2-Öğeli Tam Dilsel Sezgisel Bulanık Küme Yaklaşımı: Karar Verme Üzerine Bir Uygulama

Abstract

Dilsel bulanık modelleme (DBM), gerçek hayat problemlerine ilişkin belirsizliklerin kelimeler ve semboller yardımıyla ifade edilmesini sağlayan bir yaklaşımdır. DBM sayesinde belirsizlikler daha anlaşılır bir şekilde ifade edilebildiği için genellikle insanların dâhil olduğu süreçlerin modellemesi için kullanışlıdır. DBM ile ilgili önemli bir zayıflık, dilsel terimlere karşılık gelen bulanık kümelerin (BK) çekirdek ve destek noktalarının dilsel terimlerle (DT) olan doğrudan bağımlılığıdır. Bu bağımlılık, hassas modellemeyi kısıtladığı için bilgi kaybına neden olur. Bu sorunun üstesinden gelmek için literatürde, bir dilsel ifadeye bilgi farkı (BF) adlı sayısal bir değerin eşlik ettiği 2-öğeli DBM yaklaşımı önerilmiştir. 2-öğeli DBM tutarlılığı artırmada faydalı olsa da melez bir sayısal-dilsel yaklaşım olması nedeniyle “kelimelerle hesaplama” yaklaşımına zarar verir ve yorumlanabilirliği azaltır. Bu çalışmada, 2-öğeli DBM’nin daha kapsayıcı bir sürümü olan dilsel BF'ye sahip 2-Öğeli Tam DBM yaklaşımı önerilmiştir. Gerçek hayat problemlerinde daha kullanışlı bir modelleme yaklaşımı elde edebilmek amacıyla, önerilen yaklaşım sezgisel bulanık kümeler için genişletilmiş ve 2-öğeli tam dilsel sezgisel bulanık modelleme (DSBM) önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, gerçek hayat davranışlarını modelleyebilme yeteneğini test etmek amacıyla enerji sektöründe bir karar verme problemi üzerinde uygulanmıştır. Görece küçük bir dilsel terim kümesi kullanılarak, duyarlılık analizi yapmaya elverişli, hassas ve literatür ile uyumlu sonuçlar elde edilmiştir.