Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?

ECER, Fatih

Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?

Fatih ECER (Afyon Kocatepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Uluslararası Ticaret ve Finansman Bölümü, Afyonkarahisar, Türkiye)

Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

36 10

Yıl: 2007 Cilt: 9 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 161 - 180 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?

Öz:

Fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi belirsiz ortamlarda Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden birisidir ve grup kararı vermede kullanılır. Fuzzy TOPSIS yönteminin temelinde ideal çözümün Bulanık Pozitif Đdeal Çözümden (BPİÇ) en yakın, Bulanık Negatif Đdeal Çözümden (BNİÇ) ise en uzak mesafede olması yatar. BPİÇ ve BNİÇ vasıtasıyla her bir alternatifin yakınlık katsayıları hesaplanır ve hesaplanan yakınlık katsayılarına göre alternatifler sıralanır. Çalısmanın amacı, Fuzzy TOPSIS yönteminde üyelik fonksiyonu olarak üçgen bulanık sayıların kullanımıyla yamuk bulanık sayıların kullanımının alternatiflerin sıralamaları üzerinde farklılık yaratıp yaratmadığını ortaya koymaktır. Sonuçları karsılastırabilmek için bir uygulama gerçeklestirilmistir. Uygulama, bir alısveris merkezinde ise basvuran satıs elemanı adaylarının mülakata alınarak değerlendirilmesini içermektedir. Satıs elemanı adayları dört karar kriterine göre üç karar verici (KV) tarafından dilsel ifadelerle değerlendirilmistir. Sözel olarak dilsel ifadelerle yapılan değerlendirmeleri islemlerde kullanabilmek için sayısal değerler haline getirmek gerekmektedir. Bu nedenle dilsel ifadeler hem üçgen ve hem de yamuk bulanık sayılara dönüstürülmüs ve Fuzzy TOPSIS yönteminde kullanılmıstır. Sonuçlar, islemlerde üçgen veya yamuk bulanık sayıların kullanılmasının alternatiflerin sıralamasını değistirmediğini göstermistir.

Anahtar Kelime:

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar

Is Triangular Fuzzy Numbers or Trapezoidal Fuzzy Numbers as Membership Function?

Öz:

Fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method is one of the Multiple Criteria Decision Making (MCDM) methods in uncertain environment and used group decision making. Foundation of Fuzzy TOPSIS method is that the ideal solution is the shortest distance from Fuzzy Positive Ideal Solution (FPIS) and the farthest distance from Fuzzy Negative Ideal Solution (FNIS). The closeness coefficients of each alternative are evaluated by means of FPIS and FNIS and according to evaluated closeness coefficients alternatives are ranked. The aim of the study is to show that using triangular fuzzy numbers and trapezoidal fuzzy numbers as membership function in Fuzzy TOPSIS method whether creating distinction on ranking orders of alternatives or not. An application to compare the results was implemented. Application contains to assess salesperson candidates who apply for job, with interview in a shopping center. Salesperson candidates were assessed by three decision makers (DM) in accordance with four decision criteria with linguistic variables. It is necessary to convert linguistic variables expressed by verbally to numerical variables in order to use them in operations. So, linguistic variables converted to triangular and trapezoidal fuzzy numbers and used in Fuzzy TOPSIS method. Results show that using of triangular or trapezoidal fuzzy numbers don't change the ranking orders of alternatives.

Anahtar Kelime:

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

BANDEMER, Hans and GOTTWALD, Siegfried. (1995), Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, Fuzzy Methods with Applications, John Wiley&Sons Ltd., England.
BYRNE, Peter. (1995), “Fuzzy Analysis a Vague Way of Dealing With Uncertainty in Real Estate Analysis”, Journal of Property Valuation &Investment, Vol. 13, No : 3, pp. 22-41.
CEBECİ, U. and BESKESE, A. (2002), “An Approach to the Evaluation of Quality Performance of the Companies in Turkey”, Managerial Auditing Journal , Vol. 17, No : 1, pp. 92-100.
CHEN, C. T., LIN, C. T. and HUANG, S. F. (2005), “A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management”, International Journal of Production Economies, pp. 1-13.
CHEN, Chen-Tung. (2001), “A Fuzzy Approach to Select the Location of the Distribution Center”, Fuzzy Sets and Systems , Vol. 118, pp. 65-73.
CHEN, Chen-Tung. (2000), “Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets and Systems , Vol. 114, pp. 1-9.
CHENG, S., CHAN, C. W. and HUANG, G. H. (2002), “Using Multiple Criteria Decision Analysis for Supporting Decisions of Solid Waste Management”, Journal of Environment Science Health , Vol. 37, No : 6, pp. 975-990.
CHOU, T. Y. and LIANG, G. S. (2001), “Application of A Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Model for Shipping Company Performance Evaluation”, Maritime Policy & Management, Vol. 28, No : 4, pp.375-392.
DAFT, Richard L., 1991, Management, The Dryden Press, 2nd Edition, USA.
DEMİR, M. Hulusi, BİRCAN, Bülent ve TÜTEK, Hülya. (1985), Yönetsel Karar Verme, Bilgehan Basımevi, İzmir.
DESPIC, O. and SIMONOVIC, S. P. (2000), “Aggregation Operations for Soft Decision Making in Water Resources”, Fuzzy Sets and Systems, Vol.115, pp. 11-33.
HAMİTOĞULLARI, Hüsnü Cemal. (1999), Fuzzy Çok Amaçlı Optimizasyon Yöntemiyle Portföy Seçimi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayımlanmamıs Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
HWANG, Ching-Lai and LİN Ming-Jeng. (1987), Group Decision Making Under Multiple Criteria, Springer Verlag, Berlin.
KAHYA, Esra. (2003), İnsangücü Seçiminde Bulanık Uzman Sistemler Yardımı ile İs Basvuru Formlarının Değerlendirilmesi, Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayımlanmamıs Yüksek Lisans Tezi, Kayseri.
KARANFİL, Salih. (1997), Fuzzy Lojik Problemlerinde Üyelik Fonksiyonunun Belirlenmesinde Deneysel Verilere Dayanarak Bir Yöntem Gelistirilmesi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yayımlanmıs Doktora Tezi, İstanbul.
KAUFMANN, Arnold and GUPTA, Madan M. (1991), Introduction to Fuzzy Arithmetic Theory and Applications, Van Nostrand Reinhold, New York.
KLEYLE, R., KORVIN, A. D. and KARIM, K. (1997), “Investing in New Companies in an Unstable Economic Environment: A Fuzzy Set Approach”, Managerial Finance, Vol. 23, No : 6, pp.68-80.
KNIGHT K. G. (2001), A Fuzzy Logic Model for Predicting Commercial Building Design Cost Overruns, Master of Science Thesis, University of Alberta.
KOÇEL, Tamer. (2003), İsletme Yöneticiliği, Beta Basım, İstanbul.
LIANG, Y. (2001), Dynamic Strategic Planning and Justification Systems for Advanced Manufacturing Technology Acquisition, Master of Science Thesis, University of Windsor.
MAO, H. (1999), Estimating Labour Productivity Using Fuzzy Set Theory, Master of Science Thesis, University of Alberta.
SANCHEZ, J. and Gomez, A. T. (2003), “Applications of Fuzzy Regression in Actuarial Analysis”, The Journal of Risk and Insurance, Vol. 70, No : 4, pp. 665-699.
ZADEH, Lotfi A. (1987a), “Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Process”, Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers by L.A. Zadeh, Ed.: R.R. Yager, S. Ovchinnikov, R.M. Tong, H.T. Nguyen, John Wiley&Sons Publishing, Canada, pp. 105-146.
ZADEH, Lotfi A. (1987b), “A Fuzzy Set Theoretic Interpretation of Linguistic Hedge”, Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers by L.A. Zadeh, Ed.: R.R. Yager, S. Ovchinnikov, R.M. Tong, H.T. Nguyen, John Wiley&Sons Publishing, Canada, pp. 467-498.
ZADEH, Lotfi A. (1965), “Fuzzy Sets”, Information and Control , Vol. 8, pp. 338-353.
ZIMMERMANN, Hans-Jürgen. (1990), Fuzzy Set Theory and Its Applications, Kluwer Academic Publishers, London.

APA	ECER F (2007). Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. , 161 - 180.
Chicago	ECER Fatih Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. (2007): 161 - 180.
MLA	ECER Fatih Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. , 2007, ss.161 - 180.
AMA	ECER F Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. . 2007; 161 - 180.
Vancouver	ECER F Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. . 2007; 161 - 180.
IEEE	ECER F "Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?." , ss.161 - 180, 2007.
ISNAD	ECER, Fatih. "Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?". (2007), 161-180.

APA	ECER F (2007). Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 161 - 180.
Chicago	ECER Fatih Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 9, no.2 (2007): 161 - 180.
MLA	ECER Fatih Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, vol.9, no.2, 2007, ss.161 - 180.
AMA	ECER F Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2007; 9(2): 161 - 180.
Vancouver	ECER F Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2007; 9(2): 161 - 180.
IEEE	ECER F "Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?." Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9, ss.161 - 180, 2007.
ISNAD	ECER, Fatih. "Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mı Yamuk Bulanık Sayılar mı?". Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 9/2 (2007), 161-180.