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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

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

Transkript

1 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

2 İçndekler TABLOLAR DİZİNİ... 2 ŞEKİLLER DİZİNİ... 3 ÖZET GİRİŞ KAMP YERİ SEÇİMİ PROBLEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME AHP Yöntem AHP yöntem aşamaları TOPSIS Yöntem TOPSIS yöntem aşamaları ÖRNEK UYGULAMA Problemn Çözümü AHP le önem ağırlıklarının hesaplanması TOPSIS le çözüme ulaşılması SONUÇ KAYNAKÇA

3 TABLOLAR DİZİNİ Tablo 1: Krterlern kl karşılaştırılması Tablo 2:Krterlern kl karşılaştırmasının ondalıklı gösterm Tablo 3: C matrs (krterler) Tablo 4: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş krterlern öncelk değerler(w) Tablo 5:D sütun vektörü Tablo 6:Temel değer (E vektörü) Tablo 7:Rassallık gösterges tablosu Tablo 8:Vahş hayvan faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 9:C matrs (vahş hayvan) Tablo 10: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 11:Ulaşım faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 12:C matrs(ulaşım) Tablo 13: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 14:Araz koşulları faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 15:C matrs (araz) Tablo 16: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 17:Mevsmsel etk faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 18:C matrs Tablo 19: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 20:Popülartenn llere göre kl karşılaştırılması Tablo 21:C matrs (popülarte) Tablo 22: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 23:Önem ağırlıkları Tablo 24: Karar matrs Tablo 25: Normalze edlmş karar matrs Tablo 26:V matrs Tablo 27:İdeal ve Negatf deal A tablosu Tablo 28:Alternatfler arasındak mesafe Tablo 29:İdeal çözüme göre yakınlık

4 ŞEKİLLER DİZİNİ Şekl 1:Karar Matrs... 9 Şekl 2:Formül Şekl 3:R matrs Şekl 4:V matrs

5 ÖZET Bu çalışmada Çok Krterl Karar Verme yöntemlernden AHP ve TOPSIS le en uygun kamp yer seçlmes amaçlanmıştır. 5 alternatf kamp yer arasından en uygun olanı seçlmeye çalışılmıştır. Ele alınan alternatfler belrledğmz krterlere göre farklılıklar göstermektedr. Çalışmada lk olarak sezgsel ve beyn fırtınası yoluyla krterler arasında önem dereceler belrlenmştr. İknc aşamada Analtk Hyerarşk Süreç le önem ağırlıkları belrlenmştr. Son aşama da bu önem ağırlıkları kullanılarak TOPSIS le çözüme ulaşılmaya çalışılmıştır. 4

6 1.GİRİŞ İnsanlar, hayatlarını devam ettrrken gerek şahs gerek çevresel veya toplumsal konularda, br amaç doğrultusunda çeştl alternatfler arasından br seçm yapmak durumunda kalırlar. Bu çalışmadak problemmz kamp yer seçmdr. Kamp yer seçlrken karşılaşılablecek brçok sorun vardır. Bu sorunları mnmuma ndreblmek çn krterlern analz edlp, alternatfler arasından en uygun olanının seçlmes gerekmektedr. İnsanlar günlük hayatlarında brçok karar verme problemyle karşılaşırlar ve bu problemlern hemen hemen tümünde brbrleryle çelşen brkaç amaçla yüz yüze gelrler. Günümüzde değşen ve zorlaşan hayat koşulları nsanları, kurum ya da şletmeler her zaman y ve başarılı karar vermeye zorlamaktadır. İnsanlar her zaman, karşılarına çıkan seçenekler, seçm krterlerne göre karşılaştırır, sıralar ve seçerler. Sadece, çok bast durumlarda, tam br tatmnn tek br seçm krter le sağlanableceğ söyleneblrse de; br seçmle elde edlmek stenen özellkler genellkle çok çeştldr ve bu çeştllk farklı krterlern değerlendrmeye sokulmasını gerektrmektedr. Çalışmamızda Çok Krterl Karar Verme yöntemlernden brbrleryle bütünleşk olarak AHP ve TOPSIS kullanılmıştır. AHP le hyerarşk yapı oluşturulup önem ağırlıkları belrlenmştr. Bu önem ağırlıkları TOPSIS le değerlendrlerek çözüme ulaşılmıştır. En uygun kamp yer seçm problem çözülürken lk olarak çeştl alternatfler belrlenmştr. Bu alternatflern her br çn krterler belrlenmştr. Krterlern, alternatflern ve alt krterlern kl karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu karşılaştırmaların analz sonucunda önem dereceler ortaya çıkmıştır ve en uygun alternatf seçlmştr. Bu çalışma 4 ana bölümden oluşmaktadır. Brnc bölümde kamp yer seçm problem tanımlanarak problem hakkında ncelemeler ve sezgsel yorumlamalar yapılmıştır. İknc bölümde Çok Krterl Karar Verme kavramının tanımı ve çerğnden bahsedlmştr. Son olarak üçüncü bölümde se tanımlanan problemn Çok Krterl Karar Verme Yöntemler nden ANP ve TOPSIS yöntemleryle çözümü ele alınmıştır. Son bölümde se çalışmanın sonuçları değerlendrlmştr. 5

7 2.KAMP YERİ SEÇİMİ PROBLEMİ Problemmz Kırıkkale lnde yaşayan 4 kşnn mevcut alternatfler çersnden en uygun kamp yernn seçlmes üzerne kurulmuştur. Söz konusu alternatfler bulundukları bölgeler, klmler vb. etkenler bakımından farklılıklar gösteren llerde bulunmaktadır. Kamp 1-7 ağustos tarhler arasında yapılacaktır. Bu alternatfler alfabetk sıraya göre; Ağrı Ağrı Dağı, Antalya Gdengelmez Dağları, Bolu Köroğlu Dağları, Bursa Uludağ ve Kırıkkale Dnek Dağı dır. Sayılan bu alternatfler arasında seçm yapablmek çn 5 ana krter belrlenmştr. Bunlar ulaşım, mevsmsel etk, vahş hayvan faktörü, araz koşulları ve popülerlktr. Ulaşım krter ele alınırken malyet, mevsmsel etk ele alınırken se sıcaklık alt krterler üzernden değerlendrme yapılmıştır. AHP yöntem le lk olarak hyerarşk yapı oluşturulduktan sonra krterler ve alternatfler arasında kl karşılaştırma matrsler oluşturulmuştur. Sonrasında tutarlılık analz le tutarlılık kontrolü yapılmıştır. Son olarak se krterlern önem ağırlıkları hesaplanarak TOPSIS de kullanılacak karar matrs elde edlr. AHP yöntem le hesaplanan karar matrsler TOPSIS le değerlendrlerek çözüme ulaşılır. 6

8 3.ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME Çok Krterl Karar Verme (ÇKKV) (Multple Crtera Decson Makng_MCDM), en kısa tanımıyla; çoklu ve brbryle çatışan amaçların (krterlern) gerçekleştrlmek stendğ problemlern çözümüne verlen genel smdr. Br yönüyle ÇKKV, karar verc (kşler, organzasyonlar, yönetcler) açısından günlük hayatta karşılaşılablecek problemlern çözümlenme çabasıdır. Ancak dğer yönüyle, rasyonel karar vermeye yardımcı olmak çn analst veya bazen karar vercnn kends tarafından problemn modellenmes ve yöntemler kullanılması yolu le en yüksek tatmnn sağlanableceğ çözümlere ulaşılması çabasıdır. ÇKKV, AHP,ANP,TOPSIS,ELECTRE, PROMETHE ve VIKOR olmak üzere 6 yöntemden oluşmaktadır. 3.1.AHP Yöntem Analtk Hyerarş Sürec (Analytcal Herarchy Process-AHP) karmaşık karar problemlernde karar alternatf ve krterlerne görecel önem değerler verlmek suretyle yönetsel karar mekanzmasının çalıştırılması esasına dayanan br "çok krterl karar verme" yöntemdr. AHP, karar teorsnde zengn uygulamaları olan, ntel ve ncel faktörler brleştrme olanağı sunan güçlü ve kolay anlaşılır br yöntemdr. (Durdudler, 2006) AHP yöntem aşamaları Problemn Tanımlanması: Sadece AHP Yöntem değl, karar verme problemlern çözmek çn kullanılan tüm yöntemlern brnc aşaması budur. Problemn tanımlanması sırasında dkkat edlmes gereken en öneml husus, bu problemn AHP Yöntemne uygun olup olmadığı, başka br deyşle, elemanların kanttatf 7

9 göstergeler bulunup bulunmadığıdır. AHP Yöntemnn en öneml özellğ öznel değerlendrmeler çn br ölçü brm yaratmasıdır.(karabacak, 2012) Sstemn Gözlenmes: AHP çok amaçlı, karmaşık br problem, her düzey belrl krterlerden oluşan br hyerarşye ayrıştırır. Bu krterler de, daha sonra, alt elemanlara bölünürler. En alt düzeye se, değerlendrlecek olan seçenekler yerleştrlr. Böyle br hyerarşk yapının kurulablmes ve söz konusu krterlern belrleneblmes çn sstemn bütünü, elemanları ve bunların brbrler le lşkler yce gözlenmeldr. (Karabacak, 2012) Hyerarşk Yapının Kurulması: Bu aşama, klask problem çözme teknkler le karşılaştırıldığında daha çok "model kurma" aşamasına karşılık gelmektedr. Ancak bu model kşden kşye değşklk gösterr ve bunlardan brnn doğru, dğerlernn yanlış olması söz konusu değldr. Mantıklı br sübjektf yaklaşım, çoğu zaman objektf yaklaşımlardan daha sağlıklı olmaktadır. Hyerarşde en öneml husus, her br sevye elemanları ve bu elemanlar arasındak lşklerdr. Çünkü bu model sayesnde, her sevyedek elemanların görel gücünü hyerarşk modeln en üst sevyesne yaptığı etky ölçmek asıl amaçtır.(karabacak, 2012) Öncelklern Belrlenmes: Model kurulduktan sonrak aşama, aynı hyerarş düzeyndek faktörlern görel ağırlıklarının belrlenmesdr. Bu şlem, br üst düzeydek faktörle bağlantılı olan alt düzeydek faktörlern, kend aralarında yapılacak kl karşılaştırmaları şeklnde gerçekleştrlr. İkl karşılaştırmalar hang öğenn dğerne baskın olduğuna göre yapılır. Faktörlern görel ağırlıkları se, kl karşılaştırmaları çeren matrsn özvektörünün (egenvector) hesaplanıp normalze edlmes sonucunda bulunmaktadır. (Karabacak, 2012) Değerlendrme ve Sonuç: Özvektörün hesaplanması sırasında "Tutarlılık Oranı" hesaplanır. Bu ndeksn 0.1 ve daha yüksek çıktığı durumlarda değerlendrmelern uyumsuz olduğu belrtlmektedr. Dolayısıyla, elde edlen sonuçlar, sağlıklı seçm yapılablmes çn yeterl olmadığından sstemn daha kararlı hale getrlmesnde veya yen hedeflere yönelmede ger besleme olarak kullanılablrler. Hyerarşnn yapısını değştrmek suret le yapılablecek model değşklkler aşamasına geçmeden önce kl karşılaştırmalar kontrol edlmeldr. Tutarlılık Oranı, kabul edleblr düzeyde se mantıklı olarak, en büyük görel ağırlığa sahp olan alternatf seçlr ve uygulanır. 8

10 3.2.TOPSIS Yöntem TOPSIS (Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) Yoon ve Hwang tarafından 1980 yılında gelştrlmştr ve ELECTRE yöntemnn temel yaklaşımlarını kullanır. Karar noktalarının deal çözüme yakınlığı ana prensbne dayanır ve çözüm sürec ELECTRE yöntemne nazaran daha kısadır. TOPSIS yöntem 6 adımdan oluşan br çözüm sürecn çerr. Yöntemn lk k adımı ELECTRE yöntem le ortaktır. Aşağıda TOPSIS yöntemnn adımları tanımlanmıştır. (Dumanoğlu ve Ergül, 2010) TOPSIS yöntem aşamaları Karar Matrsnn (A) Oluşturulması: Karar matrsnn satırlarında üstünlükler sıralanmak stenen karar noktaları, sütunlarında se karar vermede kullanılacak değerlendrme faktörler yer alır. A matrs karar verc tarafından oluşturulan başlangıç matrsdr. Karar matrs aşağıdak gb gösterlr: A j a a... a m1 a a a m a1 n a 2n... amn Şekl 1:Karar Matrs A j matrsnde m karar noktası sayısını, n değerlendrme faktörü sayısını verr. Standart Karar Matrsnn (R) Oluşturulması: Standart Karar Matrs, A matrsnn elemanlarından yararlanarak ve aşağıdak formül kullanılarak hesaplanır. 9

11 r j a m j k1 a 2 kj Şekl 2:Formül (1) R matrs aşağıdak gb elde edlr: R j r r... rm r r r m r1 n r 2n... rmn Şekl 3:R matrs Ağırlıklı Standart Karar Matrsnn (V) Oluşturulması: değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık değerler ( w ) belrlenr. Öncelkle n ( w 1 1) (2) Daha sonra R matrsnn her br sütunundak elemanlar lgl V matrs oluşturulur. V matrs aşağıda gösterlmştr: w değer le çarpılarak V j w1r w1r... w1r m1 w r 2 12 w r 2 w r 22 2 m w w w n 1n n 2n n r r... r mn Şekl 4:V matrs 10

12 İdeal ( * A ) ve Negatf İdeal ( A ) Çözümlern Oluşturulması: TOPSIS yöntem, her br değerlendrme faktörünün monoton artan veya azalan br eğlme sahp olduğunu varsaymaktadır. İdeal çözüm setnn oluşturulablmes çn V matrsndek ağırlıklandırılmış değerlendrme faktörlernn yan sütun değerlernn en büyükler (lgl değerlendrme faktörü mnmzasyon yönlü se en küçüğü) seçlr. İdeal çözüm setnn bulunması aşağıdak formülde gösterlmştr. A (maxv j j J ),(mnv j j J ' (3) * * (2.8) formülünden hesaplanacak set v v,..., v * A şeklnde gösterleblr. * 1, 2 n Negatf deal çözüm set se, V matrsndek ağırlıklandırılmış değerlendrme faktörlernn yan sütun değerlernn en küçükler (lgl değerlendrme faktörü maksmzasyon yönlü se en büyüğü) seçlerek oluşturulur. Negatf deal çözüm setnn bulunması aşağıdak formülde gösterlmştr. A (mnv j j J ),(maxv j j J ' (4) (2.9) formülünden hesaplanacak set A v v 1, 2,..., v n şeklnde gösterleblr. Her k formülde de J fayda (maksmzasyon), göstermektedr. ' J se kayıp (mnmzasyon) değern Gerek deal gerekse negatf deal çözüm set, değerlendrme faktörü sayısı yan m elemandan oluşmaktadır. Ayırım Ölçülernn Hesaplanması: TOPSIS yöntemnde her br karar noktasına lşkn değerlendrme faktör değernn İdeal ve negatf deal çözüm setnden sapmalarının bulunablmes çn Eucldan Uzaklık Yaklaşımından yararlanılmaktadır. Buradan elde edlen karar noktalarına lşkn sapma değerler se İdeal Ayırım ( S ) ve Negatf İdeal Ayırım ( S ) Ölçüsü olarak adlandırılmaktadır. * 11

13 İdeal ayırım ( S * S ) ölçüsünün hesaplanması (2.10) formülünde, negatf deal ayırım ( ) ölçüsünün hesaplanması se (2.11) formülünde gösterlmştr. S * n j1 * 2 ( v v ) (5) j j S n j1 ( v j v j ) 2 (6) Burada hesaplanacak * S ve S sayısı doğal olarak karar noktası sayısı kadar olacaktır. İdeal Çözüme Görel Yakınlığın Hesaplanması: Her br karar noktasının deal çözüme görel yakınlığının ( * C ) hesaplanmasında deal ve negatf deal ayırım ölçülernden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt, negatf deal ayırım ölçüsünün toplam ayırım ölçüsü çndek payıdır. İdeal çözüme görel yakınlık değernn hesaplanması aşağıdak formülde gösterlmştr. C * S S S * (7) Burada C değer 0 C * 1 aralığında değer alır ve C * 1 lgl karar noktasının * deal çözüme, C * 0 lgl karar noktasının negatf deal çözüme mutlak yakınlığını gösterr. 12

14 4.ÖRNEK UYGULAMA Doğada güven çnde gecelemek çn kamp yer doğru seçlmeldr. En y kamp yer de, en güzel manzaralı yer değl, en güvenl yerdr. Çalışmamızda ele aldığımız problem Kırıkkale lnde yaşayan 4 kşnn en uygun kamp yer seçmdr. Kamp yer seçm le lgl 5 alternatfmz bulunmaktadır. Bu alternatfler aşağıda gösterlmştr. Kırıkkale Dnek Dağı Antalya Gdengelmez Dağları Bursa Uludağ Bolu Köroğlu Dağı Ağrı Ağrı Dağı Bu alternatflerden en uygun olanının seçm çn 5 adet krtermz vardır. Bu krterler aşağıda gösterlmştr. Vahş hayvan faktörü Mevsmsel etk Ulaşım Araz koşulları Popülarte Gdengelmez Dağları: Antalya, Aksek'nn kuzeynde bulunan br dağdır. Dağdak kayalar bıçak gb keskndr ve Antalya'da en çok blnen dağlardan brdr. Dnek Dağı: Kırıkkale lnn orta kesmlernde yer alır. Dnek Dağı slsles Keskn le İzzettn Köyü arasında Çoruhözü vadsnde uzanmaktadır. Uludağ: Uludağ, Bursa l sınırları çnde, m yükseklğ le Türkye'nn en büyük kış ve doğa sporları merkez olan dağ. Uludağ; Marmara Bölgesnn en yüksek dağıdır. Kuzeybatı-güneydoğu doğrultusunda uzanan Uludağ'ın uzunluğu 40 km'y bulur. 13

15 Köroğlu Dağları: İç Anadolu bölgesn Karadenz bölgesne bağlayan sıradağlar. Doğuda Osmancık dolaylarında Kızılırmak drseğnden, batıda Bleck dolaylarında Sakarya vadsne kadar uzanır. Ağrı Dağı: Türkye'nn en yüksek dağıdır. Zrves 4 mevsm boyunca ermeyen kar ve takke buzulu le kaplı volkank br dağ olan Ağrı Dağı, Türkye'nn doğu ucunda, İran'ın 16 km batısında ve Ermenstan'ın 32 km güneyndedr. Dağın %65'lk br kesm Iğdır lnde, kalan %35'lk kesm se Ağrı l sınırları çersndedr. 4.1.Problemn Çözümü Problem genel anlamda 2 aşamada çözülecektr. AHP le önem ağırlıkları hesaplandıktan sonra bu değerler TOPSIS yöntem le değerlendrlp aşama aşama çözülecektr AHP le önem ağırlıklarının hesaplanması Adım 1 : İkl karşılaştırma matrslernn oluşturulması ve özvektör hesaplanması.. Skalalardak değerlerden faydalanılarak kl karşılaştırma matrsler oluşturulur. 14

16 Tablo 1: Krterlern kl karşılaştırılması. İkl karşılaştırma matrsndek değerlern ondalıklı olarak fade edldğ A matrs oluşturulur. Tablo 2:Krterlern kl karşılaştırmasının ondalıklı gösterm. A matrs kullanılarak denklem 8 yardımıyla C matrs oluşturulur. Denklem 8: 15

17 Tablo 3: C matrs (krterler) v. C matrsnn satır ortalamaları alınarak elde edlen değerler W matrsnde gösterlr. Bu değerler krterlern öncelk değerlerdr. Tablo 4: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş krterlern öncelk değerler(w) Adım 2: Öncelk değerlernn ve tutarlılık hesabının yapılması.. İlk olarak W matrs A matrsyle çarpılarak D matrs elde edlr. 16

18 Tablo 5:D sütun vektörü. Denklem 9 E matrsne gdlr. Denklem 9: Tablo 6:Temel değer (E vektörü). E matrsndek değerlern artmetk ortalaması alınarak ( Denklem 10) λmax hesaplanır. Denklem 10: 17

19 v. λmax hesaplandıktan sonra denklem 11 kullanılarak tutarlılık hesabı yapılır. Denklem 11: RI değer Tablo 7 de k değerlerden krter sayımız n e göre seçlr. Tablo 7:Rassallık gösterges tablosu TO < 0,10 olması matrslermzn tutarlı olduğunu gösterr. v. Bzm problemmzde; λmax = 5,4358 hesaplanmıştır. RI değermz tablodan görüldüğü gb n=5 den 1,12 dr. TI = 0,1090 Ve TO = 0,0973 hesaplanmıştır. Tutarlılık oranımızın 0,10 dan küçük hesaplanmış olması matrslermzn tutarlı olduğunu göstermektedr. Adım 3: Her krter çn aşağıdak şekllerde görüldüğü gb alternatflern karşılaştırıldığı kl karşılaştırma matrsler oluşturulmuş ve özvektörler hesaplanmıştır. 18

20 Tablo 8:Vahş hayvan faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 9:C matrs (vahş hayvan) Tablo 10: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 11:Ulaşım faktörünün llere göre kl karşılaştırılması 19

21 Tablo 12:C matrs(ulaşım) Tablo 13: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 14:Araz koşulları faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 15:C matrs (araz) 20

22 Tablo 16: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 17:Mevsmsel etk faktörünün llere göre kl karşılaştırılması Tablo 18:C matrs 21

23 Tablo 19: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Tablo 20:Popülartenn llere göre kl karşılaştırılması Tablo 21:C matrs (popülarte) 22

24 Tablo 22: Özvektörün normalzasyonu le elde edlmş, alternatflern öncelk değerler Adım 4: Bu adımda AHP nn brleştrme ve sentez matrs TOPSİS de karar değşken olarak kullanılacak matrs türetlr. Tablo 23:Önem ağırlıkları TOPSIS le çözüme ulaşılması Adım 1: Karar Matrsnn (A) Oluşturulması Karar matrsnn satırlarında üstünlükler sıralanmak stenen karar noktaları, sütun- larında se karar vermede kullanılacak değerlendrme faktörler yer almaktadır. Çalışmada 5 karar noktası (şehrler) ve 5 değerlendrme faktörü (vahş hayvan ve ulaşım faktörü, araz koşulları, mevsmsel etk, popülarte ) 23

25 bulunmaktadır. Öncelkle TOPSIS yöntem çn (5x5) boyutlu Standart Karar Matrs oluşturulmuştur. Buna göre çalışmaya lşkn verler Analtk Hyerarşk proses (AHP) sonuç tablosu TOPSIS yöntem karar matrs çn referans alınmıştır. Tablo 24: Karar matrs Adım 2: Normalze Edlmş Karar Matrsnn (R) Oluşturulması Tablo 5 de normalze edlmş karar matrs, Tablo 4 de yer alan A matrsnn elemanlarından yararlanılarak ve (1) numaralı denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Tablo 25: Normalze edlmş karar matrs Adım 3: Ağırlıklı Standart Karar Matrsnn (V) Oluşturulması 3. adımda değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık dereceler (w ) belrlenerek, br öncek adımda hesaplanan normalze edlmş değerler, ( w ) değerler le çarpılarak ağırlıklandırılmış normalze edlmş değerler bulunmaktadır. Değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık dereceler hesaplanırken Analtk Hyerarşk Proses (AHP)den gelen öncelk değerler matrs alınır. Daha sonra R 24

26 matrsnn her br sütunundak elemanlar lgl oluşturulur. V matrs aşağıda gösterlmştr: w değer le çarpılarak V matrs Tablo 26:V matrs Adım 4: İdeal (A + ) ve Negatf İdeal (A ) Çözümün Belrlenmes Bu adımda, deal A + ve negatf deal A çözüm kümeler oluşturulmaktadır. A + set çn V matrsnn her br sütunundak en büyük değer denklem (3), A set çn V matrsnn her br sütunundak en küçük değer denklem (4)le aşağıdak gb oluşturulmuştur. Tablo 27:İdeal ve Negatf deal A tablosu Adım 5: Alternatfler Arasındak Mesafe Ölçülernn Hesaplanması Her alternatfn poztf deal çözümden olan mesafes (S + ) değer (5) numaralı denklemle ve negatf deal çözümden olan mesafes (S ) (6) numaralı denklemden yararlanılarak aşağıdak gb hesaplanmıştır. 25

27 Tablo 28:Alternatfler arasındak mesafe Adım 6: İdeal Çözüme Görel Yakınlığın Hesaplanması Her br karar noktasının deal çözüme görel yakınlığı (C) Denklem (7) yardımıyla hesaplanmıştır. Tablo 29:İdeal çözüme göre yakınlık Sıralamada öncelğ C değer en yüksek olan alternatf almaktadır. Dolayısıyla C değerler büyüklük sırasına göre dzlerek alternatflern öncelk sıraları belrlenmektedr. 26

28 5.SONUÇ Kampçılık günümüzde nsanlar çn çok büyük br eğlence kaynağı, hobdr. Kamp yer seçmnde lk dkkat edlecek faktör güvenl br yer seçmdr. Bzm çalışmamızda da alternatfler arasından en uygun kamp yer seçlmeye çalışılmıştır. Bu seçm şlem AHP ve TOPSIS yöntemleryle yapılmıştır. AHP le önem ağırlıkları hesaplandıktan sonra TOPSIS le önem yüzdeler hesaplanmıştır. Alternatfler; Kırıkkale - Dnek dağı, Antalya Gdengelmez dağları, Bolu Köroğlu dağları, Bursa Uludağ ve Ağrı Ağrı dağıdır. Krterlermz; Vahş hayvan faktörü, ulaşım, mevsmsel etk ve popülartedr. Seçmmz en büyük ölçüde etkleyen krtern popülarte olduğu gözlemlenmştr. İşlemler yapılmadan önce popülarte krter hesaba katılmamış olsaydı yakınlığından dolayı brnc sırada Kırıkkale Dnek dağı seçeneğ çıkıyordu. Popülarte gb br faktörün ne derece öneml olduğunu buradan anlıyoruz. Analzmzn sonucunda alternatflern öncelk sıralaması şu şeklde çıkmıştır. Ağrı Ağrı Dağı (%27,613) Bursa Uludağ (%26,392) Antalya Gdengelmez Dağları (%20,253) Kırıkkale Dnek Dağı (%15,007) Bolu Köroğlu Dağları (%10,736) Ağrı dağına çıkmak kampçılar çn çok büyük br değer taşır. Türkye nn en yüksek dağı olmasından dolayı kazandığı popülarte sayesnde seçmmzde lk sırada çıkmıştır. Sonrak yapılacak projelerde krterler farklılık göstereblr. Örneğn; doğaya verlen zarar krter yaptığımız araştırmalar sonucunda öneml br krter olarak görülmektedr. Bu ve bunun gb farklı krterler çerçevesnde başka projeler yapılablr. 27

29 6.KAYNAKÇA 1. Akın, Besm, Kuru, Ayşegül, Entegre Yönetm Sstemlernde Çok Krterl Karar Verme Teknklernn Kullanımına Yönelk Yaklaşımlar Ve Uygulamaları, Temmuz Çınar, Yetkn, Çok Ntelkl Karar Verme Ve Bankaların Mal Performanslarının Değerlendrlmes Örneğ, Kırıkkale Ünverstes Sosyal Blmler Dergs, Temmuz 2012, clt:2, sayı:2. 5. Göztepe, Kerm, Sakarya Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü sunum, Karabacak, Gökhan, Analtk Hyerarş Yöntem Ve Analtk Ağ Sürec İle Mühmmat Seçm, Uygurtürk, Hasan, Fnansal Performansın TOPSIS Çok Krterl Karar Verme Yöntem İle Belrlenmes: Ana Metal Sanay İşletmeler Üzerne Br Uygulama, Ekm

30 29

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

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE

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

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

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

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

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

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

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

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

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

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

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve

Detaylı

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması* Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

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

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi 2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Sccene 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Afet Sonrası Hzmet Verecek Ekplern Konuşlanma Yerlernn Belrlenmes

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

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,

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

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

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

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

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI

Detaylı

TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF

TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF Necdet ÖZÇAKAR, 1 Istanbul Ünverstes İşletme Fakültes, Üretm Yönetm Ana Blm Dalı Halm YURDAKUL

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

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

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

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE HİZMET SAĞLAYICI SEÇİMİ Öz Aşır ÖZBEK a Tamer EREN b Hzmet sağlayıcılar ya da üçüncü part lojstk (3PL) frmalar, şletmenn ana faalyetler dışında kalan, geleneksel

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

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 0.0.00 Clt:, Sayı: 4, Yıl: 00, Sayfa: -74 Yayına Kabul Tarh: 7.0.0 ISSN: 0-84 ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 11, pp. 159-170 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez

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

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

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

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

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

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

( ) 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

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal

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

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

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL

Detaylı

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Gaz Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs 9 / 2 (2007). 6-80 ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Fath ECER Öz: Fuzzy TOPSIS (Technque for Order Preference

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

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

HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ *

HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ * Hava Gücünün Bölgesel Mukayeses HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2 CİLT 5 SAYI 2 (33-42) HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ * Hv.İsth.Ütğm. Okan ARSLAN ** Hv.İkm.Kur.Alb. Erol YÜCEL Hv.Müh.Yzb.

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

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 01.02.2016 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 01.08.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 07.07.2017 Clt: 19, Sayı: 1, Yıl: 2017, Sayfa: 63-81 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.09673

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

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI 2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU

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

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017

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

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Süleyman Demrel Ünverstes Vzyoner Dergs ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 44 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Yük End Müh Yusuf ŞAHİN Arş Gör Hasan AKYER ÖZET

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8 FARKLI YÜZEY ÖZELLİKLERİNE SAHİP PLAKALARIN ISIL IŞINIM YAYMA ORANLARININ HESAPLANMASI BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

Detaylı

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz

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

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren

Detaylı

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

Detaylı

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Abant İzzet Baysal Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs The Internatonal Journal of Economc and Socal Research ISSN: 1306-2174 http://www.bfderg.bu.edu.tr Clt/Volume:

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama

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

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI Hall İbrahm KESKİN YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA

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

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar

Detaylı

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI TDK Temel Devre Kavramları ve Kanunları /0 TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI GĐRĐŞ: Devre analz gerçek hayatta var olan fzksel elemanların matematksel olarak modellenerek gerçekte olması gereken sonuçların

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

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

Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerini Kullanarak Serbest Bölge Yer Seçimi: Doğu Anadolu Bölgesi Örneği

Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerini Kullanarak Serbest Bölge Yer Seçimi: Doğu Anadolu Bölgesi Örneği Yayın Gelş Tarh: 22.11.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayın Kabul Tarh: 05.01.2015 İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Onlne Yayın Tarh: 30.06.2015 Clt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss. 79-113 Çok Krterl Karar Verme

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Bahar 2014, Clt:10, Yıl:10, Sayı:1, 157-178 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Mehmet PEKKAYA 1 Mesut AKTOGAN 2 LAPTOP

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

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

20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir

20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir 20. ULUSL PZRLM KONGRESİ nadolu Ünverstes - Eskşehr Sgorta Ürün Planlarına İlşkn Ürün Cazplklernn Değerlendrlmes Evaluaton of Product ttractveness of Insurance Product Plans Habbe Yelda Şener 1 - Merve

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

BELEDİYELERDE PERFORMANS ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİSİ

BELEDİYELERDE PERFORMANS ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİSİ İTANBUL TEKNİK ÜNİERİTEİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜÜ BELEDİYELERDE PERFORMAN ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİİ YÜKEK LİAN TEZİ Müh. Emre ALİOĞLU Anablm Dalı: AUNMA TEKNOLOJİLERİ Programı: TRATEJİ

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

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

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 13, pp. 206-216 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ Öğretm üyes: Doç. Dr. S. Özoğuz Tel: 85 36 9 e-posta: serdar@ehb.tu.edu.tr Ders saat: Pazartes,.-3. / D-4 İçndekler. Dere teors, toplu parametrel dereler, Krchhoff un gerlm e akım

Detaylı

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları

3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları 3. Parçaları Arasında Aralık Bulunan Çok Parçalı Basınç Çubukları Basınç çubukları brden fazla profl kullanılarak, bu profller arasında plan düzlemnde bell br mesafe bulunacak şeklde düzenleneblr. Bu teşklde,

Detaylı

KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ

KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 61 89 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008

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

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

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

Detaylı