Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
180862		A dea-based approach to ranking multi-criteria alternatives / Çok kriterli seçeneklerin sıralanmasına veri zarflama analizi tabanlı bir yaklaşım Yazar:CEREN TUNCER Danışman: PROF. DR. MURAT KÖKSALAN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2006 100 s.
Bu tez çalışması çok kriterli seçeneklerin sıralanması problemi üzerinedir. VeriZarflama Analizi (DEA) tabanlı bir yaklaşım olan Etkinlik Skorları Grafiğinin AlanıMetodu (AES) önerilmiştir. Seçenekleri mevcut DEA tabanlı sıralama metotlarınınyaklaşımıyla sabit başlangıç seçenek kümesine göre değerlendirmek yerine, AESseçenek kümesinin küçültülmesiyle etkinlik skorlarında oluşan değişimleri gözönünde bulundurur. Her seçenek için etkinlik skorunun gelişimini gösteren son birskor bulan AES, hızlı gelişim gösteren ve etkinlik skorlarını yükselten seçeneklerinlehine davranır. Karar vericinin tercihleri analize ağırlıkların sınırlandırılmasışeklinde dahil edilir. AES skorlarının artışlı bir kümeleme yönteminde kullanılmasıda önerilmiştir. AES Metodu MBA programlarının sıralanmasında uygulanmış,programların sınıflandırılması da AES skorları kullanılarak yapılmıştır. Sonuçlarbaşka bir DEA tabanlı sıralama metodunun sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Sıralama, veri zarflama analizi, ağırlık sınırlandırılması.
This thesis addresses the problem of ranking multi-criteria alternatives. A DataEnvelopment Analysis (DEA)-based approach, the Method of the Area of theEfficiency Score Graph (AES) is proposed. Rather than assessing the alternativeswith respect to the fixed original alternative set as done in the existing DEA-basedranking methods, AES considers the change in the efficiency scores of thealternatives while reducing the size of the alternative set. Producing a final score foreach alternative that accounts for the progress of its efficiency score, AES favorsalternatives that manage to improve quickly and maintain high levels of efficiency.The preferences of the Decision Maker (DM) are incorporated into the analysis inthe form of weight restrictions. The utilization of the AES scores of the alternativesin an incremental clustering algorithm is also proposed. The AES Method is appliedto rank MBA programs worldwide, sorting of the programs is also performed usingtheir AES scores. Results are compared to another DEA-based ranking method.Keywords: Ranking, data envelopment analysis, weight restrictions.