Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ENM 545 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. ÖZER UYGUN
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Problemlerin bir kısmı birden fazla faktöre bağlı olarak çözülmek zorundadır. Bununla birlikte aynı problem ile ilgili birden fazla kişiye/uzmana bilgi sormak ve bunları birlikte değerlendirmek gerekmektedir. Dolayısıyla çok kriterli problemlerin ve birden fazla uzmanın görüşünü birlikte değerlendirilmesi gereken problemlerin çözüm yöntemleri önem arz etmektedir. Bununla birlikte insan tabiatı genellikle kesin sayılar kullanmaktan ziyade çok, az, oldukça fazla gibi dilsel ifadeler kullanmaya meyillidir. Öyleyse, uzmanlardan alınan kesin olmayan dilsel ifadelerinin bulanık hesaplamalar ile sayısal sonuçlara dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu sebeple bulanık çok kriterli karar verme tekniklerinin öğretilmesi amaçlanmıştır.

Dersin İçeriği

Bulanık Mantık, Karar verme, Çok kriterli karar verme, Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Çok kriterli karar verme tekniklerini bilir ve uygular Anlatım, Tartışma,
2 Uzman görüşlerini kullanarak grup karar verme yöntemlerini uygulayabililir Anlatım, Tartışma,
3 Bulanık dilsel ifadelerden yararlanarak çok kriterli ve grup karar verme tekniklerini uygulayabilir Anlatım, Tartışma, Rol Oynama,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Giriş ve Temel Kavramlar
2 Bulanık sayılar ve işlemler
3 AHP, Bulanık AHP
4 ANP, Bulanık ANP
5 DEMATEL, Bulanık DEMATEL
6 DEMATEL ve ANPnin Birlikte Kullanımı
7 TOPSIS ve Bulanık TOPSIS
8 ANP ve TOPSISin Birlikte Kullanımı
9 VIKOR Yöntemi
10 PROMETHEE Yöntemi
11 Gri İlişki Analizi
12 Bulanık Hedef Programlama
13 Proje Sunumları
14 Proje Sunumları
Kaynaklar
Ders Notu

SABİS üzerinden paylaşılacaktır

Ders Kaynakları

Ross, T.J. (2010), Fuzzy logic with engineering applications, John Wiley, 3rd ed.

Nolberto Munier (2011), A Strategy for Using Multicriteria Analysis in Decision-Making: A Guide for Simple and Complex Environmental Projects

Cengiz Kahraman (2008), Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Theory and Applications with Recent Developments

Zehra Başkaya (2011), Bulanık Doğrusal Programlama, Ekin Basım Yayın

Mustafa M. Özkan (2003), Bulanık Hedef Programlama, Seçkin Yayınevi

Ve İlgili Makaleler için online veritabanları

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 sürdürülebilir kalkınma ve endüstri mühendisliğinin gelişen koşullara göre gelişmelerini izleyebilmek ve uygulayabilmek için yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve bunun için kendini sürekli yenileme becerisine sahip olur.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Ödev 20
1. Proje / Tasarım 30
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 5 5
Ödev 1 15 15
Proje / Tasarım 1 20 20
Final 1 5 5
Toplam İş Yükü 141
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,64
Dersin AKTS Kredisi 6