Çok kriterli grup karar verme problemleri için sezgisel bulanık SAW yönteminin genişletilmesi

Abstract

Bu çalışmada, Çok Kriterli Grup Karar Verme ile ilgili karar vericilere bağlı olarak dilsel belirsizliği içeren problemleri ele almak için genişletilmiş sezgisel bulanık SAW (GrSB-SAW) yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem farklı önem düzeylerine sahip karar vericilerin bir arada değerlendirilmesine de imkân sağlamaktadır. GrSB-SAW yönteminin geçerliliğini test etmek amacıyla sezgisel bulanık TOPSIS yöntemi ile kıyaslamalar yapılmıştır. Literatürde yer alan bir tedarikçi seçim probleminin çözümünde her iki yöntemden elde edilen sıralamaların birbirine benzer olduğu görülmüştür. Ayrıca kapsamlı duyarlılık analizleri ile iki yöntem bulguları istatistiki açıdan analiz edilmiş ve GrSB-SAW yönteminin güvenilirliği ortaya koyulmuştur. Sonuç olarak çalışma kapsamında, Çok Kriterli Karar Verme problemlerinin çözümü için farklı önem düzeylerine sahip grup karar vericilerin dilsel tanımlarına imkân sağlayan kullanışlı ve yalın bir araç sunulmuştur.

In this study, the extended intuitionistic fuzzy SAW (GrSB-SAW) method is proposed to address problems involving linguistic ambiguity by decision-makers related to Multi-Criteria Group Decision Making. The proposed method also allows for the evaluation of decision-makers with different levels of importance. In order to test the validity of the GrSB-SAW method, comparisons were made with the intuitionistic fuzzy TOPSIS method in the literature. In the solution of a supplier selection problem in the literature, it has been observed that the rankings obtained from both methods are similar to each other. In addition, the obtained findings from two methods were analyzed statistically with comprehensive sensitivity analysis and the reliability of GrSB-SAW method was demonstrated. As a result, in the scope of the study, a useful and lean tool was presented to enable the linguistic definitions of group decision-makers with different levels of importance for the solution of Multiple Criteria Decision-Making problems.