D. (2020). Sustainable supplier selection: A novel integrated fuzzy best worst method (F-BWM) and fuzzy CoCoSo with Bonferroni (CoCoSo’B) multi- criteria model. Journal of Cleaner Production, 266. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121981
  • Ekbatani, K. M., ve Cats, O. (2015). Multi-criteria appraisal of multi-modal urban public transport systems. Transportation Research Procedia, 10, 2015; 18th Euro Working Group on Transportation, EWGT 2015, 14-16 July 2015, Delft, The Netherlands.
  • Emberger, G., Pfaffenbichler, P., Jaensirisak, S., ve Timms, P. (2008). “Ideal” decision- making processes for transport planning: A comparison between Europe and South East Asia. Transport Policy, 15(6), 341-349.
  • Fioravanti, R. D., Amncio, M. A., ve Galves, M. L. (2007). Alternatives to reduce congestion and improve the road system using a multicriteria decision analysis: A case study in the city of Campinas, Brazil. WIT Transactions on the Built Environment, 96, 63-73.
  • Görçün, Ö. F. (2014). Effıcıency analysıs of cargo tram for cıty logıstıcs compared to road freıght transportatıon a case study of Istanbul city. Presented at the 14th International Congress of Business Logistics, Osijek.
  • Görçün, Ö. F. (2019). Kentsel lojistikte kullanılan hafif raylı sistem hatlarının entegre Entropi ve EATWOS yöntemleri kullanılarak analizi. Gümüşhane Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 10(1), 254–267.
  • Görçün, Ö.F. (2021). Evaluation of the selection of proper metro and tram vehicle for urban transportation by using a novel integrated MCDM approach. Science Progress. 104, 1–18.
  • Görçün, Ö.F. ve Küçükönder, H. (2021). Kentlerin ulaşım performanslarının karşılaştırmalı analizi için matematiksel bir model önerisi, VI. Kent Araştırmaları Kongresi, Bildiri Özet Kitabı, 352-361, 16-17-18 Aralık 2021, Ankara.
  • Hassan, M. N., Hawas, Y. E., ve Ahmed, K. (2013). A multi-dimensional framework for evaluating the transit service performance. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 50, 47-61.
  • He, J., ve Hung, W. T. (2012). Perception of policy-makers on policy-making criteria: The case of vehicle emissions control. Science of the Total Environment, 417–418. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.12.045
  • Hickman, R., Saxena, S., Banister, D., ve Ashiru, O. (2012). Examining transport futures with scenario analysis and MCA. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 46(3), 560-575.
  • Iniestra, J. G., ve Gutiérrez, J. G. (2009). Multicriteria decisions on interdependent infrastructure transportation projects using an evolutionary-based framework. Applied Soft Computing, 9(2), 512-526.
  • Ivanović, I., Grujičić, D., Macura, D., Jović, J., ve Bojović, N. (2013). One approach for road transport project selection. Transport Policy, 25, 22-29.
  • Kavran, Z., Štefančič, G., ve Presečki, A. (2007). Multicriteria analysis and public transport management. WIT Transactions on the Built Environment, 96, 85-90.
  • Khasnabis, S., Alsaidi, E., Liu, L., ve Ellis, R. D. (2002). Comparative study of two techniques of transit performance assessment: AHP and GAT. Journal of Transportation Engineering, 128(6).
  • Kuo, M. S., ve Liang, G. S. (2012). A soft computing method of performance evaluation with MCDM based on interval-valued fuzzy numbers. Applied Soft Computing, 12(1), 476-485.
  • Labbouz, S., Roy, B., Diab, Y., ve Christen, M. (2008). Implementing a public transport line: multi-criteria decision-making methods that facilitate concertation. Operational Research, 8(1), 5-31.
  • Macharis, C., de Witte, A., ve Turcksin, L. (2010). The Multi-Actor Multi-Criteria Analysis (MAMCA) application in the Flemish long-term decision making process on mobility and logistics. Transport Policy, 17(5), 303-311.
  • Nassereddine, M., ve Eskandari, H. (2017). An integrated MCDM approach to evaluate public transportation systems in Tehran. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 106, 427-439.
  • Nathanail, E. (2008). Measuring the quality of service for passengers on the hellenic railways. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(1), 48-66. OECD. (2021). Passenger transport.11 Mayıs 2021 tarihinde https://www.oecd.org adresinden erişildi.
  • Ozdağoğlu, A., Ulutaş, A., ve Keleş, M. K. (2020). The ranking of Turkish Universities with CoCoSo and MARCOS. Economics Business and Organization Research, 374– 392.
  • Pamučar,D. ve Ćirović, G.(2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC), Expert Systems with Applications, 42, (6) 3016-3028.
  • Pressl, B., Mader, C., ve Wieser, M. (2010). User-specific web-based route planning. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 6179 LNCS(PART 1).
  • Raju, K. S., ve Kumar, D. N. (1999). Multicriterion decision making in irrigation planning. Agricultural Systems, 62(2), 117-129
  • Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega (United Kingdom), 53, 49-57.
  • Scarpellini, S., Valero, A., Llera, E., ve Aranda, A. (2013). Multicriteria analysis for the assessment of energy innovations in the transport sector. Energy, 57, 160-168
  • Thomopoulos, N., ve Grant-Muller, S. (2013). Incorporating equity as part of the wider impacts in transport infrastructure assessment: An application of the SUMINI approach. Transportation, 40(2), 315–345.
  • Topal, A. (2021). Çok kriterli karar verme analizi ile elektrik üretim şirketlerinin finansal performans analizi: Entropi tabanlı Cocoso yöntemi. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532-546.
  • Tudela, A., Akiki, N., ve Cisternas, R. (2006). Comparing the output of cost benefit and multi-criteria analysis: An application to urban transport investment. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 40(5), 414-423.
  • Turcksin I. A., ve Lu, H. (2007). Urban transport and sustainable transport strategies: a case study of Karachi, Pakistan. Tsinghua Science and Technology, 12(3), 309-317.
  • Turcksin, L., Bernardini, A., ve Macharis, C. (2011). A combined AHP-PROMETHEE approach for selecting the most appropriate policy scenario to stimulate a clean vehicle fleet. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 20, 954-965.
  • Turcksin, L., Macharis, C., Lebeau, K., Boureima, F., van Mierlo, J., Bram, S., de Ruyck, J., Mertens, L., Jossart, J. M., Gorissen, L., ve Pelkmans, L. (2011). A multi-actor multi- criteria framework to assess the stakeholder support for different biofuel options: The case of Belgium. Energy Policy, 39(1), 200-214.
  • Tzeng, G. H., Lin, C. W., ve Opricovic, S. (2005). Multi-criteria analysis of alternative-fuel buses for public transportation. Energy Policy, 33(11), 1373-1383.
  • The International Association of Public Transport (UITP). (2021). Public transport & urban mobility data. 18 Nisan 2021 tarihinde https://www.uitp.org adresinden erişildi.
  • Uluengin, F., ve Topçu, I. Y. (2000). Knowledge-based decision support systems techniques and their application in transportation planning systems. Knowledge- Based Systems, 4, 1403-1429.
  • Ulutaş, A., Karakuş, C. B., ve Topal, A. (2020). Location selection for logistics center with fuzzy SWARA and CoCoSo methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), 4693-4709.
  • UNECE. (2021). Transport Statistics. 11 Mayıs 2021 tarihinde https://unece.org adresinden erişildi.
  • Vahdani, B., Zandieh, M., ve Tavakkoli-Moghaddam, R. (2011). Two novel FMCDM methods for alternative-fuel buses selection. Applied Mathematical Modelling, 35(3), 1396-1412.
  • Vitosoglu, Y., Ozden, R., Yaliniz, P., ve Bilgic, S. (2014). Comparison of light rail systems in Turkey with the method of comparative standard determination. Transportation Research Procedia, 3, 670-679.
  • Wey, W. M., ve Wu, K. Y. (2007). Using ANP priorities with goal programming in resource allocation in transportation. Mathematical and Computer Modelling, 46(7– 8), 985-1000.
  • Worlbank. (2021). Infrastructure. 11 Mayıs 2021 tarihinde https://www.worldbank.org adresinden erişildi.
  • Yazdani, M., Zarate, P., Kazimieras Zavadskas, E., ve Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519.
  • Yeh, C. H., Deng, H., ve Chang, Y. H. (2000). Fuzzy multicriteria analysis for performance evaluation of bus companies. European Journal of Operational Research, 126(3), 459-473.
APA Görçün Ö, KÜÇÜKÖNDER H (2022). BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. , 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
Chicago Görçün Ömer Faruk,KÜÇÜKÖNDER Hande BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. (2022): 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
MLA Görçün Ömer Faruk,KÜÇÜKÖNDER Hande BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. , 2022, ss.824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
AMA Görçün Ö,KÜÇÜKÖNDER H BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. . 2022; 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
Vancouver Görçün Ö,KÜÇÜKÖNDER H BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. . 2022; 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
IEEE Görçün Ö,KÜÇÜKÖNDER H "BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi." , ss.824 - 856, 2022. 10.31198/idealkent.1028556
ISNAD Görçün, Ömer Faruk - KÜÇÜKÖNDER, Hande. "BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi". (2022), 824-856. https://doi.org/10.31198/idealkent.1028556
APA Görçün Ö, KÜÇÜKÖNDER H (2022). BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. İdealkent, 13(36), 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
Chicago Görçün Ömer Faruk,KÜÇÜKÖNDER Hande BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. İdealkent 13, no.36 (2022): 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
MLA Görçün Ömer Faruk,KÜÇÜKÖNDER Hande BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. İdealkent, vol.13, no.36, 2022, ss.824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
AMA Görçün Ö,KÜÇÜKÖNDER H BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. İdealkent. 2022; 13(36): 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
Vancouver Görçün Ö,KÜÇÜKÖNDER H BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. İdealkent. 2022; 13(36): 824 - 856. 10.31198/idealkent.1028556
IEEE Görçün Ö,KÜÇÜKÖNDER H "BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi." İdealkent, 13, ss.824 - 856, 2022. 10.31198/idealkent.1028556
ISNAD Görçün, Ömer Faruk - KÜÇÜKÖNDER, Hande. "BWM ve CoCoSo Yöntemleri Kullanılarak Kentlerin Raylı Sistem Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi". İdealkent 13/36 (2022), 824-856. https://doi.org/10.31198/idealkent.1028556