Kararların Modellenmesi ve Analizi Ders Notu II

... konulu sunumlar: "Kararların Modellenmesi ve Analizi Ders Notu II"— Sunum transkripti:

1 0616330 Kararların Modellenmesi ve Analizi Ders Notu II
Dr. Vildan Ç. ÖZKIR Endüstri Mühendisliği Bölümü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul 2012 Bahar Dönemi

2 0616330 Karar Analizine Giriş Karar Verme Sürecine Genel Bir Bakış
Karar Destek Yaklaşımları Belirsizlik Altında Karar Verme

3 Karar Verme Süreci Problemin tanımlanması Amaçların tanımlanması
Ders Notu II Karar Verme Süreci Problemin tanımlanması Amaçların tanımlanması Amaçları başarmak için alternatiflerin tanımlanması Alternatiflerin kıyaslanması için kriterlerin tanımlanması Problemin yapılandırılması Karar modelinin analizi ve geliştirilmesi Problemin ve Alternatiflerin analizi Veri Toplama ve Analizi Çözümün geliştirilmesi Çözümün testi Sonuçların Analizi ve Duyarlılık Analizi Tercih yapılması ve Uygulanması Geri besleme Eland House & Bressenden Place, MCA Manual, 2009. Yıldız Teknik Üniversitesi

4 Amaçların Tanımlanması
Ders Notu II Amaçların Tanımlanması İyi kararlar, açık amaçlara ihtiyaç duyar Bu amaçlar, spesifik, ölçülebilir, üzerinde hemfikir olunan, gerçekçi ve zamana bağımlı olmalıdır. Bazen amaçları seviyelerine göre sınıflandırmakta fayda olabilir. Nihai hedefler (Ultimate objectives) ekonomik büyüme, sosyal uyum veya sürdürülebilir kalkınma gibi stratejik değişkenlerle Yakın hedefler (Immediate objectives) belirli bir politikanın, programın veya projenin çıktıları ile doğrudan bağlantılı olan amaçlardır. Yıldız Teknik Üniversitesi

5 Amaçların Yapılandırılması
Ders Notu II Amaçların Yapılandırılması Bir değer (value) veya değerlendirme düşüncesi (evaluation consideration) önemsediğimiz ve alternatifleri değerlendirirken hesaba katılması gereken herşeydir. Maliyet Kâr Sağlık Bir amaç (objective), daha iyi için çabalanacak yönü gösterir. Maliyeti minimize et. Kârı maksimize et. Ölümlü trafik kazalarını minimize et. Bir ölçüt (attribute), bir amacı (objective) nasıl ölçtüğünü gösterir. Genellikle kriter ve ölçüt aynı anlamda kullanılır. Bazı durumlarda ölçülebilir kriterleri ifade eder. Ölümlü trafik kazaları Bir hedef (goal) başarabildiğimiz veya başaramadığımız şeydir. Maliyetleri 1 yıl sonunda $1M’ın altına indirmek. Her yıl en fazla 100 trafik ölümü gerçekleşmesi. Yıldız Teknik Üniversitesi

6 Amaçları gerçekleştirmek için seçeneklerin belirlenmesi
Ders Notu II Amaçları gerçekleştirmek için seçeneklerin belirlenmesi Amaçlar tanımlandıktan sonraki aşama, bu amaçların başarılmasına katkıda bulunacak seçeneklerin (alternatiflerin) belirlenmesidir. Alternatifler, lojistik sektörü için yeni çevresel öncelikler gibi geniş politikalardan -belirli rotaların seçimi gibi daha spesifik politikalara çeşitli boyutlarda olabilir. Potansiyel mantıklı seçenekler, sonradan detaylı bir geliştirme gerektirir. Bu da, veri düzenlemesi gibi geniş bir politikadan, detaylı bir bireysel yatırım projesi tasarlamaya kadar çeşitli boyutlarda olabilir. Yıldız Teknik Üniversitesi

7 Alternatiflerin kıyaslanması için kriterlerin tanımlanması
Ders Notu II Alternatiflerin kıyaslanması için kriterlerin tanımlanması Bir sonraki aşama, amaçlara ulaşmak için katkıda bulunacak farklı alternatiflerin nasıl kıyaslanması gerektiğine karar verme aşamasıdır. Bu aşama, alternatiflerin amaçlara ulaşma performanslarını yansıtacak kriterlerin seçimini içerir. Her bir kriter, değer biçme anlamında ölçülebilir bir yapıda ya da en azından kritere bağlı olarak belirli bir alternatifin ne kadar iyi olduğunu ifade edebilecek kalitatif olarak değerlendirmeye uygun bir yapıda olmalıdır. Yıldız Teknik Üniversitesi

8 Alternatiflerin Analizi
Ders Notu II Alternatiflerin Analizi En sık kullanılan analiz şekli; finansal analiz, maliyet etkililik analizi ve bazı alanlarda fayda maliyet analizi gibi parasal analizlerdir. Bunlar dışında, tasarım analizleri, simülasyonlar, tradeoff çalışmaları, yaşam çevrimi maliyeti ve çizelgeleme analizleri, karar analizleri vb. analizler yapılabilir. Bu aşamada çıktılar genellikle şunlardan oluşur: Kalitatif yararlar Mali tasarruflar, Maddi tasarruflar, Paydaşların sağlayacağı yararlar. Yıldız Teknik Üniversitesi

9 Alternatiflerin Değerlendirilmesi
Ders Notu II Alternatiflerin Değerlendirilmesi Mümkün davranış biçimi mi?: Yasal ? Ahlaki? Ekonomik? Uygulanabilir? İlker Topçu MCDM Ders Notları Yıldız Teknik Üniversitesi

10 Alternatiflerin Değerlendirilmesi
Ders Notu II Alternatiflerin Değerlendirilmesi Yasal mı? Yöneticiler, alternatifin hem ülke içinde hem ülke dışında yasal olduğu konusunda emin olmalıdır. Ahlaki mi? Alternatif etik olmalı ve gereksiz yere paydaşlarına zarar vermemelidir. Ekonomik olarak fizibil mi? Alternatif organizasyonumuzun performans hedeflerini sürdürülebilir kılmalıdır. Uygulanabilir mi? Yönetim, gerekli yeteneklere ve kaynaklara sahip olmalıdır. İlker Topçu MCDM Ders Notları Yıldız Teknik Üniversitesi

11 Modelin geliştirilmesi
Ders Notu II Modelin geliştirilmesi Model, bir durumun temsilidir. Modeller fiziksel, mantıksal, şematik, ölçekli, ve matematiksel olabilir. Modeller, değişkenler (kontrol edilebilir veya kontrol edilemez) ve parametrelerle ifade edilir. Kontrol edilebilen değişkenler  karar değişkenleridir. Modellerin, Çözülebilir, Gerçekçi, Anlaşılması kolay, Değiştirilmesi (modifiye edilmesi) kolay olmalıdır. Yıldız Teknik Üniversitesi

12 Veri Toplama Doğru veriler gereklidir.(GIGO)
Ders Notu II Veri Toplama Doğru veriler gereklidir.(GIGO) Veriler, firma raporlarından, firma dokümanlarından, görüşmelerden, sahada doğrudan ölçümle, istatistiksel örnekleme ile elde edilebilir. Yıldız Teknik Üniversitesi

13 Çözümün geliştirilmesi
Ders Notu II Çözümün geliştirilmesi Modeli en iyi çözümü bulmak üzere işletin. Çözüm: pratik Uygulanabilir olmalıdır. Çözüm yöntemleri: Denklemlerin çözümü Deneme yanılma Bir algoritmanın uygulanması şeklinde olabilir. Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Testi, sonuçların analizi aşamasına geçmeden önce mutlaka test edin.
Ders Notu II Çözümün Testi Girdi verilerini, Sonuçların tutarlılığını ve modeli test edin. Testi, sonuçların analizi aşamasına geçmeden önce mutlaka test edin. Yıldız Teknik Üniversitesi

15 Ders Notu II Sonuçların Analizi Çözüm tarafından önerilen davranış biçimini, hareketi veya alternatifi değerlendirin. Önerilen davranış biçiminin, hareketin veya alternatifinin etkilerini belirleyin. Duyarlılık analizi yapın – bir girdiyi veya model parametresini değiştirin ve değişimin sonuçlarını izleyin. Duyarlılık analizini problemi ve çözümü daha iyi anlamak için kullanın. Yıldız Teknik Üniversitesi

16 Tercih yapılması ve Uygulanması
Ders Notu II Tercih yapılması ve Uygulanması Çözümü firma sürecine dahil edin. Çözümü yönetime duyarlılık analizi ve sonuçlarıyla birlikte sunun. Yıldız Teknik Üniversitesi

17 Geri Besleme Gerçek sonuçları izle
Ders Notu II Geri Besleme Gerçek sonuçları izle Uygulamadan beklenen etkiler ile gerçekleşen etkiler arasındaki ilişkiyi izle. İyi karar verme, geçmişte yapılan tercihlerin sürekli yeniden değerlendirilmesini gerektirir. Bireysel karar vericiler kendi hatalarından ders alabilir, ancak organizasyon için önemli olan bu derslerin öğrenilmesinde daha yaygın ve sistematik yol kullanmak gelecekteki kararlar adına oldukça önemlidir. Yıldız Teknik Üniversitesi

18 Karar vermenin zorlukları
Ders Notu II Karar vermenin zorlukları Orantısız Birimler (Incommensurable Units): Farklı kriterler farklı ölçü birimleriyle değerlendirebilirler. Örneğin; kullanılmış bir araba alırken bakılan en önemli kriterlerden ikisi arabanın maliyeti ve yaptığı kilometredir. Sınırlı Rasyonellik (Bounded rationality): Bazen bilgi ve alternatiflerin sayısı o kadar fazladır ki, yöneticiler tamamına konsantre olamazlar. Dolayısıyla kararlar, kişilerin bilişsel yetenekleri ile sınırlıdır. (Cognitive limitations) Yetersiz bilgi (Incomplete Information): Çoğu yönetici tüm alternatifleri görememekte ve yetersiz bilgi ile karar vermektedir. Yetersiz bilginin nedenleri; risk, belirsizlik ve muğlak (belirsiz) ifadelerdir. Yıldız Teknik Üniversitesi

19 Karar vermenin zorlukları
Ders Notu II Karar vermenin zorlukları Zaman Kısıtı: Yöneticiler tüm alternatifleri araştırmak için gerekli zamana ve paraya sahip olmazlar. Bu da onları, yetersiz bilgi ile karar vermeye zorlar. Tatminkar sonuçlar (Satisficing): Yöneticiler genellikle sınırlı sayıda seçeneği araştırdıktan sonra, optimum karardan ziyade kabul edilebilir olanı tercih ederler. Belirsizlik (Uncertainty) Çok sayıda çelişen amaçlar Tradeoffs (elde edilen ile vazgeçilen değerler ararsında denge kurulması durumu) Karmaşıklık Problemin yapılandırılmasının zorluğu Farklı perpektiflerin farklı sonuçlara götürebilmesi Yıldız Teknik Üniversitesi

20 Karar verme yeteneği, en önemli iş becerisidir.
Ders Notu II Karar verme yeteneği, en önemli iş becerisidir. Şartlar zorlaştığında, asıl yetenek ortaya çıkar. Bill Wolman, Chief Economist Business week and CNBC, has said «Any idiot can manage during inflation (when the economy is growing). At times like these it takes good management and when good management is required, I get nervous.» BOGSAT (a Bunch of Old Guys/Gals Sitting Around Talking) : günümüzde en sık kullanılan (problemli!) karar verme metodudur. «These sessions are often dominated by the leader and rarely facilitated. The leader sets the tone and is often not challenged. If the group starts down the wrong path they rarely look back» Peter Beck Değişime direnç ve nelerin değişeceğinin (başarılacağının) belirlenmesindeki sınırlamalar. Yıldız Teknik Üniversitesi

21 Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri)
Ders Notu II Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri) Normatif (Normative) Yaklaşımlar Kararların bir dizi iyi tanımlanmış kurala göre (ideal rasyonel karar verici) nasıl verilmesi gerektiğini gösterir Olası normlardan oluşan rasyonellik modellerinden türetilmiştir. Bu normlardan sapmalar, rasyonel davranması gereken karar vericinin hatalarını veya olumsuz yanlarını yansıtır. Bu modeller evrenseldir, yani rasyonel davranmak isteyen tüm karar vericileri içine alır. (Ahlaki kurallar, kanunlar ve dini kurallar gibi) Ideal olarak nasıl olmasıyla ilgilidir. Yıldız Teknik Üniversitesi

22 Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri)
Ders Notu II Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri) Tanımlayıcı (Descriptive) Yaklaşımlar Karar vericinin nasıl karar verdiğinin gözlemlenmesiyle rasyonellik modellerinin türetilmesidir. Buna gözledikleri olgulardan kanunlar çıkarmaya çalışan bilim adamlarını örnek verebiliriz. Rasyonellik hem gerçekliğin hem de doğruluğun bir ölçütüdür. Rasyonellik zaman, uzay ve karar vericinin bilişsel kapasitesi ile sınırlıdır. Mevcut olanı tanımlamakla ilgilidir. Yıldız Teknik Üniversitesi

23 Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri)
Ders Notu II Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri) Kuralcı (Prescriptive) Yaklaşımlar Karar vericinin tercih öncelikleriyle ilgili sorulara verdiği cevaplardan rasyonellik modeli üreten modellerdir. Modelleme, karar desteği verilecek kişinin bir modelini (değer sistemini) ortaya çıkarmayı içerir. Bu nedenle, genel için değil, sadece belirli bir kapsamda belirli bir karar verici için uygundur. Bu yaklaşım şu anda orada olan karar vericinin bilgilerine en iyi uyum sağlayan cevabı sunar. Örneğin, hastasına sorular soran bir doktor... Yıldız Teknik Üniversitesi

24 Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri)
Ders Notu II Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri) Yapıcı (Constructive) Yaklaşımlar Karar vericinin tercih öncelikli sorulara verdiği cevaplardan bir rasyonellik modeli kurmayı amaçlayan modellerdir. Genellikle karar verici ile analist arasındaki görüşmeler tarafsız değildir. Bu görüşmeler, karar vericinin probleminin bir temsilinin yapılandırılmasında (ve bu bağlamda çözüme ulaşılmada) karar destek sürecinin bir parçasıdır. Kısaca, başlangıçta elde hiç bir şey (verilen) yoktur. Diğer yaklaşımlarda problem verilmiş ve çözüm de az çok belirliyken, yapıcı yaklaşımda problem ve çözümü baştan yapılandırılır. Yıldız Teknik Üniversitesi

25 Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri)
Ders Notu II Karar Destek Yaklaşımları (Modelleri) Yaklaşım Karakteristik Modeli Elde etme Süreci Normatif Dışsal Rasyonellik İdeal ekonomik davranış Önermek Tanımlayıcı Empirik ekonomik davranış Gözlemlemek Kuralcı İçsel Rasyonellik Karar durumu ile tutarlılık Açıklamak Yapıcı Öğrenme Süreci Uzlaşmaya varmak Yıldız Teknik Üniversitesi

26 Ders Notu II Karar verme süreci Karar verme süreci, bulunduğu karar ortamına bağlı olarak üç sınıfa ayrılabilir (Taha,2000). Bunlar; Verinin deterministik olması durumunda, Belirlilik altında karar verme Verinin olasılık dağılımlarıyla tanımlandığı durumlarda, Risk altında karar verme Verinin, karar sürecindeki ilişki derecesini temsil eden bağıl ağırlıklara atanamadığı durumlarda, Belirsizlik altında karar verme başlıkları altında toplanır. Yıldız Teknik Üniversitesi

27 Belirlilik altında karar verme
Ders Notu II Belirlilik altında karar verme Doğrusal programlama modelleri, belirlilik altında karar vermenin bir örneğidir. Bu modeller, yalnızca alternatiflerin kendi aralarında iyi tanımlanmış matematiksel doğrusal fonksiyonlarla ilişkilendirilebileceği durumlara uygundur. Örnekler, Lineer Programlama, Hedef Programlama, vb. WSM, WPM, AHP, TOPSIS, ELECTRE, vb. Yıldız Teknik Üniversitesi

28 Risk Altında Karar Verme
Ders Notu II Risk Altında Karar Verme Risk koşullarında, her bir karar alternatifine ilişkin maliyetler genellikle olasılık dağılımlarıyla tanımlanır. Bu nedenle, risk altında karar verme, genellikle alternatiflerin beklenen karın maksimizasyonu veya beklenen maliyetin minimizasyonuna göre karşılaştırıldığı beklenen değer kriterine dayanılarak yapılır. Bazı belirli durumlara uygulanamadığı için bu yaklaşımların kısıtlamaları vardır. Örnekler; Çeşitli beklenen değer kriterleri (ardıl olasılıklar, vb.) Yıldız Teknik Üniversitesi

29 Belirsizlik Altında Karar Verme
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Belirsizlik altında karar verme, risk altında karar vermede olduğu gibi sonuçları doğal durumlara bağlı alternatif davranış biçimleri ile ilgilenir. Risk altında ve belirsizlik altında karar verme arasındaki fark şöyledir: Belirsizlik durumunda, ilgili doğal durumlarına bağlı olasılık dağılımı bilinmiyor ya da bilinemiyordur. Bu bilgi eksikliği karar probleminin analizi için Laplace, Minimaks, Savage ve Hurwicz kriterlerini ortaya çıkarmıştır. Bu kriterler karar vericinin belirsizlik karşısındaki tutarlılık derecesine göre farklılık göstermektedir. Yıldız Teknik Üniversitesi

30 Ders Notu II Kararın Elemanları Belirlilik altında karar vermede, iki eleman vardır (Lapin, 1991): Eğer karar belirsizlik altında verilecekse o zaman üçüncü bir eleman ortaya çıkar. Böyle bir durumda, seçim kısmen seçilen davranış biçiminden kısmen de şansa bağlı olarak belirlenir. Davranış Biçimi (Acts) Sonucu (Çıktısı) (Outcomes) Olay (Doğal durum)(Event) Yıldız Teknik Üniversitesi

31 Karar Tablosu (Payoff Table)
Ders Notu II Karar Tablosu (Payoff Table) Analizi kolaylaştırmak için, karar problemi genellikle karar elemanları çiftleri arasındaki ilişkiyi gösteren bir karar tablosu üzerinde özetlenir. Olaylar (Events) Davranış Biçimi (Acts) Şemsiyeni Al Şemsiyeni evde bırak Yağmur Yağar Yağmur Yağmaz Kuru kaldın Boşuna taşıdın Islandın Her şey yolunda Yıldız Teknik Üniversitesi

32 Davranış Biçimi (Acts) Şemsiyeni Al Şemsiyeni evde bırak
Ders Notu II Karar Ağacı Olaylar (Events) Davranış Biçimi (Acts) Şemsiyeni Al Şemsiyeni evde bırak Yağmur Yağar Yağmur Yağmaz Kuru kaldın Boşuna taşıdın Islandın Her şey yolunda Davranış Biçimi (Acts) Olay (Event) Sonuç (Outcome) Kuru kaldın Boşuna taşıdın Islandın Her şey yolunda Şemsiyeni al Yağmur yağar Yağmur yağmaz Şemsiyeni evde bırak Davranış seçimi noktaları (Act-fork nodes) Olay Ayrımı noktaları (event-fork nodes) Yıldız Teknik Üniversitesi

33 Belirsizlik Altında Karar Verme
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme m alternatif n doğal durumlu (olaylı) bir karar probleminin sonuç matrisi şöyledir: 𝑎 𝑖 , i faaliyetini , 𝑠 𝑗 , j olay𝚤n𝚤 ve 𝑣 𝑎 1 , 𝑠 1 ise, 𝑎 1 ile 𝑠 1 ’in sonucunu göstermektedir 𝑠 1 𝑠 2 ... 𝑠 𝑛 𝑎 1 𝑣 𝑎 1 , 𝑠 1 𝑣 𝑎 1 , 𝑠 2 𝑣 𝑎 1 , 𝑠 𝑛 𝑎 2 𝑣 𝑎 2 , 𝑠 1 𝑣 𝑎 2 , 𝑠 2 𝑣 𝑎 2 , 𝑠 𝑛 𝑎 𝑚 𝑣 𝑎 𝑚 , 𝑠 1 𝑣 𝑎 𝑚 , 𝑠 2 𝑣 𝑎 𝑚 , 𝑠 𝑛 Yıldız Teknik Üniversitesi

34 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri -1
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri -1 1. Maximax En yüksek iyimserliğe göre karar verir. max 𝑎 𝑖 max 𝑠 𝑗 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 Davranış Biçimi Doğal Durum- Olay (Talep Seviyesi) Düşük Orta Yüksek GL 25 TL 400 TL 650 TL SA -10 TL 440 TL 740 TL WP -125 TL 750 TL Yıldız Teknik Üniversitesi

35 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 2
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 2 2. Maksimin (The Maximin Payoff Criterion) – (Minimaks) Maksimin kriteri, karar vericiye kötünün en iyisini başarmasından daha kötü bir sonuç alamayacağını garantileyen bir prosedürdür. 𝑣 𝑎 i , 𝑠 j kazanç olması durumunda, max 𝑎 i min 𝑠 j 𝑣 𝑎 i , 𝑠 j 𝑣 𝑎 i , 𝑠 j kayıp olması durumunda, min 𝑎 i max 𝑠 j 𝑣 𝑎 i , 𝑠 j Davranış Biçimi Olay (Talep Seviyesi) Minimum Düşük Orta Yüksek GL 25 TL 400 TL 650 TL SA -10 TL 440 TL 740 TL WP -125 TL 750 TL Maksimum Yıldız Teknik Üniversitesi

36 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri -3
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri -3 3. Maksimum olabilirlik Kriteri (Maximum Likelihood Criterion) Gerçekleşmesi en mümkün olan olay üzerinden karar verir. Davranış Biçimi Olay (Talep Seviyesi) Düşük Orta Yüksek GL 25 TL 400 TL 650 TL SA -10 TL 440 TL 740 TL WP -125 TL 750 TL Maksimum row payoff Maksimum Likelihood Act: SA Yıldız Teknik Üniversitesi

37 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 4
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 4 4. Laplace Kriteri (The criterion of insufficient reason) (Equally Likelihood) Laplace «Olayların (Doğal durumların) olasılık dağılımları bilinmediğinde, bu olasılıkların farklı olduklarını düşünmek için bir sebep yoktur.» der. Böylece alternatifleri olasılıklarının eşit olduğu iyimser bir yaklaşım ile değerlendirir. max 𝑎 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑣 𝑎 i , 𝑠 j Davranış Biçimi Olay (Talep Seviyesi) Ortalama Düşük Orta Yüksek GL 25 TL 400 TL 650 TL 358 TL SA -10 TL 440 TL 740 TL 390 TL WP -125 TL 750 TL 341 TL Maksimum Yıldız Teknik Üniversitesi

38 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 5
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 5 5. Savage Pişmanlık Kriteri (The Minimax Criterion) Savage pişmanlık (fırsat kaybı) matrisi 𝑟 𝑖𝑗 =𝑟 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 şöyle tanımlamıştır. j olayı göz önüne alındığında en iyi değeri veren davranış biçimi ile j olayı göz önüne alındığında i davranış biçimi arasındaki farkları oluşturur. Minimaks kriterinin uygulanması ile, en küçük azami pişmanlığı veren davranış biçimi seçilir. 𝑟 𝑖𝑗 = max 𝑎 𝑘 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 −𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 , 𝑣 𝑘𝑎𝑧𝑎𝑛ç𝑠𝑎 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 − min 𝑎 𝑘 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 , 𝑣 𝑘𝑎𝑦𝚤𝑝𝑠𝑎 Yıldız Teknik Üniversitesi

39 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 6
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 6 Savage Pişmanlık Kriteri (The Minimax Criterion) Davranış Biçimi Doğal Durum- Olay (Talep Seviyesi) Düşük Orta Yüksek GL 25 TL 400 TL 650 TL SA -10 TL 440 TL 740 TL WP -125 TL 750 TL Davranış Biçimi Olay (Talep Seviyesi) Maksimum Pişmanlık Düşük Orta Yüksek GL 0 TL 40 TL 100 TL SA 35 TL 10 TL WP 150 TL Minimax Yıldız Teknik Üniversitesi

40 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 7
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 7 6. Hurwicz Kriteri (Criterion of Realism) Kriter en iyimserden en kötümsere karar verme davranışları aralığını yansıtacak şekilde tasarlanmıştır. Bir 𝛼 iyimserlik indeksi ile minimax uygulanmasıdır. 0≤𝛼≤1 olmak üzere 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 kazançsa, 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 kayıpsa, 𝛼=1 iyimser sonuçlar 𝛼= 0 muhafazakar sonuçlar max 𝑎 𝑖 𝛼 max 𝑠 𝑗 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 + 1−𝛼 min 𝑠 𝑗 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 min 𝑎 𝑖 𝛼 min 𝑠 𝑗 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 + 1−𝛼 m𝑎𝑥 𝑠 𝑗 𝑣 𝑎 𝑖 , 𝑠 𝑗 Yıldız Teknik Üniversitesi

41 Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 8
Ders Notu II Belirsizlik Altında Karar Verme Karar Kriterleri - 8 Hurwicz Kriteri (Criterion of Realism) Davranış Biçimi Doğal Durum- Olay (Talep Seviyesi) Ağırlıklı Ortalama Düşük Orta Yüksek GL 25 TL 400 TL 650 TL 625𝛼 + 25 SA -10 TL 440 TL 740 TL 750𝛼 – 10 WP -125 TL 750 TL 875𝛼 +125 Yıldız Teknik Üniversitesi