BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA"

Transkript

1 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA Aşkı ÖZDAĞOĞLU * ÖZET Karar kuraı, karar ağacıı oluşturulası, doğrusal progralaa ve spleks yöte gb koularda yazıla örek karar vere problelerde, çözüe ulaşada kullaıla değerler hazır olarak verlektedr. Acak gerçek şlete hayatıda bu değerlere ulaşak kolay değldr. Bu değerlere ulaşaı zorlukları yaıda yoğu rekabet evcut buluduğu ve krz yarattığı belrszlkler ekledğ br ortada bu değerler de her a değşeblektedr. Karar vercler bu değerlerde eydaa geleblecek değşeler çözüü asıl etkleyeceğ blek steektedrler. Bu değerledreler, yukarıda sözü geçe ve dğer tü karar vere problelerde duyarlılık aalzler le yapılaktadır. Verler kaltatf değerledreye, hesaplaaları se ateatksel teellere dayaa Klask ve Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec yöteler de brer karar destek aracı olarak kullaıldığıda, souçlar kousuda duyarlılığıı aalze htyaç duyulablektedr. Klask ve Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec e öel avataı he telksel he de celksel değşkeler değerledrebles açısıda sıklıkla başvurula çok krterl karar vere tekkler olalarıdır. Bu çalışada he telksel he de celksel alteratfler karşılaştırılasıa ka sağlaya Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec yöte kullaılarak alteratfler öe düzeyler tespt edlş ve buu ardıda geellkle doğrusal progralaa ve spleks yötede kullaıla duyarlılık aalzler Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec yötee etegre edlştr. Aahtar Keleler: Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec, Duyarlılık Aalzler, Seç Krterler SENSITIVITY ANALYSES IN THE FUZZY-AHP APPROACH: ADDING A NEW ALTERNATIVE ENERGY SOURCE SELECTION EXAMPLE ABSTRACT Values used to solve the decso akg probles costructed the subects such as decso theory, costructg the decso tree, lear prograg ad splex ethodology are gve readly. Accessg these values real busess lfe s ot easy. These values ca be altered a evroet tese copetto ad ucertates crss. Decso akers wat to kow the chages these values. These evaluatos are ade wth the sestvty aalyses the aforeetoed ad the other decso akg probles. Because of the fact that Classc ad Fuzzy Aalytc Herarchy Processes whch are based upo qualtatve evaluato wth atheatcal calculatos are used as the decso support tools, sestvty aalyses are ecessary wth regards to the results. The ost portat advatage of Classc ad Fuzzy Aalytc Herarchy Processes s ult crtera decso akg techques whch are used ters of the evaluatos both qualtatve ad quattatve alters. I ths study, the portace levels of the alteratves have bee detered through the use of Fuzzy Aalytc Herarchy Processes ad the sestvty aalyss whch are used lear prograg ad splex ethodology are cobed wth the Fuzzy Aalytc Herarchy Process. Keywords: Fuzzy Aalytc Herarchy Process, Sestvty Aalyses, Selecto Crtera * Araş. Gör. Dr. Dokuz Eylül Üverstes İşlete Fakültes Tıaztepe Yerleşkes 3560 Buca/İzr. 5

2 Aşkı ÖZDAĞOĞLU. GİRİŞ Karar kuraı ve doğrusal progralaa gb karar vere problelerde odelde yer ala değşkeler katsayıları bldğ halde, gerçek şleteclk hayatıda odelde yer ala değşke katsayılarıı her zaa belrleek ükü olaaakta dahası odele ye değşkeler ekleekte veya değşkeler ortada kalkaktadır. Karar vere kouuda bulua yöetcler, bu edele çoğu kez karar vere probleler bleşelerde eydaa geleblecek değşeler optu çözüe etks blek sterler. Ulaşıla optal çözü, proble katsayıları sabt kaldığı sürece geçerl olduğu ç, yöetcler sadece proble optal çözüü le lgleeler şleteler yoğu rekabet geçerl olduğu pyasada ve özellkle ABD de kout kredler sstede başlayarak doo etks le tü düya üzerdek türev pyasalarıı etks altıa ala krz ortaıda tehlkeye sokası kaçıılaz olacaktır. Aslıda yöetcler, ye br faalyet eklees halde daha öce elde ettğ optal çözüü optallkte çıkarak değşeceğ blektedrler. Bu duruda Bulaık AHS yötede yararlaılarak oluşturuluş br hyerarşk yapıda da zaa çde değşklkler eydaa geles doğal br souçtur. Dolayısıyla, Bulaık AHS çalışalarıda da karar verc grubu, söz kousu seç problelerde lk elde edle öcelk/ağırlık değerlerler, ye br alteratf eklees duruuda, hag koşullarda değşeceğ, hag aralık çde kalableceğ blek steeler kaçıılaz br durudur. Bu otvasyoda yola çıkılarak, çalışada, hesaplaa ağırlık değerlere, karar vere problelerdek gb br duyarlılık yaklaşıı yapılableceğ düşüülüş ve çözüe ye br alteratf eklees duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ celeş, oluşturula yaklaşı, sık karşılaşıla eer kayağı seç proble üzerde açıklaarak suuluştur. Br gıda frasıda yöet kadeesde bulua kşlerle görüşeler yapılarak üretde kullaılacak eer kayağı seç krterler ve bu krterler öe düzeyler belrlees ardıda ye br eer kayağıı ortaya çıkası duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ belrleey aaçlaya bu çalışa ortaya kouştur. Fra yöetcler le yapıla görüşeler soucuda ortaya çıka hyerarşk yapıda bulua krterler kattatf olarak fade edleler güç olası, değşkeler de sözel olası, kaltatf ve kattatf değşkeler br arada değerledreye ka taıya AHS yöte kullaılableceğ gösterektedr. Bu çalışada Bulaık AHS ye uygu olarak eer seç krterler belrlep sevyeledrlş ve sürec hesaplaasıyla her br krter ç öe düzey buludukta sora 3 farklı eer kayağı ola kalorfer yakıtı (fuel ol), doğal gaz ve azot karşılaştırılış ve ye br eer alteratf eklees duruuda alteratfler öe düzeyler asıl değşklk göstereceğ celeştr. 2. BULANIK AHS Gerçek karar vere problelerde, kes verlere ulaşak her zaa ükü olaaktadır (Kulak ve Kahraa, 2005: 92). Bu tür problelerde aaç ve 6

3 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 paraetreler kes olarak bleeektedr (Gu ve Zhu, 2006: ). Karar verc sayısal tahleeler yapa kousuda başarısızdır, acak telksel tahleelerde sayısal tahleelere göre daha etkdr (Kulak ve Kahraa, 2005: 92). Klask AHS de karar vercde hyerarş her sevyesde her br telk ç A, A 2, A 3,,., A alt telkler arasıda r olarak fade edle kl karşılaştıra değerler ta olarak veres steektedr. Bu karşılaştıra oralarıı kes olaya yargıları belrttğ savua pek çok çalışa buluaktadır. Bu duru, grup kararlarıı alıasıda breysel yargılarda değşkelğe ve yargılarda belrszlğe yol açaktadır (Leug ve Cao, 2000: 02). Teel olarak, öcelk yargılarıdak belrszlk, seçeekler sıralaasıda da belrszlğe yol açar (Leug ve Cao, 2000: 03). Bulaık AHS tekğ, sosyal, ekook ve yöet bller gb çeştl alalardak yapıladırılaış probleler odelleede kullaıla y ble br aaltk araç ola Saaty AHS yötede gelştrle ler br aaltk tekk olarak düşüüleblr (Yu, 2002: 970; Sheu, 2004: 45). Çok ölçütlü karar ala problelerde he sayısal he de telksel ölçütler ele alada AHS tutarlılığıa rağe, karar verc yargıları, bulaıklığı ve belrszlğ, geleeksel AHS yötelerde karar verc kes olaya yargılarıı değerledreye kataktadır (Sheu, 2004: 45). AHS aacı uzaları blgs ortaya çıkarak olasıa rağe, geleeksel AHS yöteler sa düşüce tarzıı hala yasıtaaaktadır (Kahraa vd., 2004: 73; Tolga vd., 2005: 6-7). AHS de öcelkler teel, karar verc algıya dayalı yargıları olduğuda dolayı (k bu duru özellkle fzksel varlığı olaya, elle tutulaaz durular ç keslkle doğrudur.), bulaık AHS daha başarılı souçlar üretektedr (Leug ve Cao, 2000: 03). Bu yüzde, pek çok araştıracı, geleeksel AHS tekkler le karşılaştıralı olarak karar vere sürecde daha kes taılaalar sağlaya Bulaık AHS olarak fade edle Saaty gelştrdğ AHS teors bulaık uzatısı le lgleşlerdr (Sheu, 2004: 45). AHS kavraı le karar verc, algıya dayalı yargı aralığı yere deterstk değerledreler yapaaz. Öcelkledredek bu tür br belrszlk bulaık küe teors kullaılarak odelleeblr. Bulaık küe teorsde, karar vercde sağlaa ora ölçeğ değer br üyelk foksyou olarak taılaa br bulaık sayıdır. Burada, üyelk foksyou öcelk setdek yargı aralığıdak eleaları değer taılar (Leug ve Cao, 2000: 03). Uzaları br koudak görüşler kes br sayı yere, daha gerçekç br seçeek ola sözel değerledrelerle vereler daha uygu olacaktır. İşte bu sözel değerledreler, yargı aralığıı göstere üçgesel bulaık sayılardır (Gu ve Zhu, 2006: 3). Bulaık AHS hesaplaalarıda kullaıla üçgesel bulaık sayı değerler Tablo de gösterldğ gbdr. 7

4 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Tablo. Üçgesel Bulaık Sayı Değerler Duru Üçgesel Bulaık Sayılar Keslkle daha öel (7/2, 4, 9/2) (satırdak ölçüt sütudake göre) Daha öel (5/2, 3, 7/2) (satırdak ölçüt sütudake göre) Öel (satırdak ölçüt sütudake göre) (3/2, 2, 5/2) Az öee sahp (2/3,, 3/2) (satırdak ölçüt sütudake göre) Eşt öee sahp (,, ) Az öee sahp (2/3,, 3/2) (sütudak ölçüt satırdake göre) Öel (sütudak ölçüt satırdake göre) (2/5, /2, 2,/3) Daha öel (2/7, /3, 2/5) (sütudak ölçüt satırdake göre) Keslkle daha öel (2/9, /4, 2/7) (sütudak ölçüt satırdake göre) 2.. Yöte İşleyş Kayak: Tolga vd. 2005: 22 de gelştrlştr. Bulaık AHS yöte çalışa aşaaları şu şeklde fade edleblr (Kahraa vd., 2004: 76; Kulak ve Kahraa, 2005: 99; Tolga vd., 2005: 6-7). X {x, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6,, x } ese set olsu. Nese; aa aaç açısıda bakıldığıda aa ölçütler; aa ölçütler açısıda bakıldığıda se alt ölçütler fade etektedr. M, M, M, M, M,, M g 2 g 3 g 4 g 5 g g, 2, 3, 4, 5,.., olsu. Buradak tü M (, 2, 3, 4, 5,.., ) değerler üçgesel bulaık sayılardır. g Adı :. Neseye göre bulaık değerler Eştlk () dek gb taılaır. S M [ g M ] g () Buradak Eştlk () de yer ala 8

5 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 9 M g (2) değer elde etek ç aşağıda gösterle Eştlk (3) tek bulaık şle yapılası gerekektedr. ),, ( u l M g (3) ] [ M g (4) Bulaık değerledre atrsde satırdak krter sütudak krtere göre değerledrles ardıda sütudak değer satırdak değere göre fades bulak ç Eştlk (3) ü ters ola Eştlk (4) değer elde edles gerekektedr. Eştlk (4) değer elde edlebles ç g M (, 2, 3, 4, 5,.., ) le lgl Eştlk (5) tek bulaık şle yapılalıdır. ),, ( u l M g (5) Eştlk (5) şle taaladıkta sora ters alıası Eştlk (6) le fade edleblr. l u M g,, ] [ (6) Buradak l, ve u değerler üçgesel bulaık sayıları gösterektedr. l e düşük değer e olası değer u e yüksek değer Adı 2. M 2 (l 2, 2, u 2 ) M (l,, u ) olasılığı Eştlk (7) dek gb taılaır. ))] ( ), ( ( [ ) ( 2 2 y M x M eküçük M M V µ µ (7)

6 Aşkı ÖZDAĞOĞLU V( M 2, M) 0, l u2 ( 2 u2) ( l) l u 2 2 se, se, aksdurularda, (8) M ve M 2 y karşılaştırablek ç he V(M 2 M ) he de V(M M 2 ) değerlere htyaç duyulaktadır. Bu değerler de Eştlk (8) de verle koşullara göre hesaplaır. Adı 3. Dğer bütü bulaık sayılarda M (, 2, 3, 4, 5,, k) büyük ola br bulaık sayıı olasılığı şu şeklde fade edleblr. V(M M, M 2, M 3, M 4, M 5, M 6,.., M k ) V[(M M ) ve (M M 2 ) ve (M M 3 ) ve (M M 4 ) ve.. ve (M M k )] E küçük V(M M ),, 2, 3, 4, 5,, k Her k, 2, 3, 4, 5,, ; k ç d ı (A ) e küçük V(S S k ) olsu. (9) Eştlk (9) da taılaa d ı (A ) değerler her br alteratf ç buluduğuda Eştlk (0) dak ağırlık vektörü oluşur. W ı (d ı (A ), d ı (A 2 ), d ı (A 3 ), d ı (A 4 ), d ı (A 5 ),, d ı (A )) T (0) Adı 4. Ağırlık vektörü toplaları olacak şeklde oralze edlr. Burada elde edle W değer bulaık değl ta keslk göstere br sayıdır Bulaık AHS Kousuda Yapıla Çalışalar Bulaık AHS kousuda da çeştl çalışalara rastlaak üküdür. Bu bölüde Bulaık AHS kousuda lteratürde celee çalışalara örekler suulaktadır. Tekstl sektörüde ERP sste seçde degeleş skor kartları le brlkte br karar destek sste olarak kullaılıştır (Cebec, 2008). Ye ürü fkr gelştrek aacıyla Bulaık AHS yötede yararlaılıştır (Wu vd., 2008). Fraları rekabet düzeyler ve fasal perforaslarıı ölçek aacıyla fasal rasyolar ve karar vercler özel değerledreler br arada kullaılarak Türkye dek çeto fabrkalarıı perforas değerledrelerde Bulaık AHS ve TOPSIS yöteler kullaılıştır (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 2009). Evater kotrolüü yleştrek aacıyla ABC evater sııfladırasıı gerçekleştrek ç kullaıldığı çalışalar evcuttur (Çakır ve Cabolat, 2008). Tayva da alat sektörüde faalyet göstere fraı blş tekolos açısıda perforasıı değerledrek aacıyla degeleş skor kartları ve Bulaık AHS yöte br arada kullaılıştır (Lee vd., 2008a). İra da ade ühedsler verllk, 20

7 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 güvelk vb. açılarda bokst ade çıkarılasıda e uygu yöte belrleesde Bulaık AHS yötede yararlaılıştır (Naghade vd., 2008). Profesyoel br sa kayağı oluşturak aacıyla persoel seç ç bu yötede yararlaılıştır (Gügör vd., 2009). Portföy oluşturak Bulaık AHS yöte kullaıldığı farklı br ala olarak göze çarpaktadır. (Tryak ve Ahlatçıoğlu, 2009). Etk br alat orgazasyou öel br parçası ola daha güvel br ş ortaı yaratayı aaçlaya güvelk yöet ç de bu yötede yararlaılıştır (Dağdevre ve Yüksel, 2008). Eer sektörüde Bulaık AHS yöte kullaıldığı bazı çalışalar da buluaktadır. Kore Eer Araştıra Esttüsü karbodokst esyou edeyle sera etkse yol aça yötelere karşı hdroe tekolos gelştre kousuda Ar-Ge çalışaları yapa ülke rekabet düzey belrleek aacıyla Bulaık AHS yötede yararlaışlardır. Alteratf eerler kousuda dğer pek çok ülkede ler duruda bulua ve yeterl altyapı kalarıa sahp ola Kore topla eer tüket %97 s thal etektedr. Geleeksel eer kayakları açısıda %97 gb oldukça büyük br orada yurtdışıa bağılı ola ve tü düyada eer tüket açısıda bakıldığıda oucu sırada bulua Kore alteratf eerler kousua büyük öe verektedr (Lee vd., 2008b; Lee vd., 2008c). 3. DUYARLILIK ANALİZLERİ Mateatksel progralaa problelerde katsayılar bldğ halde şleteclk hayatıda katsayılar daa belrl değldr. Burada katsayıları değş aralıkları buluaya çalışılaktadır ve bu şlee duyarlılık aalzler der (Halaç, 983: 399; Lawrece ve Pasterak, 2002: 63). Proble çözüü le elde edle souçları aalz etek çözüü alaıı belrleekle başlar (Reder vd., 2003 :5). Yöetcler bu edele çoğu kez ateatksel progralaa probleler bleşelerde eydaa geleblecek değşeler optu çözüe etks blek sterler. Çükü yöetcler sadece proble optal çözüü le lgleeeldrler. Ulaşıla optal çözü, proble katsayıları sabt kaldığı sürece geçerldr. Halbuk yöetc, ye br faalyet eklees halde daha öce elde ettğ optal çözüü optallkte çıkarak değşeceğ blr. Ayrıca söz kousu değşeler optal çözüü e ölçüde değştreceğ blek sterler (Öztürk, 2002: 46) ve bu aaçla duyarlılık aalzler odel paraetreler üzerde yapılaktadır (Taylor, 2002: 40). Bu sayede, grdlerde herhag brde değşklk eydaa gelrse proble optal çözüüü asıl etkleeceğ sorusua cevap buluuş olur (Lev vd., 992: 458; Hezer ve Reder, 2006: 699). Örek olarak, br şrket daha fazla para kazaablek aacıyla ekstra şçlk saat ç e kadar para ödeeye razı olacağıı bulak ç duyarlılık aalzlerde yararlaır (Wsto, 2004: 227). Kısıtları sağ taraflarıı değş, aaç foksyo katsayılarıı değş, sorua ye br değşke eklees, tekolo katsayılarıı değş ve sorua ye br kısıtı eklees duyarlılık aalzler le celer (Tütek ve Güüşoğu, 2000: 96). Çok krterl karar vere yötelerde duyarlılık aalzler kullaıldığı çalışalar şu şeklde özetleeblr. Hyerarşk karar vere odellerde duyarlılığı 2

8 Aşkı ÖZDAĞOĞLU aalz etek ç kapsalı br algorta gelştrlştr (Che ve Kocaoğlu, 2008). O farklı tür tess seçde göz öüe alıa özel veya esel çeştl krterler söz kousu olduğuda tü bu krterler br arada değerledrp sayısal verye döüştüreye ka sağlaya AHS yöte kullaılış ve farklı ver grşler duruuda souçları celeek ç duyarlılık aalzler yapılıştır (Chatzouratds ve Plavach, 2008). Tayva da br hastae tıbb atık yöet yleştrek ve geel gderler azaltak aacıyla tıbb atık boşaltı fraları arasıda seç yapak ç AHS kullaılış ve duyarlılık aalzler yapılıştır (Hsu vd. 2008; Wu vd. 2008). Kopleks alat sürecde kalte kotrolü etkleştrek aacıyla AHS uygulaış ve öcelkledrey test etek ç duyarlılık aalz uygulaıştır (Chag vd. 2007). 3.. Bulaık AHS Metodolosde Duyarlılık Aalz Bulaık AHS etodolos, başlagıçta taılaa proble ç oluşturula krter hyerarşs üzerde çalışır. Dolayısı le proble çözüüde bu krterler gözetlerek alteratfler değerledrlr. Ayı proble set üzerde ye br alteratf eklees duruu ortaya çıktığıda, dğer alteratfler asıl etkleebleceğ görek ç duyarlılık hesapları yapılablektedr. Bu bölüde böyle br duru ç öerle duyarlılık aalz yötee yer verlştr. Bulaık AHS değerledreler ç duyarlılık aalz aşağıdak şeklde odelleeblr. A: Aaç, aa krter veya alt krter C :. Aa krter, alt krter veya alteratf,2,, ve,2,, C y : Ye aa krter, alt krter veya alteratf l :. Satırdak aa krter, alt krter veya alteratf. Sütudak aa krter, alt krter veya alteratfe göre bulaık kl karşılaştırasıdak e düşük değer :. Satırdak aa krter, alt krter veya alteratf. Sütudak aa krter, alt krter veya alteratfe göre bulaık kl karşılaştırasıdak e olası değer u :. Satırdak aa krter, alt krter veya alteratf. Sütudak aa krter, alt krter veya alteratfe göre bulaık kl karşılaştırasıdak e yüksek değer : Aa krter, alt krter veya alteratf sayısı Yukarıda belrtle sgelere göre bulaık değerledre atrs geel yapısı Tablo 2 de gösterlştr. 22

9 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 Tablo 2. Bulaık Değerledre Matrs Mateatksel Göster A C C 2. C açısıda C l 2 2 u 2 l u C 2 /u 2 / 2 /l 2 l 2 2 u 2.. C /u / /l /u 2 / 2 /l 2 Öerle yaklaşıda, değerledreler sırasıda ye alteratfe ataa ağırlıklara göre, dğer alteratfler ltler oluşturuluştur. Bu yapıda oluşa bulaık değerledre atrsler le Bölü 2.. de belrtle Bulaık AHS yöte le ağırlık değerler buluaktadır. Bu ağırlık değerler değş aralığıı bulak aacıyla bulaık değerledre atrsler hazırlaışı aşağıda verlştr. W a :. aa krter, alt krter veya alteratf öe düzey alt lt değer W u :. aa krter, alt krter veya alteratf öe düzey üst lt değer Ortaya çıka ye aa krter, alt krter veya alteratf dğer bütü evcut aa krter, alt krter veya alteratflerde keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs evcut aa krter, alt krter veya alteratfler alt lt değerler verr. Bua lşk bulaık değerledre atrs Tablo 3 te verlştr. Tablo 3. Aaç, Aa Krter veya Alt Krter Açısıda Ye Aa Krter, Alt Krter veya Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs A açısıda C C 2. C C y C l2 2 u2 l u 2/9 /4 2/7 C 2 /u2 /2 /l2 l2 2 u2 2/9 /4 2/7.. 2/9 /4 2/7 C /u / /l /u2 /2 /l2 2/9 /4 2/7 C y 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Bu bulaık değerledre atrsde yararlaarak yapıla Bölü 2.. de belrtle bulaık hesaplaalar soucu W a elde edlr. 23

10 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Mevcut bütü aa krter, alt krter veya alteratfler ortaya çıka ye aa krter, alt krter veya alteratfte keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs evcut aa krter, alt krter veya alteratfler üst lt değerler verr. Bua lşk bulaık değerledre atrs Tablo 4 te verlştr. Tablo 4. Aaç, Aa Krter veya Alt Krter Açısıda Ye Aa Krter, Alt Krter veya Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs A açısıd a C C 2. C C y C l2 2 u2 l u 7/2 4 9/2 C 2 /u 2 / /l2 l2 2 u2 7/2 4 9/2.. 7/2 4 9/2 C /u / /l /u2 /2 /l2 7/2 4 9/2 C y 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Bu bulaık değerledre atrsde yararlaarak yapıla Bölü 2.. de belrtle bulaık hesaplaalar soucu W u elde edlr. Bu göster ayı hyerarşk yapıdak ayı sevyeye ye krter eklees duruuda geelleeblr. Eğer hyerarş yapısı değşrse bu duru e başta taılaa proble değştreceğ ç çok krterl karar vere odel olarak kullaıla AHS hesaplaalarıı da yede yapılası gerekecektr. Bu sebepledr k, öerle duyarlılık aalz hyerarş e alt basaağı ola alteratfler düzeyde uygulaıştır. Souç olarak, hyerarş üst yapısı e olursa olsu yukarıda verle geel yapı ye br alteratf eklees duruuda her proble ç geçerldr. Duyarlılık aalz br karar proble çözüüde sora, bulua bu çözüü hag aralıkta geçerl olduğuu belrleek aacıyla yapılır. Bu çalışada da ayı düşüce le çok krterl seç proble soucuda bulua her br alteratf öe dereces, ye br alteratf eklees duruuda hag aralıkta değşeceğ gösterek aaçlaıştır. 4. ÖRNEK PROBLEM ÜZERİNDE BİR UYGULAMA Petrol ve doğal gaz gb yeraltı kayakları açısıda yetersz ola ülkelerde faalyet göstere fralar ç üret sürecde kullaılacak eer kayağıı seç kararı oldukça öel kararlarda br hale gelektedr. Yöet kadeesdek kşler seç yaparke ster steez brçok krter br arada düşüek duruudadır ve bu 24

11 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 duru karaşık, çok krterl br karar vere proble olarak ortaya çıkar. Böyles br karar aaltk olarak odelleeblr. Bu görüşe örek oluşturak aacıyla br gıda frasıda yöet kadeesde bulua kşlerle görüşeler yapılarak üretde kullaılacak eer kayağı seç krterler ve bu krterler öe düzeyler belrlees ardıda ye br eer kayağıı ortaya çıkası duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ belrleey aaçlaya bu çalışa ortaya kouştur. 4.. Metodolo AHS uygulaaları bell br kouda yetkl br karar vere grubuu, proble ssteatk br bçde çözese destek sağlaaktadır. Dolayısıyla ktlesel uygulaa gerektre br aket çalışası değldr. Örekle büyüklüğüü br öe buluaaktadır. Öel ola, uygulaaı çde kara aşaasıda söz sahb ola herkes yer alasıdır. Eer seçdek etk krterler belrleek üzere yapıla aalzde, br gıda frasıda yöet kadeesde bulua karar vercler le görüşe yapılarak he krterler he de alteratfler belrleş ve buda yararlaarak kl karşılaştıra atrsler oluşturuluştur. Yapıla lk görüşe soucuda, karar vercler eer seçdek etk krterler öce üç krter altıda toplaış daha sora bu krterlere göre seç yapıla eer tpler karşılaştırılıştır. Şekl. E Uygu Eer Kayağı Seç Hyerarşk Yapısı 25

12 Aşkı ÖZDAĞOĞLU 4.2. Alteratfler Ağırlıklarıı Buluası Fradak karar vere yetks ola kşler ortaklaşa karar alarak değerledrdğ bulaık değerledre atrsler le, 3 faktöre göre alteratf kayakları karşılaştırılası soucu elde edle değerler Tablo 5 te verlştr. Tablo 5. Alteratfler Öe Düzeyler Eer kayağı Tezlk Fyat Ulaşılablrlk Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Tablo 5 te hesaplaa öe düzeyler celedğde, ulaşılablrlk krter açısıda doğal gaz öe düzey sıfır olduğu görülektedr. Bu duru, Bulaık AHS yöte açısıda karşılaşılablecek doğal br souçtur. Ayı hyerarş yapısıda, ölçütler deterstk değerlerle ve klask yaklaşılar le çözülseyd sıfır çıkayacak, acak sıfıra çok yakı, öeseeye ölçütler olarak değerledrlecekt. Bulaık yaklaşıı, AHS dek subektf değerledrelerdek yaılaları göz öüe alasıı yaıda başka br avataı da bu oktada ortaya çıkaktadır. Herhag br hyerarş düzeyde yapıla kl karşılaştıralar sırasıda, grubuu çde tü ölçütlere göre öesz kala ölçüt veya ölçütler sıfır çıkarke, asıl üzerde durulası ve göz öüe alıası gereke ölçütü/ölçütler öe düzey artarak karar vere sürec başarısıa olulu katkı sağlaaktadır. Bulaıklığı verdğ sapa ktarı ekledğde aslıda doğal gaz alteratf göz öüe alıayacak kadar az öee sahp olduğu ve dğer alteratfler ulaşılablrlk krter açısıda asıl gözetles gereke seçeek olduğu vurgulaaktadır. Ulaşılablrlk krter açısıda doğal gaz alteratf değer 0 olarak ortaya çıkasıı ede, İzr de doğal gaz tessatı çalışaları deva etekte ke fraı üret yaptığı bölgede heüz alt yapı çalışalarıı yeterszlğde kayaklaaktadır. Ye Tablo 5 te elde edle verlere göre fraı kulladığı tertbat çersde çok düşük düzeyde tortu bırakası edeyle azot tezlk krter açısıda e üst düzeye çıkıştır. Fyat krter tek başıa düşüülse ve az öce değle ulaşılablrlk soruu olasa doğal gaz e uygu seçeek olarak ortaya çıkıştır Model Duyarlılığı: Ye Br Alteratf Eklees Koşullarda eydaa gelecek değşeler, geçşte elde edle ye tecrübeler ya da problede gözde kaçıp değerledreye alıaya bazı faktörler göz öüe alıalıdır. İşte bu oktada evcut çözüü asıl değşeceğ blek öe kazaaktadır (Walters, 200: 39). Bulaık AHS hesaplaalarıda duyarlılık 26

13 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 aalzler ç çözüe ye br alteratf eklees duruuda, karar vercler öe düzeyler asıl br değş göstereceğ kousuda blg sahb olak ster. Bu edele, bu çalışada, hyerarşk seç yapısıda ye br alteratf ekledğde öe düzeyler hag aralıklarda yer alableceğ Bölü 3.. de gelştrle yaklaşıla celeştr. Modelde evcut bulua 3 alteratfe ye br alteratf eer kayağıı eklees duruuda eer seçde etkl ola faktörler öe düzeyler kullaılarak, her değerledre tablosua ye br satır ve sütu eklees suretyle, ye değerledre yapak ükü olablecektr. Ye alteratfe göre, öe düzeylerde oluşacak değş aralıkları hesaplaablr. Bua göre ortaya çıka ye alteratf dğer bütü evcut alteratflerde keslkle daha öel olduğu düşüülerek ve bütü evcut alteratfler ye alteratfte keslkle daha öel olduğu düşüülerek bulaık hesaplaalar yapılablr. Burada elde edlecek değerler, ye alteratf ağırlığı kousuda alt ve üst ltler belrleyecektr. İlk olarak tezlk açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve bütü evcut alteratfler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 6 da gösterlştr. Tablo 6. Tezlk Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Tezlk açısıda Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Ye alteratf Kalorfer yakıtı 2/3 3/2 2/5 /2 2/3 7/2 4 9/2 (fuel ol) Doğal gaz 2/3 3/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Mazot 3/2 2 5/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 Ye alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo 6 dak bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.277; 0.325; 0.399; 0} olarak elde edlştr. Tezlk açısıda ye br alteratf eklees duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 7 de gösterlştr. 27

14 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Tablo 7. Tezlk Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Tezlk açısıda Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Ye alteratf Kalorfer yakıtı 2/3 3/2 2/5 /2 2/3 2/9 /4 2/7 (fuel ol) Doğal gaz 2/3 3/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Mazot 3/2 2 5/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 Ye alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo 7 dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. Ye alteratf e kötü duru olduğu düşüülerek ye atrs hesapladığıda e y alteratf ola kalorfer yakıtı ve azotu öe düzeyde br düşe yaşaaktadır. Kalorfer yakıtı ve azot ye duruda da e y alteratf olaktadır. Öe düzey azalasıı br dğer ede de ta puaı 3 alteratf yere 4 alteratfe dağıtılasıdır. Ye alteratf fyat açısıda değerledrles duruu celedğde ve bütü evcut alteratfler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 8 de gösterlştr. Tablo 8. Fyat Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Fyat açısıda Kalorfer yakıtı Ye (fuel ol) Doğal gaz Mazot alteratf Kalorfer yakıtı 2/5 /2 2/3 3/2 2 5/2 7/2 4 9/2 (fuel ol) Doğal gaz 3/2 2 5/2 3/2 2 5/2 7/2 4 9/2 Mazot 2/5 /2 2/3 2/5 /2 2/3 7/2 4 9/2 Ye alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo 8 dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.347; 0.494; 0.58; 0} olarak elde edlştr. Fyat açısıda ye alteratf değerledrles duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 9 da gösterlştr. 28

15 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 Tablo 9. Fyat Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Fyat açısıda Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Ye alteratf Kalorfer yakıtı 2/5 /2 2/3 3/2 2 5/2 2/9 /4 2/7 (fuel ol) Doğal gaz 3/2 2 5/2 3/2 2 5/2 2/9 /4 2/7 Mazot 2/5 /2 2/3 2/5 /2 2/3 2/9 /4 2/7 Ye alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo 9 dak bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. Ye alteratf e kötü duru olduğu düşüülerek ye atrs hesapladığıda e y alteratf ola kalorfer yakıtı ve azotu öe düzeyde br düşe yaşaaktadır. Kalorfer yakıtı ve azot ye duruda da e y alteratf olaktadır. So olarak olarak ulaşılablrlk açısıda ye alteratf değerledrles duruu celedğde ve bütü evcut alteratfler ye alteratfe göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo 0 da gösterlştr. Tablo 0. Ulaşılablrlk Açısıda Ye Alteratf E Kötü Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Ulaşılablrlk açısıda Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Ye alteratf Kalorfer yakıtı 5/2 3 7/2 2/3 3/2 7/2 4 9/2 (fuel ol) Doğal gaz 2/7 /3 2/5 2/7 /3 2/5 7/2 4 9/2 Mazot 2/3 3/2 5/2 3 7/2 7/2 4 9/2 Ye alteratf 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 2/9 /4 2/7 Hesaplaalar soucu Tablo 0 dak bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0.466; 0.068; 0.466; 0} olarak elde edlştr. Ulaşılablrlk açısıda ye alteratf değerledrles duruu celedğde ve ye alteratf bütü evcut alteratf haaddelere göre keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs Tablo de gösterlştr. 29

16 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Tablo. Ulaşılablrlk Açısıda Ye Alteratf E İy Olası Duruua Göre Bulaık Değerledre Matrs Ulaşılablrlk açısıda Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Ye alteratf Kalorfer yakıtı 5/2 3 7/2 2/3 3/2 2/9 /4 2/7 (fuel ol) Doğal gaz 2/7 /3 2/5 2/7 /3 2/5 2/9 /4 2/7 Mazot 2/3 3/2 5/2 3 7/2 2/9 /4 2/7 Ye alteratf 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 7/2 4 9/2 Hesaplaalar soucu Tablo dek bulaık değerledre atrsde ağırlık değerler W {0; 0; 0; } olarak elde edlştr. Ye alteratf e kötü duru olduğu düşüülerek ye atrs hesapladığıda e y alteratf ola kalorfer yakıtı ve azotu öe düzeyde br düşe yaşaaktadır. Öe düzey azalasıı ede ta puaı 3 alteratf yere 4 alteratfe dağıtılasıdır. Yukarıda yapıla şleler soucuda elde edle değş aralıkları Tablo 2 de suuluştur. Tablo 2. Her Faktöre Göre Alteratf Eer Kayaklarıa İlşk Öe Düzeyler Değş Aralığı Faktör Kalorfer yakıtı (fuel ol) Doğal gaz Mazot Ye alteratf Tezlk Fyat Ulaşılablrlk Tablo 2, ye br alteratf eer kayağı eklees duruuda öe düzeyler hag aralıklarda değşeceğ gösterektedr. Tü evcut alteratflere bakıldığıda alt lt değer 0 olaktadır. Bu duru, ye alteratf eer kayağıı evcut bütü alteratflere barz br şeklde her değerledre krter açısıda üstülük sağlayableceğ olasılığıda dolayı ortaya çıkaktadır. Üst lt değerler celedğde se brbrde farklı değerler buluaktadır. Örek verek gerekrse, kalorfer yakıtı (fuel ol) tezlk krtere göre ye br alteratf eklees duruuda e fazla değer alablecektr. Bua göre, karar verc satı ala şlelerde sadece tezlk krter göz öüe alarak karar verek duruuda kalsa d, kalorfer yakıtıı öe düzey e olursa olsu bu sevyey aşaayacağıı blecekt. 30

17 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 5. SONUÇ Bulaık AHS çalışalarıda da karar verc grubu, söz kousu seç problelerde lk elde edle öcelk/ağırlık değerlerler, ye br alteratf eklees duruuda, hag koşullarda değşeceğ, hag aralık çde kalableceğ blek steeler kaçıılaz br durudur. Bu çalışada, lgl yöteler hesaplaa ağırlık değerlere, karar vere problelerdek gb br duyarlılık yaklaşıı yapılableceğ düşüülüş ve çözüe ye br alteratf eklees duruuda öe düzeyler asıl br değş göstereceğ celeştr. Oluşturula bu yaklaşı, sık karşılaşıla örek br eer kayağı seç proble üzerde açıklaarak suuluştur. Ortaya koa bu duyarlılık aalz yaklaşııda, ye aa krter ç, alt krter veya alteratf dğer bütü evcut aa krter, alt krter veya alteratflerde keslkle daha öel olduğu düşüülerek, oluşturula bulaık değerledre atrs evcut aa krter, alt krter veya alteratfler alt lt değerler verektedr. Mevcut bütü aa krter, alt krter veya alteratfler ortaya çıka ye aa krter, alt krter veya alteratfte keslkle daha öel olduğu düşüülerek oluşturula bulaık değerledre atrs de bu krterler ağırlıkları açısıda üst lt değerler oluşturuştur. Bu doğrultuda Bulaık AHS adıları uygulaış, evcut aa ve alt krteler ç bulaık değerledre atrs oluşturuluştur. Bu atrs le bulaık hesaplaalar yapılış; kalorfer yakıtı (fuel ol) doğal gaz ve azot eer kayağı alteratfler ç seç krterler ola tezlk, fyat ve ulaşılablrlk açısıda öe düzey değerler değş aralıkları hesaplaıştır. Örek proble olarak br şletede ortaya çıka eer kayağı seç proble seçlştr. Bu proble seç rastlatısal değldr. Yeraltı kayakları açısıda dışa bağılı br kouda bulua ülkelerde faalyet göstere fralar ç üret sürecde kullaılacak eer kayağıı seç kararı oldukça öel kararlarda br hale gelektedr. 973 yılıda Arap İsral Savaşı ı ardıda Petrol İhraç Ede Ülkeler Örgütü (OPEC) tarafıda uygulaa petrol abargosu hedef ülkeler ola ABD ve Avrupa ülkelere zarar verek yere Türkye gb gelşekte ola ülkelere daha büyük zararlar verştr. İşte bu gb etkeler düşüüldüğüde, yöet kadeesdek kşler seç yaparke ster steez brçok krter br arada düşüek duruudadır ve bu duru karaşık, çok krterl br karar vere proble olarak ortaya çıkar. Böyles br karar aaltk olarak odelleebleceğ düşüülerek, bulaık AHS etodolos le hyerarş oluşturuluş, hesaplaalar le evcut alteratfler arasıda e uygu olaı hesaplaıştır. Br adı sorasıda ye br alteratf ortaya çıkış, ve odel tekrar çalıştırılası yere, hag koşullarda bu alteratf evcut çözüü değştrleceğ üzerde br duyarlılık aalz yaklaşıı ortaya kouştur. Özetle, Bulaık AHS ye uygu olarak eer seç krterler sevyeledrlş ve sürec hesaplaasıyla her br krter ç öe düzey buludukta sora 3 farklı eer kayağı ola kalorfer yakıtı (fuel ol), doğal gaz ve azot karşılaştırılış ve 3

18 Aşkı ÖZDAĞOĞLU ye br eer alteratf eklees duruuda alteratfler öe düzeyler asıl değşklk gösterdğ celeştr. KAYNAKÇA Cebec, U. (2008). Fuzzy AHP-Based Decso Support Syste for Selectg ERP Systes Textle Idustry by Usg Balaced Scorecard. Expert Systes wth Applcatos. (Baskıda akale) Chag, C-W. Wu, C-R. L, C-T. ve H-C. Che (2007). A Applcato of AHP ad Sestvty Aalyss for Selectg The Best Slcg Mache. Coputers & Idustral Egeerg 52, ss Chatzouratds, A.I., P.A. Plavach (2008). Sestvty Aalyss of The Evaluato of Power Plats Ipact o The Lvg Stadard Usg The Aalytc Herarchy Process. Eergy Coverso ad Maageet. 49. ss Che, H., D.F. Kocaoğlu (2008). Sestvty Aalyss Algorth for Herarchcal Decso Models. Europea Joural of Operatoal Research. 85, ss Çakır, O ve M. S. Cabolat (2008) A Web-Based Decso Support Syste for Mult-Crtera Ivetory Classfcato Usg Fuzzy AHP Methodology Expert Systes wth Applcatos. 35. Ss Dağdevre, M. ve İ. Yüksel (2008) Developg A Fuzzy Aalytc Herarchy Process (AHP) Model for Behavor-Based Safety Maageet Iforato Sceces. 78. ss Ertuğrul, İ. ve N. Karakaşoğlu (2009) Perforace Evaluato of Turksh Ceet Frs wth Fuzzy Aalytc Herarchy Process ad TOPSIS Methods Expert Systes wth Applcatos 36. ss Gu, X. ve Q. Zhu (2006) Fuzzy Mult-Attrbute Decso-Makg Method Based O Egevector Of Fuzzy Attrbute Evaluato Space. Decso Support Systes. 4 (2), ss Gügör, Z. Serhadlıoğlu, G. ve S. E. Kese (2009) A Fuzzy AHP Approach To Persoel Selecto Proble Appled Soft Coputg. 9. ss Halaç, O. (983) Kattatf Karar Vere Yöteler. İstabul: Alfa Yayıev Hezer, J. Ve B. Reder (2006) Operatos Maageet. New Jersey: Pretce Hall 32

19 İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Güz 2008/2 Hsu, P-F., C-R. Wu ve Y-T. L (2008). Selecto of Ifectous Medcal Waste Dsposal Frs By Usg The Aalytc Herarchy Process ad Sestvty Aalyss. Waste Maageet Kahraa, C., U. Cebec ve Da Rua. (2004) Mult-Attrbute Coparso Of Caterg Servce Copaes Usg Fuzzy AHP: The Case Of Turkey. Iteratoal Joural of Producto Ecoocs. 87(2), ss Kulak, O. Ve C. Kahraa (2005) Fuzzy Mult-Attrbute Selecto Aog Trasportato Copaes Usg Axoatc Desg Ad Aalytc Herarchy Process. Iforato Sceces. 70 (2-4), ss Lawrece J.A. Ve B.A. Pasterak (2002) Appled Maageet Scece Modelg, Spreadsheet Aalyss, Ad Coucato For Decso Makg. New York: Joh Wley& Sos Ic. Lee, A. H. I. Che, W-C. ve C-J. Chag (2008a) A Fuzzy AHP ad BSC Approach for Evaluatg Perforace of IT Departet the Maufacturg Idustry Tawa Expert Systes wth Applcatos. 34. ss Lee, S. K. Mog, G. K, J. W. ve B. J. G (2008b) Fuzzy Aalytc Herarchy Process Approach for Assessg Natoal Copettveess the Hydroge Techology Sector Iteratoal Joural of Hydroge Eergy 33. Ss Lee, S. K. Mog, G. ve J-W. K (2008c) The Copettveess of Korea as A Developer of Hydroge Eergy Techology: The AHP Approach. Eergy Polcy 36. ss Leug, L.C. ve D. Cao (2000) O Cosstecy Ad Rakg Of Alteratves I Fuzzy AHP. Europea Joural Of Operatoal Research. 24(), ss Lev, R.I., D.S. Rub, J.P. Stso Ve E.S. Garder (992) Quattatve Approaches To Maageet. New York: Mc-Graw Hll. Naghadeh, M. Z. Mkael, R. ve M. Atae (2008) The Applcato of Fuzzy Aalytc Herarchy Process (FAHP) Approach To Selecto of Optu Udergroud Mg Method for Jaar Bauxte Me, Ira Expert Systes wth Applcatos. (Baskıda akale) Öztürk, A. (2002) Yöeyle Araştırası. Bursa: Ek Ktabev. Reder, B., R.M. Star Ve M.E. Haa (2003) Quattatve Aalyss For Maageet. New Jersey: Pretce Hall. Sheu, J-B. (2004) A Hybrd Fuzzy-Based Approach For Idetfyg Global Logstcs Strateges. Trasportato Research. 40 (), ss

20 Aşkı ÖZDAĞOĞLU Taylor, B.W. (2002) Itroducto To Maageet Scece. New Jersey: Pretce Hall. Tryak, F. ve B. Ahlatçıoğlu (2009). Fuzzy Portfolo Selecto Usg Fuzzy Aalytc Herarchy Process Iforato Sceces 79. ss Tolga, E., M. L. Derca ve C. Kahraa (2005) Operatg Syste Selecto Usg Fuzzy Replaceet Aalyss Ad Aalytc Herarchy Process. Iteratoal Joural of Producto Ecoocs. 97 (), ss Tütek H. Ve Ş. Güüşoğlu (2000) Sayısal Yöteler Yöetsel Yaklaşı. İstabul: Beta Basıev Walters, D. (200) Quattatve Methods For Busess. Harlow: Pretce Hall Ic. Wsto, W. L. (2004) Operatos Research Applcatos Ad Algorths. Lousevlle: Thoso Brooks/Cole. Wu, M-C. Lo, Y-F. ve S-H. Hsu (2008) Fuzzy CBR Techque for Geeratg Product Ideas. Expert Systes wth Applcatos. 34. ss Yu, C-S. (2002) A GP-AHP Method For Solvg Group Decso-Makg Fuzzy AHP Probles. Coputers & Operatos Research. 29 (4), ss

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof.

Detaylı

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 0 CİLT 5 SAYI 3 (3-33) HAVA SAVUNA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRI PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLESİ Hv.üh.Yzb. Sezg KAPLAN* HHO K.lığı

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI 0 Ercyes Üverstes İktsad ve İdar Bller Fakültes Dergs, Sayı:, Ocak-Hazra 009, ss.19-7 TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI A. İhsa ÖZDEMİR * Gökha SEÇME ** ÖZ Ye s çevresdek

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür

Detaylı

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Brlk Hava Savua Öcelkler Tespte Bulaık Br Yaklaşı Mehet Kabak Öz Hava savua desteğ belrlees proble savua ssteler verllğde öel br etkye sahp ve karaşık br koudur.

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,

Detaylı

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI ÖE MMOB arta ve Kaastro Müesler Oası ürkye arta Blsel ve ekk Krltayı Mayıs Akara DENGELEME PROBLEMİNE EDEF PROGRAMLAMA AKLAŞIMI Mstaa ŞİMŞEK arta Geel Kotalığı Akara staassek@gkltr B çalışaa; e küçük karelerle

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ ORTAK BAĞIMSI Z DENETİ M VE MALİ MÜŞAVİ RLİK LİMİTED ŞİRKETİ 6102 SAYILI YENİ TÜRK TİCARET KANUNUNUN ANONİM VE LİMİTED ŞİRKETLERE GETİRDİKLERİ www.ortakusavr.co Sayfa 1 ÖNSÖZ Tcar hayatııza br çok yelk

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ Gaz Üv. Müh. M. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt, No, -7, 7 Vol, No, -7, 7 ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ İsal Serka ÜNCÜ

Detaylı

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı. 3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN

Detaylı

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

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

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

Detaylı

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ Ertuğrul AKBAŞ 1 Özle AK 2 1, 2 CBR Yazılı Danışanlık ve Blş steler, 41410, Gebze-Kocael 1 e-posta: ertugrul@cbr.co.tr 2 e-posta: ozle@cbr.co.tr

Detaylı

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ MANYETİK OLAAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLADA KÜTLE AKTAIM KATSAYILAININ İNCELENMESİ Metn ŞENGÜL, Ahet. ÖZDUAL* Şeker Enttüü Etegut/ANKAA; *H.Ü. Kya Mühendlğ Bölüü Beytepe/ANKAA ÖZET Bu çalışanın

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

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

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilileri Dergisi Siga 2005/3 THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS Hüseyin BAŞLIGİL * Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

Detaylı

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ Brkl Hasar Teorler ve Yorula Çatlağına Göre Öür Değerlendreler HAVACILIK VE UZAY TEKOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 00 CİLT SAYI (-9) BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞIA GÖRE ÖMÜR DEĞERLEDİRMELERİ Gökhan

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2 Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr

Detaylı

ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BOYUTLANDIRILMASI ÖZET

ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BOYUTLANDIRILMASI ÖZET Polteknk Ders Journal o Poltechnc Clt: 6 aı: s. 505-5, 00 Vol: 6 No: pp. 505-5, 00 ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZAYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFE İTEMLERİN BOYUTLANDIRILMAI Öer KELEŞOĞLU, Mehet ÜLKER Fırat Ünverstes,

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

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

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini Eleco 2014 Elektrik Elektroik Bilgisayar ve Biyoedikal Mühedisliği Sepozyuu, 27 29 Kası 2014, Bursa Coğrafi Bilgi Sisteleri (CBS) ve Bulaık Aalitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullaılarak Rüzgar Satralleri

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

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine Br Telekomükasyo Problem Matematksel Modellemes Üzere Urfat Nuryev, Murat Erşe Berberler, Mehmet Kurt, Arf Gürsoy, Haka Kutucu 2 Ege Üverstes, Matematk Bölümü, İzmr 2 İzmr Yüksek Tekolo Esttüsü, Matematk

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI 03 III. ULUSAL HIDROLIK PNÖMATIK KONGRESI VE SERGISI 411 EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI Mehmet YUNT Ark YETIS Koray K. SAFAK Osma S. TÜRKAY ÖZET Pömatk sstemler

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

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract SESSION 1 Türkye dek Kout Fyatlarıı Tahmde Hedok Regresyo Yötem le Yapay Sr Ağlarıı Karşılaştırılması Comparso of Hedoc Regresso Method ad Artfcal Neural Networks to Predct Housg Prces Turkey Asst. Prof.

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,

Detaylı

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Clt 2, Sayı 2, 2010 ISSN: 1309-8020 (Ole) TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Ahmet AYDIN Balıkesr Üverstes Badırma İ.İ.B.F. Kampüsü, Çaakkale Yolu 2.Km. Badırma/Balıkesr E-posta: ahmetayd10@gmal.com

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 006, CİLT XXI, SAYI ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI S. Eral DİNÇER ABSTRACT I real worl ecso

Detaylı

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

Yapay Sinir Ağları İle Tek Eksenli Bileşik Eğilme Altındaki Betonarme Kolon Kesitlerinin Donatı Hesabı

Yapay Sinir Ağları İle Tek Eksenli Bileşik Eğilme Altındaki Betonarme Kolon Kesitlerinin Donatı Hesabı Fırat Üiv. Fe ve Müh. Bil. Dergisi Sciece ad Eg. J of Fırat Uiv. 20 (1), 135-143, 2008 20 (1), 135-143, 2008 Yapa Siir Ağları İle ek Ekseli Bileşik Eğile Altıdaki Betoare Kolo Kesitlerii Doatı Hesabı Ahet

Detaylı

BİLYALI RULMAN YUVARLANMA ELEMANI KUSURUNUN TİTREŞİM ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ

BİLYALI RULMAN YUVARLANMA ELEMANI KUSURUNUN TİTREŞİM ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING CLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JURNAL F ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : : : 5-6 BİLYALI RULMAN

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Endüstr Mühendslð Dergs Clt: 23 Sayý: Sayfa: (4-5) YA/EM 200 Özel Sayısı TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Burcu GÖKALP, Banu SOYLU 2 * Merez Çel AŞ 2 Ercyes Ünverstes,

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

Isı Pompası Ve Kombi Isıtma Sistemleri Maliyet Analizlerinin Karşılaştırılması

Isı Pompası Ve Kombi Isıtma Sistemleri Maliyet Analizlerinin Karşılaştırılması Makie Tekolojileri Elektroik Derisi Cilt: 6, No: 2, 2009 (39-47) Electroic Joural of Machie Techoloies Vol: 6, No: 2, 2009 (39-47) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastiralar.co e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi

Detaylı

GEÇERLİLİK TARİHİ. Evet

GEÇERLİLİK TARİHİ. Evet KARA YOLU İLE YOLCU TAŞIMACILIĞININ Uvaı: Adresi: DEĞERLENDİRMENİN YAPILDIĞI TARİH GEÇERLİLİK TARİHİ Kou Başlığı GENEL Araç iç zeii, kaya veya düşeyi öleyeek şekilde uygu alzee ile kaplaıştır. )ei düzenli

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

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

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

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING OLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SIENES YIL İLT SAYI SAYFA : 2004 : 0 : : 59-66 KOMPOZİT

Detaylı

İşletmeye Giriş. Ekonomik Fonksiyonlarına na göre; g. Mal Üreten. İşletmeler Hizmet Üreten Pazarlama İşletmeleri

İşletmeye Giriş. Ekonomik Fonksiyonlarına na göre; g. Mal Üreten. İşletmeler Hizmet Üreten Pazarlama İşletmeleri İşletme BölümüB Yönetm ve Organzasyon Anablm Dalı İşletmeye Grş Ders Notu - 4 Öğr. Grv.. Dr. M. Volkan TÜRKERT vturker@marmara marmara.edu..edu.tr www.volkanturker volkanturker.com..com.tr İşletmelern

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVESİTESİ BİLİ VE TEKNOLOJİ DEGİSİ ANADOLU UNIVESITY JOUNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Saı/No: : 9-6 (006) AAŞTIA AKALESİ/ESEACH ATICLE İL VE İLÇELEDE YAILACAK KAUOYU AAŞTIALAI İÇİN

Detaylı

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI

BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI The Turkish Olie Joural of Educatioal Techology TOJET July 2005 ISSN: 106521 volume Issue Article 16 BİLGİNİN EĞİTİM TEKNOLOJİLERİNDEN YARARLANARAK EĞİTİMDE PAYLAŞIMI Yard. Doç. Dr. Bahadti RÜZGAR Marmara

Detaylı

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : - PERDE ÇERÇEVE

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (

Detaylı

EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama

EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama tüdergs/d ühedsl Clt:4, Sayı:3, 5-3 Hazra 005 EMG şaretler dalgacı döüşüü ve blaı atı sııflayıcı llaara sııflaa Yücel KOÇYİĞİT *, Mehet KORÜREK İTÜ Eletr-Eletro Faültes Eletro ve Haberleşe Mühedslğ Bölüü,

Detaylı

Prof.Dr. Füsun ÜLENGİN

Prof.Dr. Füsun ÜLENGİN İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YAPAY SİNİR AĞLARI YARDIMI İLE ŞİRKET BİRLEŞMELERİNİN KESTİRİMİ DOKTORA TEZİ Y. Müh. Rukiye DEMİR (50795255) Tezi Estitüye Verildiği Tarih : 7 Nisa

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

CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ

CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ MAKALE CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ Yavuz Tütüoğlu * TMMOB Makia Mühedisleri Odası Kocaeli Şubesi, İzit-Kocaeli yavuztutuoglu@oorgtr Alpasla Güve TMMOB Makia Mühedisleri Odası Kocaeli Şubesi,

Detaylı

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI S S KUTUSUN NZR -İT GİRİŞ V -İT ÇIKIŞ SHİP S KUTULRININ TSRIMI M. Tola SKLLI, rca ULUŞ, daç ŞHİN, ata ÜYÜKSRÇOĞLU ilisaar Mühedisliği ölüü, Mühedislik-Miarlık akültesi,traka Üiversitesi, dire e-posta:

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Pel İYİ GENETİK ALGORİTMA UYGULANARAK VE BİLGİ KRİTERLERİ KULLANILARAK ÇOKLU REGRESYONDA MODEL SEÇİMİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 006

Detaylı

TOPLUMDA ERKEK HEMŞİRE ALGISI

TOPLUMDA ERKEK HEMŞİRE ALGISI TOPLUMDA ERKEK HEMŞİRE ALGISI Meryem Saatçı * Özet Amaç: Toplumu erkek hemşirelerle ilgili düşüce ve görüşlerii belirlemesi. Yötem: Kesitsel türde yapıla çalışma 100 kişi üzeride, yüz yüze görüşülerek

Detaylı