9786257130707
570557
https://www.hesapli24.com/cok-kriterli-karar-verme-yontemi-seciminde-yeni-bir-yaklasim
Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi Seçiminde Yeni Bir Yaklaşım
8.49
Karmaşık karar verme problemlerinin çözümünde Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri hayati öneme sahiptir. Güçlü matematiksel altyapıları ve hesaplama kolaylıkları ile tercih edilmektedirler. Literatürde 70'ten fazla önerilmiş ÇKKV yöntemi mevcut ve her geçen gün bu sayı artmaktadır. Bunun sonucu olarak "Verilen bir problem için en iyi ÇKKV yöntemi hangisidir?" sorusu, cevaplanması güç bir soru olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu kitapta en iyi ÇKKV yönteminin seçiminde regresyon yaklaşımı önerilmektedir. ÇKKV yöntemlerinden; TOPSIS, AHP, VIKOR, ELECTRE, CP, MAUT ve PROMETHEE yöntemleri ayrıntılı olarak, örnek üzerinde incelenmiştir. Ayrıca kriter ağırlıklama yöntemlerinden, Entropi, CRITIC, Öz Vektör, Ağırlıklı En Küçük Kareler, Standart Sapma ve İstatistiksel Varyans yöntemleri de ele alınmıştır. Kitabın ÇKKV ile uygulama çalışması yapmak isteyenler için güvenilir bir kaynak olacağı düşünülmektedir.
Karmaşık karar verme problemlerinin çözümünde Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri hayati öneme sahiptir. Güçlü matematiksel altyapıları ve hesaplama kolaylıkları ile tercih edilmektedirler. Literatürde 70'ten fazla önerilmiş ÇKKV yöntemi mevcut ve her geçen gün bu sayı artmaktadır. Bunun sonucu olarak "Verilen bir problem için en iyi ÇKKV yöntemi hangisidir?" sorusu, cevaplanması güç bir soru olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu kitapta en iyi ÇKKV yönteminin seçiminde regresyon yaklaşımı önerilmektedir. ÇKKV yöntemlerinden; TOPSIS, AHP, VIKOR, ELECTRE, CP, MAUT ve PROMETHEE yöntemleri ayrıntılı olarak, örnek üzerinde incelenmiştir. Ayrıca kriter ağırlıklama yöntemlerinden, Entropi, CRITIC, Öz Vektör, Ağırlıklı En Küçük Kareler, Standart Sapma ve İstatistiksel Varyans yöntemleri de ele alınmıştır. Kitabın ÇKKV ile uygulama çalışması yapmak isteyenler için güvenilir bir kaynak olacağı düşünülmektedir.
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.