Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi. Amaç. Geleneksel Yaklaşımda Karar verme
|
|
- İbrahi̇m İpekçi
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir. 1 2 Kararların Özellikleri Karmaşıklık Belirsizlik Kararların etkilerinin önemli olması Karardan birçok kişinin etkilenmesi Soyut Unsurlar Kararın etkilerinin uzun vadede ortaya çıkması Disiplinlerarası yaklaşım Birden fazla karar verici Birden fazla kriterin göz önüne alınması Uygun alternatiflerin belirlenmesindeki zorluk Riske karşı tutumlar Kararların ardışık niteliği Karar Analizi Alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılmasıyla ilgilenir. Karar vericilerin daha iyi karar vermesini sağlamak için bir metodoloji sunar. Karar vericinin neye karar vereceğini değil, kararın nasıl oluşturulması gerektiğini ortaya koyar. Karar vericinin yerini almaz. Karar vericiyi iyi bir karar vermesi için destekler. 3 4 Amaç Karar analizindeki temel amaç, Karar vericinin kişisel yaklaşımını tamamlamak Onu takviye etmek Karar vericinin karara etki eden tüm faktörleri sistematik olarak görmesini sağlamaktır. Bunn, 1984 Geleneksel Yaklaşımda Karar verme Sezgiye dayanan yöntemler Sınama-Yanılmaya dayanan yöntemler Lideri izlemeye dayanan yöntemler 5 6 1
2 Geleneksel Yaklaşımda Kararın Oluşması Karar Verme Sürecinin Aşamaları PROBLEMİN TANIMLANMASI Sezgi Tecrübe Sınırlı Bilgi Yargı Sistematik Olmayan Yaklaşım KARAR VERİCİ Yeni Yaklaşımda Kararın Oluşması KARAR AMAÇ VE HEDEFLERİN BELİRLENMESİ ALTERNATİFLERİN BELİRLENMESİ MODELLEME VE ÇÖZÜM PROBLEM YAPISININ ORTAYA KONULMASI ÇÖZÜM BELİRLİLİK ALTINDA KARAR MODELLERİ RİSK ALTINDA KARAR MODELLERİ BELİRSİZLİK ALTINDA KARAR MODELLERİ DUYARLILIK ANALİZİ Sezgi Tecrübe Yargı Karar Analizi Yöntemleri (Sistematik Yaklaşım) KARAR VERİCİ KARAR 7 SONUÇ TATMİNKAR MI? YORUM, SEÇİM VE UYGULAMA 8 Karar Vermede Karar Ortamları Belirlilik ortamı Risk ortamı Belirsizlik ortamı 9 Alternatiflerin sonuçları kesin olarak bilinir. Aralarındaki ilişki matematiksel doğrusal fonksiyonlarla açıklanabilir. Doğrusal programlama problemleri. A maç: maksimizasyon ya da minimizasyon Farklı durumlara göre seçeneklerin durumları da farklılık gösterir. Karar alternatiflerine ilişkin maliyetler olasılık dağılımlarıyla tanımlanır. Beklenen değer kriteri kullanılır. Her alternatifin çevresel faktörlere göre ortaya çıkması belli olasılıklara bağlıdır. Alternatiflerin sonuçlarına ilişkin kesinlik bulunmaz. Sonuçlara ilişkin herhangi bir olasılık belirlenemez. Çevresel faktörler tahmin edilemediğinden, alternatiflerin ortaya çıkabilecek sonuçları hakkında olasılık değeri belirlenemez Karar Problemlerinin Modellenmesi Karar Probleminin elemanları Karar verici Amaç Sonuçları farklı alternatifler Hangi alternatifin en iyi olduğuna dair şüpheli durum olması gerekir. Çevresel Faktörler Olasılıklar Sonuç 10 Karar Veren Karar veren ile karar analizcisi aynı kişi olmak zorunda değildir. Karar veren; kararın tüm sorumluluğunu yüklenen ve sonucundan etkilenen kişi Karar Analizcisi ise, karar verme yöntemlerini uygulayarak karar verenin en iyi kararı vermesi için destek olan kişi. Amaç Karar probleminin yapısına göre Maksimizasyon Minimizasyon Amaç durumuna göre Tek amaçlı Çok amaçlı
3 Hedefler ve Kriterler Hedef: Amaca ulaşırken nelerin önemli olduğunu ifade eder. Kriterler; hedefe ulaşma ölçütleri Alternatifler, kriterler göz önüne alınarak birbiriyle kıyaslanır. Karar problemleri kriterlerine göre; Tek kriterli Çok kriterli olabilir. Verilecek Karar Karar problemlerinde genellikle Verilecek tek bir karar yerine Ardışık kararlar mevcuttur Alternatifler Karar problemindeki her karar durumu için; Aralarında seçim yapılabilecek en az iki alternatif bulunmalıdır. Alternatifler; Karar verici tarafından belirlenebilir. Problemin kendi yapısında bulunabilir. Çevresel Faktörler Karar sonuçlarını etkilemesine rağmen, karar vericinin kontrol edemediği durumlar. Gelecekte gerçekleşmesi beklenen olaylardır. Sosyo-politik koşullar, Genel ekonomik durum, Meteorolojik koşullar, Rakip tarafından izlenen stratejiler Enflasyon Doğal felaketler Çevresel Faktörler Her karar durumunda, belirlenen alternatiflerin sonuçlarını etkileyen temel belirsizlikler tespit edilmelidir. Bir belirsizliğin çevresel faktör olabilmesi için, sonuçlar üzerinde belirgin bir etkisinin olması gerekir. Olasılıklar Çevresel faktörlerin gerçekleşme olasılıkları ile ilgilidir. Karar verici, çevresel faktörleri ve bunların durumlarını belirleyebilir. Ancak bu durumların hangisinin oluşacağını karar verdiği anda bilemez
4 Sonuç Çevresel faktörler karşısında alternatif hareket tarzlarının seçilmesi ile ortaya çıkan değer. Sonuçlar, alternatiflerin ve çevresel faktörlerin bir fonksiyonu olarak ifade edilir. Kriter cinsinden ifade edilir. Kriter kar ise sonuç para birimidir. Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan Araçlar Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan Araçlar Karmaşık karar problemlerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla, Problemi oluşturan unsurları Ve bu unsurlar arasındaki bağlantıları açıklayan araçlar: Etki diyagramı Karar matrisi Karar ağacı 1. Etki Diyagramları Karar problemlerinin açıklanmasında en basit yöntemdir. Kolaylıkla karar ağacına dönüştürülürler Karar problemlerinin ardışık yapısını görebilmek için kullanılır. Karar ağacının ilk aşamasıdır Etki diyagramları Karar problemini grafik olarak gösterir. Karar probleminin elemanlarını değişik geometrik şekillerle sembolize eder. Bu şekillere nokta adı verilir Karar noktası Belirsizlik noktası Sonuç noktası vs. Bu şekiller daha sonra, elemanlar arasındaki ilişkileri göstermek için oklarla ilişkilendirilir. Birbirine bağladıkları elemanlara göre; Bilgi oku Koşulluluk oku Etki oku adını alır
5 Etki Diyagramlarında Kullanılan Şekiller Bilgiler noktalarda ve oklarda depolanır. Örneğin Karar noktasında alternatifler Belirsizlik noktasında çevresel faktörler ve bunlarla ilgili durumlar depolanır. Karar Noktası Belirsizlik Noktası Değer Noktası Sonuç Noktası Karar noktası dikdörtgenle gösterilir ve içinde aralarında seçim yapılacak elemanları barındırır. Belirsizlik noktası daire ile gösterilir ve içinde çevresel faktörleri ve bu çevresel faktörlerle ilgili durumları barındırır. Değer noktası çift çizgili bir dikdörtgenle gösterilir. Değeri ile ilgili herhangi bir belirsizlik bulunmayan elemanlardır. Matematiksel işlemleri de temsil edebilir. Sonuç noktası eşkenar dörtgenle gösterilir. Bu nokta, karar problemlerinin elemanlarında tanımlanan sonuçları depolar Oklar Bilgi Oku: Bir karar noktasını diğer karar noktası ile ya da Bir belirsizlik noktasını bir karar noktası ile bağlar. D1 A D2 D Etki Oku: Karar noktasından belirsizlik noktasına doğru çizilir. A çevresel faktörünün durumlarının oluşma olasılıklarının D noktasında seçilen alternatife bağlı olduğunu Bu olasılıkların D noktasındaki karardan etkilendiğini gösterir. A belirsizlik noktasındaki olasılıkların şartlı olasılıklar olduğunu gösterir. D A Koşulluluk Oku: İki belirsizlik noktasını birbirine bağlayan oka koşulluluk oku denir. B çevresel faktörü ile ilgili olasılıkların, A çevresel faktörünün alacağı durumlara bağlı olduğunu Şartlı olasılıkların bulunduğunu göstermektedir. İşlem Oku: Bir belirsizlik noktasından bir değer noktasına çizilen oktur. A ile B ile ilgili belirsizlik çözüldükten sonra C nin değeri (C=AxB) şeklinde hesaplanabilir. A C (C=AxB) A B B
6 Sonuç Oku: Bir karar noktasından veya bir belirsizlik noktasından sonuç noktasına çizilen oka sonuç oku adı verilir. Şekilde sonuç okları, sonucun A noktasındaki alternatiflerin ve B noktasındaki çevresel faktörlerin bir kombinasyonu olduğunu gösterir. A B Sonuç 31 Etki Diyagramlarının Oluşturulmasında Dikkat Edilecek Noktalar 1. Etki diyagramı yalnızca bir sonuç noktası içermelidir. Analizin sonuç noktası ile ifade edilen yalnız bir bitiş noktası bulunmalıdır. Aşırı Hız Polise Yakalanma Para Cezası Sigorta Pirim Artışı Toplam Maliyet Etki diyagramları herhangi bir çevrim içermemelidir. Çevrim belli bir bitiş noktası olmayan bir döngüdür. Nasıl anlaşılır: Sonuç noktasından geriye doğru gelirken aynı yolda aynı noktaya birden fazla kez rastlanıyorsa, diyagram çevrim içermektedir. 3. Etki diyagramı kısır noktalar içermemelidir. Kısır noktalar artçıları olmayan belirsizlik veya karar noktalarıdır. Bu yüzden modelin sonucunu etkilemezler. Test yap Test sonuçları Maç sonucu Takım sıralamaları Play-off serisi Ürünü iyileştir Ürünü piyasaya çıkar Sonuç Bahis miktarını belirle Sonuç Kısır noktalar Örnek Etki Diyagramı Mamul üretimi etki diyagramı Fiyat Mamul üret? Satış miktarı Satış geliri Kar Toplam maliyet Değişen maliyet Sabit maliyet 2. Karar Matrisi Bir karar probleminde bir tek karar noktası varsa ve sonuçlar da bir tek çevresel faktörün değişik durumlarına bağlı ise, karar matrisiyle modellenebilir
7 Karar matrisinin yapısı: Karar matrisi S1 S2.. Sm A1 U11 U12.. U1m A2 U21 U22.. U2m An Un1 Un2.. Unm P P1 P2.. Pm Satırlar (A): Alternatifler Sütunlar (S): Çevresel faktörün değişik durumları Hücreler (U): Alternatifler ve çevresel faktörün değişik durumlarının kombinasyonlarının sonuçları. 37 Örnek olay: Bir işletme X ürününü üretmektedir. İşletme gelecekteki dönemle ilgili planlama faaliyetlerine başlamıştır, önünde 3 alternatif vardır: Bir genişleme yatırımı yaparak üretim kapasitesini arttırmak, mevcut kapasitede üretime devam etmek, üretim kapasitesini düşürmek için mevcut üretim hatlarından bazılarını kapatmak ve bu hatlarda kullanılan makine ve teçhizatı satmaktır. Alternatiflerin getirisi, gelecekte ürüne olan talebe bağlıdır. Gelecekte ürüne olan talep artabilir, herhangi bir değişiklik olmayabilir veya talep düşebilir. Eğer işletme genişleme yatırımı yapar ve talep de artarsa planlama dönemi sonunda TL Ekonomik Kar (EK) elde edileceği, talepte bir değişiklik olmazsa 2.000TL EK elde edileceği ve talep düşerse 8.000TL zarara uğrayacağı (negatif ekonomik kar) tahmin edilmektedir. Eğer işletme mevcut kapasitede üretime devam eder ve talep artarsa planlama dönemi sonunda 9.000TL EK elde edileceği, talepte bir değişiklik olmazsa 5.000TL EK elde edileceği, talep düşerse herhangi bir EK veya zararın söz konusu olmayacağı (sıfır EK) tahmin edilmektedir. İşletme kapasitesini düşürür ve talep artarsa 4.000TL EK elde edileceği, talepte değişiklik olmazsa 1.500TL EK ve talep düşerse 7.000TL EK elde edileceği tahmin edilmektedir. 38 Problemde tek karar noktası bulunmaktadır: Kapasite kararı Tek çevresel faktör: Gelecekteki talebin ne olacağı Çevresel faktörün 3 durumu vardır. Amaç: Firmanın piyasa değerini arttırmak Alternatifler arasında seçim kriteri: Ekonomik kar Ekonomik Kar(EK)= Vergi sonrası faaliyet karı-(yatırılan sermaye x Ağırlıklı ortalama sermaye maliyeti) Yatırılan Sermaye=Net işletme sermayesi + İşletmenin faaliyetlerini yürütmek için kullandığı maddi ve maddi olmayan duran varlıklar Etki diyagramı: Gelecekteki talep Karar matrisi: Alternatifler Karar Matrisi Talebin Artması Talebin Değişmemesi Talebin Düşmesi Kapasite artırım yatırımı yapmak Mevcut kapasiteyi korumak Kapasiteyi düşürmek Kapasite Ekonomik kar
8 3. Karar Ağacı Etki diyagramları karar problemlerinin elemanlarını ve bu elemanlar arasındaki ilişkiyi özet olarak gösterirken, Karar ağaçları problemin daha detaylı olarak gösterilmesini sağlar. Etki diyagramının noktalarında depolanan bilgiler, Karar ağaçlarının dallarında bulunur. Karar ve belirsizlikle kronolojik olarak gösterilir. 43 Karar ağacı; Noktalar ve Bu noktalardan çıkan dallardan oluşur. Karar Noktası; Dikdörtgenle temsil edilir Karar noktasından çıkan dallar, alternatifleri gösterir. Belirsizlik Noktaları; Daire ile temsil edilir Her belirsizlik noktası bir çevresel faktörü gösterir. Belirsizlik noktalarından çıkan dallar, çevresel faktörün durumlarını temsil eder. 44 Karar ağaçlarının genel yapısı: Bir karar ağacı; Soldan (şu andan) Sağa doğru (geleceğe) çizilir. Her etki diyagramı bir karar ağacına dönüştürülebilir. Alternatif 1 Alternatif 2 Durum 1 (Olasılık 1) Durum 2 (Olasılık 2) Sonuç [U(1,1)] Sonuç [U(1,2)] Alternatif Örnek olay için karar ağacı Kapasite artırımı yapmak Talebin artması Talebin değişmemesi Talebin düşmesi Mevcut kapasiteyi korumak Talebin artması Talebin değişmemesi Talebin düşmesi Talebin artması Kapasiteyi düşürmek Talebin değişmemesi Tek karar ve belirsizlik noktası bulunan problemler; Etki diyagramı Karar matrisi Karar ağacı ile modellenebilir. Birden fazla karar ve belirsizlik noktalarının bulunduğu sıralı karar problemleri; Etki diyagramı Karar ağaçları ile modellenir. Talebin düşmesi
9 Etki Diyagramının Karar Ağacına Dönüştürülmesi Etki diyagramları karar problemlerinin karmaşık yapısını analitik olarak gösterebilir. Fakat, etki diyagramları alternatifleri, çevresel faktörlerle ilgili durumları ve ilgili olasılıkları net olarak gösteremez. Etki diyagramları; Karar problemlerinin kolaylıkla karar ağaçlarına dönüştürülmesine imkan sağlar. Karar ağacının ilk aşamasını oluşturur. Etki diyagramlarını karar ağacına dönüştürmek için bazı aşamalar vardır Etki diyagramını karar ağacına dönüştürme aşamaları: Herhangi bir okun işaret etmediği bir nokta belirle (gerisinde bir okun bulunmadığı nokta) Karar noktası ile belirsizlik noktası arasında bir seçim yapılması gerekirse, karar noktasını seç, Ağacın başlangıcına bu karar noktasını koy ve bu karar noktasının alternatiflerini oklarla göster, Etki diyagramında karar noktası etki oku ile bir belirsizlik noktasına bağlanıyorsa, karar noktasından çıkan ve alternatifleri gösteren okların ucuna bir belirsizlik noktası çiz ve bu belirsizlik noktasındaki durumları oklarla göster, Etki diyagramında karar noktası bilgi oku ile bir karar noktasına bağlanıyorsa, karar noktasından çıkan alternatifleri gösteren okların ucuna karar noktası çiz ve bu karar noktasındaki alternatifleri oklarla göster, Şayet etki diyagramında bir belirsizlik noktası koşulluluk oku ile başka bir belirsizlik noktasına bağlanıyorsa, başlangıçtaki belirsizlik noktasından çıkan ve durumları gösteren okların ucuna belirsizlik noktası çiz ve belirsizlik noktasındaki durumları göster, Bir belirsizlik noktası ile bir karar noktası sonuç oku ile bir sonuç noktasına bağlanıyorsa, her bir alternatife karşılık gelen belirsizlik noktasındaki durumların oluşturduğu sonuç yaz Bu aşamaları, etki diyagramının tüm aşamaları bitene kadar devam ettir, Tüm karar ağaçları tamamlandığında ilgili çevresel faktörlerin durumlarının ilgili olasılıklarını karar ağacında göster
10 Örnek olay (ödev) Bir fabrika sahibi, fabrikasında X ürünü üretebilmesi için bu fabrikadaki makine ve teçhizatta belli bir modifikasyon yapması ve konuda karar vermesi gerekmektedir. Fabrikayı X ürünü üretecek şekilde modifikasyonunu yaptıktan sonra bu modifikasyonun fabrikanın tamamında mı yoksa yarısında mı olacağına karar vermelidir. Daha sonra X ürünü üretim seviyesi (düşük/orta/yüksek) konusunda karar vermelidir. Fakat üretim seviyesini belirlemesinde hem bir önceki kararı (fabrikanın yarısını/tamamını modifiye etmek)hem de üretilecek ürünün fiyatını (düşük/orta/yüksek)belrileme konusundaki kararını etkilemektedir. Ancak piyasa fiyatına etki eden birçok çevresel faktör bulunmaktadır. Fabrika sahibi geçmiş tecrübelerine dayanarak bunları rakip firmaların aynı ürünlerinin piyasa fiyatı ve üretim maliyeti olarak belirlemiştir. Ayrıca bu çevresel faktörlerin durumlarının düşük, orta veya yüksek olabileceğini tahmin etmektedir. Bu problemin; etki diyagramını çiziniz. Etki diyagramını karar ağacına dönüştürünüz. Kaynakça: Aktaş ve diğerleri, Sayısal Karar Verme Yöntemleri, Beta Yayıncılık,
Karar Verme ve Oyun Teorisi
Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karmaşık karar problemlerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla,
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
DetaylıSAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER I SAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ Prof.Dr. Ramazan AKTAŞ Prof.Dr. Mete M. DOĞANAY Dr. Yunus GÖKMEN Dr. Yavuz GAZİBEY Dr. Ufuk TÜREN II İÇİNDEKİLER Yayın No : 3193 İşletme-Ekonomi Dizisi : 695
DetaylıKARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen
DetaylıOYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıVeriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan
Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan 1 Ders Planı 1. Karar Problemleri i. Karar problemlerinin bileşenleri ii. Değerler, amaçlar, bağlam iii. Etki diagramları 2. Model Girdilerinde Belirsizlik
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ GİRİŞ Tek boyutlu (tek
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 10-11. Nesneye Yönelik Sistem Tasarımı Haftanın Amacı Bilişim sistemleri geliştirmede nesneye yönelik sistem tasarımı
DetaylıÖğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi
Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi Öğretim hedefleri belirlendikten sonra öğrencileri bu hedeflere ulaştıracak içeriğin saptanması gerekmektedir. Eğitim programlarının geliştirilmesinde ikinci aşama
DetaylıKURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE
KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE SUNUM PLANI 1. RİSK VE RİSK YÖNETİMİ: TANIMLAR 2. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ 3. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ DÖNÜŞÜM SÜRECİ
DetaylıİÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM GENEL OLARAK YATIRIM VE YATIRIM PROJELERİ
İÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM GENEL OLARAK YATIRIM VE YATIRIM PROJELERİ PLANLAMA... 1 PLANLAMANIN ÖZELLİKLER... 3 YATIRIM PROJESİ... 4 YATIRIM PROJELERİNİN SINIFLANDIRILMASI... 5 Yeni Mal ve Hizmet Üretmeye
DetaylıYöneylem Araştırması II
Yöneylem Araştırması II Öğr. Gör. Dr. Hakan ÇERÇİOĞLU cercioglu@gazi.edu.tr BÖLÜM I: Doğrusal Programlama Tekrarı Doğrusal Programlama Tanımı Doğrusal Programlama Varsayımları Grafik Çözüm Metodu Simpleks
DetaylıFinansal Yatırım ve Portföy Yönetimi. Ders 5
Finansal Yatırım ve Portföy Yönetimi Ders 5 FİNANSIN TEMEL SORULARI: Riski nasıl tanımlarız ve ölçeriz? Farklı finansal ürünlerin riskleri birbirleri ile nasıl alakalıdır? Riski nasıl fiyatlarız? RİSK
DetaylıEtki Diyagramları ve Karar Ağaçları
Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar Bu ders notlarının hazırlanmasında Dr. Vildan Ç. Özkır ın ders notlarından faydalanılmıştır. Yrd. Doç. Dr. Hacer GÜNER GÖREN
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:2 Simülasyon Örnekleri
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:2 GIRIŞ Bu derste elle ya da bir çalışma sayfası yardımıyla oluşturulacak bir simülasyon tablosunun kullanımıyla yapılabilecek simülasyon
DetaylıBÖLÜM 3: AKIŞ DİYAGRAMLARI
BÖLÜM 3: AKIŞ DİYAGRAMLARI Geliştirilecek olan yazılımın genel yapısının şematik gösterimine akış diyagramı (flowchart) adı verilir. Akış diyagramları, yazılımı oluşturacak program parçalarını ve bu parçaların
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME
DetaylıSimpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):
DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir
DetaylıOkut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.
Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak
DetaylıAHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıARBİTRAJ FİYATLAMA MODELİ (AFM)
ARBİTRAJ FİYATLAMA MODELİ (AFM) 1 Markowitz in Modern Portföy Teorisi sonrası geliştirilen denge modelleri 1.Finansal Varlıkları Fiyatlama Modeli (Capital Asset Pricing Model CAPM) 2.Tek ve Çok Endeksli
DetaylıDARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI
DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJENİN ADI: OYUN TEORİSİ İLE İSTANBUL TRAFİĞİNİN İNCELENMESİ HAZIRLAYANLAR: ECE TUNÇKOL-BERKE OĞUZ AKIN MEV KOLEJİ ÖZEL
DetaylıİŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21
İŞLETME RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21 Kuruluşların, artan belirsizlik ortamında, stratejilerini belirlemeleri ve bu stratejiler doğrultusunda gelişimlerini sürdürmelerinde, yeni
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Zeleny (1982) multiple criteria decision making kitabına aşağıdaki cümle ile başlar: ıt has become more and more difficult to see
DetaylıOlasılık Kuramı ve İstatistik. Konular Olasılık teorisi ile ilgili temel kavramlar Küme işlemleri Olasılık Aksiyomları
Olasılık Kuramı ve İstatistik Konular Olasılık teorisi ile ilgili temel kavramlar Küme işlemleri Olasılık Aksiyomları OLASILIK Olasılık teorisi, raslantı ya da kesin olmayan olaylarla ilgilenir. Raslantı
Detaylı7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;
İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit
Detaylıİzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı
İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı Hareketli Yük Çeşitleri: a) I. tip hareketli yük: Sistemin tümünü veya bir bölümünü kaplayan, boyu değişken düzgün yayılı hareketli yüklerdir (insan,
DetaylıKüme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur
Kümeler Kümeler ve küme işlemleri olasılığın temellerini oluşturmak için çok önemlidir Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Sonlu sayıda, sonsuz sayıda, kesikli
DetaylıYILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ MİMARLIK BÖLÜMÜ 2013-2014 GÜZ YARIYILI
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ MİMARLIK BÖLÜMÜ 2013-2014 GÜZ YARIYILI PROJE YAPIM YÖNETİMİ RİSK YÖNETİMİ 09071023 TUBA NUR BAZ PROJE YÖNETİMİNİN BİLGİ ALANLARI - ENTEGRASYON YÖNETİMİ - KAPSAM
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları
DetaylıKarar Ağaçları. Karar Ağaçları. Arş. Gör. Melike ERDOĞAN
Arş. Gör. Melike ERDOĞAN 09.05.2014 1 Belirsizlik ve risk altında karar alma durumunu temsil eden şekil Bu şekil karar seçeneklerini, her bir seçeneğin olasılıklarını, kar ve zararlarını gösterir. 09.05.2014
DetaylıKONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I
KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu
DetaylıMODELLEME VE BENZETİM
MODELLEME VE BENZETİM Hazırlayan: Özlem AYDIN Not: Bu sunumda Yrd. Doç. Dr. Yılmaz YÜCEL in Modelleme ve Benzetim dersi notlarından faydalanılmıştır. DERSE İLİŞKİN GENEL BİLGİLER Dersi veren: Özlem AYDIN
DetaylıSAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ II
SAĞLIK KURUMLARI YÖNETİMİ II KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKAT Burada ilk 4 sayfa gösterilmektedir. Özetin tamamı için sipariş veriniz www.kolayaof.com 2 Kolayaof.com 0 362 2338723 Sayfa 2 İÇİNDEKİLER 1. ÜNİTE-
DetaylıSÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI Normal Olasılık Dağılımı Akülerin dayanma süresi, araçların belli bir zamanda aldığı yol, bir koşuya katılanların bitirme süresi gibi sayılamayacak kadar çok değer alabilen sürekli
DetaylıGRAFİK ÇİZİMİ VE UYGULAMALARI 2
GRAFİK ÇİZİMİ VE UYGULAMALARI 2 1. Verinin Grafikle Gösterilmesi 2 1.1. İki Değişkenli Grafikler 3 1.1.1. Serpilme Diyagramı 4 1.1.2. Zaman Serisi Grafikleri 5 1.1.3. İktisadi Modellerde Kullanılan Grafikler
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıEĞĠTĠMDE ÖLÇME ve DEĞERLENDĠRME
EĞĠTĠMDE ÖLÇME ve DEĞERLENDĠRME Öğrenci başarısının veya başarısızlığının kaynağında; öğrenci, öğretmen, çevre ve program vardır. Eğitimde değerlendirme yapılırken bu kaynaklar dikkate alınmaz. Eğitimciler,
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları
DetaylıPROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul
PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul Proje:Belirli bir işin tamamlanabilmesi için yapılması
DetaylıDOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ
DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ TRANSPORTASYON (TAŞIMA, ULAŞTIRMA) TRANSİT TAŞIMA (TRANSSHIPMENT) ATAMA (TAHSİS) TRANSPORTASYON (TAŞIMA) (ULAŞTIRMA) TRANSPORTASYON Malların birden fazla üretim (kaynak,
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıİSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI
29 İSG011 1/7 İSG PROJE YÖNETİMİ İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI AMAÇ: İSG de Proje yönetimi ile tehlike araştırma yöntemleri hakkında bilgilendirme Slayt III BÖLÜM CPM GANT PERT YÖNTEMİLERİ VE
DetaylıSİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE
SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME
DetaylıMANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI DİCLE KALKINMA AJANSI
MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI 2 Planlama Aşaması MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI 1. Mantıksal çerçeve matrisinin oluşturulması 2. Süre ve Faaliyet Planlaması 3. Bütçeleme Mantıksal Çerçeve Matrisi 3 Proje Mantığı
DetaylıÖdev TeslimTarihi 12.Ocak 2010 KAR PLANLAMASI
İTÜ Tekstil Teknolojileri ve Tasarımı Fakültesi / Tekstil Mühendisliği Bölümü 2009-2010Öğretim Yılı / Güz Yarıyılı TEK485-MALİYET MUHASEBESİ DERSİ ÖDEV5 (YÖNETİM MUHASEBESİ) 30.Aralık.2009 Ödev TeslimTarihi
Detaylıdoğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik biçiminde verilmesi durumunda amaca
DetaylıMatematiksel modellerin elemanları
Matematiksel modellerin elemanları Op#mizasyon ve Doğrusal Programlama Maksimizasyon ve Minimizasyon örnekleri, Doğrusal programlama modeli kurma uygulamaları 6. DERS 1. Karar değişkenleri: Bir karar verme
DetaylıOptimizasyon İçin Kök(Generic) Model (Doğrusal-Olmayan Programlama Modeli)
ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS 2 NOTLAR Optimizasyon İçin Kök(Generic) Model (Doğrusal-Olmayan Programlama Modeli) X, karar değişkenlerinin bir vektörü olsun. z, g 1, g 2,...,g m fonksiyonlardır.
DetaylıAHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl
AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve
DetaylıDoğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez
Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Karar Verme Süreci. Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA.
Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Karar Verme Süreci Doç. Dr. İhsan Kaya Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA 1 Karar Verme Karar Verme belirli bir problemi çözmek ve istenilen
DetaylıKİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI
IM 566 LİMİT ANALİZ DÖNEM PROJESİ KİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI HAZIRLAYAN Bahadır Alyavuz DERS SORUMLUSU Prof. Dr. Sinan Altın GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ
DetaylıİŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/29
İŞLETME RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/29 Risk İzleme Süreci 2/29 Risk izleme süreci, planlanan bütün risk yönetim faaliyetlerinin etkin olarak gerçekleştirildiğini güvence altına almak
DetaylıTarımda Mühendislik Düşünce Sistemi. Prof. Dr. Ferit Kemal SÖNMEZ
Tarımda Mühendislik Düşünce Sistemi Prof. Dr. Ferit Kemal SÖNMEZ Sistem Aralarında ilişki veya bağımlılık bulunan elemanlardan oluşan bir yapı veya organik bütündür. Bir sistem alt sistemlerden oluşmuştur.
DetaylıISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
DetaylıKontrol Sistemlerinin Analizi
Sistemlerin analizi Kontrol Sistemlerinin Analizi Otomatik kontrol mühendisinin görevi sisteme uygun kontrolör tasarlamaktır. Bunun için öncelikle sistemin analiz edilmesi gerekir. Bunun için test sinyalleri
DetaylıEME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler
EME 3105 1 Giriş Sistem Simülasyonu Önümüzdeki hafta simulasyon girdilerinin modellenmesinde kullanılan kesikli ve sürekli Simulasyonda İstatistiksel Modeller-I Ders 4 dağılımlar hatırlatılacaktır. Rassal
DetaylıMekatroniğe Giriş Dersi
Mekatroniğe Giriş Dersi 3. Hafta Temel Kavramlar Sistem Mekatronik Sistem Modelleme ve Simülasyon Simülasyon Yazılımları Basit Sistem Elemanları Bu Haftanın Konu Başlıkları SAÜ - Sakarya MYO 1 Mekatroniğe
Detaylı25. KARARLILIK KAPALI ÇEVRİM SİSTEMLERİNİN KARARLILIK İNCELENMESİ
25. KARARLILIK KAPALI ÇEVRİM SİSTEMLERİNİN KARARLILIK İNCELENMESİ a-) Routh Hurwitz Kararlılık Ölçütü b-) Kök Yer Eğrileri Yöntemi c-) Nyquist Yöntemi d-) Bode Yöntemi 1 2 3 4 a) Routh Hurwitz Kararlılık
DetaylıYapısal Analiz Programı SAP2000 Bilgi Aktarımı ve Kullanımı. Doç.Dr. Bilge Doran
Yapısal Analiz Programı SAP2000 Bilgi Aktarımı ve Kullanımı Dersin Adı : Yapı Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları Koordinatörü : Doç.Dr.Bilge DORAN Öğretim Üyeleri/Elemanları: Dr. Sema NOYAN ALACALI,
DetaylıSTATİK KUVVET ANALİZİ (2.HAFTA)
STATİK KUVVET ANALİZİ (2.HAFTA) Mekanik sistemler üzerindeki kuvvetler denge halindeyse sistem hareket etmeyecektir. Sistemin denge hali için gerekli kuvvetlerin hesaplanması statik hesaplamalarla yapılır.
DetaylıTam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için
Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıBMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Akış Diyagramları ve Sözde Kodlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Sözde Kodlar (pseudo-code) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 3 Sözde Kod Sözde
DetaylıProje DöngD. Deniz Gümüşel REC Türkiye. 2007,Ankara
Proje Yönetiminde Y Temel Kavramlar Proje DöngD ngüsü Yönetimi ve Mantıksal Çerçeve eve Yaklaşı şımı Deniz Gümüşel REC Türkiye 2007,Ankara TEMEL KAVRAMLAR Proje nedir? Proje Yönetimi nedir???? Proje Döngüsü
DetaylıOlasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir.
5.SUNUM Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir. Günlük hayatta sıklıkla kullanılmakta olan olasılık bir olayın ortaya
DetaylıSİSTEM SİMÜLASYONU SİSTEM SİMULASYONU 1 SİMÜLASYON NEDİR? BENZETİMİN YERİ?
SİSTEM SİMÜLASYONU 1. GİRİŞ SİMÜLASYON NEDİR? Simülasyon, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir. Genel anlamda simülasyon, zaman içinde bir üretim
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıFinansal Yatırım ve Portföy Yönetimi. Ders 7 Modern Portföy Teorisi
Finansal Yatırım ve Portföy Yönetimi Ders 7 Modern Portföy Teorisi Kurucusu Markowitz dir. 1990 yılında bu çalışmasıyla Nobel Ekonomi ödülünü MertonH. Miller ve William F. Sharpe ilepaylaşmıştır. Modern
DetaylıSınıf Diyagramları Amaç: Sınıf Diyagramları Nasıl Çizilir?
Sınıf Diyagramları Sınıf diyagramı statik bir diyagramdır. Bir uygulamanın statik görünümünü temsil eder. Sınıf diyagramı sadece bir sistemin farklı yönlerini görselleştirmek, açıklamak ve belgelemek için
Detaylı4.1. Gölge Fiyat Kavramı
4. Gölge Fiyat Kavramı 4.1. Gölge Fiyat Kavramı Gölge fiyatlar doğrusal programlama modellerinde kısıtlarla açıklanan kaynakların bizim için ne kadar değerli olduklarını gösterirler. Şimdi bir örnek üzerinde
DetaylıTEMEL İNŞAATI ŞERİT TEMELLER
TEMEL İNŞAATI ŞERİT TEMELLER Kaynak; Temel Mühendisliğine Giriş, Prof. Dr. Bayram Ali Uzuner 1 2 Duvar Altı (veya Perde Altı) Şerit Temeller (Duvar Temelleri) 3 Taş Duvar Altı Şerit Temeller Basit tek
DetaylıTemelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey
Doğrusal Programlamanın Temelleri Doç.Dr.Ali Argun Karacabey Doğrusal Programlama Nedir? Bir Doğrusal Programlama Modeli doğrusal kısıtlar altında bir doğrusal ğ fonksiyonun değerini ğ maksimize yada minimize
DetaylıTesadüfi Değişken. w ( )
1 Tesadüfi Değişken Tesadüfi değişkenler gibi büyük harflerle veya gibi yunan harfleri ile bunların aldığı değerler de gibi küçük harflerle gösterilir. Tesadüfi değişkenler kesikli veya sürekli olmak üzere
DetaylıARDIŞIL DİYAGRAM YAPI DİYAGRAMI. Sistem Analizi ve Tasarımı Dersi
ARDIŞIL DİYAGRAM YAPI DİYAGRAMI Sistem Analizi ve Tasarımı Dersi İçindekiler Ardışıl Diyagram Nedir ve Neden Kullanılır... 3 Ardışıl Diyagram Elemanları... 3 MS Visio ile Ardışıl Diyagram Çizimi... 5 Violet
DetaylıRİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım
RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım Tanımlar Risk Değerlendirme : Risk yönetiminin bir parçası olup, hedeflerin nasıl etkilenebileceğini
DetaylıÇok Amaçlı Karar Verme
Çok Amaçlı Karar Verme [multi criteria decision making] Erdem Kocamustafaoğulları The George Washington University erdemk@gwu.edu Çok Kriterli Karar Verme Semineri Amaçlar Neden Çok Kriterli Karar Verme
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 10-11. Nesneye Yönelik Sistem Analizi Haftanın Amacı Bilişim sistemleri geliştirmede nesneye yönelik sistem analizi
DetaylıEND. İKTİSADI VE OYUN TEORİSİ (BİRİNCİ ÖDEV)
END. İKTİSADI VE OYUN TEORİSİ (BİRİNCİ ÖDEV) AÇIKLAMALAR Ödevlerinizin teslimi, 14 Kasim 2013 günü saat 09:30-12:30 da yapılacaktır. Sorular aynı gün örgün (13:15) ve ikinci öğretim (17:00) dersinde çözüleceği
DetaylıGÜZ DÖNEMİ ARASINAV SORULARI. 1. Sayısal çözümleme ve fonksiyonu tanımlayarak kullanıldığı alanları kısaca açıklayınız?
MAK 05 SAYISAL ÇÖZÜMLEME S Ü L E Y M A N D E M Ġ R E L Ü N Ġ V E R S Ġ T E S Ġ M Ü H E N D Ġ S L Ġ K F A K Ü L T E S Ġ M A K Ġ N A M Ü H E N D Ġ S L Ġ Ğ Ġ B Ö L Ü M Ü I. öğretim II. öğretim A şubesi B
DetaylıYatırım Ve Yönetime İlişkin Bilgiler
A. TANITICI BİLGİLER Portföy Bilgileri Halka Arz Tarihi 13.06.2012 2 Temmuz 2012 tarihi itibariyle (*) Yatırım Ve Yönetime İlişkin Bilgiler Portföy Yöneticileri Murat Zaman, Kerem Yerebasmaz, Serkan Şevik,
DetaylıProf. Dr. Güven SAYILGAN Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İşletme Bölümü Muhasebe-Finansman Anabilim Dalı Öğretim Üyesi
FİNANSMANI İŞLETME Prof. Dr. Güven SAYILGAN Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İşletme Bölümü Muhasebe-Finansman Anabilim Dalı Öğretim Üyesi İşletme Sermayesi Yönetimi 2 İşletme Sermayesi İşletme
DetaylıEXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME
EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME GİRİŞ Bu bölümde benzetim için excel örnekleri önerilmektedir. Örnekler excel ile yapılabileceği gibi el ile de yapılabilir. Benzetim örnekleri
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
Detaylıİkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.
ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERS 3 NOTLAR DP Modellerinin Standart Biçimde Gösterimi: İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız. Gepetto Marangozhanesi için DP modeli
Detaylı2014 - LYS TESTLERİNE YÖNELİK ALAN STRATEJİLERİ
2014 - LYS TESTLERİNE YÖNELİK ALAN STRATEJİLERİ YGS sonrası adayları puan getirisinin daha çok olan LYS ler bekliyor. Kalan süre içinde adayların girecekleri testlere kaynaklık eden derslere sabırla çalışmaları
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖDEV: Aşağıda verilen 100 öğrenciye ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalama, standart sapma, ortanca ve tepe değerini bulunuz. (sınıf aralığını 5 alınız) 155 160 164 165 168
DetaylıBÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ
BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıYapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )
İKİ DEĞİŞKENLİ OLASILIK Rassal bir deneme yapılmakta ve farklı iki olay ile ilgilenilmektedir. A 1, A 2,,A i olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır. B 1, B 2,,B j olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır.
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI Dersin Hedefleri Veri Tabanı Kullanıcıları Veri Modelleri Veri Tabanı Tasarımı İlişkisel VT Kavramsal Tasarımı (Entity- Relationship, ER) Modeli VT KULLANICILARI
DetaylıOLASILIK (Probability)
OLASILIK (Probability) Olasılık, bir olayın meydana gelme, ortaya çıkma şansını ifade eder ve P ile gösterilir. E i ile gösterilen bir basit olayın olasılığı P (E i ), A bileşik olayının olasılığıysa P
DetaylıTalep ve arz kavramları ve bu kavramları etkileyen öğeler spor endüstrisine konu olan bir mal ya da hizmetin üretilmesi ve tüketilmesi açısından
3.Ders Talep ve arz kavramları ve bu kavramları etkileyen öğeler spor endüstrisine konu olan bir mal ya da hizmetin üretilmesi ve tüketilmesi açısından önemli unsurlardır. Spor endüstrisi içerisinde yer
DetaylıFiziksel Sistemlerin Matematik Modeli. Prof. Neil A.Duffie University of Wisconsin-Madison ÇEVİRİ Doç. Dr. Hüseyin BULGURCU 2012
Fiziksel Sistemlerin Matematik Modeli Prof. Neil A.Duffie University of Wisconsin-Madison ÇEVİRİ Doç. Dr. Hüseyin BULGURCU 2012 Matematik Modele Olan İhtiyaç Karmaşık denetim sistemlerini anlamak için
DetaylıPazarlamada Kullanılan Farklı Yaklaşımlar, Teoriler ve Analiz Teknikleri
Pazarlamada Kullanılan Farklı Yaklaşımlar, Teoriler ve Analiz Teknikleri Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr - 1 Pazarlama Teorileri - 2 Rasyonel Seçim Teorisi Fayda fonksiyonu Fayda maksimizasyonu Faydanın
Detaylıİhale Sürecinde İnşaat Maliyeti ve Kar Marjını Etkileyen Risklerin Durum Değerlendirmesi
3. Proje ve Yapım Yönetimi Kongresi 6 8 Kasım 2014 Akdeniz Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü, Antalya İhale Sürecinde İnşaat Maliyeti ve Kar Marjını Etkileyen Risklerin Durum
DetaylıMotivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss
Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss Jordan Yöntemi ve Uygulaması Performans Ölçümü 2 Bu çalışmada,
DetaylıİŞLETME POLİTİKASI (Dış Çevre Analizi)
1) Genel Çevre Analizi Politik Çevre, Demografik Çevre, Teknolojik Çevre,Yasal Çevre, Ekonomik Çevre, Sosyokültürel Çevre, Uluslararası Çevre Ne Düşünürsünüz? Sizce bir beyaz eşya üreticisini yerel politikacılar
Detaylı