KARAR DESTEK SİSTEMLERİ - Deneme Sınavı - 2

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Soruda ifade edilen ilk iki amaç enbüyükleme, üçüncü amaç ise enküçükleme olduğu için problemin fonksiyonu enk z = w₁ f₁ + w₂ f₂ – w₃ f₃  olarak ifade edilebilir. Doğru cevap E'dir. 

     

Yönetsel karar verme, seçenekler arasından birinin bilinçli ve akılcı olarak seçilmesidir.

Problemin tanımlanması ve veri derleme: Bu aşama problemin fark edilmesi ve problem hakkında bilgi derleme aşamasıdır. Problemin varlığının tespiti, anlaşılması, mümkünse sınıflandırılması gibi analitik çalışmalara yer verilir. Problemin belirtileri ile gerçek problem ayrımı yapılmalıdır. Örneğin ara stokların fazlalığı, kendisi bir problem olabileceği gibi malzeme aktarma sisteminin başarısızlığının bir sonucu da olabilir.

Tasarım, Analiz ve Modelleme: Problemin kontrol edilebilir değişkenlerinin ve kontrol dışı parametrelerinin belirlenmesi ve aralarındaki ilişkilerle yönetsel beklentileri ve eylem seçeneklerini temsil eden bir model ile ifade edilmesidir. Modelleme bir yerde problemin laboratuvar ortamına aktarılması gibi düşünülebilir. Yönetim bilimi, yöneylem araştırması ve karar modellerine özgü yaklaşımlardan yararlanılır. Model, gerçeği temsil eden çözümlerin etkin bir şekilde türetilmesine yardımcı olur.

Çözüm ve Seçim: Modelden elde edilen çözümlerin değerlendirilmesi aşamasıdır. Olurlu eylem seçenekleri arasından en iyi veya yeteri kadar iyi bir çözüm belirlenir.

Uygulama: Çözümün uygulamaya dönüştürülmesi aşamasıdır. Bu aşamalardan ilk üçü yönetsel karar vermenin adımları iken, dördüncüsü eklendiğinde yönetsel bir problemi çözmeyi ifade eder.

Bu kitap kapsamında bir karar destek sistemi aşağıdaki şekilde tanımlanmaktadır:
i. Bir karar sürecinde yer alan modelleri kuran ve/veya çözen,
ii. Bu modellerde kullanılacak veri, bilgi, parametre ve göstergeleri, eğer var ise, veri
ambarı, veri marketi ve veritabanlarından bulup çıkaran,
iii. İç ve dış bilgi kaynaklarında olmayan bilgileri ise işletme analitiğinden yararlanarak kendi hesaplayan,
iv. Karar vericinin bilişsel kapasitesi ile yönetim biliminin ve yöneylem araştırmasının yöntem, model ve algoritmalarını, karar ve fayda kuramı ile bir arada değerlendirmesine olanak veren,
v. Kararın kalitesine katkıda bulunmak amacıyla tasarlanmış bir bilgi sistemidir.

Dolayısıyla iç ve dış bilgi kaynaklarında olmayan bilgileri karar verme yöntemlerinden değil, işletme analitiğinden yararlanarak elde eder.

1. Karar destek sistemleri yapılandırılması güç karar problemleri için kullanılırlar.

2. Karar vericinin yerine karar vermek için değil, karar vericinin karara varmasını
sağlamak için vardırlar.

3. Karar verme sürecinin baştan sona tüm aşamalarında yer alabilirler.

4. Kararın düşük maliyetle veya daha çabuk verilmesi için değil, doğru verilmesi için
geliştirilirler.

5. Karar vericinin denetimi altındadırlar, yardımcı personel gerektirmemesi tercih
edilir.

6. Karara ilişkin bazı model ve algoritmaların kullanımına olanak sağlarlar.

7. Bir tür veritabanına sahiptirler.

8. Karar vericilerin problemi daha iyi anlama ve öğrenmelerini kolaylaştırırlar.

9. Kullanıcı-dostu ve karşılıklı etkileşimlidirler.

10. Evrimleşerek geliştirilir ve iyileştirilirler.

11. Tüm yönetim düzeylerine destek sağlarlar.

12. Tekli ve çoklu, bağımlı ve bağımsız veya ardışık-sıralı karar vermeye yönelik olabilirler.

13. Birey, grup ve takım-tabanlı karar vermeyi desteklerler.

Model yönetim sistemlerinin modelleri kullanmalarının altında yatan bazı gerekçeler
şunlardır:
• Model üzerinde deneyleme yapmak, gerçeğe göre çok daha kolay ve ucuzdur.
• Gerçekte çok uzun sürecek bir işlem modellerle çok kısa zamanda çözülebilir.
• Modeller üzerinde yapılacak hataların maliyeti gerçeğe göre çok düşüktür.
• Gerçek hayatta düşünülemeyecek kadar büyük boyutlu problemleri çözme yeteneğine sahiptir.
• Modeller problemden öğrenmeye ve problemi anlamaya yardımcı olur.
• Modeller ve çözümlerini internet üzerinden bulmak ve yararlanmak mümkün olabilir.

İletişim-yönelimli ve grup KDS: Grup çalışmaları için gerekli işbirliği ve iletişim teknolojilerini sunan sistemlerdir. Toplantılar, ürün tasarımı amaçlı işbirlikleri, tedarik zinciri yönetimi, yöntembilgisi yönetimi uygulamaları gibi kurumsal dayanışmayı destekleyen KDS’ler bu gruba girerler.

Yöntembilgisi-yönelimli KDS, Veri Madenciliği ve Uzman Sistemler: Bu KDS’ler yöntembilgisi teknolojilerinin spesifik karar destek gereksinimlerine uygulanmasını içerirler.
Esasen, tüm yapay-zekâ içeren KDS’ler bu kategoridedirler. Otomatik karar sistemleri,
yapay sinir ağları ve uzman sistemlerin ait olduğu kategori budur. Büyük veri ile ilgi çekmeye devam eden veri madenciliği çalışmaları da bu KDS türü içinde değerlendirilmiştir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından izleyen şekilde verilmiştir. “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki her hangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır.”

TOPSIS'e göre;

Adım 1- Standart karar matrisinin oluşturulması

Adım 2- Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulması

Adım 3-İdeal ve eksi-ideal çözümlerin belirlenmesi

Adım 4-Ayırma ölçüsünün hesaplanması

Adım 5-İdeal çözüme olan göreli yakınlığın hesaplanması

Adım 6-Seçeneklerin sıralanmasıdır.

Hedef belli bir değerin altında kalmak ise, hedef kısıtı ≤ olarak tanımlanır. s+i
değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez. Örneğin; bir ürünün toplam günlük üretim adedinin en çok 2.000 olması hedefleniyor ise, hedef kısıtı; ‘günlük toplam üretim adedi ≤ 2.000’ olarak tanımlanır ve sapma değişkenlerinin eklenmesi ile; ‘günlük toplam üretim adedi + s–2 – s+2 = 2.000’ olarak yazılır. İstenmeyen sapma olduğu için amaç fonksiyonu; enk z = s+2 şeklinde oluşturulur.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemini kullanırken çözülmesi gereken matematiksel model

Stok kısıtı

işaret kısıtı

birleştirilmiş amaçtır.

Epsilon kısıt yönteminde, amaçlardan sadece biri amaç fonksiyonu olarak ele alınır diğerleri ise epsilon değerleri ile sınırlandırılarak kısıta dönüştürülür. Epsilon kısıt yöntemi, ağırlıklı toplam amaç birleştirme yönteminden farklı olarak, amaçların birleştirilmesi yerine, amaçlardan birisini eniyilerken diğerlerinin kısıtlara eklenmesi mantığına dayanır. Dışbükeylik şartına ihtiyaç duymayan bir yöntemdir. Ancak epsilon değerleri setinin belirlenmesi gerekmektedir.

LINGO, Lindo Systems Inc. şirketi tarafından üretilmiş, doğrusal, tamsayılı ve doğrusal olmayan matematiksel modelleri çözebilen, bir eniyileme yazılımı ve modelleme dilidir. Herhangi bir matematiksel modelin LINGO formatında açık olarak yazımı basit olarak aşağıdaki şekildedir:
MIN( veya MAX) = amaç fonksiyonu;
Kısıt 1 ;
Kısıt 2 ;
..
Kısıt n ;
END

Modelin açık yazımı sırasında uyulması gereken yazım kuralları aşağıda verilmiştir:
• Genel bir anlayış olarak modelin amaç fonksiyonu ilk satırda, kısıtlar da diğer satırlarda yazılmaktadır. Ancak LINGO’da bu bir zorunluluk değildir.
• Bütün matematiksel ifadeler birbirinden ‘;’ işareti kullanılarak ayrılmalıdır. Sonuçta LINGO ‘;’ ile ayrılmış ifadeleri algılar.
• LINGO MAX= ve ya MIN= ile başlayan satırı amaç fonksiyonu satırı olarak, diğer satırları ise kısıt olarak kabul eder. Her kısıtın yeni bir satırdan başlaması önerilir, kısıt sırasının önemi yoktur.
• Değişken isimleri bir harf (A-Z) ile başlamalı ve en çok 32 karakter uzunluğunda olmalıdır.
• Büyük ya da küçük harf kullanımları arasında fark yoktur.“TALEP” ve “talep” aynı değişken olarak kabul edilir.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri – ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır. Hedef değerinden – ve + yöndeki sapma miktarları sapma değişkenleri ile temsil edilir.