Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Karar Kuramı

Karar Ağaçları
by

Hande Altınışık

on 4 January 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Karar Kuramı

Tatil Yeri Kararının Verilmesinde Karar Ağacı ve Etki Diyagramının Uygulanması
Şenay LEZKİ
Fikret ER
Araştırmanın Yöntemi Uygulama Karar Ağacının Çözüm Süreci Karar Ağacının Öğeleri Bayes Kuralı Giriş Karar alma, insanın hayatı boyunca sıklıkla karşılaştığı bir durumdur. Günlük hayatta sıradan olarak görülen birçok işlem aslında bir dizi karar alma işlemini içermektedir. Bu kararlar kimi zaman basit bir yapıda iken kimi zaman birbirine bağlı, birden fazla kararın ardışık olarak verilmesi gibi daha karmaşık bir yapıda olabilmektedir. Araştırma hazırlanırken veri toplama yöntemi olarak geçmiş kayıtlar ve ek bilgi sağlanabilmesi için anket tekniği kullanılmıştır.

Çalışmanın analiz aşamasında ise grafiksel karar verme tekniklerinden olan Karar Ağacı ve Etki Diyagramı kullanılmıştır. Çözüm sürecinde kullanılan Beklenen Değer (Expected Value) ölçütü,düğüm sonuçlarının ve olasılık değerlerinin matematiksel bileşimidir.Beklenen değerin hesaplanmasında bitiş noktalarından başlanır ve bitiş noktalarından kök düğüme doğru devam edilir.

Beklenen değeri bulmanın en kolay yolu; beklenen değeri önce her bir bitiş dalı, sonra her bir şans ve karar düğümü için hesaplamaktır. Ancak araştırmanın yöntemi kesiminde sözü edilen Bayes Kuralı uygulanarak kaplıca seçeneğine ilişkin olasılıkların daha güvenilir biçime dönüştürülmesi amacıyla anket ile ek bilgi elde edilebilecektir.

İşletme yetkililerinin 10 kişiye yaptığı pilot anket çalışması sonucunda, kaplıca seçeneğine ilişkin memnuniyet olasılıkları :

P(Memnun)= 0,60
P(Memnun Değil)=0,40 Karar Ağacı Karar Ağacı:
olası tüm eylem seçeneklerini,
bu seçeneklere etkisi olabilecek tüm olası faktörleri,
bu faktörlere dayanan her bir olası sonucu,
verilere bağlı olarak değerlendiren, geometrik semboller kullanarak karar vericiye problemi anlamada kolaylık sağlayan grafiksel bir teknik olarak tanımlanabilir.
Karar Ağacı tekniği özellikle birden fazla kararın ardışık olarak verilmesini gerektiren karar problemlerinin gösteriminde çok kullanışlıdır. Karar Noktası:Karar değişkenini temsil eder. Karar Ağacı üzerinde kare biçimiyle gösterilir.
Şans Noktası : Belirli olasılıklarla belirli değerleri alabilen olayları temsil etmek için kullanılan öğedir. Karar Ağacı üzerinde daire biçimiyle gösterilir.
Dal : Karar Ağacı üzerinde düğümleri birbirine bağlayan çizgilerdir. Bir karar düğümünün sağından çıkan çizgiye karar dalı denirken, bir şans düğümünü sağından terk eden çizgi şans dalı olarak adlandırılır.
Bitiş Noktası : Bu noktayı varış düğümü olarak kabul eden dal için nihai sonucu belirtir. Karar Ağacında kısa düşey bir çizgi ile gösterilir.
Sonuç: Bitiş noktasında ortaya çıkan parasal tutardır.
Olasılık : Şans dalları ile ilişkilendirilir. Bayes kuralı matematiksel olarak aşağıdaki gibi tanımlanır:








Bayes kuralı karar problemlerinin grafiksel gösteriminde de sıklıkla kullanılır. Bayes kuralı özellikle ardışık karar verme problemlerinde,önsel olasılıkların ve olabilirliklerin harmanlandığı durumlarda çözüme faydalı olmaktadır. Etki Diyagramı anlaşılması güç bir ağaç gösterimi ortaya koyma yerine, problemin genel yapısını özetleyen,problemin öğeleri arasındaki ilişkileri öz bir biçimde gösteren bir grafiksel karar verme tekniğidir.


Shachter Etki Diyagramı çözüm yaklaşımında, Karar Ağacının çözüm sürecinde hesaplamaların grafik üzerinde değil de ayrı tablolar üzerinde oluşturulmasını önerir. Etki Diyagramı

Araştırmaya konu olan işletmenin yetkilileri bir tatil planlamaktadır.Tatilin genel amacı, çalışanların bir arada olması ve en yüksek memnuniyet ile işletme içi verimliliğin arttırılmasıdır.

Bu amaçla seyahat acentesi ile görüşmeler yürütülmüş ve çeşitli tatil alternatifleri için değişik yer isimleri ve bu seyahat seçenekleri için fiyatlar elde edilmiştir. Seyahat acentesi, çalışanların kaplıcaya götürülmesi seçeneğinin de tatil yeri alternatiflerine eklenmesi önerisini getirmiştir. Tüm çalışanlara bir anket yapılması durumunda anket sonuçlarının olabilirlikleri :

P(Anket Memnun/Gerçekte Memnun) = 0,85
P(Anket Memnun Değil/Gerçekte Memnun) = 0,15
P(Anket Memnun/Gerçekte Memnun Değil) = 0,30
P(Anket Memnun Değil/Gerçekte Memnun Değil) =0,70 Seyahat acentesinin alternatif tatil yeri seçenekleri için verdiği maliyetler Tablo’da Konaklama Maliyeti sütununda yer almaktadır. Bu karar problemine ilişkin tüm veriler, Şekil’deki Karar Ağacına yansıtılmıştır. Tatil kararı probleminde, Karar Ağacının çözümü sonucunda üç karar noktasında yapılan seçimler; Anket Uygulama-Deniz Kıyısı-Fethiye seçenekleri olup, bu stratejinin uygulanması ile en düşük maliyet 1099 TL olarak ortaya çıkmaktadır. Etki Diyagramına göre Tatil Yeri Kararı verildiğinde,Tatil Tipi Kararının ne olduğu karar verici tarafından biliniyor olacaktır. Benzer şekilde Tatil Tipi Kararı verildiğinde Anket Uygulama Kararının ne olduğu bilinmektedir. Sözkonusu üç karar ardışık olarak verilmekte olup, yaylar yardımıyla bu kararların kronolojik sırası izlenebilmektedir. SONUÇ Karar Ağacı, karar problemlerinin grafiksel gösterimi ve çözümünde sıklıkla kullanılan bir karar verme yaklaşımıdır ancak karar problemlerinde değişken ve alternatif sayısı arttırıldığında Karar Ağacının boyutu da büyüdüğünden buna bağlı olarak problemin gösterimi de karmaşıklaşmaktadır.Bu noktada karar problemlerinin gösterimi ve çözümünde kullanılan bir diğer grafiksel teknik olan Etki Diyagramının kullanılması yararlı olmaktadır.Etki Diyagramı karar problemini grafiksel olarak Karar Ağacından daha yalın ve daha özet bir biçimde sunmaktadır. Hazırlayanlar Hande Altınışık
Gökçe Şen
Özge Kale
Beyza Algür
Esma Atasayar
Gizem Tamer Seyahat acentesinin önerdiği tatil seçenekleri ve geçmişe dönük memnuniyet olasılıkları SONUÇ Karar problemlerinde, problemin modellenmesi ve çözümü amacıyla geleneksel olarak iki yaklaşım kullanılmaktadır.
Karar Matrisi ya da Strateji Matrisi
Etki Diyagramı

Bu çalışmada, çeşitli değişkenler ve seçenekler içeren tatil yeri kararının verilmesi probleminin çözümü için, grafiksel karar verme tekniği olan Karar Ağacı ve Etki Diyagramı yaklaşımlarının uygulanması ele alınmıştır.
Full transcript