BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA"

Transkript

1 Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, , 2007 Vol 22, No 4, , 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve Serpl EROL Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Mmarlık Fakültes, Gaz Ünverstes, 06570, Maltepe, Ankara (Gelş/Receved: ; Kabul/Excepted: ÖZET Üretm planlama problemlernn çoğu karar vercnn herhang br kararı vermeden önce brden fazla krter düşünmesn gerektrrken, çzelgeleme alanında yapılan çalışmaların pek çoğunda sadece br krter ele alınmıştır. Bu makalede günümüz malat sstemlernde büyük öneme sahp m-maknel akış tp çzelgeleme problemnde şlem zamanları ve teslm tarhler gb zaman parametrelernn belrsz olduğu durum ele alınarak üretm tamamlanma zamanı, maksmum geckme ve toplam akış zamanı amaçlarını eş zamanlı enyleyen genetk algortma temell çok amaçlı br yaklaşım gelştrlmştr. Gelştrlen bulanık ş ve teslm zamanlı çok amaçlı genetk algortma sonucunda amaç değerlernn üyelk fonksyonlarıyla fade edldğ etkn çözümler elde edlmektedr. Gelştrlen algortmanın etknlğ küçük boyutlu problemler kullanılarak gösterlmştr. Genetk algortmanın en y parametre değerler faktöryel deney tasarımı le belrlenmştr. Algortmanın orta ve büyük boyutlardak problemler çn makul zamanda etkn çözümler ürettğ gösterlmştr. Anahtar Kelmeler: Akış tp çzelgeleme, bulanık küme, çok amaçlı enyleme, etkn çözüm, genetk algortma MULTIOBJECTIVE GENETIC ALGORITHM FOR FUZZY FLOWSHOP SCHEDULING PROBLEM ABSTRACT The majorty of research on schedulng problems addresses only a sngle crteron whle the majorty produton plannng problems requre the decson maker to consder more than a sngle crteron for makng a decson. In ths paper, a problem wth uncertan tme parameters such as processng tmes and due dates n the m-machne flow shop schedulng problem, whch has a bg mportance n nowadays manufacturng systems, s consdered. Further a multobjectve approach based on genetc algorthm, optmzng fuzzy makespan, fuzzy maxmum tardness and fuzzy total flow tme objectves smultaneously, s developed. The algorthm s developed to obtan effcent solutons. In ths algorthm the values of the multobjectve functon are expressed by usng membershp functons. The effectveness of the algorthm s llustrated by usng small sze problems. The best parameter sets of the genetc algorthm are determned by usng factoral desgn of experment. It s shown that the algorthm produces effcent solutons for medum and large sze problems n a reasonable amount of tme. Keywords: Flow shop schedulng, fuzzy sets, multobjectve optmzaton, effcent soluton, genetc algorthm 1. GİRİŞ ( INTRODUCTION Üretm çzelgeleme malat ve hzmet şletmelernde vermllğ belrleyen öneml br çalışmadır. Kıt kaynakların zaman boyunca görevlere tahssyle lglenr [1]. Vermsz çzelgeleme poltkaları hem kaynak kullanımını azaltmakta hem de malyetler artırmaktadır. Bu yüzden çzelgeleme çalışmaları şletmeler çn br gereksnm halne gelmştr. Bu makalede günümüz malat sstemlernde büyük öneme sahp ve gerçek uygulamalarda yaygın olarak karşılaşılan çzelgeleme problemlernden akış tp çzelgeleme problem ele alınmıştır. Akış tp çzelgeleme problemnde şler her br farklı br maknede gerçekleştrlmek üzere m farklı operasyona sahptr ve her maknede aynı teknolojk sırada şlem görmek zorundadır.

2 İ. Temz ve S. Erol Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma Çzelgeleme kararları sonucu oluşan sermaye malyet, stok malyet, makne boş bekleme malyet ve zamanında karşılanamayan sparşlern malyetlern azaltmaktır. Kaynak kullanım oranının yükseltlmes ve ara stokların azaltılması çn en son şn tamamlanma zamanı (C max, toplam akış zamanı (ΣF krterler kullanılırken, müşter memnunyetnn artırılması ve geckmeden kaynaklanan ceza malyetlernn azaltılması çn se maksmum geckme (T max, gecken ş sayısı (n T ve toplam geckme (ΣT krterler kullanılır. Geleneksel çzelgeleme problemlernn belrgn özellklernden br tek br amaca odaklanmış olmalarıdır. Ancak tek br amaç rekabet ortamının tüm gereksnmlern tam olarak karşılayamaz. Karar vercnn genellkle k veya daha çok krter aynı anda dkkate alması gerekr. Br krter çn optmal olan br çzelge dğer br krter çn zayıf olablr. Bundan dolayı çok krterl çzelgeleme problemler önemldr. Bu önemlerne rağmen çok krterl çzelgeleme problemlernn karmaşıklığından dolayı bu alanda yapılan çalışma sayısı tek amaçlı problemlere göre daha azdır. Lteratürde yeralan çok krterl akış tp çzelgeleme çalışmalarının büyük br çoğunluğunu C max ve ΣF krterlern dkkate alan çalışmalar oluşturmaktadır. Bunlardan Lee ve Chou[2] k maknel problemde C max ve ΣF n ağırlıklı toplamını enküçüklemek çn tamsayılı programlama model sunmuşlardır. Nagar ve dğerler [3], Şerfoğlu ve Ulusoy [4] ve Yeh [5] k maknel problemde C max ve ΣF krterlernn ağırlıklı toplamını dkkate almışlardır. Nepall ve dğerler [6], Ishbuch ve Murata [7], Rajendran [8], Gupta ve dğerler [9] optmal C max kısıtı altında ΣF krternn enküçüklenmes problemn çalışmışlardır. Rajendran [8] çalışmasında k makne durumu çn dal-sınır yordamı sunmuştur. Gupta ve dğerler [9] se polnomsal çözüm tanımlamışlardır. Aynı problem çn tüm etkn çözümler üreten dal-sınır yordamı Sayın ve Karabatı [10] tarafından sunulmuştur. Murata ve dğerler [11] se çok maknel akış tp çzelgeleme problemnde C max ve ΣT çn çok amaçlı genetk algortma gelştrmşlerdr. Akış tp çzelgeleme problemnde C max ve T max krterlernn dkkate alındığı çalışmalar da yapılmıştır [12-14]. Lteratürde yer alan bu çalışmaların hepsnde verlern önceden blndğ ve kesn (belrl olduğu varsayılmıştır. Bu varsayım tam br otomasyon ortamında geçerl olablr. Ancak malat sstemlernde nsan faktörü, şlem hataları, şlern yüklenmes, hammadde kaltesndek değşmeler, kontrol edlemeyen sstem ortamı vb. nedenlerden dolayı şlem zamanlarının ve teslm tarhlernn belrl ve kesn olması geçersz br vasayım olmaktadır. Bundan dolayı belrszlk gerçek malat yaşamının doğal br özellğdr ve daha gerçekç sonuçlar çn belrszlğn modele dahl edlmes gerekr. Belrszlğn modele dahl edlmesyle karar vercnn daha gerçekç kararlar alablmes ve çzelgeler le lgl daha kapsamlı br görüş kazanması sağlanablecektr. Belrszlk çeştl yaklaşımlarla ele alınablmektedr. Bunlardan en yaygın kullanılanı bulanık küme teorsdr. Verler üyelk fonksyonları le fade edlr. Lteratürde çzelgeleme alanında bulanık küme teorsnn kullanıldığı az sayıdak çalışmaların br kısmında bulanık teslm tarh dkkate alınmış ve teslm tarh şn tamamlanma zamanı memnunyet düzey olarak tanımlanmıştır[15-17]. Akış tp problemlerde C max krtern enylemek çn gelştrlmş olan Johnson algortmasını, CDS, Palmer sezgsellern ve Ignall ve Schrage nn dal-sınır algortmasını bulanık şlem zamanlarına göre uyarlayan çalışmalar da yapılmıştır[18-22]. Balasubramanan ve Grossmann [23] se bulanık şlem zamanlı akış tp çzelgeleme problem çn karışık tamsayılı doğrusal programlama model sunmuşlardır. Cheng ve dğerler [24] permütasyon akış tp çzelgeleme problemnde tamamlanma zamanının enküçüklenmes çn bulanık yaklaşıma dayanan yen br üstünlük krter gelştrerek br dalsınır algortması sunmuşlardır. Akyol [25] akış tp çzelgeleme problemnde tamamlanma zamanlarının tahmn çn bulanık üyelk fonksyonu kullanan br yapay snr ağı yaklaşımı gelştrmştr. Petrovc ve Song [26] belrszlk ortamında k makna akış tp çzelgeleme problemn nceleyerek, McCahon ve Lee [18] nn algortmasının gelştrlmesne dayanan yen br algortma sunmuşlardır. Bulanık küme teorsnn kullanıldığı çalışmaların hepsnde tek br krter dkkate alınmıştır. Lteratürde yer alan ve yukarıda belrtlen çalışmalardan görüleceğ gb çzelgeleme alanında yapılan çalışmalar genelde k makne ve en fazla k krter aynı anda dkkate alan çalışmalardan oluşmaktadır. Bu makalede çok maknel (m>3 akış tp çzelgeleme problemnde C max, ΣF ve T max krterlernn aynı anda enylenmes ele alınmıştır. Problem, şlem zamanlarının ve teslm tarhlernn belrsz olduğu ve üçgen bulanık sayılarla fade edldğ durum çn çok amaçlı enyleme problem olarak formüle edlmş ve problemn çözümü çn çok amaçlı br genetk algortma gelştrlmştr. Gelştrlen algortma sonucunda karar vercye çoklu ortamda seçm yapablme mkanı sunan etkn çözümler belrlenmektedr. 2. PROBLEMİN TANIMI ( PROBLEM DEFINITION Burada ele alınan akış tp çzelgeleme problemnde n tane ş vardır. Tüm şler şlenmeye hazır halde beklemektedr. Her ş m adet şleme sahptr ve her br şlemn farklı br maknede gerçekleştrlebldğ varsayılmaktadır. Problemn amacı şlem zamanlarının ve teslm tarhlernn üçgen bulanık sayı olduğu durum çn maksmum tamamlanma zamanı (C max, maksmum geckme (T max ve toplam akış 856 Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4, 2007

3 Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma İ. Temz ve S. Erol zamanı (ΣF krterlern eş zamanlı enyleyen etkn çözümler belrlemektr. Gösterm n : İş sayısı m : Makne sayısı p j : şnn j maknesndek şlem zamanı d : şnn teslm tarh C : Tamamlanma zamanı ( şnn en son operasyonunun tamamlandığı zaman F : Akış zamanı ( şnn hazır olduğu andan tamamlanmasına kadar geçen süre T : Tehr zamanı. ( şnn teslm tarhnden sonra tamamlanması n-ş m-makne akış tp çzelgeleme problemnde şlern tamamlanma zamanları aşağıdak denklemler yardımıyla hesaplanır. C C C C 11, 1 1, j, j = p11 = C 11, + p1 = C1, j 1 + p1 = max = 2,...,n j = 2,...,m { C,C } + p = 2,...,n ; j = 2,..., m 1, j j, j 1 j (1 Eştlk (1 n sonucunda maksmum tamamlanma zamanı eştlk (2 le tanımlanır. İşlern hazırlık zamanları olmadığı varsayımıyla toplam akış zamanı se eştlk (3 le hesaplanır. C max = C n,m (2 n = 1 F C = n = 1,m (3 Tehr zamanları ve maksmum tehr zamanı sırasıyla eştlk (4 ve eştlk (5 le bulunur. T { C,m d, 0} max{ T,T,..., } = (4 T max 1 2 T n = (5 İşlem zamanları ve teslm tarhler bulanık sayılarla fade edlen çok amaçlı akış tp çzelgeleme problemnn matematksel model aşağıda verlmştr. max max mn f ( x = (C ( x,t ( x, F( x (6 max Kısıtlar: C ( x = C n, m( x (7 T max( x = max T 1,T 2,...,T n (8 F( x = C, m( x (9 Matematksel göstermde yer alan x ş sıralamasını belrtmektedr. Problem br vektörel malyet fonksyon bleşenlernn enylenmes olduğundan tek br çözüm değer bulunamaz. Çözüm etkn çözümlerden oluşur. (10 ve (11 no lu eştlkler sağlayan başka br x vektörü yok se x * etkn çözüm (pareto optmal olarak tanımlanır. Etkn çözümlerde amaç fonksyonlarının en az brnde kötüleşme olmadan dğer herhang br amaç fonksyonunda yleşme sağlanamaz. f ( x f ( x* = 12,, 3 çn (10 f ( x < f ( x* en az br çn (11 Çok amaçlı enyleme problemlernde etkn çözümler çeştl yaklaşımlarla elde edlr. Bu çalışmada etkn çözümler belrlemek çn genetk algortma (GA kullanılmıştır. GA da çözümlern uygunluk değerler ağırlıklı toplam yaklaşımı kullanılarak belrlenmştr. Seçlen her ağırlık çn elde edlen çözüm br etkn noktayı verdğ çn ağırlıklar rassal olarak değştrlerek etkn çözümler kümes elde edlmştr Bulanık Artmetk (Fuzzy Arthmetc Bulanık artmetk genşleme prensbnn doğrudan br uygulaması olup bulanık sayılarda kullanılır. Bulanık sayı genel olarak M={x,μ M (x} R gerçel sayı düzlemnde tanımlı ve üyelk fonksyonu μ M (x [0,1] olan herhang br bulanık alt küme olarak tanımlanır. Üyelk fonksyonu, M nn belrl br x sayısını alma doğruluk derecesn fade eder [27]. Bulanık sayılar değşk yapılarda tanımlanablrler. Bu makalede uygulamalarda en yaygın kullanılan üçgen bulanık sayı yapısı dkkate alınmıştır. Üçgen bulanık sayı M=(a,b,c şeklnde üç eleman le tanımlanır. Burada b, M bulanık kümesnn üyelk değer 1 olan merkez değerdr. a ve c se bulanık sayının sırasıyla alt ve üst sınır değerlerdr. Üçgen bulanık sayı çn üyelk fonksyonu se 1 ( x a /(b a μm ( x = 1 (c x /( c b 0 bçmnde tanımlanır. eğer eğer eğer a x < b b x < c x > c ve x < a Üçgen bulanık sayılara lşkn temel artmetk şlemler aşağıda özetlenmştr [27]. M=(a,b,c ve N=(e,f,g k üçgen bulanık sayı olsun. Buna göre; Toplama: M(+N=(a+e, b+f, c+g Çıkarma: M(-N=(a-g, b-f, c-e Çarpma: M(.N=(a.e, b.f, c.g a 0, e 0 Sabt br değerle çarpma: k>0, k R : km=(ka,kb,kc k<0, k R : km=(kc,kb,ka Bölme: M(:N=(a/g, b/f, c/e a 0, e>0 şeklnde hesaplanır. Sıralama, bulanık matematksel programlama çn önemldr ve bulanık sayılar farklı üyelk değerlerne sahp pek çok muhtemel gerçel sayıyı temsl ettğ çn karşılaştırılmaları zordur. Burada bulanık sayıları Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4,

4 İ. Temz ve S. Erol Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma sıralamak çn bulanık olayların genel ortalama ve standart sapmasına dayanan Lee ve L [28] nn yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşıma göre M üçgen bulanık sayısının ortalaması ve standart sapması sırasıyla; x M 1 ( = (a + b + c 3 ve σ = ( a + b + c ab ac bc ( M 18 formüller le hesaplanır. Sıralama ortalamalara göre gerçekleştrlr. Ortalamaların eşt olması durumunda standart sapma kullanılır ve standart sapması küçük olan bulanık sayı dğernden büyük olarak değerlendrlr İşlern Maknelerde Başlama Zamanı (Startng Tme of Jobs on Machnes Geleneksel çzelgeleme problemlernde şlern maknelerde başlama zamanı maksmum şlem le belrlenrken, bulanık sayılarda bu şlem braz daha zor olmaktadır. Burada bunu belrlemek çn Tsa ve Chuang [29] tarafından üçgen bulanık sayılar çn gelştrlmş olan sezgsel yaklaşımdan yararlanılmıştır. P 1 =(a P1, b P1, c P1 ve P 2 =(a P2, b P2, c P2 k üçgen bulanık sayı se bunların maksmumu S=(a S, b S, c S de üçgen bulanık sayı olur. S üçgen bulanık sayısının değerler sırasıyla (12-(14 numaralı eştlkler yardımıyla hesaplanır. { max(a,a,mn(b,b } as = max P 1 P 2 P 1 P 2 (12 max(bp 1,bP 2 mn(cp1,c bs = max(bp1,bp 2 max(bp 1,bP 2 < mn(cp1,c cp1 cp 2 bp 1 bp 2 bs = (c + c (b + b P1 P 2 c 2 P1 P 2 P 2 P 2 se se (13 S = max(cp 1,cP (14 3. GENETİK ALGORİTMA (GENETIC ALGORITHM Genetk algortma (GA evrm mekanzmasına dayanan stokastk br arama metotudur. İlk olarak 1975 yılında Holland tarafından önerlen GA sezgsel br yaklaşım olup optmale yakın çözümler bulur. Zor enyleme problemler çn potansyel çözüm yöntem olarak sunulmuştur [30]. Potansyel çözümlern yığını çnde çok yönlü ve global br arama gerçekleştren GA çok fazla matematksel gereksnmlere htyaç duymadan her türlü amaç fonksyonlarını ve kısıtları ele alablr. GA nın bu özellklernden dolayı çok amaçlı enyleme problemler çn çok uygundur. Br problemn çözümü çn GA uygulanacağı zaman kodlama metotları, yenden üretm şlemler, uygunluk tayn ve seçm gb ana bleşenlern her br y tanımlanmak durumundadır. Sıralama-çzelgeleme problemler çn kodlama yapısı (dzler şlern permütasyonu şeklnde yapılır [31]. Çok amaçlı enyleme problemnn GA le çözümünde breylern uygunluk değerlernn nasıl belrleneceğ en öneml konulardan brn oluşturur. Lteratürde bu konuya lşkn çeştl çalışmalar yapılmıştır. Bunlardan Ağırlıklı Toplam Yaklaşım bu çalışmada kullanılmıştır. Bu yaklaşımda amaç fonksyonlarına ağırlık değerler atanarak tek br amaç fonksyonu altında toplanır. Anlaşılması bast ve kolay br yaklaşımdır. Lteratürde ağırlık değerlernn belrlenmesne lşkn çeştl yaklaşımlar sunulmuştur. Bu çalışmada sabt ağırlık ve rassal ağırlık yaklaşımları dkkate alınmıştır. Rassal ağırlık yaklaşımı etkn çözümler sınırına doğru değşken arama yapmak çn gelştrlmştr [11]. Rassal ağırlık yaklaşımında ağırlıklar tüm bleşmlere şans tanımak çn her br seçm adımında rassal olarak yenden belrlenrken, sabt ağırlık yaklaşımında ağırlık değerler evrmsel süreç boyunca sabt kalırlar, değşmezler. Bunun sonucu olarak sabt ağırlık yaklaşımı GA yı sabt br noktaya yöneltr. Dğer taraftan rassal ağırlık yaklaşımı GA ya değşken arama yönü göstererek tüm sınır boyunca örnekleme yapmasını sağlar. Bu çalışmada kullanılan ağırlık rk değerler wk = k = 1, 2, 3 eştlğ yardımıyla 3 rj j= 1 belrlenmektedr. Eştlkte bulunan poztf rassal sayılardır. r j değerler Yığını oluşturan breyler arasından yenden üretm şlem çn çeştl seçm mekanzmaları kullanılır. Bu çalışmada Rulet çember seçm mekanzması kullanılmıştır. Burada temel düşünce uygunluk değeryle orantılı olarak her br dznn seçlme veya yaşama olasılığını belrlemektr. Bu yöntemde yüksek uygunluk değerne sahp dzlerden br sonrak neslde daha fazla sayıda olması beklenr. Yen nesl çn seçlen dzlern kopyalama şlem tamamlandıktan sonra dzlere genetk şlemler uygulanır. GA yen breyler oluşturmak çn genetk şlemlerden yararlanır. GA nın k temel şlem çaprazlama ve mutasyon şlemlerdr. Çaprazlama k brey arasında karşılıklı blg değşm le yen breylern oluşmasını sağlayan şlemdr ve P c olasılığıyla le gerçekleşr. Bu çalışmada kısm uyumlu çaprazlama (PMX ve doğrusal sıralı çaprazlama (LOX yöntemler dkkate alınmıştır. GA nın dğer temel şlem olan mutasyon şlem yerel optmalden kaçınmak ve yığında çeştllğ arttırmak çn kullanılır. Mevcut breylern br kısmında rassal değşm meydana getrerek çözüm uzayında yen noktaların elde edlmesn sağlar. 858 Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4, 2007

5 Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma İ. Temz ve S. Erol Mutasyon şlem P m olasılığıyla gerçekleştrlr. Bu çalışmada yerdeğştrme (exchange mutasyon şlem kullanılmıştır. Yukarıda tanımlanan problem çözmek çn gelştrlen çok amaçlı bulanık genetk algortma adımlar halnde aşağıda açıklanmıştır. Algortmanın kodlaması Delph programıyla yapılmıştır Bulanık Çok Amaçlı Genetk Algortma (Fuzzy Multobjectve Genetc Algorthm Adım-1. t (=Nesl=0 çn N sayıda alternatf çözümden oluşan başlangıç yığının, (m+2 breyn CDS, Dannenbrng sezgseller, NEH algortması ve EDD kuralını kullanarak, dğerlern de rassal olarak oluştur. Adım-2. GEN(t yığınındak her dz çn (15 no lu eştlk yardımıyla uygunluk değerlern hesapla. Seçlme olasılıklarını se (16 no lu eştlk le hesapla. w k, k = 1, 2, 3 ağırlık değerlern rassal olarak her seçmde yenden belrle. f [] = w 1.C max + w2.t max + w 3.TF = 1,..., N (15 max ( f f P[ ] = = 1,..., N (16 N max f f = 1 Adım-3. Başlangıç yığınındak etkn çözümler belrle, etkn çözümler kümesne ekle. Adım-4. Yığındak breyler seçlme olasılıklarına göre kşerl olarak seç. Seçlen bu breylere P c olasılığı le çaprazlama şlemn uygula. Yen breylere P m olasılığı le mutasyon şlemn uygula. Adım-5. Yen yığındak breylern uygunluk değerlern hesapla. GEN(t yığınındak her br amacı ve ağırlıklandırılmış brleşk amacı enyleyen breyler (t+1. nesl yığınına lave et. GEN(t+1 yen yığın boyutu N e eşt olana kadar artakalanları ağırlıklı amaç fonksyonunu enyleyen yen üretlen breyler arasından seç. Adım-6. Etkn çözümler kümesn güncelle. Adım-7. Maksmum nesl sayısına ulaşıldıysa algortmayı sonlandır ve etkn çözümler getr. Aks takdrde t=t+1 yap ve Adım-4 e gt. 4. DENEYSEL ÇALIŞMA (EXPERIMENTAL STUDY 4.1. Test Problemler (Test Problems Gelştrlen bulanık algortmayı test etmek çn Tallard [32] ın test problemlernden 20, 50, 100-ş ve 5, 10, 20-maknel akış tp çzelgeleme problemlernden faydalanılmıştır. Bu test problemlerne lşkn teslm tarhler aşağıdak yapıda belrlenmştr [11]. Adım 1. Rassal olarak n ş çn br permütasyon sırası oluştur. Adım 2. Her br j= 1, 2,..., n ş çn C j tamamlanma zamanını hesapla. Adım 3. [-100,100] kapalı aralığından rassal olarak üretlen rnd j tam sayısını her br C j ye ekle. j şnn teslm tarh d j = C j + rnd j olarak belrlenr. Test problemlerndek şlem ve teslm zamanlarının kesn değerler bulanıklaştırılarak üçgen bulanık sayılara dönüştürülmüştür. Problemlerdek x kesn zamanı çn oluşturulan üçgen bulanık sayının alt sınır değer, δ 1 <1 olacak şeklde [δ 1 x, x] kapalı aralığından rassal olarak üretlmştr. Orta nokta değer test problemndek x kesn zamanından oluşturulmuştur. Üçgen bulanık sayının üst sınır değer se δ 2 >1 olacak şeklde [x, δ 2 x] kapalı aralığından rassal olarak üretlmştr. Br faalyetn uzun zaman alması kısa zaman almasından daha olası olacağı düşüncesnden hareketle, üst sınır değernn orta noktadan ayrılışı, alt değern ayrılışından daha genş olduğu varsayılmıştır [33]. Bundan dolayı bu makalede δ 1 = 0.85 ve δ 2 = 1.30 olarak alınmıştır Faktöryel Deney Tasarımı (Factoral Expermental Desgn Gelştrlen algortmayı değerlendrmek çn ölçüt olarak etkn çözüm sayısı kullanılmıştır. Etkn çözümlern belrlenmes çn gelştrlen GA nın performansı üzernde etkl olableceğn düşündüğümüz parametreler Tablo 1 de verlmştr. Ele alınan beş faktör çn deney tasarımı çalışması k sevyel olarak yapılmıştır. Tam faktöryel analz çn 2 5 =32 farklı parametre kombnasyonu mevcuttur. Her kombnasyon 9 farklı probleme uygulanmıştır ve farklı başlangıç koşullarıyla 5 er koşum olmak üzere toplam =1440 deneme yapılmıştır. Algortma 600 bn çözümü değerlendrecek şeklde koşturularak etkn çözüm sayıları belrlenmştr. Tablo 1. Algortma Parametreler ve Düzeyler (Algorthm Parameters and ther Levels Faktörler Brnc Sevye İknc Sevye Yığın Boyutu Çaprazlama Yöntem PMX LOX Ağırlık Sabt Değşken Çaprazlama Oranı (Pc Mutasyon Oranı (Pm Analz sonucunda α=0.05 anlamlılık düzeynde anlamlı (etkl olan faktörler test problemlerne göre Tablo 2 de verlmştr. Tablodan görüleceğ gb çaprazlama yöntem (X-Yöntem tüm problemler çn ya ana etk veya ortak etkleşm olarak algortma Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4,

6 İ. Temz ve S. Erol Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma Tablo 2. Algortma çn anlamlı olan faktörler (Sgnfcant factors for Algorthm Test Problem üzernde etkl çıkmıştır. Yığın boyutu da hemen hemen tüm problemlerde etkl çıkmıştır. Faktörlern sevyeler arasındak farklılığın anlamlı olup olmadığı Tukey çoklu karşılaştırma le yapılmıştır. Rassal ağırlık yöntem, düşük yığın boyutu, LOX çaprazlama yöntem, düşük mutasyon ve yüksek çaprazlama oranı çn algortmanın en y sonucu verdğ belrlenmştr. Analz sonucu anlamlı çıkan faktörler dkkate alınarak algortma yenden tüm problemler çn çalıştırılarak etkn çözümler 10 bn nesl çn belrlenmştr. Elde edlen etkn çözüm sayıları Tablo 3 te verlmştr. Tablodan görüleceğ gb problem boyutu arttıkça etkn çözüm sayılarının arttığı gözlenmektedr. Burada 50 ş-5 makna problem çn oldukça yüksek sayıda etkn çözüm bulunmasını problem verlernn bulanıklaştırılmasındak rassallıktan kaynaklandığını düşünmekteyz. Tablo 3. Test Problemler çn Etkn Çözüm Sayıları (Number of the Effcent solutons for the Test Problems Test Problem Anlamlı Faktörler 20 İş - 5 Makne X-Yöntem ; Ağırlık*Yığın 20 İş - 10 Makne Pc ; Yığın ; X-Yöntem 20 İş - 20 Makne X-Yöntem ; Pm*Ağırlık 50 İş - 5 Makne Yığın ; Pm*Ağırlık*X-Yöntem 50 İş - 10 Makne X-Yöntem ; Pm*X-Yöntem ; Pc*X-Yöntem 50 İş - 20 Makne Yığın ; X-Yöntem 100 İş - 5 Makne Ağırlık; Yığın; Ağırlık*X-Yöntem 100 İş -10 Makne Pc ; Pm*Yığın*X-Yöntem 100 İş - 20 Makne Pm; Ağırlık; Yığın; Yığın*X-Yöntem Etkn Çözüm Sayısı 20 İş - 5 Makne İş - 10 Makne İş - 20 Makne İş - 5 Makne İş - 10 Makne İş - 20 Makne İş - 5 Makne İş -10 Makne İş - 20 Makne Algortmanın Etknlğ (Effectveness of the Algorthm Çok amaçlı enyleme problem NP-zor olduğu çn tüm etkn çözümler ancak brerleme yöntem le belrleneblr. Gelştrdğmz sezgsel yöntemn etknlğn karşılaştırableceğmz mevcut başka br algortma bulunmadığından küçük boyutlu problemler çn brerleme yöntemyle etkn çözümler bulunarak sezgsel yöntemn bulduğu sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Küçük boyutlu problemlerden 4, 5, 6 şl ve 5, 10 maknel olmak üzere toplam 30 ayrı problem rassal olarak üretlmştr. Bu problemler brerleme teknğ le çözülerek etkn çözümler bulunmuştur. Problemler çn brerleme teknğ le elde edlen bu çözümlern, gelştrlen GA çözümler le karşılaştırmaları Tablo 4 te verlmştr. GA parametre değerler olarak faktöryel deney tasarımı sonucu elde edlmş olan değerler kullanılmıştır. Buna göre algortma yığın boyutu 10, LOX çaprazlama operatörü, rassal ağırlık yöntem, Pc=0.90, Pm=0.05 ve 30 nesl çn koşturulmuştur. Tablo 4 den görüleceğ gb gelştrlen algortma tüm etkn çözümler bulablmştr. Dolayısıyla küçük boyutlu problemler çn etkn sonuçlar veren bu algortmanın orta ve büyük boyutlu problemler çn de etkn sonuçlar vereceğ beklenmektedr. Büyük boyutlu problemler çn algortmanın bulduğu bastırılamayan çözümler (etkn, aynı zamanda en kötü htmalle problem çn br üst-sınır olarak değerlendrleblr. 5. SONUÇ (CONCLUSION Bu çalışmada şlem zamanları ve teslm tarhlernn belrsz olduğu ve üçgen bulanık sayılarla fade edldğ akış tp çzelgeleme problem ncelenmştr. Çzelgeleme kararlarına etk eden malyetler azaltmak çn çzelge tamamlanma zamanı, maksmum tehr zamanı ve toplam akış zamanı krterlern eş zamanlı değerlendren çok amaçlı model sunulmuştur. Modeln çözümü çn genetk algortma yaklaşımı kullanılmıştır. Bulanık çok amaçlı genetk algortma sonucunda noktalar alesnden oluşan ve bulanık değerlere sahp etkn çözüm kümes belrlenmştr. Algortmanın etknlğ küçük boyutlu problemler üzernde gösterlmştr. Algortmanın en y parametre değerlernn belrlenmes çn varyans analz kullanılmıştır. Analz sonucunda ş sayısı ve makne sayısı arttıkça yığın boyutunun etkl olduğu görülmüştür. Çaprazlama yöntemnn tüm problemlerde ya ana etk ya da ortak etkleşmnn algortmanın performansı üzernde etkl olduğu görülmüştür. Algortma, analz sonucunda belrlenen en y parametre değerler le koşturularak problemler çn etkn çözüm sayıları belrlenmştr. Problem boyutu arttıkça belrlenen etkn çözüm sayılarının da arttığı görülmüştür. Etkn çözümlern yanı sıra bulanık şlem zamanlarının ve teslm tarhlernn kullanılmasıyla, yönetclern çzelgeler le lgl daha kapsamlı br görüş kazanması sağlanmıştır. Bu çalışmanın devamında şlem zamanları ve teslm tarhlernn belrszlğ yanında malyet blglernn ve amaç önem derecelernn de belrsz olduğu durumlar modele dahl edlerek algortmanın genşletlmes düşünülmektedr. Ayrıca sunulan model, tavlama 860 Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4, 2007

7 Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma İ. Temz ve S. Erol Tablo 4. Brerleme Yöntem ve GA le Bulunan Etkn Sonuçların Karşılaştırılması (Comparson of the Effcent Solutons Found by Enumeraton Technque and GA Problem Problem No Brerleme Yöntem Önerlen Algortma (GA Bulunduğu Nesl 4 İş 5 Makne 4 İş 10 Makne 5 İş 5 Makne 5 İş 10 Makne 6 İş 5 Makne 6 İş 10 Makne benzetm ve tabu arama gb dğer modern sezgsel yöntemlerle çözülerek karşılaştırmaları yapılacaktır. KAYNAKLAR (REFERENCES 1. Pnedo, M., Schedulng:Theory, algorthms, and systems, Prentce Hall, New Jersey, A.B.D., Lee, C.E. ve Chou, F.D., A two-machne flowshop schedulng heurstc wth bcrtera objectve, Internatonal Journal of Industral Engneerng,Clt 5, No 2, , Nagar, A., Heragu, S. ve Haddock, J., A combned branch and bound and genetc algorthm based approach for a flowshop schedulng problem, Annals of Operatons Research, Clt 63, , Şerfoğlu, F.S. ve Ulusoy, G. A bcrtera twomachne permutaton flowshop problem, European Journal of Operatonal Research, Clt 107, No 2, , Yeh, W.C., A new branch-and-bound approach for the n/2/flowshop/αf+βc max flowshop schedulng problem, Computers and Operatons Research, Clt 26, No13, , Neppall, V.R., Chen, C.L. ve Gupta, J.N.D., Genetc algorhms for the two-stage bcrtera flowshop problem, European Journal of Operatonal Research, Clt 95, No 2, , Ishbuch, H. ve Murata, T., A Mult-objectve genetc local search algorthm and ts applcaton Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4,

8 İ. Temz ve S. Erol Bulanık Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma to flowshop schedulng, IEEE Transacton on System, Man, and Cybernetcs-Part C: Applcatons and Revews, Clt 28, No 3, , Rajendran C., Two-stage flow shop schedulng problem wth bcrtera, Journal of the Operatonal Research Socety, Clt 43, No 9, , Gupta, J.N.D., Neppall, V.R. ve Werner, F., Mnmzng total flow tme n a two-machne flowshop problem wth mnmum makespan, Internatonal Journal of Producton Economcs, Clt 69, No 3, , Sayın, S. ve Karabatı, S., A bcrtera approach to the two-machne flow shop schedulng problem, European Journal of Operatonal Research, Clt 113, No 2, , Murata, T., Ishbuch, H., ve Tanaka, H., Multobjectve genetc algorthm and ts applcatons to flowshop schedulng,computers and Industral Engneerng, Clt 30, No 4, , Danels, R.L. ve Chambers R.J., Multobjectve flow-shop schedulng, Naval research Logstcs, Clt 37, , Chakravarthy, K. ve Rajendran, C., A heurstc for schedulng n a flowshop wth the bcrtera of makespan and maxmum tardness mnmzaton Producton Plannng and Control, Clt 10, No 7, , Allahverd, A., A new heurstc for m-machne flowshop schedulng problem wth bcrtera of makespan and maxmum tardness, Computers and Operatons Research, Clt 31, No 2, , Ish, H., Tada, M. ve Masuda T., Two schedulng problems wth fuzzy due-dates, Fuzzy Sets and Systems, Clt 46, , Ishbuch, H., Yamamoto, N., Murata, T. ve Tanaka, H., Genetc algorthms and neghborhood search algorthms for fuzzy flowshop schedulng problems, Fuzzy Sets and Systems, Clt 67, , Murata, T., Gen, M. ve Ishbuch, H., Mult- Objectve Schedulng wth Fuzzy Due-Date, Computers and Industral Engneerng, Clt 35, No 3-4, , McCahon, C. S. ve Lee, E. S., Job sequencng wth fuzzy processng tmes, Computers and Mathematcs wth Applcatons, Clt 19, No 7, 31-41, McCahon, C. S. ve Lee, E. S., Fuzzy job sequencng for a flow shop, European Journal of Operatonal Research, Clt 62, No 3, , Hong, T. ve Chuang, T.N., A new trangular fuzzy johnson algorthm, Computers and Industral Engneerng, Clt 36, , Hong, T.P. ve Chuang, T.N., Fuzzy Palmer schedulng for flow shops wth more than two machnes, Journal of Informaton Scence and Engneerng, Clt 15, , Temz, İ. ve Erol, S., Fuzzy branch-and-bound algorthm for flow shop schedulng, Intellgent Manufacturng Systems, Clt 15, No 4, , Balasubramanan, J. ve Grossmann, I.E., Schedulng optmzaton under uncertanty-an alternatve approach, Computers and Chemcal Engneerng, Clt 27, , Cheng, J., Kse, H. and Matsumoto, H., A branch-and-bound algorthm wth fuzzy nference for a permutaton flowshop schedulng problem, European Journal of Operatonal Research, Clt 96, No 3, , Akyol, D.E., Applcaton of neural network to heurstc schedulng algorthms, Computers and Industral Engneerng, Clt 46, No 4, , Petrovc, S. And Song, X., A new approach to two-machne flow shop problem wth uncertan processng tmes, Optmzaton and Engneerng, Clt 7, No 3, , La, Y.J. ve Hwang, C.L., Fuzzy Mathematcal Programmng, Sprnger-Verlag, Berln, Lee, E. S. ve L, R. J., Comparson of fuzzy numbers based on probablty measure of fuzzy events, Computers and Mathematcs wth Applcatons, Clt 15, No 10, , Tsa, Y.C. ve Chuang, T.N., A new max operator on trangular fuzzy sets, Journal of The Chnese Fuzzy Systems Assocaton, Clt 5, No 2, 71-78, Goldberg, D. E., Genetc Algorthms n Search, Optmzaton, and Machne Learnng, Addson- Wesley, Readng, Gen, M. and Cheng, R.,Genetc Algorthms and Engneerng Desgn, John Wley & Sons, New York, Tallard, E., Benchmarks for basc schedulng problems, European Journal of Operatonal Research, Clt 64, No 2, , Temz, İ., Bulanık İş ve Teslm Zamanlı Akış Tp Çzelgeleme Problem çn Çok Amaçlı Genetk Algortma, Doktora Tez, Gaz Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt 22, No 4, 2007

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME (JOB SHOP SCHEDULING WITH KRILL HERD ALGORITHM) İlker GÖLCÜK

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

Heterojen Araç Filolu Zaman Pencereli Eş Zamanlı Dağıtım-Toplamalı Araç Rotalama Problemleri: Matematiksel Model

Heterojen Araç Filolu Zaman Pencereli Eş Zamanlı Dağıtım-Toplamalı Araç Rotalama Problemleri: Matematiksel Model Internatonal Journal of Research and Development, Vol.3, No.1, January 2011 19 Heteroen Araç Flolu Zaman Pencerel Eş Zamanlı Dağıtım-Toplamalı Araç Rotalama Problemler: Matematksel Model Suna ÇETİN, Cevrye

Detaylı

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü

Detaylı

DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC ALGORITHMS

DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC ALGORITHMS 5. Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (İATS 9), 3-5 Mayıs 9, Karabük, Türkye DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

Detaylı

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı * İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey ISS:1306-3111 e-journal of ew World Scences Academy 2010, Volume: 5, umber: 1, Artcle umber: 1A0066 Serhat Duman EGIEERIG SCIECES M. Kenan Döşoğlu Receved: March 2009 Al Öztürk Accepted: January 2010 Pakze

Detaylı

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ olteknk Dergs Journal of olytechnc Clt: Sayı: 3 s67-7, 009 Vol: o: 3 pp67-7, 009 Genetk Algortma Kullanarak Ekonomk Dağıtım Analz: Türkye Uygulaması M Kenan DÖŞOĞU, Serhat DUMA, Al ÖZTÜRK ÖZET Dünyada

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 25-27 Kasım 25 BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ Feyzan ARIKAN Gaz

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan

Detaylı

Cilt:11 Sayı: 4 s , 2008 Vol: 11 No: 4 pp , M. Yasin ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET

Cilt:11 Sayı: 4 s , 2008 Vol: 11 No: 4 pp , M. Yasin ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET Polteknk Dergs Journal of Polytechnc Clt: Sayı: 4 s.99-305, 008 Vol: No: 4 pp.99-305, 008 Optmzasyon Problemlernn Çözümü çn Parçaçık Sürü Optmzasyonu Algortması M. Yasn ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET Optmzasyon

Detaylı

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak

Detaylı

Zaman pencereli çok araçlı dağıtım toplamalı rotalama problemi için gerçek değerli genetik algoritma yaklaşımı

Zaman pencereli çok araçlı dağıtım toplamalı rotalama problemi için gerçek değerli genetik algoritma yaklaşımı İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:43, Sayı/No:2, 2014, 391-403 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Zaman pencerel çok araçlı dağıtım toplamalı

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

Eskşehr Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XX, S.2, 2007 Eng&Arch.Fac. Eskşehr Osmangaz Unversty, Vol..XX, No2, 2007 Makalenn Gelş Tarh.2.2006 Makalenn Kabul Tarh 08.06.2007 YENİDEN ÜRETİM SİSTEMLERİNDE

Detaylı

Çarpımsal Ceza Modeli İle Tamsayılı Programlama

Çarpımsal Ceza Modeli İle Tamsayılı Programlama Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt: 10, Sayı:3, 2008 Çarpımsal Ceza Model İle Tamsayılı Programlama Sabr Erdem Özet Doğrusal olmayan optmzasyon problemlernn çözüm yöntemlernden brs,

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com

Detaylı

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Endüstr Mühendslğ Anablm Dalı Elf ÖZGÖRMÜŞ Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan MUTLU Ağustos, 2007 DENİZLİ

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI

BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI Abdullah Oktay DÜNDAR * Muammer ZERENLER ** ÖZET İşletmeler günümüz rekabet ortamının çalkantılı doğasında faalyetlern sürdürürken, sahp oldukları kıt kaynakları

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı

Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu çn Optmzasyon Yaklaşımı Optmzaton Approach to the nmzaton of Interference Between Terrestral, Ar and pace Based Communcaton ystems

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi

Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi Karacğer mkrodz kanser versnn sınıflandırılması çn genetk algortma kullanarak ANFIS n eğtlmes Bülent Haznedar 1*, Mustafa Turan Arslan 2, Adem Kalınlı 3 ÖZ 21.06.2016 Gelş/Receved, 30.11.2016 Kabul/Accepted

Detaylı

YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ

YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ VII. Ulusal Hdroloj Kongres 26-27 Eylül 2012, Süleyman Demrel Ünverstes, Isparta YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ

Detaylı

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Al İhsan ÖZDEMİR * Arş. Gör. Neşe Yalçın SEÇME ** ÖZET İşletmeler açısından tedarkç seçmnn uzun sürel şbrlğ çnde

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 2, Sayı 4, 2006, ss. 123 145. DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde Ünverstes

Detaylı

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel METAplam kat edlen mesafenn en mzasyonu (PSO) sezgsel k (PSO), Genetk Algortma (GA), Optmzasyon, Meta-Sezgsel 74 OPTIMIZATION OF MULTI- PROBLEM OF ISTANBUL HALK EKMEK A.S. (IHE) BY USING META-HEURISTIC

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU

KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU XVIII ULUSAL MEKANİK KONGRESİ 26-30 Ağustos 2013, Celal Bayar Ünverstes, Mansa KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU S Özgür Değertekn 1, Mehmet Ülker 2, M Sedat

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI

B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI Numan ÇELEB stanbul Ünverstes ÖZET Dünyada her y l deprem, sel ve tusunam gb çok say da afet meydana gelmektedr. Son y llarda

Detaylı

Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Bölümü, ELAZIĞ

Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Bölümü, ELAZIĞ GENETİK ALGORİTMA İLE PARAMETRELERİ OPTİMİZE EDİLMİŞ AĞ TABANLI BULANIK DENETİM SİSTEMİNİN SİSMİK İZOLASYONA UYGULANMASI VE MATLAB İLE SİMÜLASYONU Doç Dr. Hasan ALLİ ve Arş. Gör. Oğuz YAKUT Fırat Ünverstes,

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv.

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design) ANOVA CRD (Completely Randomzed Desgn) Örne Problem: Kalte le blgnn, ortalama olara, br urumun üç farlı şehrde çalışanları tarafından eşt olara algılanıp algılanmadığını test etme amacıyla, bu üç şehrde

Detaylı

Optimal Güç Akışı Probleminin Çözümü İçin GA, MA ve YAK Algoritmalarının Karşılaştırılması

Optimal Güç Akışı Probleminin Çözümü İçin GA, MA ve YAK Algoritmalarının Karşılaştırılması 6 th Internatonal Advanced echnologes Symposm (IAS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, rkey Comparson of GA, MA and ABC Algorthm for Solton of Optmal ower Flow Abstract In ths stdy, tree dfferent herstc methods

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org Electronc Letters on Scence & Engneerng ) 6) Avalable onlne at www.e-lse.org An Approxmaton to Multsource Suppler Selecton Problem usng Extended Fuzzy AHP and GA Bars Yuce, Ibrahm Dokuzer Sakarya Unversty,

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA

Detaylı

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem

Detaylı

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI İsmal ÇÖLKESEN 1, Tahsn YOMRALIOĞLU 2, Taşkın KAVZOĞLU 3 1 Araş. Gör., Gebze Yüksek Teknoloj Ensttüsü,

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

OTOMATİK YÖNLENDİRMELİ ARAÇ (OYA) SİSTEMLERİ VE DEPO BAKIMINDA ROTALAMA PROBLEMİ

OTOMATİK YÖNLENDİRMELİ ARAÇ (OYA) SİSTEMLERİ VE DEPO BAKIMINDA ROTALAMA PROBLEMİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 2003 : 9 : 2 : 269-277

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN

Detaylı

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme tüdergs/d mühendslk Clt:10, Sayı:1, 68-80 Şubat 011 Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sstem seçmnde bulanık çok ölçütlü karar verme Ayhan MENTEġ *, Ġsmal Hakkı HELACIOĞLU İTÜ Fen Blmler Ensttüsü,

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN

Detaylı