---
title: Cradis Yöntemi
slug: cradis-yontemi-df84e
url: /detay/cradis-yontemi-df84e
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Cradis Yöntemi
  type: article
  disambiguation: Cradis Yöntemi: Çok kriterli karar vermede ideal çözüme uzaklık bazlı, uzlaşmacı sıralama yöntemi.  En iyi alternatifi belirler.
  categories:
    - name: Matematik
      slug: matematik
      url: /kategori/matematik
  tags:
    - Cradis
    - çkkv
author: Güzide Uygun
created_at: 2025-05-17T10:08:19.763071+03:00
updated_at: 2025-05-27T18:15:47.340048+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/17/c9C4JOfkm4MQqraupbhjRg3ZEQebsz9e.jpeg
---

# Cradis Yöntemi

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "Cradis Yöntemi" -->

## KURE Information Cards

### KURE Information Card: Cradis Yöntemi

![Ekran Alıntısı.jpeg](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/17/G1RXFmbK9Kekfpd9YzqJSZ86Na3igDoa.jpeg)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Tür(ler) | Çok Kriterli Karar Verme (MCDM) yöntemi |
| Geliştirenler | Abbas Mardani,Željko Stević,Edmundas K. Zavadskas |
| Geliştirildiği Yıl | 2020 |
| Tam Adı | Compromise Ranking of Alternatives from Distance to Ideal Solution |

<!-- CONTEXT: Article Content for "Cradis Yöntemi" -->

## Article Content

Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri, karar vericilerin birden fazla alternatif arasında, çeşitli kriterler doğrultusunda en uygun seçimi yapmalarına yardımcı olur. Bu yöntemler arasında son dönemde geliştirilen CRADIS (Compromise Ranking of Alternatives from Distance to Ideal Solution) yöntemi, ideal çözüme olan uzaklıklar temelinde alternatiflerin uzlaşmacı sıralamasını sağlar. Karmaşık karar verme süreçlerinde tek bir kritere dayalı değerlendirme çoğu zaman yetersiz kalır. Bu nedenle, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri geliştirilmiş ve çeşitli alanlarda yaygın biçimde kullanılmaya başlanmıştır. [CRADIS yöntemi](/tr/detay/cradis-method-c2156/llms.txt), bu yöntemlerden biri olarak, özellikle ideal çözüm noktasına olan mesafelerin değerlendirilmesi esasına dayanarak daha dengeli bir karar desteği sunmaktadır.

### **CRADIS Yönteminin Kuramsal Temelleri**

CRADIS yöntemi, karar matrisindeki alternatiflerin pozitif ve negatif ideal çözümlere olan uzaklıklarına göre sıralanmasını sağlar. Temel varsayım, en iyi alternatifin ideal çözüme en yakın ve negatif ideale en uzak olan olduğudur. Yöntem, aşağıdaki adımlarla uygulanır:

#### **Karar Matrisi Oluşturulması**

Alternatifler ve kriterler aşağıdaki gibi tanımlanır:

={A1, A2​,…,Am​}: Alternatifler kümesi

C={C1​,C2​,…,Cn​}: Kriterler kümesi

xij​: i-inci alternatifin, j-inci kriterdeki performans değeri

##### **Karar matrisi:**

$\begin{vmatrix} x11 & x12 & x1n \\ x21 & x22 & x2n \\ xm1 & xm2 & xmn\end{vmatrix}$

#### **Normalizasyon**

Tüm kriterler, karşılaştırılabilir hale getirilir. Genellikle doğrusal min-max normalizasyon kullanılır:

##### **Fayda (benefit) kriteri için**:

rij  =&#32;$\frac{xij - min(xj)}{max(xj) - min(xj)}$

##### **Maliyet (cost) kriteri için**:

rij  =$ \frac{max(xj) - xij}{max(xj) - min (xj)}$

Sonuç: Normalize matris R=[rij]

#### **Ağırlıklandırılmış Normalizasyon Matrisi**

**Kriterlerin önem derecelerini yansıtmak için ağırlıklar wj&#32;ile çarpılır:**

vij​=wj​⋅rij​

Sonuç: Ağırlıklı karar matrisi V=[vij]

#### **4. İdeal ve Anti-İdeal (Negatif İdeal) Çözümlerin Belirlenmesi**

**Pozitif ideal çözüm:**

vj+​=maxi​(vij​)

**Negatif ideal çözüm:**

vj−​=mini​(vij​)

#### **5. İdeal Çözümlere Olan Uzaklıkların Hesaplanması**

Her alternatifin hem pozitif hem de negatif ideal çözüme olan uzaklığı hesaplanır:

**Pozitif ideal çözüme uzaklık (D⁺):**

Di+​=$\displaystyle\sum_{j=1}^{n} $ [vij​−vj+]

**Negatif ideal çözüme uzaklık (D⁻):**

Di−​=$\displaystyle\sum_{j=1}^{n}$ [vij - vj-]

#### **Uzlaşmacı Skorunun Hesaplanması**

CRADIS yöntemi, her alternatifin uzlaşmacı (kompromis) skorunu aşağıdaki gibi hesaplar:

Si​=$\frac{Di^-}{Di^+ +Di^-}$

Bu skor Si ∈ [0,1] aralığındadır. **Skorun yüksek olması**, alternatifin **ideal çözüme daha yakın** ve **negatif idealden uzak** olduğunu gösterir.

#### **Alternatiflerin Sıralanması**

Alternatifler, **Si​&#32;**skorlarına göre **azalan sırayla** sıralanır. En yüksek skora sahip alternatif, en iyi seçenektir.

Bu formüller, CRADIS yönteminin temel matematiksel yapısını oluşturur. Uygulamada, bu adımlar Excel, Python, MATLAB veya özel karar destek sistemleri ile kolayca uygulanabilir.

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "Cradis Yöntemi" -->

## Academic Sources and References

1. Pucar, Đorđe, Gabrijela Popović ve Goran Milovanović. 2023. “MCDM Methods-Based Assessment of Learning Management Systems.” Teme 47, no. 2: 939–956. Erişim 17 Mayıs 2025. https://www.academia.edu/123203298/MCDM\_Methods\_Based\_Assessment\_of\_Learning\_Management\_Systems.
2. Stević, Željko, Adnan Puška, Dragan Pamucar, Prasenjit Chatterjee, ve Edmundas Kazimieras Zavadskas. 2021. “Sustainable Transport Model: A Novel Hybrid CRADIS-MARCOS Method.” Sustainability 13, no. 8: 4442. Erişim 17 Mayıs 2025. https://www.mdpi.com/2071-1050/13/8/4442.