Making a decision is one of the most important activities in business life. Managers need correct and reliable estimations for this. Considering scientific criterions provide better results while decision making. Decision problem is more generally defined as a making the most appropriate choice in alternatives set according to at least one aim or one criterion. Analytic Hierarchical Process (AHP) is one of the most widespread techniques for selection of the most appropriate alternative. Alternatives weights can be determined qualitatively by setting multi-level decision structures and forming pair comparison matrixes according to decision makers’ subjective judgments. In recent years, another subject that has wide implementations is Artificial Neural Networks (ANN). In decision making process, network can be trained through supervised learning according to firms’ tendency in sector. Thus differences between alternatives can be brought up without determining importance of criterions by calculating alternative scores using Multi Layer ANN. In this article, AHP and ANN methods are implemented in software selection problem with nine criterions and five alternatives using Expert Choice and NeuroSolutions programs and analyzed results are compared. Besides in this study, Multi Layer ANN solutions at different topologies are evaluated for selection problem.

Karar alma, iş dünyasındaki en önemli aktivitelerden biridir. Yöneticiler verecekleri kararlar için doğru ve güvenilir tahminlere ihtiyaç duyarlar. Bunu yaparken bilimsel ölçütleri dikkate almaları daha iyi sonuçlar doğurur. Karar verme problemi en genel anlamda, bir seçenek kümesinden en az bir amaç veya ölçüte göre en uygun seçeneğin seçimi şeklinde tanımlanabilir. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) en iyi alternatifi seçme amacıyla kullanılan yaygın yöntemlerden biridir. AHP ile karar vericilerin öznel yargılarına göre çok seviyeli karar yapıları kurularak ve çift karşılaştırma matrisleri oluşturularak seçenek ağırlıkları belirlenebilir. Son yıllarda fazlaca uygulama alanı bulmuş bir diğer konu da Yapay Sinir Ağları (YSA)’dır. Karar verme sürecinde ağ danışmanlı öğrenme yoluyla sektördeki firmaların eğilimlerine göre eğitilebilir. Bu sayede Çok Katmanlı YSA ile kriterlerin önemlilik değerleri belirlenmeden seçenek puanları hesaplanarak seçenekler arası farklar ortaya konulabilir. Bu makalede, AHP ve YSA yöntemleri dokuz kriter ve beş alternatifli yazılım seçim problemine Expert Choice ve NeuroSolutions programlarında uygulanmakta ve sonuçlar analiz edilerek karşılaştırılmaktadır. Ayrıca bu çalışmada seçim problemi için Çok Katmanlı YSA’nın farklı topolojilerde bulduğu sonuçlar da değerlendirilmektedir.