İŞLETMELERDE KARAR VERME TEKNİKLERİ

ANP (Analytic Network Process - Analitik ağ süreci) analitik hiyerarşi sürecinin bu kısıtlamalarını ortadan kaldıran bir teknik olarak Thomas L. Saaty tarafından geliştirilmiştir. ANP, AHP’nin daha genel bir biçimidir. Karmaşık yapıdaki kriteler arasındaki etkileşim ve geri beslemeyi de değerlendirmeyi olanaklı kılan bir tekniktir. Analitik hiyerarşi sürecinden farklı olarak, analitik ağ sürecinde aynı düzeyde yer alan kriterlerin birbiri ile etkileşimi dikkate alınabilmektedir.

Analitik ağ sürecinde kümeler arasındaki etkileşim bağımlılık olarak ifade edilir ve iki türlü tanımlanır. İlk tanımlama kümeler arasındaki etkileşime ilişkin iken ikincisinde kümelerin kendi içinde etkileşime yöneliktir. Kümeler arasındaki etkileşim dış bağımlılık, küme içinde etkileşim iç bağımlılık olarak isimlendirilir.

İç bağımlılık bir kümenin elemanlarının aynı küme içindeki elemanlarla ilişkili olması durumudur. İç bağımlılık kriterlerin yer aldığı küme için söz konusu olabileceği gibi seçenekleri içeren küme için de söz konusu olabilir. İç bağımlılığın gösteriminde bir kümeden çıkıp aynı kümeye bağlanan ok kullanılır.

Süpermatris oluşturulduktan sonra süpermatrisin sütunlarında yer alan değerler sütun
toplamlarına bölünerek normalize edilir. Toplamı 1 olan değerlerden oluşan bu matris,
ağırlıklandırılmış süpermatris adını alır.

Bir faktör diğerine göre çok yüksek derecede önemli ise 9 değeri atanır.

İki faktör aynı öenme sahip ise 1 değeri atanır.

Ağırlıklandırılmış süpermatris üzerinde ardışık kuvvet alma işlemlerine; elde edilen kuvvet matrisi bir önceki kuvvet matrisiyle eşit olana kadar devam edilir. Elde edilen son matris limit süpermatris olarak adlandırılır. Limit süpermatris değerleri ağda yer alan elemanların bütünsel öncelik değerlerini gösterir.

Analitik ağ sürecinde problem ifade edilir ve kriterler ile seçenekler ortaya konur. Kriterler ve seçenekler bir hiyerarşiye bağlı olarak düzeylerinin belirlenmesine gerek duyulmadan ağ yapıda modellenir. Bir matris yardımıyla problemde yer alan kriter ve seçenekler (elemanlar) arasındaki bağımlılık çapraz bir biçimde gösterilir. Bu amaçla oluşturulan matrise etki matrisi denir. Bu matris üzerinde kullanılan işaret veya sayılar ile birbirini etkileyen elemanlar gösterilir.

Bir faktör diğerine göre yüksek derecede kuvvetli olduğunda 7 değeri atanır.

i elemanı ile j elemanı karşılaştırıldığında yukarıdakilerden x gibi bir sayısal değer atandığında j elemanı i elemanı ile karşılaştırıldığında 1/x değerini alır.

ANP (Analytic Network Process - Analitik ağ süreci) analitik hiyerarşi sürecinin bu kısıtlamalarını ortadan kaldıran bir teknik olarak Thomas L. Saaty tarafından geliştirilmiştir. ANP, AHP’nin daha genel bir biçimidir. Karmaşık yapıdaki kriteler arasındaki etkileşim ve geri beslemeyi de değerlendirmeyi olanaklı kılan bir tekniktir. Analitik hiyerarşi sürecinden farklı olarak, analitik ağ sürecinde aynı düzeyde yer alan kriterlerin birbiri ile etkileşimi dikkate alınabilmektedir.

Analitik ağ süreci bu tür karar problemlerini; kriterler seçenekler kümesi veya kümeler içindeki bağımlılıklar ve bu bağımlılıkların yönlerini içeren bir ağ biçiminde tanımlar. Böylesi ağ modelinde hiyerarşiye ihtiyaç duyulmamaktadır. AHP ile karşılaştırıldığında, AHP’deki seviye kavramına ANP’de küme kavramı karşılık getirilmektedir. Bu kümeler düğümlerden veya elemanlardan oluşur. Kriterler ve seçeneklerden oluşan kümeler arasındaki bağımlılık iç ve dış bağımlılık olmak üzere iki farklı şekilde ortaya çıkar. Kriter kümeleri arasındaki bağımlılık dış bağımlılık, kriterlerin bulunduğu küme içindeki bağımlılık ise iç bağımlılık olarak isimlendirilir. Modelde bağımlılıklar, çizilen oklar ile gösterilir. Kümeler ok ile birleştirildiğinde kümelerden birinin diğerine bağımlı olduğu anlaşılır. Aynı küme için ok kullanıldığında ise bu ok küme içinde yer alan elemanların birbiriyle ilişkili olduğunu gösterir.

Ağ modeli ile hiyerarşik model karşılaştırıldığında şu sonuçlara ulaşılır;

• Hiyerarşik yapıda kriterlerin seçenekleri etkilemediği varsayılır.
• Hiyerarşik yapıda kriterlerin birbirinden bağımsız olduğu varsayılır.
• Hiyerarşik yapıda seçeneklerin birbirinden bağımsız olduğu varsayılır.
• Hiyerarşik yapıda seçenekler kriterleri, kriterler ise amacı etkilemektedir.
• Kümeler arasındaki ve içindeki bağımlılıkları dikkate alabilen ağ model yargılardan gerçek durumu yansıtan öncelik değerlerinin elde edilmesini sağlar.

Analitik ağ sürecinde kümeler arasındaki etkileşim bağımlılık olarak ifade edilir ve iki türlü tanımlanır. İlk tanımlama kümeler arasındaki etkileşime ilişkin iken ikincisinde kümelerin kendi içinde etkileşime yöneliktir. Kümeler arasındaki etkileşim dış bağımlılık, küme içinde etkileşim iç bağımlılık olarak isimlendirilir.

Analitik ağ sürecinde problem ifade edilir ve kriterler ile seçenekler ortaya konur. Kriterler ve seçenekler bir hiyerarşiye bağlı olarak düzeylerinin belirlenmesine gerek duyulmadan ağ yapıda modellenir. Bir matris yardımıyla problemde yer alan kriter ve seçenekler (elemanlar) arasındaki bağımlılık çapraz bir biçimde gösterilir. Bu amaçla oluşturulan matrise etki matrisi denir. Bu matris üzerinde kullanılan işaret veya sayılar ile birbirini etkileyen elemanlar gösterilir.

Bir ağda yer alan elemanların diğer elemanlar üzerindeki etkileri süpermatris adı verilen matriste bir araya getirilir. Süper matris; bir kümede yer alan elemanların ve bu elemanlar arasındaki önceliklerin ifade edildiği matristir. Süpermatrisin oluşturulması için ağdaki elemanların etkileşimleri dikkate alınarak, elemanlar arasında ikili karşılaştırmaların yapılması gerekir (Önder ve Yıldırım, 2014; 81). İkili karşılaştırmalar AHP’de kullanılan temel ölçek yardımıyla gerçekleştirilir. Böylelikle birbirine bağımlı elemanlardan hangisinin, ortak elemanı daha çok etkilediği ortaya konmuş olur. Kümeler ve elemanlar arasındaki bağımlılıklar tanımlandıktan sonra öncelik vektörlerine ulaşılır. Öncelik vektörleri süpermatrisin sütunlarına yerleştirilir.

Kriterler kümesinden seçenekler kümesine çizilen ok A ve B seçeneğinin kriterler kümesinin elemanlarını etkilediğini göstermektedir. İki küme arasındaki her iki yönde dış bağımlılık ise geri besleme olarak adlandırılır.

Bütünsel Öncelik Değerlerinin Belirlenmesi
Süpermatris değerleri, sütunda yer alan değerlerin sütun toplamına bölünmesiyle normalize edilir. n büyük bir sayı olmak üzere matrisin (2n+1)’inci kuvveti alınarak Limit süpermatris elde edilmiş olur. Limit süpermatris karar probleminin bileşenlerinin global öncelik değerlerini verir.

Bir kümeyi kendine bağlayan ok, kümenin elemanlarının birbirini etkilediğini ifade eder.

C₁kümesinden C₂ kümesine çizilen ok, C₂ kümesindeki elemanların C₁'i etkilediğini ifade eder.

Kümeleri birleştiren karşılıklı oklar iki küme elemanlarının karşılıklı bağımlılığını ifade eder.