Generalized Trapezoidal Fuzzy Soft Set: Application to Green Supplier Selection Problem

Year 2021, Volume: 23 Issue: 1, 158 - 171, 29.03.2021

Nalan Gülten Akın

https://doi.org/10.32709/akusosbil.632792

Cited By: 2

Abstract

Evaluation and selection of suppliers are among the strategic decisions for organizations in order to not to interrupt production activities, improve product or service quality and keep the total cost of products under control. In recent years, the legal regulations for environmental protection have increased and customers have become more conscious about the environment. Therefore, in order to reduce the harmful effects of the products to the environment, organizations must make all their activities sensitive to the environment in all the processes from the procurement of the raw materials used in the production of the products to distribution of products to customers. Supplier selection is the starting point of these activities. Numerous qualitative and quantitative criteria are considered for the selection and evaluation of alternatives in the supplier selection problem. Evaluation of alternatives according to qualitative criteria is usually done using linguistic expressions and converted to fuzzy numbers. Therefore, fuzzy or non-fuzzy multi-criteria decision making methods are generally used to solve these problems. Generalized trapezoidal fuzzy soft set are techniques that facilitate decision making, especially in fuzzy environments. With trapezoidal fuzzy soft sets, uncertain or ambiguous information can be effectively defined as linguistic variables and is therefore considered to be an alternative to multi-criteria decision-making. In this study, generalized trapezoidal fuzzy flexible cluster approach was applied to green supplier selection problem and the results were analyzed. As a result of the study, it is seen that generalized trapezoidal fuzzy flexible clusters can be used instead of multi criteria decision making approaches.

Keywords

Fuzzy soft set, generalized trapezoidal fuzzy soft set, green supplier selection

Genelleştirilmiş Trapezoidal Bulanık Esnek Kümeler: Yeşil Tedarikçi Seçimi Problemine Uygulanması

Abstract

Üretim faaliyetlerinin aksamaması, ürün ya da hizmet kalitesinin geliştirilebilmesi ve ürünlerin toplam maliyetlerinin kontrol altında tutulabilmesi için tedarikçilerin değerlendirilmesi ve seçimi organizasyonlar açısından stratejik kararlar arasında yer almaktadır. Son yıllarda çevrenin korunmasına yönelik olarak yapılan yasal düzenlemeler artmış ve müşteriler çevre konusunda daha bilinçli hale gelmiştir. Bu nedenle ürünlerin çevreye olan zararlı etkilerini azaltmak için ürünlerin üretiminde kullanılan hammaddenin temininden, ürünün müşteriye teslim edilmesine kadar geçen tüm süreçlerde organizasyonlar faaliyetlerinin tamamını çevreye duyarlı hale getirmek zorundadır. Tedarikçi seçimi ise bu faaliyetlerin başlangıç noktasını oluşturmaktadır. Tedarikçi seçimi probleminde alternatiflerin değerlendirilebilmesi ve seçimi için kalitatif ve kantitatif çok sayıda kriter dikkate alınmaktadır. Kalitatif kriterlere göre alternatiflerin değerlendirilmesi genellikle dilsel ifadeler kullanılarak yapılmaktadır ve bulanık sayılara dönüştürülmektedir. Bu nedenle bu problemlerin çözümünde genellikle bulanık ya da bulanık olmayan çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmaktadır. Genelleştirilmiş trapezoidal bulanık esnek kümeler özellikle bulanık ortamda karar vermeyi kolaylaştıran tekniklerdir. Trapezoidal bulanık esnek kümeler ile kesin olmayan ya da belirsiz bilgiler etkili bir şekilde dilsel değişkenler olarak tanımlanabilmektedir ve bu nedenle çok kriterli karar verme yöntemlerine alternatif olarak kullanılabileceği düşünülmektedir. Bu amaçla çalışmada, genelleştirilmiş trapezoidal bulanık esnek küme yaklaşımı yeşil tedarikçi seçimi problemine uygulanarak, elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir. Çalışmanın sonucunda genelleştirilmiş trapezoidal bulanık esnek kümelerin çok kriterli karar verme yaklaşımlarının yerine kullanılabileceği görülmüştür.

Keywords

Bulanık esnek küme, genelleştirilmiş trapezoidal bulanık esnek küme, yeşil tedarikçi seçimi

References

• Ahmad, B. ve Kharal, A. (2009). On fuzzy soft sets, Advances in Fuzzy Systems, Article ID 586507, http://dx.doi.org/10.1155/2009/586507: 1-6.
• Aktaş, H. ve Bulut, Ö. (2013). Genelleştirilmiş bulanık esnek cebirsel yapılar, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 17(3), 301-306.
• Awasthi, A. ve Kannan, G. (2016). Green supplier development program selection using NGT and VIKOR under fuzzy environment, Computers & Industrial Engineering, 91, 100–108.
• Banaeian, N., Mobli, H., Fahimnia, B., Nielsen, I.E. ve Omid, M. (2018). Green supplier selection using fuzzy group decision making methods: A case study from the agri-food industry, Computer and Operations Research, 89, 337-347.
• Bansal, S., Biswas, S. ve Singh, S.K. (2017). Fuzzy decision approach for selection of most suitable construction method of green buildings, International Journal of Sustainable Built Environment, 6, 122-132.
• Başkaya, Z. ve Öztürk, B. (2011). Bulanık TOPSIS algoritması ile yamuk bulanık sayıların satış elemanı seçiminde kullanılması, Business and Economics Research Journal, Volume 2(2), 77-100.
• Borah, M., Neog, T.J. ve Sut, D.K. (2012). A study on some operations of fuzzy soft sets, International Journal of Modern Engineering Research (IJMER), 2(2), 219-225.
• Chen-Tung, C., Lin, C.T. ve Huang, S.F. (2006). A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management, International Journal of Production Economics, 102, 289–301.
• Çağman, N., Enginoğlu, S. ve Çıtak, F. (2011). Fuzzy soft set theory and its applications, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 8(3), 137-147.
• Çelik, Y. (2016). Genelleştirilmiş trapezoidal bulanık esnek kümeler ve karar verme problemlerinde uygulaması, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 6 (1), 121–129.
• Freeman, J. ve Chen, T. (2015). Green supplier selection using an AHP-Entropy-TOPSIS framework, Supply Chain Management: An International Journal, 20 (3), 327-340.
• Govindan, K., Rajendran, S., Sarkis, J. ve Murugesan, P. (2015). Multi criteria decision making approaches for green supplier evaluation and selection: A literature review, Journal of Cleaner Production, 98: 66-83.
• Guneri, A.F., Yucel, A. ve Ayyildiz, G. (2009). An integrated fuzzy-lp approach for a supplier selection problem in supply chain management, Expert Systems with Applications, 36, 9223-9228.
• Hervani, A.A., Helms, M.M. ve Sarkis, J. (2005). Performance measurement for green supply chain management, Benchmarking: An International Journal, 12(4), 330-353.
• Kannan,D., Khodaverdi, R., Olfat, L, Jafarian, A. ve Diabat, A. (2013). Integrated fuzzy multi criteria decision making method and multiobjective programming approach for supplier selection and order allocation in a green supply chain, Journal of Cleaner Production, 47, 355-367.
• Kong, Z., Gao, L. ve Wang, L. (2009). Comment on a fuzzy soft set theoretic approach to decision making problems’, Journal of Computational and Applied Mathematics, 223, 540-542.
• Kuo, R.J., Wang, Y.C. ve Tien,F.C. (2010). Integration of artificial neural network and MADA methods for green supplier selection, Journal of Cleaner Production, 18, 1161-1170.
• Lu, L.Y.Y., Wu, C.H. ve Kuo, T.C. (2007). Environmental principles applicable to green supplier evaluation by using multi-objective decision analysis, International Journal of Production Research, 45(18–19), 4317–4331.
• Maji, P.K., Roy, A.R. ve Biswas, R. (2002). An application of soft sets in a decision making problem, Computers and Mathematics with Applications, 44, 1077-1083.
• Majumdar, P. ve Samanta, S.K. (2010). Generalised fuzzy soft sets, Computers and Mathematics with Applications, 59, 1425-1432.
• Molodtsov, D. (1999). Soft set theory- first results, Computers and Mathematics with Applications, 37, 19-31.
• Roy, A.R. ve Maji, P.K. (2007). A fuzzy soft set theoretic approach to decision making problems, Jornal of Computational and Applied Mathematics, 203, 412-418.
• Şişman, B. (2016). Bulanık MOORA yöntemi kullanılarak yeşil tedarikçi geliştirme programlarının seçimi ve değerlendirilmesi, Journal of Yasar University, 11(44), 302-315.
• Taş, N., Özgür Yılmaz, N. ve Demir, P. (2017). An application of soft set and fuzzy soft set theories to stock management, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(3): 791-796.
• Xiao, Z., Xia, S., Gong, K. ve Li, D. (2012). The trapezoidal fuzzy soft set and its application in MCDM”, Applied Mathematical Modelling, 36, 5844–5855.
• Xie, N., Wen, G. ve Li, Z. (2014). A method for fuzzy soft sets in decision making based on grey relational analysis and D-S theory of evidence: Application to medical diagnosis, Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2014: 1-12.
• Yao, B.X., Liu, J.L. ve Yan, R.X. (2008). Fuzzy soft set and soft fuzzy set, Fourth International Conference on Natural Computation: 252-255.
• Yazdani, M. (2014). An integrated MCDM approach to green supplier selection, International Journal of Industrial Engineering Computations, 5: 443–458.
• Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy Sets, Information and Control, 8(3): 338-353.