Çok Kriterli Karar Analiz Yöntemleri

Günlük yaşamda sürekli karar vermeyi gerektiren durumlarla karşılarız. Karar vermeye, basit bir konuda olduğu gibi karmaşık ve önemli konularda da ihtiyaç duyulabilir. Karar verme süreci, zaman, kaynak yönetimi ve kararın önemi gibi etkiler söz konusu olduğunda daha zor bir durum alır. Karar Analiz Yöntemleri, karar süreçlerinin zorlaştığı durumlarda devreye giren matematik ve istatistik biliminin kullanıldığı sayısal analiz yöntemleridir. Bunlara literatürde Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemleri de denmektedir. Literatür incelendiğinde, bu analiz yöntemlerinin, işletme, iktisat, mühendislik başta olmak üzere pek çok farklı disiplinde yoğun olarak kullanıldığı görülmektedir. Çok sayıda ÇKKV yöntemi vardır. Aşağıda en çok kullanılan ÇKKV yöntemlerinden bazıları hakkında teorik bilgilere yer verilmiştir.

Veri Zarflama Analizi Yöntemi-VZA (Data Envelopment Analysis-DEA)

Farrell (1957) tarafından geliştirilmiş olan VZA, doğrusal programlama tabanlı parametrik olmayan bir ÇKKV Yöntemidir. Bu analiz yöntemi, kavramsal ve matematiksel olarak diğer karar analiz yöntemlerinden farklıdır. Temel kavramı, elde edilen sonucun beklenen sonuca oranı olarak tanımlanan etkinliktir ve sonuçta benzer birimlerinin göreli etkinlikleri ölçülmektedir. Bu yöntemin diğer karar analiz yöntemlerinden farkı, her verinin en iyi olan veriyle karşılaştırılması temeline dayanmasıdır. Bu yöntemin uygulanma sürecinde; Karar Verme Birimleri (KVB) ve bu birimlere ait veriler ile tüm KVB’ler için aynı yapıda olması gereken girdi ve çıktı değişkenleri belirlenir. Bu analizin sonucunda, etkin olmayan birimlerin etkin hale getirilebilmesi için yapılması gerekene iyileştirmeler görülebilir ve öneriler geliştirilebilir. Bu yüzden çok farklı alanlarda yoğun olarak tercih edilen bir analiz yöntemidir.

Farrell, M.J. (1957). The measurement of productive efficiency, Journal of the Royal Statistical, 20(3), 253-290.

Kümeleme Analizi Yöntemi-KA (Cluster Analysis-CA)

İlk kez Tryon (1939) tarafından geliştirilen bu analiz yöntemi, 1960’lı yıllardan itibaren kullanım alanı artmaya başlamıştır. Bu yöntemde amaç benzer özellikler sergileyen birimlerin, belirlenen değişkenlere göre kümelenmesidir. Kümeleme analizinin temel mantığında, kümelerin kendi içlerinde homojen, birbirleri arasında heterojen bir yapıda olmaları vardır. Bu analiz yöntemi sayesinde birimler, benzerliklerine göre sınıflandırılarak yöneticilerin vereceği kararlar için faydalı hale gelir. Bu yöntemde küme sayısı da analiz sonucunda belirlenir. Yöntemin uygulanabilmesi için analiz edilecek birimlerin, bunlara ait verilerin ve temel alınan değişkenlerin belirlenmesi gerekir.

Tryon, R.C. (1939). Cluster analysis; correlation profile and orthometric (factor) analysis for the isolation of unities in mind and personality, Ann Arbor, Mich., Edwards Brother, Inc.

Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi-AHS (Analytic Hierarchy Process-AHP)

1970’li yıllarda Saaty (1980) tarafından geliştirmiştir ve geliştirildiği yıllardan itibaren en çok kullanılan ÇKKV yöntemlerinden birisidir. Hedef, kriterler, alt kriterler ve alternatiflerin belirlenerek bunlar arasındaki ilişkinin belirlenmesi sayesinde karmaşık yapıda problemlerin çözümünde etkili bir analiz yöntemi olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemde kullanılacak veriler, insanların bilgi ve tecrübelerine göre toplandığından subjektif gibi görünmesine rağmen hiyerarşik sistem sayesinde sonuçlar objektif olmaktadır.

AHS’nin temelinde hiyerarşi piramidi vardır. Bu piramidin en üstünde ihtiyaç duyulan kararın amacı, bir alt basamağında ise kararı etkileyecek ana kriterler, ana kriterlerin altında alt kriterler, en alt basamakta ise alternatifler bulunur. Bu analiz yönteminde hiyerarşi piramidi oluşturulduktan sonra kriterler birbirleriyle karşılaştırılır, her bir kriterin ağırlığı belirlenir ve en doğru alternatifin belirlenmesi amaçlanır. AHS’nin en önemli özelliklerinden birisi karar sürecinin bütüncül olarak görülmesini sağlamasıdır.

Saaty, T.L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill, New York.

Uyum-Uyumsuzluk Modeli Yöntemi (Elimination and Choice Translating Reality-ELECTRE)

Benayoun ve çalışma arkadaşları (1966) tarafından geliştirilmiş bir ÇKKV yöntemidir. Bu analiz yöntemi, seçim gerektiren durumlarda, alternatifler arasında ikili kıyaslamalar yapılması, alternatiflerin iyiden kötüye doğru sıralanarak en doğru kararın verilmesi temeline dayanır. Bu yöntemin felsefesinde ideal durum yoktur, alternatiflerin göreli üstünlüklerine göre vardır. Analiz yönteminin uygulama süreci AHS ile benzerdir, öncelikle kriterler ve alternatifler belirlenir, sonra ağırlık belirlenir ve en son ikili karşılaştırmalar yapılarak karar matrisi oluşturulur. Bu analiz yöntemi, gelişim süreci içinde ELECTRE-I, ELECTRE-II, ELECTRE-III, ELECTRE-IV ve ELECTRE-TRI olmak üzere beş ayrı isim almıştır.

Benayoun, R., Roy, B.ve Sussman, B. (1966). ELECTRE: Une méthode pour guider le choix en présence de points de vue multiples, Note de travail 49, SEMA-METRA International, Direction Scientifique.

Uzlaşma Yöntemi (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution-TOPSIS)

Bu analiz yöntemi, Hwang ve Yoon (1981) tarafından ELECTRE yönteminin alternatifi olarak geliştirilmiştir. Yöntemin temelinde uzlaşma mantığı vardır ve ideal çözüme en yakın, ideal olmayan çözüme en uzak kavramları temelinde alternatifler belirlenir. İdeal çözümde, fayda maksimize olur, maliyet minimize olur ve böylece optimum fayda elde edilir. İlk aşamada karar matrisi oluşturulur ve alternatiflerin ideale en yakın ve en uzak olacak şekilde mesafeleri belirlenir. İdeal çözüme yakınlığa göre optimum çözüme ulaşılır. Sonuç olarak TOPSIS’ de alternatifler arasından en yüksek fayda, en düşük maliyeti sağlayan kararın belirlenmesi amaçlanır.

Hwang, C. L. ve Yoon, K. (1981). Multi Attiribute Decision Making Methods and Applications. Springer-Verlag.

Niteliği Artırmak için Çeşitlendirme Yöntemi (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations-PROMETHEE)

Brans (1982) tarafından geliştirilen yöntemin temelinde önceliklendirme vardır. Diğer karar analiz yöntemlerinde olduğu gibi kriterler ve alternatiflerin belirlenmesi gerekir. Bu analiz yönteminin en önemli farkı doğru alternatifin belirlenmesi için bir tercih fonksiyonu kullanılmasıdır. Bu fonksiyon sayesinde kriterlerin pozitif ve negatif üstünlükler belirlenir. Yöntem hala gelişimini sürdürmektedir ve bu sebeple PROMETHEE I, PROMETHEE II, PROMETHEE III, PROMETHEE IV, PROMETHEE V ve PROMETHEE VI isimleri almaktadır. PROMETHEE’nin farklı versiyonlarına göre kısmi veya tam bir önceliklendirme yapılır ve böylece en doğru kararın verilmesi sağlanır.

Brans, J.P. (1982). L’ingenierie de la decision: Elaboration d’instruments d’aide a la decision. La Methode PROMETHEE, Universite Laval, Colloque d’aide a la Decision, 183-213.

Diğer ÇKKV Analiz Yöntemleri

Karar analizlerinin pek çoğu temel yöntemlerden türetilmiş matematiksel işlemler dayanır. Bu bağlamda literatürde karşılaşılabilecek diğer karar analiz yöntemleri aşağıda belirtilmiştir.

Ağırlıklı Toplam Model Yöntemi (Simple Additive Weighting-SAW), Gri İlişkisel Analiz Yöntemi-GİA (Grey Relational Analysis-GEA), Hata Türü ve Etkileri Analizi Yöntemi-HTEA (Failure Mode and Effects Analysis-FMEA), Karar Verme, Deneme ve Değerlendirme Yöntemi (The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory-DEMATEL), Karmaşık Nisbi Değerlendirme Yöntemi (COmplex PRoportional ASsesment-COPRAS), Çok Nitelikli Fayda Teorisi Yöntemi (Multi Attribute Utility Theory-MAUT), Çok Ölçütlü Değer Yöntemi (Simple Multi Attribute Rating Technique-SMART), Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm Yöntemi (Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje-VIKOR), Oran Analizine Dayalı Çok Hedefli Optimizasyon Yöntemi (Multi-Objective. Optimization by Ratio Analysis-MOORA), ARAS(Additive Ratio Assessment), ANP (Analytic Network Process), CP(Compromise Programming), DRSA (Dominance-Based Rough Set Approach), EATVIOS (Efficiency Analysis Technique With Input And Output Satisficing), EATWOS (Efficiency Analysis Technique With Output Satisficing), ERA (Extreme Ranking Analysis), EXPROM (Extension of PROMETHEE), EVAMIX (Evaluation Matrix), FDM (Fuzzy Decision Making Method), GIS (Multi-Criteria Decision Making Approach with Geographic Information Systems), GP (Goal Programming), GRIP (Generalized Regression With Intensities of Preference), LINMAP (The Linear Programming Technique For Multidimensional Analysis of Preference), MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique), MAVT (Multiattribute Value Theory), MCHP (Multiple Criteria Hierarchy Process), NSGA (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm), OCRA (Operational Competitiveness Rating), ROVM (The Range of Value Method ), SMAA-TRI (Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis), STEM (Step Method), SWARA (Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis), TRIZ (Theory of Solving Inventive Problems), UTA (Utility Additive Method), PAPRIKA (Potentially All Pairwise Rankings Of All Possible Alternatives), UTADIS (Utilities Additives Discriminantes), VASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment), WSM (Weighted Sum Model) ve WTM (Weighted Product Model).