SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ

Onur DERSE, (Tarsus Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Yönetim ve Organizasyon Bölümü, Mersin, Türkiye)
Emel YONTAR (Tarsus Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Mersin, Türkiye)
Endüstri Mühendisliği
7 2
Yıl: 2020 Cilt: 31 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 389 - 410 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 10-01-2021

SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ

Öz:
Yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ihtiyaç ve talep her geçen gün artmaktadır. Dünyadanüfus sayısının hızla artmasıyla birlikte hem tüketimi azaltmak hem de çevre zararını ortadankaldırmak için yenilenebilir enerji kaynakları kullanılmaya başlanmıştır. Doğru yerde doğruyenilenebilir enerji kaynağı seçimi yapılarak yenilenebilir enerji kaynaklarından elde edilenfaydalar artırılabilmektedir. Ancak bu seçim aşamasında ele alınması gereken çok fazla vefarklı kriterler ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada Çok Kriterli Karar Verme TekniklerindenSWARA ile entegre TOPSIS yöntemi kullanılarak en uygun yenilenebilir enerji kaynağınınseçimi ele alınmaktadır. Çalışmada, yenilenebilir enerji kaynakları olarak; rüzgâr enerjisi,güneş enerjisi, biyokütle enerjisi, hidrojen enerjisi, dalga enerjisi, hidroelektrik enerjisi vejeotermal enerji incelenmektedir. Bu kaynakların karşılaştırılması için değerlendirmekriterleri olarak; maliyet, verimlilik, iş imkânı, elde edilebilirlik miktarı, devlet teşvikleri, sosyalkabul edilebilirlik, teknolojik olgunluk, hizmet ömrü, arıza / kaza riskinin düşüklüğü, araziihtiyacı kriterleri dikkate alınmaktadır. Karşılaştırmalı analizlerde dikkate alınarakçalışmanın sonucunda Türkiye’de yenilenebilir enerji kaynaklarından hidroelektrik enerjisantralinin kurulması gerektiği ilk sırada görülmektedir. Bu enerji kaynağını sırasıylabiyokütle enerjisi, jeotermal enerji, hidrojen enerjisi, güneş enerjisi, rüzgâr enerjisi ve dalgaenerjisi takip etmektedir.
Anahtar Kelime:

DETERMINATION OF THE MOST APPROPRIATE RENEWABLE ENERGY SOURCE BY SWARA-TOPSIS METHOD

Öz:
The need and demand for renewable energy sources are increasing day by day. With the rapid increase in the population in the world, renewable energy sources have been used to both reduce consumption and eliminate environmental damage. The benefits obtained from renewable energy sources can be increased by choosing the right renewable energy source in the right place. However, there are many and different criteria that need to be addressed at this election stage. In this study, the selection of the most suitable renewable energy source is discussed by using the TOPSIS method integrated with SWARA which is one of the Multiple Criteria Decision-Making Techniques. In the study, renewable energy sources; wind energy, biomass energy, solar energy, hydrogen energy, wave energy, hydroelectric, and geothermal are examined. As evaluation criteria for comparison of these resources; cost, efficiency, job opportunities, availability, government incentives, social acceptability, technological maturity, service life, low risk of failure/accident, land requirement criteria are taken into consideration. The results of the study with comparative analysis indicate that more priority in accordance with Turkey's hydroelectric plants. This energy source is followed by biomass energy, geothermal energy, hydrogen energy, solar energy, wind energy, and wave energy respectively
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Aghdaie, M.H., Hashemkhani Zolfani, S., Zavadskas, E.K., 2013. Decision making in machine tool selection: an integrated approach with SWARA and COPRAS-G methods. Eng. Econ. 24, 5–17. doi: https://doi.org/10.5755/j01.ee.24.1.2822
  • Akyüz, Y., Soba, M. (2013). ELECTRE Yöntemiyle Tekstil Sektöründe Optimal Kuruluş Yeri Seçimi: Uşak İli Örneği. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 185-198. doi: https://doi.org/10.11122/ijmeb.2013.9.19.452
  • Alimardani, M., Hashemkhani Zolfani, S., Aghdaie, M. H., & Tamošaitienė, J. (2013). A novel hybrid SWARA and VIKOR methodology for supplier selection in an agile environment. Technological And Economic Development Of Economy, 19(3), 533-548. doi: https://doi.org/10.3846/ 20294913.2013.814606
  • Alizadeh, R., Soltanisehat, L., Lund, P. D., & Zamanisabzi, H. (2020). Improving renewable energy policy planning and decision-making through a hybrid MCDM method. Energy Policy, 137, 111174. doi: https://doi.org/10.1016/ j.enpol.2019.111174
  • Alkan, Ö., & Albayrak, Ö. K. (2020). Ranking of renewable energy sources for regions in Turkey by fuzzy entropy based fuzzy COPRAS and fuzzy MULTIMOORA. Renewable Energy, 162, 712-726. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.renene.2020.08.062
  • Amer, M., & Daim, T. U. (2011). Selection of renewable energy technologies for a developing county: a case of Pakistan. Energy For Sustainable Development, 15(4), 420-435. Doi: https://doi.org/10.1016/j.esd.2011.09.001
  • Aryanpur, V., Atabaki, M. S., Marzband, M., Siano, P., Ghayoumi, K. (2019). An overview of energy planning in Iran and transition pathways towards sustainable electricity supply sector. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 112, 58-74. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.rser.2019.05.047
  • Aslan, H. M., Yıldız, M. S., Uysal, H. T. (2015). Afet İstasyonlarının Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yönteminin Uygulanması: Düzce’de Bir Lokasyon Analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 3(2).
  • Beccali, M., Cellura, M., & Mistretta, M. (2003). Decision-making in energy planning. Application of the Electre method at regional level for the diffusion of renewable energy technology. Renewable Energy, 28(13), 2063-2087. Doi: https://doi.org/10.1016/S0960-1481(03)00102-2
  • Benitez, J.M., Martin, J.C., Roman, C. (2007). Using Fuzzy Number for Measuring Quality of Service in The Hotel Industry, Tourism Management, 28(2), 544–555. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.tourman.2006.04.018
  • Bianchini, A. (2018). 3PL Provider Selection by AHP and TOPSIS Methodology. Benchmarking: An International Journal, 25(1), 235-252 doi: https://doi.org/10.1108/BIJ-08-2016-0125
  • Bottani, E., Rizzi, A. (2006), A fuzzy TOPSIS Methodology to Support Outsourcing of Logistics Services, Supply Chain Management: An International Journal, 11(4), 294-308. Doi: https://doi.org/10.1108/13598540610671743
  • Bülbül, S., Köse A. (2011). Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25. Doi: https://doi.org/10.16951/IIBD.54042
  • Dehnavi, A., Aghdam, I. N., Pradhan, B., & Varzandeh, M. H. M. (2015). A new hybrid model using stepwise weight assessment ratio analysis (SWARA) technique and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for regional landslide hazard assessment in Iran. Catena, 135, 122-148 https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.07.020
  • Demireli, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 102-112.
  • Demirtas, O. (2013). Evaluating the best renewable energy technology for sustainable energy planning. International Journal of Energy Economics and Policy, 3, 23.
  • Eleren, A., Karagül, M. (2008). 1986-2006 Türkiye Ekonomisinin Performans Değerlendirmesi, Celal Bayar Üniversitesi İİBF Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 15(1), 1-14.
  • Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı 2019-2023 Stratejik Planı, Erişim adresi : https://sp.enerji.gov.tr/ETKB_2019_2023_Strate jik_Plani.pdf.
  • Ertuğrul, İ., Özçil, A. (2014). Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 267- 282.
  • Feng, C.M., Wang, R.T. (2001). Considering The Financial Ratios on The Performance Evaluation of Highway Bus İndustry, Transport Reviews, 21(4), 449-467. Doi: https://doi.org/10.1080/ 01441640010020304
  • Geyik, O., Tosun, M., Ünlüsoy, S., Hamurcu, M., Eren, T. (2016). Kitap Basımevi Seçiminde AHP ve TOPSIS Yöntemlerinin Kullanımı. Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, 3(6), 106-126.
  • Ghenai, C., Albawab, M., & Bettayeb, M. (2020). Sustainability indicators for renewable energy systems using multi-criteria decision-making model and extended SWARA/ARAS hybrid method. Renewable Energy, 146, 580-597. Doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.06.157
  • Gong, Z. T., Shi, Z. H. (2008). The TOPSIS Method Based on Covering Rough Sets. In Machine Learning and Cybernetics, 2008 International Conference on 4, 2430-2433. Doi: https://doi.org/10.1109/ICMLC.2008.4620814
  • Hashemkhani Zolfani, S., Aghdaie,M.H., Derakhti, A., Zavadskas, E.K.,Morshed Varzandeh, M.H., 2013a. Decisionmaking on business issues with foresight perspective; an application of new hybrid MCDM model in shopping mall locating. Expert Syst. Appl. 40, 7111–7121. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.06.040
  • Hepbaşlı, A., Özgener, O. (2004). A review on The Development of Wind Energy in Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 8, 257–276.
  • Hsu T.K., Tsai, Y.F., and Wu, H.H. (2009), The Preference Analysis for Tourist Choice of Destination, A case study of Taiwan, Tourism Management, 30(2), 288-297. Doi: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2008.07.011 Huang, W., Huang, Y.Y. (2012), Research on The Performance Evaluation Chonqing Electric Power Supply Bureaus Based on TOPSIS, Energy Procedia, 14, 899-905.
  • Hwang, C. L., Yoon, P., (1981), Multiple Attribute Decision Making In: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems , Springer-VerlagBerlin.
  • İlkiliç, C. (2012). Wind Energy and Assessment of Wind Energy Potential in Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16, 1165– 1173.
  • Kabak, M., & Dağdeviren, M. (2014). Prioritization of renewable energy sources for Turkey by using a hybrid MCDM methodology. Energy Conversion and Management, 79, 25-33. Doi: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2013.11.036
  • Kahraman, C., Kaya, İ., & Cebi, S. (2009). A comparative analysis for multiattribute selection among renewable energy alternatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process. Energy, 34(10), 1603-1616.
  • Karabašević, D., Stanujkić, D., & Urošević, S. (2015). The MCDM Model for Personnel Selection Based on SWARA and ARAS Methods. Management (1820-0222), 20(77). Doi: https://doi.org/10.7595/management.fon.2015. 0029
  • Karabasevic, D., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Stanujkic, D. (2016). The framework for the selection of personnel based on the SWARA and ARAS methods under uncertainties. Informatica, 27(1), 49-65.
  • Kaya, T., & Kahraman, C. (2010). Multicriteria renewable energy planning using an integrated fuzzy VIKOR & AHP methodology: The case of Istanbul. Energy, 35(6), 2517-2527.
  • Keršuliene, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal Of Business Economics And Management, 11(2), 243-258. Doi: https://doi.org/10.3846/jbem.2010.12
  • Kuruüzüm, A., Atsan N., Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamaları, Akdeniz İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1, 2001.
  • Łaska, G. (2017). Wind Energy and multi-criteria analysis in making decisions on the location of wind farms. Procedia Engineering, 182, 418-424. Doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.126
  • Lee, H. C., & Chang, C. T. (2018). Comparative analysis of MCDM methods for ranking renewable energy sources in Taiwan. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 92, 883-896. Doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.05.007
  • Ligus, M., & Peternek, P. (2018). Determination of most suitable low-emission energy technologies development in Poland using integrated fuzzy AHP-TOPSIS method. Energy Procedia, 153, 101- 106. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.egypro.2018.10.046
  • Madlener, R., Antunes, C. H., Dias, L. C. (2009). Assessing the performance of biogas plants with multi-criteria and data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 197(3), 1084-1094. Doi: https://doi.org/ 10.1016/j.ejor.2007.12.051
  • Martinez, A., Mustapha, Z. B., Campbell, R., and Bouragba, T. (2016, December). A multi-criteria methodology to select the best wave energy sites. In 2016 World Congress on Sustainable Technologies (WCST) (pp. 115-116). IEEE.
  • Mavi, R. K., Goh, M., & Zarbakhshnia, N. (2017). Sustainable third-party reverse logistic provider selection with fuzzy SWARA and fuzzy MOORA in plastic industry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 91(5-8), 2401-2418. Doi: https://doi.org/10.1007/ s00170-016-9880-x
  • Mukherjee, A., Nath, P. (2005), An Empirical Assessment of Comparative Approaches to Service Quality Measurement, Journal of Services Marketing, 19(3), 174-184.
  • Nigim, K., Munier, N., & Green, J. (2004). Prefeasibility MCDM tools to aid communities in prioritizing local viable renewable energy sources. Renewable energy, 29(11), 1775-1791.
  • Ömürbek, N., Üstündag, S., Helvacioglu, Ö. C. (2013). Kuruluş Yeri Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) Kullanımı: Isparta Bölgesi'nde Bir Uygulama. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Yönetim Bilimleri Dergisi, 11(21), 101.
  • Özcan, E. C., Ünlüsoy, S., Tamer, E. (2017). ANP ve TOPSIS Yöntemleriyle Türkiye'de Yenilenebilir Enerji Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5(2), 204- 219.
  • Özdemir, A. İ., Seçme, N. Y. (2009). İki Aşamalı Stratejik Tedarikçi Seçiminin Bulanık TOPSIS Yöntemi ile Analizi, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 11(2), 79-112.
  • Özgüvenç D., Kalite Problemlerinin Sınıflandırılmasında Çok Kriterli Pareto Analizi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İşletme Mühendisliği, 2011.
  • Özkale, C., Celik, C., Turkmen, A. C., & Cakmaz, E. S. (2017). Decision analysis application intended for selection of a power plant running on renewable energy sources. Renewable And Sustainable Energy Reviews, 70, 1011-1021.
  • Pal, M.N., Choudhury, K. (2009). Exploring the Dimensionality of Service Quality: An Application of TOPSIS in The Indian Banking İndustry, AsiaPacific Journal of Operational Research, 26(1), 115-133.
  • Rani, P., Mishra, A. R., Pardasani, K. R., Mardani, A., Liao, H., & Streimikiene, D. (2019). A novel VIKOR approach based on entropy and divergence measures of Pythagorean fuzzy sets to evaluate renewable energy technologies in India. Journal of Cleaner Production, 238, 117936.
  • Raza, S. S., Janajreh, I., & Ghenai, C. (2014). Sustainability index approach as a selection criteria for energy storage system of an intermittent renewable energy source. Applied Energy, 136, 909-920.
  • Ren, J., & Sovacool, B. K. (2015). Prioritizing lowcarbon energy sources to enhance China’s energy security. Energy Conversion And Management, 92, 129-136.
  • Rupf, G. V., Bahri, P. A., De Boer, K., McHenry, M. P. (2016). Development of a model for identifying the optimal biogas system design in Sub-Saharan Africa. In Computer Aided Chemical Engineering (Vol. 38, pp. 1533-1538).
  • Ruzgys, A., Volvačiovas, R., Ignatavičius, Č., & Turskis, Z. (2014). Integrated evaluation of external wall insulation in residential buildings using SWARATODIM MCDM method. Journal of Civil Engineering and Management, 20(1), 103-110.
  • Saaty, T. L., Fundamentels Of Decision Making And Priority Theory With Analytic Hierarchy Process, RWS publications, Pittsburg, 1994.
  • Shao, M., Han, Z., Sun, J., Xiao, C., Zhang, S., & Zhao, Y. (2020). A review of multi-criteria decision making applications for renewable energy site selection. Renewable Energy. 157, 377-403. Doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.04.137
  • Shukla, A., Agarwal, P., Rana, R. S., Purohit, R. (2017). Applications of TOPSIS Algorithm on Various Manufacturing Processes: A Review. Materials Today: Proceedings, 4(4), 5320-5329. Doi: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.05.042
  • Sitorus, F., & Brito-Parada, P. R. (2020). A multiple criteria decision making method to weight the sustainability criteria of renewable energy technologies under uncertainty. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 127, 109891. Doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109891
  • Solangi, Y. A., Tan, Q., Mirjat, N. H., Valasai, G. D., Khan, M. W. A., Ikram, M. (2019). An Integrated DelphiAHP and Fuzzy TOPSIS Approach toward Ranking and Selection of Renewable Energy Resources in Pakistan. Processes, 7(2), 118. Doi: https://doi.org/10.3390/pr7020118
  • Stanujkic, D., Karabasevic, D., & Zavadskas, E. K. (2015). A framework for the selection of a packaging design based on the SWARA method. Engineering Economics, 26(2), 181-187.
  • Şahin, U. (2016). Türkiye Elektrik Enerjisi Üretiminde Kullanılan Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Sürdürülebilirliğinin Değerlendirilmesinde Analitik Ağ Süreci (AAS) Yöntemi İle Fayda, Fırsat, Maliyet ve Risk (FFMR) Analizinin Kullanılması. Cumhuriyet Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi, 37, 180-188.
  • Şengül, Ü., Eren, M., Shiraz, S. E., Gezder, V., & Şengül, A. B. (2015). Fuzzy TOPSIS method for ranking renewable energy supply systems in Turkey. Renewable energy, 75, 617-625.
  • Trappey, A.J., Trappey, C.V., Wang, D.Y., Ou, J.J., Li, S.J. (2015). An Integrated Self-Organizing Map and Analytic Hierarchy Process Modeling Approach for Evaluating Renewable Energy Polices, International Journal of Electronic Business Management, 13, 3-14.
  • Tsoutsos, T., Drandaki, M., Frantzeskaki, N., Iosifidis, E., & Kiosses, I. (2009). Sustainable energy planning by using multi-criteria analysis application in the island of Crete. Energy policy, 37(5), 1587-1600.
  • Uygurtürk, H., Korkmaz, T. (2012). Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7(2).
  • Vafaeipour, M., Hashemkhani Zolfani, S., Morshed Varzandeh, M.H., Derakhti, A., Keshavarz Eshkalag, M., 2014. Assessment of regions priority for implementation of solar projects in Iran: new application of a hybrid multi-criteria decision making approach. Energy Convers. Manag. 86, 653–663. Doi: https://doi.org/ 10.1016/j.enconman.2014.05.083
  • Volvačiovas, R. (2014). Visuomeninės paskirties pastatų atnaujinimo efektyvumo tyrimas ir daugiatikslis vertinimas (Doctoral dissertation, VGTU leidykla „Technika”).
  • Wang, T.C., Lee, H.D. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights, Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.11.035
  • Wang, Y., Xu, L., & Solangi, Y. A. (2020). Strategic renewable energy resources selection for Pakistan: Based on SWOT-Fuzzy AHP approach. Sustainable Cities and Society, 52, 101861. Doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101861
  • Wiguna, K. A., Sarno, R., and Ariyani, N. F. (2016). Optimization solar farm site selection using multi-criteria decision making fuzzy ahp and promethee: case study in bali. In 2016 International Conference on Information & Communication Technology and Systems (ICTS) (pp. 237-243). IEEE. www.tuik.gov.tr/PreIstatistikTablo.do?istab_id=157 8, Erişim Tarihi: 15.05.2019, Konu: TÜİK Verileri.
  • Xue, D., Zhao, Q., and Guo, X. (2008). TOPSIS Method for Evaluation Customer Service Satisfaction to Fast Food İndustry. In Service Operations and Logistics, and Informatics, IEEE/SOLI 2008. IEEE International Conference on, 1, 920-925.
  • Yoon, K., Hwang, C.L., (1985). Manufacturing Plant Location Analysis by Multiple Attribute Decision Making: Part I-Single Plant Strategy, Int. J. Prod. Pres., 23(2), 345-359.
  • Yücenur, G. N., Çaylak, Ş., Gönül, G., & Postalcıoğlu, M. (2020). An integrated solution with SWARA&COPRAS methods in renewable energy production: City selection for biogas facility.Renewable Energy, 145, 2587-2597. Doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.08.011
  • Zheng, G., & Wang, X. (2020). The comprehensive evaluation of renewable energy system schemes in tourist resorts based on VIKOR method. Energy, 193, 116676. Doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116676
  • Zolfani, S. H., & Banihashemi, S. S. A. (2014, May). Personnel selection based on a novel model of game theory and MCDM approaches. In Proc. of 8th International Scientific Conference" Business and Management (pp. 15-16). Doi: https://doi.org/10.3846/bm.2014.024
  • Zolfani, S. H., & Saparauskas, J. (2013). New application of SWARA method in prioritizing sustainability assessment indicators of energy system. Engineering Economics, 24(5), 408-414. Doi: https://doi.org/10.5755/j01.ee.24.5.4526
  • Zolfani, S. H., Aghdaie, M. H., Derakhti, A., Zavadskas, E. K., & Varzandeh, M. H. M. (2013). Decision making on business issues with foresight perspective; an application of new hybrid MCDM model in shopping mall locating. Expert Systems With Applications, 40(17), 7111-71. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.06.040
APA derse o, YONTAR E (2020). SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. , 389 - 410.
Chicago derse onur,YONTAR EMEL SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. (2020): 389 - 410.
MLA derse onur,YONTAR EMEL SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. , 2020, ss.389 - 410.
AMA derse o,YONTAR E SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. . 2020; 389 - 410.
Vancouver derse o,YONTAR E SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. . 2020; 389 - 410.
IEEE derse o,YONTAR E "SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ." , ss.389 - 410, 2020.
ISNAD derse, onur - YONTAR, EMEL. "SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ". (2020), 389-410.
APA derse o, YONTAR E (2020). SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. Endüstri Mühendisliği, 31(3), 389 - 410.
Chicago derse onur,YONTAR EMEL SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. Endüstri Mühendisliği 31, no.3 (2020): 389 - 410.
MLA derse onur,YONTAR EMEL SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. Endüstri Mühendisliği, vol.31, no.3, 2020, ss.389 - 410.
AMA derse o,YONTAR E SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. Endüstri Mühendisliği. 2020; 31(3): 389 - 410.
Vancouver derse o,YONTAR E SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ. Endüstri Mühendisliği. 2020; 31(3): 389 - 410.
IEEE derse o,YONTAR E "SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ." Endüstri Mühendisliği, 31, ss.389 - 410, 2020.
ISNAD derse, onur - YONTAR, EMEL. "SWARA-TOPSIS YÖNTEMİ İLE EN UYGUN YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAĞININ BELİRLENMESİ". Endüstri Mühendisliği 31/3 (2020), 389-410.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
29-04-2024 9:54

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları