Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
268964		Design and improvement of multi-level decision-making models / Çok seviyeli karar verme modellerinin tasarlanması ve geliştirilmesi Yazar:ULAŞ BELDEK Danışman: PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Karar verme modelleri = Decision making models ; Optimizasyon = Optimization	Onaylandı Doktora İngilizce 2009 241 s.
Çok seviyeli karar verme yaklaşımlarında, son karara sonlu sayıda karar vermeseviyelerinden geçilerek ulaşılır. Genellikle, her seviyede, önce bir başlangıçkararı üretilir. Daha sonra uygun bir karar birleştirme tekniği, bulunulanseviyedeki son kararı oluşturmada, alt seviye kararı başlangıç kararı ilebirleştirmek için kullanılır. Çok seviyeli yaklaşımlarda temel zorluk ardışıkseviyelerin birbirleriyle nasıl etkileşmesi gerektiğinin belirlenmesidir. Bu tezde, ikifarklı çok seviyeli karar verme modeli önerilmiştir. İlk modelde (hiyerarşik kararverme) esas fikir, önceki hiyerarşik seviye kararlarının bir üst seviyeye bazıgüvenilirlik değerleri ile aktarılmasıdır. Daha sonra bir üst seviyedeki karar, bukararların uygun bir karar birleştirme tekniği ile birleştirilmesi ile gerçekleştirilir.İkinci model (Çoklu seviyelerde yerel karar verme) yerel karar verme diyeadlandırılan bir kavrama dayanır. Evrensel çalışan bir ajan tasarlamak yerine,göreceli olarak yerel bölgelerde çalışan nispeten daha basit ajanlar tasarlamakikinci fikrin esasıdır. Son karar, kısmen, yeterli sayıda yerel karar verme ajanınkatkısıyla inşa edilir. Başarılı bir yerel ajan kullanılmaya devam edilirkenyeterince başarılı olamayan bir ajan elenir ve ajan havuzundan çıkarılır.Geliştirilen modeller dört-tanklı sistemde hata bulma ve lotto satışı tahminiproblemlerine uygulanmıştır.
In multi-level decision making (DM) approaches, the final decision is reached bygoing through a finite number of DM levels. Usually, in each level, a raw decisionis produced first and then a suitable decision fusion technique is employed tomerge the lower level decisions with the raw decision in the construction of thefinal decision of the present level. The basic difficulty in these approaches is thedetermination of how the consecutive levels should interact with each other. In thisthesis, two different multi-level DM models have been proposed. The main idea inthe first model, ?hierarchical DM? (HDM), is to transfer the decisions of previoushierarchical levels to an upper hierarchy with some reliability values. Thesedecisions are then fused using a suitable decision fusion technique to attain moreconsistent decisions at an upper level. The second model ?local DM in multiplelevels?(LDM-ML) depends on what may be called as local DM process. Insteadof designing an agent to perform globally, designing relatively simple agentswhich are supposed to work in local regions is the essence of the second idea.Final decision is partially constructed by contribution of a sufficient number oflocal DM agents. A successful local agent is retained in the agent pool whereas alocal agent not successful enough is eliminated and removed from the agent pool.These models have been applied on two case studies associated with faultdetection in a four-tank system and prediction of lotto sales.