Özpeynirci, ÖzgürCan, Işıl2026-04-252026-04-252026https://hdl.handle.net/20.500.14365/9023https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=KOgdn9H3uVnWeb15j2W4h-jrkPiNpJUbMu7NNTd6X2Z09HGbvHcCGCLoRg0hhId9Dünya Bankası sektör uzmanları ve ilgili paydaşlara periyodik aralıklarla bir anket sunmakta ve bu anketin sonuçlarını Lojistik Performans Endeksi (LPI) adını verdiği, ülkelerin kendilerinin ve diğer ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek için baz alabilecekleri bir endekse dönüştürmektedir. Bu ankette ülkeler için 6 değerlendirme kriteri vardır ve Dünya Bankası bu kriterlerin puanlarını ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir puana dönüştürmektedir. Bunun için kullandığı ağırlık yöntemi sabit ağırlık yöntemidir ancak bu yöntem bazı ülkeler için avantajlı diğer ülkeler için dezavantajlı olmaktadır. Ülkelerin, Dünya Bankasının sabit ağırlık kümesine makul bir yakınlıkta olmak şartıyla kendilerini diğer ülkeler arasındaki en iyi pozisyona getirecek ağırlıkları seçmelerine izin veren bir matematik model geliştirdik. Bu modeli çeşitli yakınlık seviyeleri için çalıştırdık ve gördük ki sabit ağırlık kümesini esnettikçe (yakınlık aralığı arttıkça) pozisyonunu geliştiren ülke sayısı da artmaktadır. Pozisyonunu geliştiren bu ülkeler çoğunlukla az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdir. Gelişmiş ülkelerin daha durağan kaldığı gözlenmiştir. Dünya Bankası sektör uzmanları ve ilgili paydaşlara periyodik aralıklarla bir anket sunmakta ve bu anketin sonuçlarını Lojistik Performans Endeksi (LPI) adını verdiği, ülkelerin kendilerinin ve diğer ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek için baz alabilecekleri bir endekse dönüştürmektedir. Bu ankette ülkeler için 6 değerlendirme kriteri vardır ve Dünya Bankası bu kriterlerin puanlarını ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir puana dönüştürmektedir. Bunun için kullandığı ağırlık yöntemi sabit ağırlık yöntemidir ancak bu yöntem bazı ülkeler için avantajlı diğer ülkeler için dezavantajlı olmaktadır. Ülkelerin, Dünya Bankasının sabit ağırlık kümesine makul bir yakınlıkta olmak şartıyla kendilerini diğer ülkeler arasındaki en iyi pozisyona getirecek ağırlıkları seçmelerine izin veren bir matematik model geliştirdik. Bu modeli çeşitli yakınlık seviyeleri için çalıştırdık ve gördük ki sabit ağırlık kümesini esnettikçe (yakınlık aralığı arttıkça) pozisyonunu geliştiren ülke sayısı da artmaktadır. Pozisyonunu geliştiren bu ülkeler çoğunlukla az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdir. Gelişmiş ülkelerin daha durağan kaldığı gözlenmiştir. Daha sonra, ülkelerin bu seçtikleri ağırlıkları kullanarak k-ortalamalar yöntemiyle kümeleme çalışması yaptık ve benzer eğilim gösteren ülkeleri tartıştık. Gördük ki az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler, lojistik alt yapısına daha çok ağırlık veren kümelerde toplanmaktadır.The World Bank (WB) conducts a survey among market experts and all related parties and transforms the results of this survey into an index periodically in order to provide countries insight on their and other countries' logistics performance. The surveyees evaluate countries according to 6 criteria and WB transforms these evaluations into scores for each criterion and calculates the index by aggregating these scores. During aggregation, WB uses a fixed weight set for all countries. This fixed weight set (common weight) used in the LPI methodology may favor some countries and disfavor others. In this study, we develop a lexicographic mathematical model which lets countries choose the weights that will provide them their best position within a reasonable range around the fixed LPI weights. As the level of weight flexibility increases, we observe that more countries improve their position and the countries experiencing the greatest improvements generally belong to less developed and developing countries. Developed countries tend to maintain their positions. Afterwards we make cluster analysis with the optimal weights countries choose using k-means clustering method and evaluate the trends among the countries choosing similar weights. We observe that the developing and less developed countries tend to gather in clusters where mean weight of infrastructure is higher.enIndustrial and Industrial EngineeringMatematiksel ProgramlamaEndüstri ve Endüstri MühendisliğiMixed Integer ProgrammingK-Means MethodInternational TradeUluslararası TicaretKarma Tamsayılı ProgramlamaMathematical ProgrammingK-Ortalamalar YöntemiMaster Thesis