You are here

Home » Content

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

EVALUATION OF SALESPERSON BY FUZZY TOPSIS ALGORITHM WITH TRIANGULAR FUZZY NUMBERS

Journal Name:

  • Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi

Publication Year:

  • 2011

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Salesperson selection process is a multi-criteria decision making problem for businessess. Selection of a salesperson who has all nessesary criterias for doing a job, is very effective for succsess. Most of the choices are qualitative for selection decisions. In this study, salesperson candidates evaluated with Fuzzy TOPSIS (Technique For Order Performance By Similarity To Ideal Solution) Algorithm. Triangular fuzzy numbers are used in a fuzzy environment where linguistic uncertainty exists. A firm’s salesperson process is analyzed which has 17 sale stores. The most convenient salesperson selected between eight candidate salesperson, towards the criterias determinated by decision makers.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
İşletmelerde satış elemanı seçim süreci bir çok kriterli karar verme problemi olarak ifade edilebilir. Bir işin yapılabilmesi için gerekli olan kriterleri taşıyan bir satış elemanının seçimi, işletmelerin satış başarısında oldukça etkilidir. Seçim kararının verilebilmesi için yapılacak olan tercihlerin çoğu niteliksel karakterlidir. Yapılan çalışmada, sözel belirsizliklerin bulunduğu bulanık ortamlarda, üçgen bulanık sayılar kullanılarak, satış elemanı adayları Bulanık TOPSIS (Technique For Order Performance By Similarity To Ideal Solution) algoritması ile değerlendirilmiştir. Satışlarını 17 mağazası aracılığıyla gerçekleştiren bir işletmenin satış elemanı seçim süreci incelenmiştir. Sekiz satış elemanı adayı arasından karar vericiler tarafından belirlenen kriterler göz önüne alınarak, işletme için en uygun satış elemanının seçimi yapılmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastrmx_143240_16_pp_11-21.pdf
  • 1
11-21
  • Turkish

REFERENCES

References: 

BAYSAL, Gökçe, TECİM, Vahap (2006). Katı Atık Depolama Sahası Uygunluk Analizinin Coğrafi
Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Kriterli Karar Yöntemleri İle Uygulaması, 4. Coğrafi Bilgi
Sistemleri Bilişim Günleri, Fatih Üniversitesi: İstanbul.
BECTOR, C.R., CHANDRA, S. (2005). Fuzzy mathematical programming and fuzzy matrix games.
Studies In Fuzziness And Soft Computing, Volume 169, Germany: Springer.
CHEN, Chen-Tung (2000). “Extensions Of The TOPSIS For Group Decision Making Under Fuzzy
Environment”, Fuzzy Sets And Systems, 114, 1-9.
CHEN, Chen-Tung (2001). “A Fuzzy Approach To Select The Location Of The Distribution Center”,
Fuzzy Sets And Systems, 118, 65-73.
CHEN, Chen-Tung-LIN, Ching-Torng, HWANG, Sue-Fn (2006). “A Fuzzy Approach for Supplier
Evaluation and Selection in Supply Chain Management”, International Journal Of Production
Economics, 102, 289-301.
CHEN, Ting-Yu-Tsao, CHUEH, Yung (2008). “The Interval-Valued Fuzzy TOPSIS Method and
Experimental Analysis”, Fuzzy Sets And Systems, 159, 1410-1428.
CHU, Ta-Chung (2002). “Facility Location Selection Using Fuzzy TOPSIS Under Group Decisions”,
International Journal Of Uncertainty, Fuzziness And Knowledge-Based Systems, 10 (6), 687-701.
DAĞDEVİREN, Metin, YAVUZ, Serkan, KILINÇ, Nevzat (2008). “Weapon Selection Using The
AHP And TOPSIS Methods Under Fuzzy Environment”, Expert Systems With Applications, 36 (4),
8143-8151.
HOHLE, Ulrich , RODAHAUGH, Stephen E. (1999). Mathematics Of Fuzzy Sets, Logic,
Topology And Measure Theory, USA: Kluwer Academic Publishers.
İSLAMOĞLU, Ahmet H., ALTUNIŞIK R. (2007). Satış ve Satış Yönetimi, Sakarya: Sakarya
Yayıncılık.
JAHANSHAHLOO, G.R., , HOSSEINZADEH Lotfi F., IZADIKHAH M. (2006). “Extension of the
TOPSIS Method for Decision Making Problems with Fuzzy Data, Applied Mathematics and
Computation, 181,1544-1551.
KELEMENIS, Alecos, ASKOUNIS, Dimitrios (2010). “A new TOPSIS-Based Multi-Criteria
Approach to Personel Selection”, Expert Systems with Applications, 37, 4999-5008.
KLIR, George J., JUAN, Bo (1995). Fuzzy Sets And Fuzzy Logic Theory And Applications, New
Jersey: Prentice Hall Inc.
LAI, Young-Jou, HWANG, Ching-Lai (1994). Fuzzy Multiple Objective Decision Making
Methods And Applications, Lecture Notes In Economics And Mathematical Systems, 404,
Berlin: Springer-Verlag. NGUYEN, Hung T.-Wu (2006). Fundamentals Of Statistics With Fuzzy Data Studies In
Fuzziness And Soft Computing, Volume 198, Netherlands: Springer.
RAGIN, Charles C. (2000). Fuzzy-Set Social Science, USA: The University of Chicago Press.
RAZMI, Jafar-Songhori, MAHSEN Jafari, KHAKBAZ, Mohammad Hossein (2009). “An Integrated
Fuzzy Group Decision Making/Fuzzy Linear Programming (FGDMLP) Framework for Supplier
Evaluation and Order Allocation”, International Journal Of Adv. Manufactoring Technology, 43, 590-
607.
SHIH, H., YUAN, W., LEE, E. (2001). “Group Decision Making for TOPSIS”, IEEE, 3 (1), 2712-
2717.
TİRYAKİ, F., AHLATCIOGLU, M. (2005). “Fuzzy Stock Selection Using a New Fuzzy Ranking and
Weighting Algorithm”, Applied Mathematics and Computation ,170 (1), 144–157.
TULUNAY, Yılmaz (1991). Matematik Programlama ve İşletme Uygulamaları, İstanbul: İstanbul
Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayınları, No: 244, Renk-iş Matbaası.
WANG, Ying-Ming, ELHAG, Taha M.S. (2006). “Fuzzy TOPSIS Method Based on Alpha Level Sets
with an Application to Bridge Risk Assessment”, Expert Systems With Applications, 31, 309-319.
Yükselen, Cemal (2007). Satış yönetimi. Ankara: Detay Yayıncılık.
ZADEH, Lotfi A. (1965). “Fuzzy Sets”, Information And Control, 8, 338–353.
ZADEH, Lotfi A. (1989). “Knowledge Representation in Fuzzy Logic”, Knowledge And Data
Engineering, 1 (1), 89-99.
ZHANG, Huaguang, LIU, Derong (2006). Fuzzy Modeling And Fuzzy Control, Boston: Control
Engineering Book Series, Brikhauser.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com