Çok Kriterli Problemlerde Karar Vericinin Tercih Fonksiyonunun Tahmin Edilmesi İçin Yaklaşımlar

Date

2018-12-31

Author

Karakaya, Gülşah

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

330
views

0
downloads

Birden fazla ve genellikle birbirleri ile çelişen kriterlerin bulunduğu çok kriterli karar verme problemlerinde en iyi - karar vericinin en beğendiği - çözümü bulma işi kolay değildir. Karar vericinin en beğendiği çözümü bulmak için uygulanan yöntemlerden birisi interaktif bir şekilde karar vericiden tercih bilgisini almaktır. Alınan bilgiler ışığında yeni sorular sorularak en beğenilen çözüme yaklaşılması hedeflenir. Karar vericinin tercih fonksiyonu tahmin edilebilirse, bu tercih fonksiyonuna has özellikler kullanılarak daha efektif sorular sorulabilir ve hızlıca iyi çözümlere ulaşılabilir. Bu projede, çok kriterli problemlerde karar vericinin tercih fonksiyonunu tahmin eden bir algoritma geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Tahmin edilen tercih fonksiyonunun özelliklerini kullanarak, fonksiyonun yapısına uygun bir yaklaşımla karar vericinin beğendiği çözüme/çözümlere hızlı bir şekilde ulaşılması hedeflenmektedir.

Subject Keywords

İşletme, Optimizasyon Kuramı ve Matematiksel Proglamlama

URI

https://hdl.handle.net/11511/62165

Collections

Department of Business Administration, Project and Design

Suggestions

OpenMETU
Core

Çok Kriterli Tam Sayılı Optimizasyon Problemlerinde Etkin Çözümlerin Bulunması İçin Yaklaşımlar Karakaya, Gülşah(2016-12-31) Çok kriterli optimizasyon problemlerinde, tek kriterli optimizasyon problemlerinden farklı olarak genellikle birbirleri ile çelişen kriterler göz önüne alınarak tercih edilen çözüm/çözümler bulunur. Literatürde iki kriterli optimizasyon problemleri için çalışmalara sıkça rastlanırken üç ya da daha fazla kriterli optimizasyon problemleri için yapılan çalışmaların sayısı daha kısıtlıdır. Bu projede çok kriterli (iki, üç ya da daha fazla) tam sayılı optimizasyon problemlerinde tüm etkin çözümleri bulabilen bir...
Çok Dönemli Randevu Çizelgeleme Problemi İçin Rassal Programlama Yaklaşımları Batun, Sakine; Bilgiç, Utku Tarik(2017-12-31) Randevu çizelgeleme problemleri özellikle sağlık sistemlerinde önemli bir yere sahiptir. Doktor randevularının oluşturulması, ameliyathanelerin çizelgelenmesi, periyodik tedavilerin çizelgelenmesi ve kıt teşhis kaynaklarının kullanımının planlanması, problemin sağlık sistemlerinde en sık karşılaşılan örnekleridir. Randevu çizelgeleri oluşturulurken gözetilen hasta bekleme zamanlarının azaltılması, doktorların ve diğer kaynakların atıl zamanlarının azaltılması, fazla mesai sürelerinin azaltılması gibi amaçla...
ÇOK AMAÇLI ÜRÜN VE SÜREÇ TASARIMI OPTİMİZASYONU İÇİN ETKİLEŞİMLİ YAKLAŞIMLAR Köksalan, Mustafa Murat; Köksal, Gülser; Özateş Gürbüz, Melis(2015-12-31) Günümüzün rekabet koşullarında kaliteli ürünlerin geliştirilmesinde tasarım süreci giderek artan önem kazanmaktadır. Ürünlerin kalitesinin düşük ve değişken olmasına yol açan ve kontrol edilmesi güç çok çeşitli faktör vardır. Yenilikçi problem çözme ve tasarım optimizasyonu bu faktörlere duyarsız olacak güçlü tasarımların geliştirilmesi için etkili yaklaşımlardır. Bu çalışmada, yenilikçi yaklaşımların yetersiz kaldığı durumlarda daha da önem kazanan tasarım optimizasyonu konu edinilmiştir. Çalışma kapsamınd...
Gerçek-Zamanlı ve Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi için Etkin Çözüm Yöntemleri Çavdar, Bahar(2017-12-31) Önerilen projede amaç gerçek zamanlı ve zaman pencereli araç rotalama problemleri için etkin çözüm yöntemleri geliştirmektir. Projenin ilk aşamasında zaman pencereli araç rotalama problemi için yeni bir metasezgisel çözüm metodu geliştirilmesi, ikinci aşamada ise geliştirilen bu metasezgiselin hesaplama-uygulama parallelleştirme yaklaşımı gözetileterek yeniden yapılandırılması planlanmaktadır. Böylece, pratikte zaman kısıtı olan araç rotalama problemleri için ek süre kullanmadan çözüm kalitesinin artırılmas...
A Similarity Based Oversampling Method for Multi-Label Imbalanced Text Data Karaman, İsmail Hakkı; Köksal, Gülser; Erişkin, Levent; Department of Industrial Engineering (2022-9-1) In the real world, while the amount of data increases, it is not easy to find labeled data for Machine Learning projects, because of the compelling cost and effort requirements for labeling data. Also, most Machine Learning projects, especially multi-label classification problems, struggle with the data imbalance problem. In these problems, some classes, even, do not have enough data to train a classifier. In this study, an over sampling method for multi-label text classification problems is developed and s...

Citation Formats

G. Karakaya, “Çok Kriterli Problemlerde Karar Vericinin Tercih Fonksiyonunun Tahmin Edilmesi İçin Yaklaşımlar,” 2018. Accessed: 00, 2020. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/62165.