KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Kısmi Sayımlama: Tüm çözüm uzayını taramak zorunda kalmadan, yalnızca bir kısmını tarayarak çözüm bulan yaklaşımlardır. Bunların en bilineni dal-sınır (branch-andbound) yöntemidir. Çözüm uzayını alt parçalara ayırıp, elde edilen çözüm bilgilerinden yararlanarak bazı alt problemlerin incelenmesine gerek duymaz. En kötü durumda, performansı tam sayımlamaya eşittir.

Deterministik Arama: Aynı girdi değerleri ve başlangıç koşulları ile her zaman aynı
çözümü döndüren arama yöntemleri ve algoritmalar için kullanılır.

Gerçek-yaşam problemleri açısından, optimizasyona eniyi çözümü garanti eden yöntemler bağlamında bakıldığında dikkate değer sınırlamalar vardır. Bunlardan bazıları aşağıda ifade edilmiştir.
i. Klasik optimizasyon matematiksel modellemeyi gerektirir ve modelleme zaman alıcıdır,
ii. Modellerin güncel parametrelerle kullanılması zorunluluğu bazen aşılması güç bir engel olabilmektedir,
iii. Bazı yerel eniyileme yöntemleri türevlenebilirlik ve dışbükey (convex) çözüm uzayına sahip olma gibi bazı koşulların yerine gelmesine ihtiyaç duymaktadırlar,
iv. Karar problemlerinin önemli bir kısmı tamsayılı ve kombinatoriyal problemler olup, dışbükeylik ve türevlenebilirlik özelliklerinin sağladığı ayrıcalıklara sahip değildirler,
v. Birden fazla çelişen amaç olduğunda, karar vericilerin doğrudan veya dolaylı etkileşimi optimizasyon için şarttır,
vi. Bazen küçük, genellikle de orta veya büyük boyutlu problemleri kabul edilebilir zaman pencerelerinde çözebilecek algoritmalara sahip az sayıda problem vardır.

Stokastik problemler; en az bir parametresinin kesin olarak bilinmeyip bir olasılık dağılımı ile bilinebilen problemlerdir.

Hiçbir belirsizlik içermeyen problemler belirgin (deterministik) problemler olarak tanımlanmaktadır.

Bulanık problemler, parametrik değerleri hakkında olasılık (probability) kuramından değil, olabilirlik (possibility) kuramından yararlanılan problemlerdir.

Karar modelinin kurulumu ve çözümünde çözücü ekranda çözümlemeler yapılırken menüde ayarlamalar tamamlandıktan sonra Çöz isimli düğmeye basılırsa Simpleks Algoritması başlatılmış olur.

Problemin karar değişkenleri her bir üründen üretilecek miktarlardır. Kısıtları ise bir adet Emek (veya işgücü) kısıtı, Malzeme adet kısıtı ve her bir ürün için maksimum satış miktarı olmak üzere oniki adet (Satış) kısıtıdır. Amaç fonksiyonu ise her birinin birim kârları ile üretim miktarlarının çarpımından oluşacaktır. Karar vericinin model için seçeceği ürünlerin sayısı değişebileceğinden yapılması gereken, ürün bilgileri için sayfada açık uçlu bir alan ayrılmasıdır. Çözücüde görünen tüm hücreler Alan Adları ile yer almalıdır.

Bir Çözücü makrosu kaydetmeden önce, VBA editöründe Tools (Araçlar) ve References
(Başvurular) seçeneğinden açılan listede Çözücüyü (Solver) görmeli ve işaretli değilse aktif hale getirmek için işaret kutusunu kullanmalısınız

Verilerin Ürünler sayfasından Kopyala ile alınması ve Özel Yapıştır → İşlemi Tersine Çevir ile Model sayfasına aktarılması kullanışlı bir durum değildir. Bu amaçla ürünleri kullanıcıya seçtirip o ürünlere ilişkin bilgileri bu sayfaya aktaran bir özellik katmak istensin. Makroların anlamlı en küçük halleriyle kaydedilmesi ve kullanılması daha doğru olacaktır. İlk önce Model
sayfasındaki mevcut ürün bilgilerini silen bir makro oluşturulur.Bu makraonun adı ürünbilgisi sil olabilir. Sıra ürünleri diğer sayfadan alıp getiren bir makro oluşturmaktadır. AlGetir isimli bir makro olabilir.

Sezgisel Yöntemler (Heuristics): Tam sayımlama ve kısmi sayımlamanın kabul edilebilir bir süre içinde çözüm bulamadığı problemlere uygulanan ve eniyi çözümü bulamamakla beraber yüksek-kalitede yani eniyiye yakınlığı tatmin edici düzeyde çözümler döndüren yaklaşımlardır. Gezgin satıcı problemi için kullanılan en yakın komşu sezgiseli eniyi çözüme ortalama performansta %85 oranında yakınsayan basit sezgisel yöntemlere örnek olarak verilebilir.

Optimizasyon yaklaşımlarını değerlendirirken karar vericinin yapacağı sorgulamaların başında kullanılması düşünülen yöntemin eniyi çözümü garanti edip etmeyeceği değil, ayrılan süre içinde erişilecek çözümün eniyi çözüme ne kadar yakınsamış olacağı gelmektedir. Yapılan araştırmalar, yöneticilerin vaktinde karar veremedikleri için birçok fırsatı kaçırdığını göstermektedir.

Optimizasyon, bir problem için belirlenmiş bir ya da bir kaç amaç doğrultusunda, erişilebilir çözümler arasından diğer hiç bir çözümden daha kötü olmayan çözüm veya çözümlerin belirlenmesi çabalarının bütününü kapsar.

Karar analitiğinin en üst düzeyde prestijli konumu, yanında aşılması gereken güçlükleri de beraberinde getirmektedir. Karar analitiğinin gerçekleşmesi ancak aşağıdaki güçlüklerin aşılmasıyla mümkün olabilir:

1. Optimizasyon problemlerinin modellenmesinde karşılaşılan güçlükler,

2. Modellerin çözülmesinde karşılaşılan güçlükler,

3. Model için gerekli verilerin bulunması ve modelle ilişkilendirilmesinde karşılaşılan güçlükler,

4. Modellerin manipülasyonunun analitik bir çevikliği olmaması,

5. Karar vericiyi analitikle buluşturacak etkili sistemlerin yokluğu.

Bu güçlüklerin aşılmasında bilinen en etkili yol optimizasyon-yönelimli bir karar destek sisteminin kullanılmasıdır.

Bir OKDS’nin tasarımı, ele alınan problemin incelenmesi, modelinin kurulması, model parametrelerinin düzenlenmesi, modelle buluşturulması, modelin ve parametrelerinin güncellenmesi, modelin çözülmesi, çözümün karar vericiye sunulması, karar vericinin farklı model ve çözücülerle çalışabilmesi gibi bir dizi sorunun yanıtının verilmesini gerektirir. Bu soruların yanıtları OKDS geliştirirken kullanılacak ortamın özellikleriyle birlikte de düşünülmelidir. Ortamın sunduğu üstünlükler tasarıma olumlu yansıyacağı gibi, sınırlamaları da yine bu aşamada göz önüne alınmış olmalıdır. Matematiksel modellerin geliştirilmesine olan yatkınlığı, modellerin çözümünü destekleyen Çözücü (Solver) eklentisi, Çözücü’nün sunduğu doğrusal modellere yönelik Simpleks algoritması, doğrusal olmayan programlar için sunduğu General Reduced Gradient algoritması ve hemen her tür model için kullanılabilecek olan evrimsel algoritma desteği, makrolarla hızlandırılmış bir Visual Basic for Applications nesne tabanlı programlama desteği, ActiveX denetim araçlarının sunduğu arayüz bileşenleri model yönetimi aracı olarak Excel VBA’nın sunduğu olanakların ilk akla gelenleridir.

Karar Modelinin Çözümünün Programlanması: Çözücü Makrosu Oluşturma

Model sayfasındaki ürünlerin her değişiminde Çözücü ekranlarından kurtulmak için Modeli çözmek için yaptığımız işlemleri bir Makro içine kaydedeceğiz. Böylece yeni bir çözüme gereksinim duyulduğunda makroyu çalıştırmamız yeterli olacaktır.

Makro kaydetme ve VBA editörüne ilişkin programlama bileşenleri Excel şeridinin Geliştirici (Developer) sekmesinde yer alırlar.

Karar analitiği işletme analitiğinin en güçlü düzeyidir.