Hermite ve Laguerre Polinomlarına Dayalı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Yenilikçi Bir Yaklaşım

Amaç: Bu çalışmanın temel amacı, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinin güvenilirliğini ve hassasiyetini artırmak amacıyla, normalizasyon sürecine Hermite polinomlarını ve kriter ağırlıklandırma sürecine Laguerre polinomlarını entegre etmektir. Hedef, uç değerlerin etkisini azaltmak ve ÇKKV modellerinin doğrusal olmayan karar ortamlarına uyum yeteneğini artırmaktır. Yöntem: Daha önce yapılan bir çalışmadan alınan ve dört şirketin sıfır atık performanslarını değerlendiren gerçek bir veri seti kullanılmıştır. Kriter ağırlıkları ilk olarak Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemiyle hesaplanmıştır. Bu ağırlıklar, farklı derecelerdeki Hermite ve Laguerre polinom fonksiyonları kullanılarak dönüştürülmüştür. Dönüştürülmüş ağırlıklar ve normalize edilmiş matrisler, H-ÇKKV ve L-ÇKKV modellerinde alternatiflerin sıralanması için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, geleneksel TOPSIS yöntemiyle karşılaştırılarak tutarlılık analizleri yapılmıştır. Bulgular: Elde edilen sıralama sonuçları, önerilen H-ÇKKV ve L-ÇKKV modelleri ile TOPSIS yöntemi arasında yüksek düzeyde tutarlılık olduğunu göstermiştir. Özellikle ikinci ve dördüncü dereceden Hermite polinomları ile tüm Laguerre polinomu derecelerinin, TOPSIS ile birebir veya büyük ölçüde örtüşen sıralamalar ürettiği belirlenmiştir. Bulgular, polinom tabanlı yaklaşımların doğruluk, kararlılık ve güvenilirlik açısından güçlü bir performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Özgünlük: Bu çalışma, Hermite ve Laguerre polinomlarını doğrudan ÇKKV sürecine entegre ederek hem normalizasyon hem de kriter ağırlıklandırma aşamalarında doğrusal olmayan ve esnek bir karar modeli sunması açısından literatürde özgün bir katkı sağlamaktadır.