Proje bütçe tahsisi için bulanık programlamaya dayalı bir değerlendirme süreci ve karar destek sistemi önerisi

Abstract

Araştırma ve geliştirme projelerinin değerlendirilmesi ve finansman kararlarının etkinliği ile stratejik tutarlılığının artırılması, kamu kaynaklarının verimli kullanımı açısından kritik bir gerekliliktir. Mevcut uygulamalarda karşılaşılan güncelliğini yitirmiş, ağırlıkları sezgisel olarak atanmış ve kurumsal önceliklerle uyumlu olmayan değerlendirme kriterleri, kaynak tahsisinde etkinliği azaltan önemli bir sorun oluşturmaktadır. Bu kapsamda, uzman görüşleri ve literatür analizi yoluyla belirlenen kriterlerin görece önemleri Shannon entropisi ile nesnel olarak değerlendirilmiş ve sistematik bir değerlendirme çerçevesi tasarlanmıştır. Proje önerileri, k-ortalamalar kümeleme algoritması kullanılarak belirli profil gruplarına sınıflandırılmış ve bu profiller ile değerlendirme puanlarına dayalı olarak bütçe tahsisini optimize etmek amacıyla bir bulanık matematiksel programlama modeli geliştirilmiştir. Ayrıca, sürecin kurumsal ortamlarda uygulanabilirliğini artırmak için kullanıcı dostu bir karar destek sistemi tasarlanarak değerlendirme iş akışına entegre edilmiştir. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın daha hızlı, açık, izlenebilir ve stratejik olarak uyumlu değerlendirmeler sağladığını ve duyarlılık analizleriyle modelin sağlamlığının doğrulandığını ortaya koymaktadır. Bu bulgular, kurumsal karar alma süreçlerinin optimizasyonu, ulusal önceliklerle daha etkili uyum sağlanması ve Ar-Ge destek mekanizmalarının genel etkinliği ile izlenebilirliğinin güçlendirilmesi açısından önemli katkılar sunmaktadır. Improving the effectiveness and strategic consistency of research and development evaluation and funding decisions is a critical requirement for the efficient use of public resources. In current practice, obsolete evaluation criteria with subjectively assigned weights and inadequate alignment with institutional priorities pose a substantial challenge that reduces the effectiveness of resource allocation. The significance of criteria determined through expert consultation and literature review was objectively assessed using Shannon entropy, and a systematic evaluation methodology was established. Project proposals were classified into specific profile groups utilizing the k-means clustering algorithm, and a fuzzy mathematical programming model was formulated to optimize budget allocation based on these profiles and evaluation scores. A user-friendly decision support system was designed and integrated into the evaluation workflow to enhance practical applicability in institutional contexts. The findings indicate that the suggested methodology facilitates expedited, clearer, more traceable, and strategically aligned assessments, with sensitivity studies validating the model's resilience. These findings significantly enhance institutional decision-making, improve alignment with national priorities, and strengthen the efficiency and traceability of R&D support mechanisms.