KENTSEL ULAŞIMIN GELİŞTİRİLMESİ İÇİN MOORA YÖNTEMİ KULLANILARAK ÇOK AMAÇLI OPTİMİZASYON

Abstract

Ulaşım, tüm metropol şehirlerde olduğu gibi İstanbul için de çözülmeyi bekleyen ve yeni projeler ile geliştirilmeye çalışılan büyük bir problemdir. Son zamanlarda İstanbul, hayata geçirilen yeni ulaşım projeleri ile ön plana çıkmakta, ülkemiz ve dünya gündeminde yer almaktadır. Mega projelerin yanında kentsel ulaşımın iyileştirilmesi için toplu ulaşım projelerine de yer verilen metropol şehirde, mevcut raylı sistem ağını genişletme çalışmaları da sürmektedir. Bu kapsamda güvenilir, hızlı, rahat ve yüksek kapasiteye sahip olan raylı sistem yatırımları planlanmakta ve proje süreçleri de devam etmektedir. Bu alanda çeşitli projeler yer almakta olup bu çalışma ile çok amaçlı optimizasyon metodu olan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) kullanılarak 13 raylı sistem projesi arasından sıralama yapılmıştır. Alternatif 13 raylı sistem projesi seçim amacıyla sıralanmıştır.

Full text

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
21
KENTSEL ULAŞIMIN GELİŞTİRİLMESİ İÇİN MOORA YÖNTEMİ
KULLANILARAK ÇOK AMAÇLI OPTİMİZASYON
Mustafa HAMURCU, Tamer EREN

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
22
KENTSEL ULAŞIMIN GELİŞTİRİLMESİ İÇİN MOORA YÖNTEMİ
KULLANILARAK ÇOK AMAÇLI OPTİMİZASYON
Mustafa HAMURCU
1
, Tamer EREN
2
ÖZET
Ulaşım, tüm metropol şehirlerde olduğu gibi İstanbul için de çözülmeyi bekleyen ve yeni projeler ile
geliştirilmeye çalışılan büyük bir problemdir. Son zamanlarda İstanbul, hayata geçirilen yeni ulaşım projeleri
ile ön plana çıkmakta, ülkemiz ve dünya gündeminde yer almaktadır. Mega projelerin yanında kentsel ulaşımın
iyileştirilmesi için toplu ulaşım projelerine de yer verilen metropol şehirde, mevcut raylı sistem ağını genişletme
çalışmaları da sürmektedir. Bu kapsamda güvenilir, hızlı, rahat ve yüksek kapasiteye sahip olan raylı sistem
yatırımları planlanmakta ve proje süreçleri de devam etmektedir. Bu alanda çeşitli projeler yer almakta olup bu
çalışma ile çok amaçlı optimizasyon metodu olan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA)
kullanılarak 13 raylı sistem projesi arasından sıralama yapılmıştır. Alternatif 13 raylı sistem projesi seçim
amacıyla sıralanmıştır.
Anahtar kelimeler: Raylı sistemler, Proje seçimi, MOORA, Çok amaçlı optimizasyon
GİRİŞ
Hızlı seyahat, toplu ulaşım, enerji, ekoloji, etkinlik, ekonomi, yönetim, hareketlilik, bakım, üretim,
erişilebilirlik, akıllı ulaşım, güvenlik, sürdürülebilirlik, park yapma, planlama, üretkenlik, ara toplu taşıma,
trafik, zamanlama, teknoloji, dönüşüm, entegrasyon, inovasyon, bilgi sistemleri, iş zekâsı, maliyet, kapasite,
sıkışıklılık, ve bağlantı gibi anahtar kelimeler ile kentsel ulaşımın iyileştirilmesi noktasında ivme kazandığı ve
her yeni gün ortaya çıkan yeni problemlere karşı yeni çözümlerin üretildiği ulaşım alanı birçok disiplini de içine
alarak gelişmekte ve genişlemektedir.
Kara, hava, deniz ve demiryolu(raylı sistem) ulaşım modlarında sürdürülebilir yatırımlar, dijitalleşme ve
inovasyonlar ile verimlilik arttırma, düşük karbon ekonomisi ve egzoz gazının azaltılması, yakıt ekonomisi,
ulaşım türleri arasında entegrasyonun sağlanması, ulaşımda talep yönetimi ve ücretlendirme, trafikte kapasite
artırım plan ve projeleri, ulaşım modlarında iş yükü dengeleme, kentsel yayılma ve büyük yatırımlar üzerinden
yol kapasitelerinin düzenlenmesi, trafik güvenliğinin sağlanması, acil durum ulaşım planlamaları, güzergah ve
rota tayinleri, meteorolojik etkenlerin trafiğe etkisi, trafikteki gecikmelerin diğer alanlara ve insanlara etkisi,
ulaşım ağında veri altyapısının dizaynı ve kullanımı gibi ana başlıklar altında iyileştirme çalışmaları ile kentsel
yaşanabilirlik ve refah sağlanmaya çalışılmaktadır.
Sanayileşme ile birlikte sürekli göç alan İstanbul, 16 milyona yaklaşan nüfusu ile hızlı bir kentleşme
sergilemektedir. Ayrıca ortaya konan mega projeleri ile dünyaya örnek oluşturmakta ve bunun yanında kentsel
projeleri ile metropol şehir olan İstanbul’un yaşanabilirlik ve refah seviyesinde artış sağlanmaya
çalışılmaktadır. Özellikle yüksek nüfus oranı nedeniyle ulaşım probleminin üstesinden gelme noktasında ulaşım
yatırımları ön plana çıkmakta ve toplu ulaşım desteklenerek bu problemin üstesinden gelinmeye çalışılmaktadır.
Bu noktada raylı sistem yatırımları, metro, tramvay, hafif raylı sistem, feniküler ve monoray projeleri hayata
geçirilmekte ve ulaşım planlarına yenileri eklenmektedir. Şekil 1’de İstanbul mevcut ve gelecek raylı sistem ağ
planı gösterilmektedir [1].
1
Mustafa HAMURCU, Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Kırıkkale, Türkiye,
hamurcu.mustafa.55@gmail.com
2
Tamer EREN, Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Kırıkkale, Türkiye, tamereren@gmail.com

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
23
Şekil 1. İstanbul Raylı Sistem Ağ Haritası
Şekil 1’de de görüldüğü gibi 2004 öncesinde 45,10 km olan raylı sistem ağı, 2004-2018 tarihleri arasında 160,45
km uzunluğa sahiptir. 2018-2019 tarihleri arasında 355,45 km olması planlanmakta ve 2019 tarihi sonrasında
ise 1.100 km raylı sistem ağı hedeflenmektedir. Bu hedefler doğrultusundan ağ entegrasyonunun sağlanması,
ihtiyaç görülen hatların önceliklendirilmesi ve hat etkinliğinin sağlanması ve şehrin genişleme potansiyeli ile
yeni ve büyük yatırımlar ile erişilebilirliğin sağlanması sürdürülebilirlik bakımından önem arz etmektedir. Bu
açıdan ortaya konan projelerin belirli bir analitik karar verme sürecinden geçirilmesi ile karar vermede etkinliğin
sağlanması gerekmektedir. Ayrıca bütçe kısıtı, tüm projelerin aynı anda hayata geçilmesini engellemektedir
veya bu projelerin aynı anda hayata geçirilmesi büyük bütçeler gerektirmektedir.
Bu çalışmada da belirlenen hedefler doğrultusunda çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan MOORA
yöntemi ile 13 raylı sistem projesi arasında optimum bir sıralama yapılmıştır. Çalışmanın devam eden
bölümünde kentsel ulaşım ve proje seçimi anlatılmıştır. Devam eden bölümde çalışmada kullanılan MOORA
yöntemi kısaca anlatılarak literatüre yer verilmiştir. Diğer bir bölümde uygulama yapılarak son bölümde
sonuçlara yer verilmiştir.
KENTSEL ULAŞIM VE PROJE SEÇİMİ
Kent içi ulaşım özellikle metropol şehirler için büyük problem oluşturmaktadır. Hızla artan nüfus miktarı ve
buna bağlı olarak hızlanan özel araç sahipliği neticesinde ortaya çıkan ulaşım talebi için kurulu altyapı yeterli
gelmemektedir. Ulaşım planlama süreci, uzun yılları ve nüfus gibi çeşitli faktörleri göz önünde bulundurularak
yapılması gereken planlama faaliyetleridir. Aksi durumda ortaya sunulan geçici çözümler kısa soluklu olmakta
ve devamında aynı problem sürmektedir. Artan ulaşım talebini yönetmek ve karşılamak için çeşitli yollar
denenmektedir. Bu yolların başında toplu ulaşımın yaygınlaştırılması gelmektedir. Bu durum ile ayrıca özel
araç kullanımının da önlenmesi veya azaltılması amaçlanmaktadır. Bu sebepten dolayı, tercih edilebilir toplu
taşıma sistemleri veya araçları ile hizmet sağlanması trafikte iyileşmeyi sağlayacaktır. Toplu ulaşımda yüksek
kapasiteleri ile ön plana çıkan raylı sistemler rahat, konforlu ve tercih edilebilir bir sistem olarak karşımıza
çıkmaktadır. Dünya metropol şehirleri raylı sistem ağları ile şehir içi ulaşımlarını sağlamaktadır. Yer altından
ve yer üstünden metro, hafif raylı sistem, tramvay, monoray ve feniküler sistemler ile raylı sistemler
alternatiflere ayrılmaktadır. Ülkemizde başta İstanbul olmak üzere Ankara, İzmir, Bursa, Samsun, Konya,
Kayseri gibi büyük şehirlerimizde raylı sistemler ile hizmet verilmekte ve birçok büyükşehir için de plan ve
proje faaliyetleri devam etmektedir. İstanbul içim mevcut yaklaşık 160 km olan raylı sistem ağını, yakın tarihte
yaklaşık 450 km’ye çıkarmak ve vizyonda 1.100 km’ye çıkarmak hedeflemektedir. Bu kapsamda çeşitli projeler

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
24
ortaya konulmaktadır.
Belirli projelerin sıraya konulması, önceliklendirilmesi veya seçimi olarak karşımıza çıkan proje seçim problem
türü çeşitli alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle, büyük bütçeler ayrılarak ortaya konan ulaşım
yatırımları, çeşitli faktörler göz önünde bulundurularak çok yönlü düşünülüp değerlendirilmesi gerekmektedir.
Proje seçimi, yöneticilerin ve kentsel ulaşımda ulaşım planlayıcıların zor karar süreçlerinden biridir. En uygun
kararların verilmesi ile kaynak kullanım etkinliği de sağlanmış olunacaktır. Ulaşımın birçok alanında çeşitli
projeler ortaya konulmakta ve çeşitli karar süreçlerinde çok kriterli değerlendirmeler yapılmaktadır. Literatür
incelendiğinde, kentsel ulaşımda proje seçimi hakkında yapılan çeşitli çalışmalar mevcuttur. Bunlardan bazıları;
Kosijer vd. [2], en iyi demiryolu rotası seçiminde, Mohajeri ve Amin [3], raylı sistem istasyon yeri seçiminde,
Gerçek vd. [4], en iyi raylı ulaşım ağının belirlenmesinde, Banai [5], hafif raylı ulaşım koridoru ve alternatif
güzergâhları değerlendirmede, Macura vd. [6], demiryolu altyapı yatırım projelerinin sıralamasında, Abastante
ve Lami [7], ulaşım altyapı stratejilerinin değerlendirilmesinde, Hamurcu ve Eren [8-10], Ankara’da monoray
projelerinin seçiminde, Hamurcu vd. [11], Ankara’da kentsel ulaşım için monoray projelerinin seçiminde,
Kalamaras vd. [12], Piantanakulchai ve Saengkhao [13], Piantanakulchai [14], Effat ve Hassan [15], otoyol
güzergâhı; Zhongzhen ve Hayashi [16], raylı sistem güzergâhı; Yao [17], Farkas [18], Brunner vd. [19], toplu
ulaşım güzergahı; Kim vd. [20] karayolu ağ planlaması üzerinde çalışmışlardır.
Literatürde proje seçimi konusunda; monoray projelerinin seçimi [21], ulaşım projelerinin seçimi [22], raylı
sistem projelerinin seçimi [23, 24], monoray güzergâh seçimi [25], yatırım projelerinin seçimi [26]; teknoloji
seçiminde [27,28], kentsel ulaşım projeleri seçimi [29] konularında çalışmalar da mevcuttur.
MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis)
MOORA yöntemi, depo yeri seçimi [30,31], yönetici seçimi [32], bankaların etkinlik analizi [33], personel
seçimi [34], normalizasyon yöntemlerinin çok ölçütlü karar verme sürecine etkisi [35], tedarikçi seçimi [36],
liman yeri seçimi [37], Avrupa ülkelerinde inşaat sektörünün değerlendirilmesi [38], arıtma teknolojisi seçimi
[39], kurumsal kaynak planlama sisteminin seçimi [40], bulut teknolojisi firmalarının sıralanması [41], liman
planlaması [42], banka şubesi yeri seçimi [43], malzeme seçimi [44], personel seçimi [45], karar verme
modellerinde aralık verilerinin değerlendirilmesi [46], üretim sistemlerinde karar verme [47], malzeme seçimi
[48], zeki üretim sistemlerinin seçimi [49], tedarik zinciri stratejisi seçimi [50], çok kriterli değerlendirme [51],
parametre optimizasyonu [52] gibi çeşitli alanlarda karar vermeye yardımcı olmaktadır. Bu yöntemin karar
verme sürecine sağladığı en önemli katkı, tüm amaçları değerlendirmeye alarak, alternatifler arası tüm
etkileşimleri bütünsel yapıda göz önüne alma ve çözümü sağlayacak amaç fonksiyonunun bütünsel ve eş
zamanlı çözüme dahil olmasıdır.
MOORA yöntemi diğer bazı çok kriterli karar verme tekniklerinden hesaplama zamanının kısa, uygulamasının
basit, az sayıda matematik işlem içermesinin yanı sıra güvenilirlik açısından tatmin edici olması bakımından
üstünlükleri bulunmaktadır [53]. MOORA-Oran metodu, MOORA-Referans nokta yaklaşımı, MOORA-Önem
Katsayısı, MOORA-Tam Çarpım Formu, MULTI-MOORA şeklinde çeşitli MOORA yöntemleri bulunmaktadır
[51]. MOORA yöntemi çoğunlukla, oran metodu ve referans nokta yaklaşımı olmak üzere iki bölüm halinde
uygulanmaktadır.
MOORA Oran Metodu
Yöntem çeşitli amaçlara ilişkin farklı alternatiflerin performansını gösteren bir karar matrisi ile başlar.
İ= 1, 2,…., m alternatifin sayısı, J= 1, 2,…..., n kriter sayısı olmak üzere:
Bu normalizasyon işleminden sonra kriterler maksimum ve minimum olmalarına göre belirlenip, toplanırlar ve
toplanan maksimum kriterlerin değerinden toplam minimum kriterin değeri çıkartılır.





 (1)

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
25


Bazı durumlarda kriterlerin ağırlıkları birbirinden farklı olabilir. Bu durumda hesaplama, j kriterinin ağırlığı
(önem derecesi) olmak üzere aşağıdaki denklem ile gerçekleştirilir.
j=1,2,…,g maksimize edilecek kriterler ve j=g+1,g+2,…,n minimize edilecek kriterler olmak üzere i
alternatifinin tüm kriterlere göre normalleştirilmiş hali olan y*i ;



 

 (2)
şeklinde hesaplanır. Bazı durumlarda kriterlerin ağırlıkları birbirinden farklı olabilir. Bu durumda hesaplama, j
kriterinin ağırlığı (önem derecesi) olmak üzere aşağıdaki denklem ile gerçekleştirilir.



 

 (3)
y ’lerin sıralanması ile işlem tamamlanmış olur.
MOORA Referans Nokta Teorisi
Bu yaklaşımda oran yöntemine ek olarak her kriter için amaç maksimizasyonu var ise maksimum
noktalar, amaç minimizasyonu ise, minimum noktalar olan referans noktaları rj belirlenir. Belirlenen
bu noktaların her Xij* değerine olan uzaklıkları rj - Xij bulunur. Oluşturulan yeni matrise, Tchebycheff
Min-Max işlemi

 (4)
uygulanır ve sıralama yapılır.
KENTSEL ULAŞIMIN GELİŞTİRİLMESİ İÇİN MOORA YÖNTEMİ
Türkiye, kalkınma hamlesi ile birçok alanda olduğu gibi ulaşım alanında da mega projeler hayata geçirmektedir.
Ayrıca, İstanbul başta olmak üzere Ankara, Bursa, İzmir ve Kocaeli gibi büyük şehirlerimizde kentsel ulaşımın
iyileştirilmesinde raylı sistem yatırımları öne çıkmaktadır. Yaklaşık 17 milyon nüfusa sahip İstanbul raylı toplu
ulaşım sistemleri ile İstanbulluları rahat, konforlu ve güvenli bir şekilde taşımayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda
yakın tarihte planlarına dahil ettiği 13 raylı sistem projesi faaliyetleri devam etmektedir. Bu projeler Tablo 1‘de
özellikleri ile birlikte (P10 projesinin bedeli yaklaşık olarak belirlenmiştir) ve Şekil 2 ‘de harita ile
gösterilmektedir.
Tablo 1. Planlanan Raylı Sistem Hatları
Sıra
Hat
Tür
İstasyon
Sayısı
(A1)
Uzunluk
(km)
(A2)
Bedeli (TL)
(A3)
Yolcu
Kapasitesi(pphphd)
(A4)
Süre (dk)
(A5)
1
P1
Metro
4
3,5
611.541,00
8.100
12
2
P2
Metro
10
12
4.500.000,00
35.000
23
3
P3
Metro
8
19
7.600.000,00
70.000
28
4
P4
Metro
13
20
6.971.000,00
70.000
7,5
5
P5
Metro
4
6
2.120.000,00
70.000
8,5
6
P6
Metro
4
7
2.199.000,00
45.000
8,5
7
P7
Metro
5
15
6.050.000,00
45.000
16
8
P8
Metro
15
17,35
4.539.108,79
45.000
26,5
9
P9
Metro
6
5,6
2.112.500,00
35.000
8
10
P10
Metro*
11
14
---
70.000
21
11
P11
Metro
3
3
2.340.000,00
70.000
10
12
P12
Tramvay
9
2,2
2.950.000,00
3.000
20
13
P13
Tramvay
6
3,1
2.950.000,00
25.000
20

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
26
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
Şekil 2. Planlanan Raylı Sistem Hatları Harita Gösterim
Ortaya konulan bu projelerin hayata geçirilmesinde, ihtiyaç neticesinde aciliyeti en fazla olana öncelik
verilmesinin sağlanması İstanbulluların memnuniyetini sağlayacak ve trafikte iyileşme sağlanabilecektir.
Böylelikle mevcut kaynaktan elde edilen fayda maksimize edilmiş olacaktır.
Sonuçlar hem oran tekniği hem de referans noktası tekniği ile değerlendirildiğinde 4. Projenin, niteliklere en
uygun alternatif olduğu saptanmıştır. Proje alternatiflerinin sıralanması, tek bir seçimden daha fazla avantaj
sağlamakta olup, ilk sırada yer alan projenin kabul edilmemesi durumunda ikinci ve diğer projelerin
değerlendirilmesine olanak sunmaktadır.
Her bir alternatifin belirlenen hedefleri (mak/min) doğrultusunda mevcut verileri ile belirlenen başlangıç matrisi
Tablo 2’de gösterilmektedir. Minimum maliyet, maksimum erişim nokrası ve en uzun mesafelerin kapsanması
ve yüksek yolcu kapasitesi ve minimum seyahat zamanı hedeflenmektedir. Alternatif projelere ait kriterlere
ilişkin normalize değerler Tablo 3’te verilmiştir. Ayrıca tüm kriterler eşit ağırlıklı olarak düşünülmüştür. Yani
her kriter karar verici için eşit derecede öneme sahiptir.
Tablo 4’de oran metoduna göre sıralama yer almaktadır. Bu metoda göre P4 projesi şehir için en uygun raylı
sistem projesi olarak tespit edilmiştir. Bu proje değerlendirildiğinde, ulaşım beklentilerini karşılayan hedeflere
en uygun proje olduğu görülmektedir. Eşit öneme sahip olmaması durumunda çok kriterli karar verme
yöntemleri olan analitik hiyerarşi süreci (AHS) veya analitik network prosesi (ANP) ile veya puanlandırılarak
belirli bir önem seviyesi elde edilebilir. Elde edilen bu önem ağırlıkları normalize matris oluşturulmadan modele
dahil edilmelidir.

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
27
Tablo 2. Alternatiflerin Ölçütlere İlişkin Değerleri
Alternatifler
A1
A2
A3
A4
A5
mak
mak
min
mak
min
P1
4
3,5
611
81
12
P2
10
12
4.500
350
23
P3
8
19
7.600
700
28
P4
13
20
6.971
700
7,5
P5
4
6
2.120
700
8,5
P6
4
7
2.199
450
8,5
P7
5
15
6.050
450
16
P8
15
17,35
4.539
450
26,5
P9
6
5,6
2.112
350
8
P10
11
14
4.800
700
21
P11
3
3
2.340
700
10
P12
9
2,2
2.950
30
20
P13
6
3,1
2.950
250
20
Tablo 3. Kriterlere Ait Normalize Değerler
Alternatifler
(A1)
(A2)
(A3)
(A4)
(A5)
mak
mak
min
mak
min
P1
0,1323
0,0830
0,0391
0,0441
0,1892
P2
0,3308
0,2845
0,2881
0,1906
0,3627
P3
0,2646
0,4505
0,4866
0,3812
0,4416
P4
0,4300
0,4742
0,4464
0,3812
0,1183
P5
0,1323
0,1423
0,1357
0,3812
0,1340
P6
0,1323
0,1660
0,1408
0,2450
0,1340
P7
0,1654
0,3556
0,3874
0,2450
0,2523
P8
0,4962
0,4113
0,2906
0,2450
0,4179
P9
0,1985
0,1328
0,1352
0,1906
0,1262
P10
0,3638
0,3319
0,3074
0,3812
0,3312
P11
0,0992
0,0711
0,1498
0,3812
0,1577
P12
0,2977
0,0522
0,1889
0,0163
0,3154
P13
0,1985
0,0735
0,1889
0,1361
0,3154
Tablo 4. Oran Metoduna Göre Sıralama
Alternatifler
Y*
Sıralama
P1
0,0310
11
P2
0,1550
9
P3
0,1680
8
P4
0,7207
1
P5
0,3859
4
P6
0,2685
5
P7
0,1263
10
P8
0,4440
2
P9
0,2604
6
P10
0,4384
3
P11
0,2440
7
P12
-0,1381
13
P13
-0,0962
12

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
28
MOORA yönteminde bir diğer sıralama metodu olan Referans noktası yaklaşımı kullanılarak da sıralama
yapılmıştır. Bu metoda göre elde edilen hesaplama değerleri ve sıralama Tablo 5’de verilmektedir.
Tablo 5. Referans Noktası Metodu ile Çözüm
Alternatifl
er
(A1)
(A2)
(A3)
(A4)
(A5)
maxlar
Sıralama
mak
mak
min
mak
min
P1
0,3638
0,3912
0,0000
0,3371
-0,0710
0,391
10
P2
0,1654
0,1897
-0,2490
0,1906
-0,2444
0,191
4
P3
0,2315
0,0237
-0,4475
0,0000
-0,3233
0,232
5
P4
0,0662
0,0000
-0,4072
0,0000
0,0000
0,066
1
P5
0,3638
0,3319
-0,0966
0,0000
-0,0158
0,364
8
P6
0,3638
0,3082
-0,1017
0,1361
-0,0158
0,364
9
P7
0,3308
0,1185
-0,3483
0,1361
-0,1340
0,331
6
P8
0,0000
0,0628
-0,2515
0,1361
-0,2996
0,136
2
P9
0,2977
0,3414
-0,0961
0,1906
-0,0079
0,341
7
P10
0,1323
0,1423
-0,2682
0,0000
-0,2129
0,142
3
P11
0,3969
0,4030
-0,1107
0,0000
-0,0394
0,403
12
P12
0,1985
0,4220
-0,1498
0,3648
-0,1971
0,422
13
P13
0,2977
0,4007
-0,1498
0,2450
-0,1971
0,401
11
Proje seçimi için MOORA yöntemi ile yapılan karar verme sürecinde oran metodu ve referans metodu ile
yapılan her iki süreçte de ilk üç sıralama P4, P8 ve P10 projeleri olmuştur. Bu durumda ilk tercihimiz P4 projesi
olmakta birlikte P4 olmadığı müddetçe sırası ile P8 ve P10 tercih edilebilir. Ayrıca bu durum tercih sıralaması
olabileceği gibi inşa sıralaması olarak de değerlendirilebilir.
SONUÇ VE DEĞERLENDİRME
Bu çalışma ile çok kriterli karar verme yöntemi kullanılarak çok amaçlı proje seçim süreci yapılmıştır.
Uzmanların belirlediği ölçütlere ve amaçlara uygun projelerin sıralanmasında kullanılan MOORA yöntemi
problemin çözümüne basit ve kısa sürede cevap vermektedir. 13 alternatifin değerlendirildiği çalışmada en iyi
alternatif P4 projesi çıkmış ve ilk 3 sıralama her iki çözümde değişmemiştir.
Ulaşım planlama faaliyetleri çok amaçlı ve çok kriterli karar vermeyi gerektiren süreçlerdir. Bu bakımdan
analitik karar verme süreçlerinin kullanılması daha etkili ve tutarlı sonuçlar elde etmemizi sağlayacaktır.
Gelecek çalışmalarda, kriterlerin eşit ağırlıklara sahip olmaması durumunda bu kriterlerin
ağırlıklandırılmasında MOORA yöntemi, AHS veya ANP gibi çok kriterli karar verme yöntemleri ile karma
olarak uygulanabilir. Bu çalışma sonuçları ile karşılaştırılarak proje seçimi için kullanılabilecek yöntemler
belirlenebilir.
KAYNAKLAR
[1] https://www.ibb.istanbul/ (Erişim traihi: 18.09.2017)
[2] Kosijer, M., Ivic, M., Markovic, M., & Belosevic, I., 2012, “Multicriteria decision-making in railway route planning
and design”, Gradevinar, 64(3), 195-205.
[3] Mohajeri, N., Amin, G. R., 2010, “Railway station site selection using analytical hierarchy process and data”,
Computers & Industrial Engineering, 59(1), 107-114.
[4] Gerçek, H., Karpak, B., & Kılınçaslan, T., 2004, “A multiple criteria approach for the evaluation of the rail transit
networks in Istanbul”, Transportation, 31(2), 203-228, 2004.
[5] Banai, R., 2006, “Public transportation decision-making: A case analysis of the Memphis Light Rail Corridor and route
selection with Analytic Hierarchy Process”, Journal of Public Transportation, 9(2), 2006.
[6] Macura, D, Boškovic, B., Bojovic, N., Milenkovic, M., 2011, “A model for prioritization of rail infrastructure projects
using ANP”, Rivista Internazionale di Economia dei Trasporti, 38(3), 285.
[7] Abastante, F., Lami, I. M., 2012, “A complex analytic network process (ANP) network for analyzing Corridor24
alternative development strategies”, In Communications, Computing and Control Applications (CCCA), 2012 2nd
International Conference on (pp. 1-8). IEEE, 2012.
[8] Hamurcu, M., Eren, T., 2015, “Ankara Büyükşehir Belediyesi’nde çok ölçütlü karar verme yöntemi ile monoray

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
29
güzergâh seçimi, Transist 8. Uluslararası Ulaşım Teknolojileri Sempozyumu ve Fuarı, İstanbul, s. 410-419.
[9] Hamurcu, M., Eren, T., 2016, “Using ANP- TOPSIS methods for route selection of monorail in Ankara”, 28th European
Conference on Operational Research, Poznan, Polland, July 3-6.
[10]Hamurcu M., Gür Ş., Özder E.H., Eren T., 2016, “A multicriteria decision making for monorail projects with analytic
network process and 0-1 goal programming”, International Journal Of Advances In Electronics And Computer Science
(IJAECS), 3(7):8-12.
[11]Hamurcu, M., Eren, T., 2016, “A multicriteria decision-making for monorail route selection in Ankara”, International
Journal of Industrial Electronics and Electrical Engineering, 4 (5), 121-125.
[12]Kalamaras, G. S., Brino, L., Carrieri, G., Pline, C., & Grasso, P., 2000, “Application of multicriteria analysis to select
the best highway alignment”, Tunnelling and Underground Space Technology, 15(4): 415-420.
[13]Piantanakulchai, M., & Saengkhao, N., 2003, “Evaluation of alternatives ın transportation planning using
multistakeholders multi-objectives ahp modeling”, In Proceedings of the Eastern Asia Society for transportation studies,
4:1613-1628.
[14]Piantanakulchai, M., 2005, “Analytic network process model for highway corridor planning. Proceedings Of ISAHP.
[15]Effat, H. A., Hassan, O. A., 2013, “Designing and evaluation of three alternatives highway routes using the analytical
hierarchy process and the least-cost path analysis, application ın Sinai Peninsula, Egypt”, The Egyptian Journal of
Remote Sensing and Space Science, 16(2): 141-151.
[16]Zhongzhen, Y., & Hayashi, Y., 2002, “GIS-based analysis of railway's origin/destination path-selecting behavior”,
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 3(17): 221-226.
[17]Yao, X., 2007, “Where are public transit needed: examining potential demand for public transit for commuting trips”,
Computers, Environment & Urban Systems, 5(31): 535-550.
[18]Farkas, A., 2009, “Route/site selection of urban transportation facilities: an ıntegrated gıs/mcdm approach”,
Proceedings-7th International Conference on Management, Enterprise and Benchmarking (MEB), 169-184.
[19]Brunner, I., Kim, K., ve Yamashita, E., 2011, “Analytic hierarchy process and geographic ınformation systems to
ıdentify optimal transit alignments”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Boar d,
1(2215),59-66.
[20]Kim, H. Y., Wunneburger, D. F., & Neuman, M.,2013, “High-speed rail route and regional mobility with a raster-
based decision support system: The Texas Urban Triangle Case”, Journal of Geographic Information System,.5(6):559-
566.
[21]Gür, Ş., Hamurcu, M., Eren, T., 2017, “Ankara’da monoray projelerinin analitik hiyerarşi prosesi ve 0-1 hedef
programlama ile seçimi,” Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23 (4), 437-443.
[22]Gür, Ş., Hamurcu, M., Eren, T., 2016, “Using analytic network process and goal programming methods for project
selection in the public ınstitution” Les Cahiers du MECAS, 13, 36-51.
[23]Hamurcu, M., Alağaş H.M., Eren, T., 2016, “Raylı sistem projelerinin seçiminde çok kriterli karar verme yöntemlerinin
kullanımı”, Transist 9. Uluslararası Ulaşım Teknolojileri Sempozyumu ve Fuarı, s. 297-306.
[24]Hamurcu, M., Eren, T., 2016. “Çok kriterli karar verme yöntemleriyle raylı sistem projelerinin sıralanması”, 3rd
International Symposium on Railway Systems Engineering (ISERSE'2016), s. 559-566.
[25]Hamurcu, M., “Ankara'da çok ölçütlü karar verme yöntemleriyle monoray güzergâhı belirleme”, Yüksek Lisans Tezi,
Kırıkkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016.
[26]Hamurcu, M., Eren, T., 2015, “Using analytic hierarchy process and goal programming methods for ınvesment project
selection in Ankara”, 11th International Conferences on Multiple Objective Programming and Goal Programming
(MOPGP 2015), p. 13-15.
[27]Hamurcu, M., Eren, T., 2016, “Çok ölçütlü karar verme yöntemleri kullanılarak monoray teknolojisi seçimi” Transist
9. Uluslararası Ulaşım Teknolojileri Sempozyumu ve Fuarı, s. 287-296.
[28]Hamurcu, M., Eren, T., 2016, “Analitik ağ süreci ile ankara’da kentsel ulaşım için monoray teknolojisinin seçimi”, 3rd
International Symposium on Railway Systems Engineering (ISERSE'2016), s. 85-96.
[29]Gebeyehu, M., Shinei, T., 2007, “Multi-criteria decision making for public transportation development projects using
analytic network process (ANP),” In Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation, pp. 38-38.
[30]Özbek, A., Erol, E., 2016, “COPRAS ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim problemine uygulanması”, Ekonomi,
İşletme, Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2(1), 23-42.
[31]Aktepe, A. Ersöz, S., 2014, "AHP-VIKOR ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim probleminde uygulanması",
Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1-2 Sayfa: (2-15).
[32]Özbek A., 2015, “Akademik birim yöneticilerinin moora yöntemiyle seçilmesi: Kırıkkale üzerine bir uygulama”,
Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 38(1): 1-18.
[33]Özbek, A., 2015, “Efficiency analysis of foreign-capital banks in Turkey by OCRA and MOORA”, Research Journal
of Finance and Accounting, 6(13), 21-30.
[34]Tepe S., Görener A., 2014, “Analitik hiyerarşi süreci ve moora yöntemlerinin personel seçiminde uygulanması”,
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 13(25): 1-14.
[35]Özdağoğlu A., 2014, “Normalizasyon yöntemlerinin çok ölçütlü karar verme sürecine etkisi–Moora yöntemi
incelemesi”, Ege Akademik Bakış, 14(2): 283-294.

TRANSİST 2018 Bildiri Kitabı
30
[36]Özçelik, Gökhan-Atmaca, H. Ediz, 2014, “Satın alma süreci için MOORA metodu ile tedarikçi seçimi problemi”, III.
Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, 15-17 Mayıs 2014, Trabzon, (1-9).
[37]Causa, Hon; Brauers, Willem KM., 2014, “Location of a seaport by MOORA optimization”, In: Advanced Logistics
and Transport (ICALT), 2014 International Conference on. IEEE, 275-280.
[38]Brauers, Willem KM, Edmundas K. Zavadskas, S. K., 2014, "Was the construction sector in 20 european countries
anti-cyclical during the recession years 2008-2009 as measured by multicriteria analysis (MULTIMOORA)?", Procedia
Computer Science, 31: 949-956.
[39]Liu, H. C., You, J. X., Lu, C., Shan, M. M., 2014, “Application of interval 2-tuple linguistic MULTIMOORA method
for health-care waste treatment technology evaluation and selection”. Waste Management, 34(11), 2355-2364.
[40]Vatansever, K., Uluköy, M., 2013, “Kurumsal kaynak planlaması sistemlerinin bulanık AHP ve bulanık MOORA
yöntemleriyle seçimi: Üretim sektöründe bir uygulama”, Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 274-
293.
[41]Yıldırım, Bahadır Fatih-Önay, Onur, 2013, “Bulut teknolojisi firmalarının bulanık AHP – MOORA yöntemi
kullanılarak sıralanması”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadi Enstitüsü Yönetim Dergisi, Yıl.24,
Sayı.75, (59-81).
[42]Brauers, Willem Karel M., 2013, "Multi-objective seaport planning by MOORA decision making", Annals of
Operations Research, 206(1): 39-58.
[43]Görener, A., Dinçer, H., Hacıoğlu, Ü., 2013, "Application of multi-object ve optimization on the basis of ratio analysis
(MOORA) method for bank branch location selection", International Journal of Finance & Banking Studies, 2(2): 41-
52.
[44]Karande, P., Chakraborty, S., 2012. “Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis
(MOORA) method for materials selection”, Materials and Design, vol. 37. p. 317-324.
[45]Baležentis, A., Baležentis, T., Brauers, W. K. M., 2012, “Personnel selection based on computing with words and
fuzzy MULTIMOORA”, Expert Systems with Applications, vol. 39, issue 9, p. 7961-7967
[46]Stanujkic, D., Magdalinovic, N., Stojanovic, S., Jovanovic, R., 2012, “Extension of ratio system part of MOORA
method for solving decision-making problems with ınterval data,” INFORMATICA, vol. 23, no. 1, p. 141-154.
[47]Chakraborty, S. 2011. “Applications of the MOORA Method for Decision Making in Manufacturing Environment,”
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 54, no. 9-12, p. 1155-1166.
[48]Karande, P., Chakraborty, S., 2012, “Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis
(MOORA) method for materials selection”, Materials and Dizayn, Vol.37, 317-324.
[49]Mandal, U. K.ve Sarkar, B., 2012, “Selection of best ıntelligent manufacturing system under fuzzy moora conflicting
mcdm environment”, International Journal Of Engineering Technology and Advanced Engineering, 2(9): 301310.
[50]Dey, B., Bairagi, B., Sarkar, B., Sanyal, S., 2012, "A MOORA based fuzzy multi-criteria decision making approach
for supply chain strategy selection", International Journal of Industrial Engineering Computations, 3(4): 649-662.
[51]Ersöz, F., Atav, A., 2011, “Çok kriterli karar verme problemlerinde MOORA yöntemi,” KHO Savunma Bilimleri
Enstitüsü Harekât Araştırması.
[52]Gadakh., V. S., 2011, “Application of MOORA method for parametric optimization of milling process”, International
Journal of Applied Engineering Research, vol. 1, no. 4.
[53]Önay, O., 2014, “MOORA”, Editör B. F. Yıldırım ve E. Önder, “Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin
Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri”, (245-257). Bursa: Dora Basın, Yayın, Dağıtım.