| | | |

## entrEvaluation of Fuzzy Pareto Solution Set by Using Fuzzy Relation Based Clustering Approach For Fuzzy Multi-Response ExperimentsBulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi

#### Özlem Türkşen [1] , Ayşen Apaydın [2]

The solution set of a multi-response experiment is characterized by Pareto solution set. In this paper, the multiresponse experiment is dealed in a fuzzy framework. The responses and model parameters are considered as triangular fuzzy numbers which indicate the uncertainty of the data set. Fuzzy least square approach and fuzzy modified NSGA-II (FNSGA-II) are used for modeling and optimization, respectively. The obtained fuzzy Pareto solution set is grouped by using fuzzy relational clustering approach. Therefore, it could be easier to choose the alternative solutions to make better decision. A fuzzy response valued real data set is used as an application.
The solution set of a multi-response experiment is characterized by Pareto solution set. In this paper, the multi-response experiment is dealed in a fuzzy framework. The responses and model parameters are considered as triangular fuzzy numbers which indicate the uncertainty of the data set. Fuzzy least square approach and fuzzy modified NSGA-II (FNSGA-II) are used for modeling and optimization, respectively. The obtained fuzzy Pareto solution set is grouped by using fuzzy relational clustering approach. Therefore, it could be easier to choose the alternative solutions to make better decision. A fuzzy response valued real data set is used as an application.
• KHURI, A.I., CORNELL, M., Response Surfaces, Marcel Dekker Inc., New-York, 1996.
• MYERS, R.H., MONTGOMERY, D.C., Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, John Wiley and Sons, New York, 2002.
• BOX, G.E.P., DRAPER, N.R., Response Surface Mixtures and Ridge Analysis, John Wiley and Sons, New Jersey, 2007.
• ZADEH, L.A., Fuzzy Sets, Information and Control, Vol.8, 338-353, 1965.
• SILVA, R.C., YAMAKAMI, A., Deﬁnition of fuzzy Pareto-optimality by using possibility theory, IFSAEUSFLAT 2009, 1234-1239, 2009.
• XIE, H., LEE, Y.C., Process Optimization Using a Fuzzy Logic Response Surface Method, IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology-Part A, Vol.17, No.2, 1994. PRASAD, K., NATH, N., Comparison of Sugarcane Juice Based Beverage Optimisation Using Response Surface Methodology with Fuzzy Method, Sugar Tech, Vol.4, No.3-4, 109-115, 2002.
• LU, D., ANTONY, J., Optimization of multiple responses using a fuzzy-rule based inference system, International Journal of Production Research, Vol.40, No.7, 1613-1625, 2002.
• SHARMA, V., Multi Response Optimization of Process Parameters Based on Taguchi-Fuzzy Model for Coal Cutting by Water Jet Technology, International Journal on Design and Manufacturing Technologies, Vol.4, No.1, 10-14, 2010.
• Figure 5. Clustering results of fuzzy non-dominated solutions for 0.70  
Primary Language tr Engineering Nisan Research Articles Author: Özlem Türkşen Author: Ayşen Apaydın Application Date : November 20, 2012 Acceptance Date : December 25, 2012 Publication Date : April 1, 2013
 Bibtex @research article { saufenbilder220546, journal = {Sakarya University Journal of Science}, issn = {1301-4048}, eissn = {2147-835X}, address = {}, publisher = {Sakarya University}, year = {2013}, volume = {17}, pages = {75 - 84}, doi = {10.16984/saufbed.42283}, title = {Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi}, key = {cite}, author = {Türkşen, Özlem and Apaydın, Ayşen} } APA Türkşen, Ö , Apaydın, A . (2013). Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. Sakarya University Journal of Science , 17 (1) , 75-84 . Retrieved from http://www.saujs.sakarya.edu.tr/en/issue/20670/220546 MLA Türkşen, Ö , Apaydın, A . "Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi". Sakarya University Journal of Science 17 (2013 ): 75-84 Chicago Türkşen, Ö , Apaydın, A . "Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi". Sakarya University Journal of Science 17 (2013 ): 75-84 RIS TY - JOUR T1 - Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi AU - Özlem Türkşen , Ayşen Apaydın Y1 - 2013 PY - 2013 N1 - DO - T2 - Sakarya University Journal of Science JF - Journal JO - JOR SP - 75 EP - 84 VL - 17 IS - 1 SN - 1301-4048-2147-835X M3 - UR - Y2 - 2012 ER - EndNote %0 Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi %A Özlem Türkşen , Ayşen Apaydın %T Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi %D 2013 %J Sakarya University Journal of Science %P 1301-4048-2147-835X %V 17 %N 1 %R %U ISNAD Türkşen, Özlem , Apaydın, Ayşen . "Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi". Sakarya University Journal of Science 17 / 1 (April 2013): 75-84 . AMA Türkşen Ö , Apaydın A . Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. SAUJS. 2013; 17(1): 75-84. Vancouver Türkşen Ö , Apaydın A . Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. Sakarya University Journal of Science. 2013; 17(1): 84-75.

Authors of the Article
[1]
[2]