Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İLKER GÖLCÜK
Danışman: ADİL BAYKASOĞLU
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Karar mühendisliği, sistem analizi, belirsizlik yönetimi ve karar teorisinin bir arada kullanıldığı çok disiplinli bir alandır. Bir karar mühendisi, gerçek hayatta karşılaşılan karmaşık karar problemlerini anlamak ve modellemek için bir dizi bilgisayar destekli matematiksel modeli kullanır. Bu problemler çoğunlukla belirsizlik, karmaşıklık ve dinamizm özellikleriyle ile karşımıza çıkmaktadır. Problemin karmaşıklığını yöneterek kriterler arasındaki karmaşık ilişkilerin anlaşılması, gerçek hayattaki karar mühendisliği problemlerinde kritik öneme sahiptir. Bu karşılıklı ilişkilerin kesin terimlerle ifade edilmesi zordur. Aralık tip-2 bulanık kümeleri, üyelik dereceleri vermedeki esneklikleri nedeniyle kelimeleri modellemek için daha uygundur. İlk olarak, aralık tip-2 bulanık kümeleriyle ölçütler arasındaki nedensel bağımlılıkların hiyerarşik olarak yapılandırılmış bir problemde nasıl yönetildiğini göstermek için aralık tip-2 bulanık DEMATEL yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra, nedensel bağımlılıkları modellemek için bir başka gelişmiş araç olan bulanık bilişsel haritalar, yeni alfa kesim temelli yöntemler önerilerek tip-1 ve aralık tip-2 bulanık kümelere genişletilmiştir. Karar mühendisliğinde bir diğer kritik husus, dinamik karar desteği için geçmiş verilerin akıllıca işlenmesiyle ilgilidir. Daha fazla veri kuruluşların ağları üzerinden akarken, bu kaynaklardan değerli bilgiler elde etmek için büyük çaba harcanmaktadır. Bu tezde, gerçek hayat dinamik çok kriterli karar verme problemlerini çözmek için bulanık bilişsel haritalar ve aralık tip-2 bulanık regresyon fonksiyonlarına dayalı iki yeni model geliştirilmiştir. Dolayısıyla bu tez, dört yeni karar modeliyle karar mühendisliği literatürüne katkıda bulunmaktadır.