Bulanık AHS Yöntemi ile Açık Ocak Kamyonu Seçimi Open Pit Truck Selection by using Fuzzy AHP Method

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bulanık AHS Yöntemi ile Açık Ocak Kamyonu Seçimi Open Pit Truck Selection by using Fuzzy AHP Method"

Transkript

1 Türkiye. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sersi -3 Mayıs 0 ANKARA Bulanık AHS Yöntemi ile Açık Ocak Kamyonu Seçimi Open Pit Truck Selection by using Fuzzy AHP Method M. Yavuz Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Maden Mühendisliği Bölümü, Eskişehir ÖZET Karar verme hem fen hem de sosyal bilimlerde çok fazla uygulama alanı bulmuş bir Yöneylem Araştırması dalıdır. Literatürde karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilen birçok farklı yöntem bulunmaktadır. Bu çalışmada, Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci yöntemi kullanılarak Açık Ocak kamyonu seçimi yapılmış ve problemin en uygun çözümü araştırılmıştır. Türkiye Kömür İşletmelerinden alınan veriler yöntemin uygulamasında kullanılmıştır. Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci nin madencilikteki farklı karar verme problemlerinin çözümünde karar vericilere yardımcı olabilecek bir yöntem olduğu görülmüştür. ABSTRACT Decision-making, which has found many application areas both science and the social sciences, is a branch of Operations Research. There are many different methods developed to solve decision making problems in the literature. In this study, Fuzzy Analytic Hierarchy Process method was performed for the selection of Open Pit truck and the optimal solution of the problem was investigated. Data from Turkish Coal Enterprises was used in the application of the method. It was found that Fuzzy Analytical Hierarchy Process is a method that may help decision-makers in solving different decision-making problems in mining. GİRİŞ Karar verme hem fen bilimleri hem de sosyal bilimler alanında sıklıkla kullanılan bir bilim dalıdır. Hem nitelik hem de nicelik olarak ölçülebilen ölçütlerin değerlendirilmesinde çok farklı karar verme yöntemleri kullanılarak en uygun ve doğru kararların alınması sağlanabilmektedir. Aslında bütün insanlar günlük hayatlarında sürekli önemli kararlar verirler. Maden mühendisleri de günlük madencilik faaliyetleri sırasında önemli kararlar vermek zorundadırlar. Bu kararların tamamı Maden Mühendislerinin bil, yetenek, tecrübe ve içgüdüleri ile verdikleri kararlardır. Günlük madencilik faaliyetleri sırasında verilen bazı basit kararlar hatalı bile olsa, işletmenin geleceği açısından çok ciddi sorun oluşturmadan hatanın telafi edilmesi mümkündür. Ancak, üretim yöntemi seçimi, ekipman seçimi, yer seçimi, ocak tasarımı seçimi bi bazı önemli kararların yanlış verilmesi durumunda çoğu zaman işletmeler gerek emniyet ve gerekse ekonomik açıdan çok ciddi sıkıntılar ile karşı karşıya kalabilirler. Bu nedenle, Maden Mühendislerinin işletmenin geleceği açısından önemli olan bazı kararları verirken uygun bir karar verme yöntemi kullanarak en doğru kararların verilmesine çalışmaları son derece önemlidir. Literatürde karar verme çok geniş bir uygulama alanı bulmuş bir bilim dalıdır. Karar Verme problemlerinin çözümü iki ana grupta incelenmektedir. Bunlar; Çok Amaçlı 63

2 M. Yavuz Karar Verme ve Çok Nitelikli Karar Verme olarak isimlendirilmektedir. Genellikle de bu iki grup birbiri ile karıştırılmaktadır. Eğer bir karar problemi matematiksel olarak ifade edilebiliyorsa Çok Amaçlı Karar Verme, aksi takdirde ise Çok Nitelikli Karar Verme yöntemleri kullanılarak çözülebilmektedir. Karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilen birçok Çok Nitelikli Karar Verme yöntemi bulunmaktadır. Madencilik alanında yapılan çalışmalar incelendiğinde çeşitli Karar Verme tekniklerinin farklı problem tiplerinde kullanıldığı görülmektedir. Bulanık Çok Nitelikli Karar Verme tekniklerinden Yager yöntemi ekipman seçimi, yeraltı üretim yöntemi seçimi ve tesis yeri seçimi (Acaroglu vd., 006; Alpay ve Yavuz, 009; Bitarafan ve Ataei, 004; Karadogan vd., 00; Kesimal ve Bascetin, 00; Yavuz, 008) problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi ile delik delme yatırım analizi, tahkimat tasarımı, tünel tasarımı, tesis yeri seçimi ve risk analizi üzerine çalışmalar yapılmıştır (Alpay ve Yavuz, 007; Ataei, 005; Kazakidis vd., 004; Yavuz ve Alpay, 008; Yavuz ve Ankara, 006; Yavuz vd., 008;). Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yöntemi kullanılarak yeraltı üretim yöntemi ve ekipman seçim problemi çözülmüştür (Yavuz ve Alpay, 008; Yavuz, 009). Bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak en uygun mermer blok kesim yöntemi belirlenmiştir (Eleren ve Ersoy, 007). Bu tekniklerin yanında Elevli ve Demirci (004) PROMETHEE tekniğini kullanarak bir yeraltı krom ocağında nakliyat sistemi seçimini yapmışlardır. Dünya madenciliği son dönemle incelendiğinde, açık işletme madenciliğinin yeraltı madenciliğine oranla daha yaygın bir şekilde uygulama alanı bulduğu görülmektedir. Oysaki yüzeye yakın yüksek tenörlü cevher ya da maden yatakları büyük ölçüde tükenmiş, daha derinlerde bulunan düşük tenörlü cevher ya da maden yataklarının kazanılması bir zorunluluk halini almıştır. Buna rağmen, özellikle ekipman teknoloileri ve kapasitelerindeki olumlu değişimlerin etkisi ile açık işletmelerde daha derinlerde ve daha yüksek kapasitelerde üretimlerin yapıldığı görülmektedir. Artan yeraltı maliyetleri ile yeraltı koşullarındaki iş sağlığı ve güvenliği kısıtlamaları nedeni ile de açık işletmecilik tercih edilen bir üretim seçeneği durumuna gelmiştir. Bu çalışmada, BAHS yöntemi kullanılarak Açık Ocak kamyonu seçimi yapılmıştır. Türkiye Kömür İşletmelerinden alınan veriler kullanılarak alınması düşünülen Açık Ocak kamyonu seçimi problemine BAHS yöntemi uygulanmıştır. Ekipman seçimi probleminin en uygun çözümü araştırılmış ve BAHS yönteminin madencilikteki karar verme problemlerinin çözümünde başarılı bir şekilde kullanılabileceği görülmüştür. BULANIK AHS YÖNTEMBİLİMİ Gerçek hayatta birçok karar verme probleminin çözümünde etkin bir biçimde kullanılan AHS yöntemi, ikili karşılaştırmalar sürecinde gerçek sayıların kullanılması açısından eleştirilmektedir. Karar vericilerin nicelik açısından (sayısal) tahminler yapma konusunda başarısız olduğu, ancak niteliksel tahminlerde nicelik açısından tahminlere göre daha etkin olduğu bilinmektedir (Kulak ve Kahraman, 005). Klasik AHS de karar vericiler değerlendirmeleri yaparken gerçek değerleri kullanırken, BAHS de bulanık sayıları veya dilsel değişkenler kullanarak daha kolay değerlendirme yapabilmektedirler. Aslında, BAHS, AHS süreci yöntemini, bulanık mantık ve dilsel değişkenlerin kullanımını birleştirmiş bir problem çözme tekniği olarak tanımlanmaktadır (Öztürk vd., 008).. Bulanık Kümeler ve Bulanık Sayılar Bulanık kümeler kuramı, Zadeh in klasik sistem kuramının matematiksel yöntemlerinin gerçek dünyadaki pek çok sistemle, özellikle insanları içeren kısmen karmaşık sistemlerle uğraşırken yetersiz kalmasından hoşnut olmayışından doğmuştur. Bulanık kümeler kuramı, muğlâk ve belirsiz olan problemlerin çözülmesi için 64

3 Türkiye. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sersi -3 Mayıs 0 ANKARA geliştirilmiştir. Zadeh ten bu yana bulanık mantık ve bulanık kümeler kuramı pek çok alanda uygulama bulmuş ve hızla gelişmiştir (Kaptanoğlu ve Özok, 006). Bulanık küme, sürekli üyelik derecesine sahip nesneler kümesi olarak tanımlanmaktadır. Bulanık küme, her nesneyi 0 ile arasında değişen üyelik derecesine sahip üyelik fonksiyonu ile nitelendirmektedir (Zadeh, 965). E evrensel kümesinde tanımlanan, bulanık küme A için A :E[0,] şeklinde ifade edilir. Bulanık A kümesindeki x elemanı için üyelik derecesinin gösterimi: x A x, xe A () şeklindedir (Zimmermann, 99). A üyelik fonksiyonu [0,] kapalı aralığında gerçek bir sayıyı göstermektedir (Zadeh, 975). Bu aralıktaki sayılardan 0 sayısı ilni nesnenin kümenin üyesi olmadığını, sayısı ise illi nesnenin kümenin tam üyesi olduğunu belirtmektedir. Bu iki değer arasında bulanan her han bir sayı ise ilni nesnenin kümeye kısmi üyeliğini göstermektedir. Bulanık sayılar dışbükey, normalleştirilmiş, sınırlı-sürekli üyelik fonksiyonları olan bir bulanık küme olarak ifade edilmektedir. Bulanık sayılar, bulanık kümelerin özel bir alt kümesidir. Yapılan çalışmaya göre farklı bulanık sayıları kullanmak mümkündür. Genelde üçgen ve yamuk olmak üzere iki farklı bulanık sayının uygulamalarda kullanılması söz konusudur. Bu çalışma içerisinde üçgen bulanık sayılar kullanılmıştır. Üçgen bulanık sayılar, üç tane gerçek sayıyla tanımlanmış bulanık sayıların özel bir çeşidi olup (l, m, u) şeklinde ifade edilmektedir. l, m ve u parametreleri sırasıyla en küçük olası değeri, en olası değeri ve en büyük olası değeri göstermektedirler. Üçgen bulanık sayı à nın gösterilişi aşağıdaki Şekil ile verilmektedir (Kaptanoğlu ve Özok, 006). Şekil. Üçgen bulanık sayı, Ã. Üçgen bulanık sayının üyelik fonksiyonu aşağıdaki şekilde tanımlanmaktadır: w / à 0, x l/ m l, u x/ u m, 0, x, l x m, m x u, xu () Üçgen bulanık sayılarda tanımlanmış birçok işlem bulunmakta olup aşağıda çalışmada kullanılan işlemler açıklanmıştır. à =(l,m,u ) ve à =(l,m,u ) iki pozitif bulanık sayı ve k ise pozitif bir gerçel sayı olmak üzere: A A A A l l, m m, u u l l, m m, u u (3) (4) (5) A k l k, m k, u k (6) A l, m, u u, m, l Ayrıca iki üçgen bulanık sayı arasındaki uzaklık vertex yöntemi yardımıyla aşağıdaki bi hesaplanmaktadır (Öztürk vd., 008): d v m, n u 3 l l m m u (7). Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci Thomas L. Saaty (980) tarafından geliştirilen AHS yöntemi belki de en yaygın olarak kullanılan Çok Nitelikli Karar Verme yöntemlerinden bir tanesidir. AHS yöntemi, 65

4 M.Yavuz uzman kişilerin billerini ele alan ancak insani düşünce tarzını tam olarak yansıtamayan bir yöntemdir. Bunun yanında, AHS yöntemi, ikili karşılaştırma süreçlerinde var olan belirsizlik ve kararsızlık durumlarında çeşitli yetersizliklere sahip olduğu düşüncesiyle eleştirilmektedir. Bu olumsuzlukları dermek amacı ile BAHS yöntemi geliştirilmiştir. İlk BAHS yöntemi ile çalışma Van Laarhoven ve Pedrycz (983) tarafından üçgen üyelik fonksiyonları kullanılarak yapılmıştır. Buckley (985), karşılaştırma oranlarının bulanık önceliklerinin yamuk üyelik fonksiyonları ile belirtildiği BAHS yöntemini literatüre önermiştir. Chang (996), ikili karşılaştırmalarda üçgen bulanık sayıları kullanarak BAHS için yeni bir yaklaşım ortaya atmış ve ikili karşılaştırmalarda genişletilmiş analiz yöntemi kullanmıştır. Bu çalışmada kullanılacak hesaplama yöntemi Chang (996) tarafından önerilen yaklaşımdır. Chang in BAHS yöntemi aşağıda açıklanmıştır. X={x,x,...,x n }, bir ölçüt kümesi ve U={u,u,...,u n }, bir amaç kümesi olsun. Chang in yöntemine göre, her bir ölçüt alınır ve her bir hedef için mertebe analizi uygulanır. Böylece her bir ölçüt için m tane mertebe analiz değerleri elde edilir. Bu değerler şu şekilde gösterilir. M, M,..., M m M i=,,,n (8) Burada bütün (=,,,m) ler üçgensel bulanık sayılardır. Chang (996) tarafından geliştirilen mertebe analizinin adımları şu şekilde özetlenebilir (Kaptanoğlu ve Özok, 006). Adım : Ölçüt i ye göre bulanık sentetik mertebenin değeri şu şekilde tanımlanır. S M m n m i M i m M (9) Buradaki değerini elde etmek için m mertebe analiz değerine aşağıdaki eşitlikte görüldüğü bi bulanık toplama işlem uygulanır. m m m m M (0) g l, m, u i n m n n n M g li, mi, ui () i i i i i Sonra yukarıda elde edilen vektörün tersi elde edilir. n m () M n, n, n i u m l i i i i i i Adım : M = (l,m,u ) M = (l,m,u ) nin olabilirlik derecesi şu şekilde tanımlanır. V M M sup min x y (3) Denk olarak aşağıdaki bi de ifade edilebilir: V(M M ) = hgt(m M )veya M d, M M yx 0 l u m u m l (4) Denk şekilde V(M M ) i, d,μ M ve μ M arasındaki en yüksek kesişim noktası D nin ordinatı olmak üzere Şekil de görüldüğü bi de ifade edebiliriz (Kaptanoğlu ve Özok, 006). M ve M yi kıyaslayabilmek için V(M M ) ve V(M M ) değerlerinin her ikisi de gerekmektedir. Adım 3: Bir konveks bulanık sayının k tane konveks bulanık sayıdan M i (i=,,.,k) büyük olmasının olabilirlik derecesi şu şekilde tanımlanır. V(M M, M,...,M k ) =V[ (M M ) ve V(M M ) ve...ve V(M M k )] (5) = min V(M Mi), i=,,,k m m l u diger 66

5 Türkiye. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sersi -3 Mayıs 0 ANKARA Şekil. M ve M arasındaki kesişim noktaları. 3 BULANIK AHS YÖNTEMİ İLE KAMYON SEÇİMİ UYGULAMASI Bu çalışmada Türkiye Kömür İşletmeleri Genel Müdürlüğü tarafından daha önce 997 yılında ihalesi yapılan 70 short ton kapasiteli açık ocak kamyonu alımı için hazırlanan teknik şartnameden alınan veriler kullanılmıştır. Söz konusu alım ihalesine sadece iki firma teklif verdiği için mevcut teknik şartnameye bağlı kalınarak eldeki veriler kullanılarak ekipman seçimi probleminin çözümü için BAHS yöntemi kullanılmıştır. Problem için tasarlanan hiyerarşik yapı aşağıda Şekil 3 ile verilmiştir. d (A i )= min V(S i S k ) (6) Açık Ocak Kamyonu Seçimi olduğunu varsayalım, k=,,,n; k i için ağırlık vektörü aşağıdaki bidir. W =(d (A ),d (A ),,d (A n )) T (7) Burada A i (i=,,,n) n sayısı kadardır. Adım 4: Normalize edilmiş ağırlık vektörleri, aşağıdaki bi olup, burada W, bulanık olmayan bir sayıdır. W =(d (A ),d (A ),...,d (A n )) T (8) Yük taşıma kapasitesi (Ö) Motorunun markası (Ö) Kasa özellikleri (Ö3) Süspansiyon sistemi (Ö4) Tırmanma yeteneği (Ö5) Tam yükle boşaltma zamanı (Ö6) Teslim süresi (Ö7) Chang in yönteminde, bu çalışmanın uygulama bölümünde kullanılan bulanık önem dereceleri Çizelge de gösterilmiştir. Çizelge. Bulanık önem dereceleri. Sözel Önem Bulanık Ölçek Karşılık Ölçek Eşit önem (EÖ) (,,) (/,/,/) Biraz daha fazla (,3,5) (/5,/3,/) önemli (BÖ) Kuvvetli derecede (3,5,7) (/7,/5,/3) önemli (KÖ) Çok kuvvetli (5,7,9) (/9,/7,/5) derecede önemli (ÇÖ) Tamamıyla önemli (TÖ) (7,9,9) (/9,/9,/7) Seçenek A (S A ) Seçenek B (S B ) Şekil 3. Problemin hiyerarşik yapısı. Şekil 3 ile verilen üç düzeyli hiyerarşik yapının birinci düzeyini Amaç, ikinci düzeyini Ölçütler ve üçüncü düzeyini ise Seçenekler oluşturmaktadır. Bu çalışmada belirlenen ölçüt ve seçenekler ikili karşılaştırmalar aracılığı ile karar vericiler tarafından değerlendirilmiştir. Oluşturulan ikili karşılaştırma matrisleri bulanık hale getirilmeden önce her birinin tutarlılığı kontrol edilmiş ve tüm matrisler tutarlı bulunmuştur. Bulanık ikili karşılaştırmalar matrisinde değerlendirme sonuçları üçgen bulanık sayı şeklinde olup Çizelge ile verilen ölçek kullanılmıştır. 67

6 M. Yavuz Karar vericilerin, ölçütleri ikili karşılaştırmaları ile oluşturulan birleştirilmiş bulanık ikili karşılaştırmalar matrisi aşağıda Çizelge ile verilmiştir. Bu çizelge dilsel ifadeler kullanılarak doldurulmuştur. Örneğin, Ölçüt ile Ölçüt nin ikili karşılaştırması ile tanımlanan birinci satır ikinci sütunda bulunan KÖ değeri (3,5,7) bulanık sayısına karşılık gelmektedir. Yine, Ölçüt ile Ölçüt in ikili karşılaştırması ile tanımlanan ikinci satır birinci sütunda bulanan değer KÖ değerinin tersi olan (/7,/5,/3) değeri olarak atanmıştır. Çizelge. Birleştirilmiş ikili karşılaştırmalar matrisi. Ö Ö Ö 3 Ö 4 Ö 5 Ö 6 Ö 7 Ö EÖ KÖ BÖ KÖ EÖ ÇÖ TÖ Ö EÖ /BÖ EÖ /KÖ BÖ ÇÖ Ö 3 BÖ EÖ BÖ /BÖ KÖ ÇÖ Ö 4 EÖ /KÖ BÖ ÇÖ Ö 5 KÖ BÖ KÖ EÖ ÇÖ TÖ Ö 6 EÖ BÖ EÖ Ö 7 Çizelge deki verilerden faydalanarak Chang ın (996) genişletilmiş analiz yöntemine göre öncelikle sentez değerlerinin bulunması gereklidir. Ölçütlere ait sentez değerleri 9 numaralı eşitlik kullanılarak aşağıdaki bi hesaplanmıştır. S =(.00,3.00,39.00)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.40, 0.8, 0.550) S =(6.49,0.73,5.67)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.043, 0.097, 0.) S 3 =(.40,9.67,9.00)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.076, 0.78, 0.409) S 4 =(6.49,0.73,5.67)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.043, 0.097, 0.) S 5 =(.00,3.00,39.00)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.40, 0.8, 0.550) S 6 =(.77,5.5,8.73)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.08, 0.047, 0.3) S 7 =(.8,.0,3.5)(/50.,/0.38, /70.3)= (0.0, 0.09, 0.044) Bir sonraki aşamada yukarıda elde edilen bulanık sayıların karşılaştırması 4 numaralı eşitlik kullanılarak yapılmış ve aşağıda Çizelge 3 ile verilen değerler elde edilmiştir. Çizelge 3. Bulanık sayıların karşılaştırılması. S S S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S S S S S 5 S S Çizelge 3 ile verilen değerler 6 numaralı eşitlik kullanılarak ölçütlerin öncelik değerleri aşağıda verildiği bi hesaplanmaktadır. d(s ) = min (,,,,, ) = d(s ) = min (0.3, 0.64,, 0.3,, ) = 0.3 d(s 3 ) = min (0.7,,, 0.7,, ) = 0.7 d(s 4 ) = min (0.3,, 0.64, 0.3,, ) = 0.3 d(s 5 ) = min (,,,,, ) = d(s 6 ) = min (0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.48) = 0.0 d(s 7 ) = min (0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.48) = 0.0 Öncelik değerlerinin hesaplanması ile öncelik vektörü aşağıdaki bi oluşturulur. W = (, 0.3, 0.7, 0.3,, 0.0, 0.0) Öncelik vektörü değerlerinin normalize edilmesi ile ölçütlerin öncelik değerleri ya da diğer bir ifadeyle ağırlıkları sırasıyla (0.76, 0.086, 0.99, 0.086, 0.76, 0.07, 0.006) olarak hesaplanır. Yapılan bu hesaplamalara göre Açık Ocak Kamyon Seçimi problemi için Yük taşıma kapasitesi ve Tırmanma 68

7 Türkiye. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sersi -3 Mayıs 0 ANKARA yeteneği en önemli ölçütlerdir. Bu ölçütleri önem sırasına göre, Motorunun markası, Kasa özellikleri, Süspansiyon sistemi, Tam yükle boşaltma ve Teslim süresi takip etmektedir. Ölçütlerin ağırlıklarının belirlenmesinden sonra, her bir ölçüt için seçeneklerin değerlendirmesi işlemleri yapılmıştır. Her bir ölçüt için seçeneklerin aldıkları ağırlıklar aşağıda Çizelge 4 ile verilmiştir. Çizelge 4. Seçeneklerin ölçütler karşısındaki ağırlıkları. Ö Ö Ö 3 Ö 4 Ö 5 Ö 6 Ö 7 S A S B Ölçütlerin ağırlıkları ile seçeneklerin her bir ölçüt altında aldıkları ağırlıkların çarpılıp ağırlıklı değerlerin toplanmasıyla her bir seçeneğin genel ağırlığı bulunmuştur. Buna göre Seçenek A, aldığı 0.56 ağırlığı ile ilk sırada yer almış ve Seçenek B ise 0.44 ile ikinci sırada yer almıştır. 3. AHS Yöntemi İle Kamyon Seçimi Aynı problem AHS yöntemi ile çözülürse toplam 8 tane ikili karşılaştırma matrisi oluşturulması gereklidir. Bu matrislerden birincisi ölçütlerin ağırlıklarını bulmak için oluşturulan ölçütlerin birbiri ile karşılaştırıldığı ikili karşılaştırma matrisidir. Aşağıda Çizelge 5 ile bu matris verilmiştir. Çizelge 5. Ölçütlerin ikili karşılaştırma matrisi. Ö Ö Ö 3 Ö 4 Ö 5 Ö 6 Ö 7 Ö Ö / /3 3 Ö 3 / 3 4 Ö 4 /3 3 Ö Ö 6 Ö 7 W max =7.044, CI=0.007 ve CR= Bu matrisin ağırlık değerlerini içeren W satırı incelendiğinde problem için belirlenen ölçütlerin ağırlık değerleri sırasıyla (0.69, 0.099, 0.66, 0.099, 0.69, 0.060, 0.037) olarak bulunur. Daha sonra Çizelge 4 ile verilen seçeneklerin ölçütler karşısında aldığı ağırlık değerlerinden faydalanılarak Seçenek A için genel ağırlık değeri 0.58, Seçenek B için ise ağırlık değeri 0.48 olarak bulunur. Buna göre daha yüksek ağırlık değerine sahip olan Seçenek A nın tercih edilmesi önerilir. AHS ve Bulanık AHS yöntemleri birbiri ile karşılaştırılacak olursa aşağıdaki yorumlar yapılabilir (Bali ve Gencer, 005): Kriterler ve alternatiflerin sayıca fazla olduğu durumlarda AHS nin uygulanması bazı olumsuzluklar yaratabilir. Bunun en büyük sebebi, karar verici tarafından yapılması gereken ikili karşılaştırmaların fazla olması ve bunun da karar vericide beznlik yaratması ve aşırı zaman tüketmesidir. Bulanık AHS de, AHS yöntemine nazaran ikili karşılaştırma dilsel ifadelerle yapılması daha kolay ve sağlıklı yapılabilmektedir. Bulanık AHS de ikili karşılaştırma yapılması daha kolay olabilmesine rağmen dilsel ifadelere karşılık gelen bulanık değerlerin sınırlarının doğru tespit edilmesi gerekir. Bulanık sınırların yanlış tespit edilmesi yanlış sonuca götürecektir. AHS yönteminde karar vericinin sonucu direk etkilemesinin daha zor olduğu görülmektedir. Bunun sebebi olarak da bu yöntemde nihai sonuç tümevarım metoduna daha yakın bir yaklaşımla bulunmaktadır. AHS yönteminde tutarlılığı bir şekilde ölçebilme imkanı olmasına rağmen Bulanık AHS de tutarlılığı ölçebilecek bir kontrol mekanizması modelin yapısında bulunmamaktadır. Bunu dermek için bir veri tabanı kullanılarak bulanık ortamlarda da tutarlılık bulunabilir. Veri tabanı, personel ilk elemelerden geçerken yapılan testlerden elde edilecek verilerin anlamlı bir hale getirildiğinde karar vermede veya tutarlılığın bulunmasında yardımcı olabilir. 69

8 M. Yavuz 4 SONUÇLAR Günlük madencilik faaliyetleri sırasında çok sayıda karar veren Maden Mühendislerinin geri dönülmesi zor olan önemli karar vermeleri gerektiğinde uygun bir karar verme yönteminin kullanması son derece önemlidir. AHS karar verme problemlerinin çözümünde kullanılan belki de en bilinen yöntemdir. Son dönemde karar verme biliminde kullanılan neredeyse bütün yöntemlerin bulanık uyarlamaları yapılmış ve bu yöntemler halen çok farklı karar verme problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Bulanık AHS yöntemi de çoğunlukla kullanılan bulanık karar verme yöntemlerinden bir tanesidir. Ekipman seçimi, Maden Mühendisliği alanında en sık karşılaşılan problemlerden bir tanesidir. En uygun ekipmanın seçilmesi her açıdan hem işletmelerin ve Maden Mühendislerinin işlerini kolaylaştırmaktadır. Bu nedenle, ekipman seçimi problemleri ile karşı karşıya kalındığında problemin yapısına uygun bir karar verme yönteminin kullanılması son derece önemlidir. Bu çalışmada, TKİ den alınan veriler kullanılarak Açık Ocak Kamyonu seçimi probleminin çözümünde BAHS yöntemi kullanılmıştır. BAHS yönteminin Maden Mühendislerinin karşılaştığı diğer çok nitelikli karar verme problemlerinin çözümünde kullanılabilmesi mümkündür. Yöntemin kullanılmasıyla Maden Mühendislerinin önemli kararları en az hata ile verebilmeleri söz konusu olacaktır. TEŞEKKÜR Bu çalışmada veriler konusunda yardım eden Maden Yüksek Mühendisi Soner ÖĞRETMEN ve TKİ yöneticilerine bildiri yazarı teşekkür etmektedir. KAYNAKLAR Acaroglu, O, Feridunoglu, C, and Tumac, D, 006. Selection of roadheaders by fuzzy multiple attribute decision making method, Mining Technology (Trans. Inst. Min. Metall. A), 5, A9 A98. Alpay, S, and Yavuz, M, 007. A decision support system for underground mining method selection, Lecture Notes Artificial Intelligence, 4570, Alpay, S, and Yavuz, M, 009. Underground mining method selection by decision making tools, Tunnelling and Underground Space Technology, 4, Ataei, M, 005. Multicriteria selection for aluminacement plant location in East-Azerbaian province of Iran, The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy, 05, Bali, Ö, ve Gencer, C, 005. AHP, Bulanık AHP ve Bulanık Mantık la Kara Harp Okuluna Öğretim Elemanı Seçimi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Dersi, 4, Bitarafan, M, and Ataei, M, 004. Mining method selection by multiple criteria decision making tools, The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy, 04, Buckley, J, 985. Fuzzy hierarchical analysis, Fuzzy Sets and Systems, 7, Chang, D, 996. Applications of the extent analysis method of fuzzy AHP, European Journal of Operational Research, 95, Eleren, A, ve Ersoy, M, 007. Mermer blok kesim yöntemlerinin Bulanık TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi, Madencilik, 46, 9. Elevli, B, and Demirci A, 004. Case Study: Multicriteria choice of ore tranport system for an underground mine: Application of PROMETHEE methods, The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy, 04, 5 56 Karadogan, A, Bascetin, A, Kahriman, A, and Gorgun, S, 00. A New Approach in Selection of Underground Mining Method, International Conference-Modern Management of Mine Producing, Geology and Environment Protection, Varna-Bulgaria, Kazakidis, V, Mayer, Z, and Scoble, M, 004. Decision making using the analytic hierarchy process in mining enneering, Mining Technology (Trans. Inst. Min. Metall. A), 3, A30 A4. Kesimal, A, and Bascetin, A, 00. Application of Fuzzy Multiple Attribute Decision Making in Mining Operations, Mineral Resources Enneering,, Kaptanoğlu, D, ve Özok, A, 006. Akademik performans değerlendirmesi için bir bulanık model, itüdersi/d, 5,, Kulak, O, and Kahraman, C, 005. Fuzzy Multi- Attribute Selection Among Transportation Companies Using Axiomatic Design and Analytic Hierarchy Process, Information Sciences, 70, 4, 9 0. Laarhoven, P, and Pedrycz, W, 983. A fuzzy extension of Saaty s priority theory, Fuzzy Sets and Systems,, 9 4. Öztürk, A, Ertuğrul, İ ve Karakaşoğlu, N, 008. Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması, 70

9 Türkiye. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sersi -3 Mayıs 0 ANKARA Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dersi,, Saaty, T, 980. The Analytic Hiearchy Process, McGraw-Hill, New York, 87s. Yavuz, M, 008. Selection of plant location in the natural stone industry using the fuzzy multiple attribute decision making method, The Journal of The Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 08, Yavuz, M, 009. TOPSIS Tekniği Kullanarak Hidrolik Yerkazar Seçimi ve Duyarlılık Çözümlemesi, Türkiye Uluslararası. Madencilik Kongresi ve Sersi Bildiriler Kitabı, Antalya, Yavuz, M, and Alpay, S, 008. Underground Mining Technique Selection by Multicriterion Optimization Methods, Journal of Mining Science, 44, Yavuz, M, ve Ankara, H, 006. Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Madencilikteki Uygulamaları, Türkiye 5. Kömür Kongresi Bildiriler Kitabı, Zonguldak, Yavuz, M, İphar, M, and Önce, G, 008. The Optimum Support Design Selection by Using AHP Method for the Main Haulage Road in WLC Tuncbilek Colliery, Tunnelling and Underground Space Technology, 3, 9. Zadeh, L, 965. Fuzzy Sets, Information and Control, 8, Zadeh, L.A, 975. The Concept of a Linguistic Variable and its Applications to Approximate Reasoning-I, Information Sciences, 8, Zimmermann, H.J, 99. Fuzzy Set Theory and Its Applications, Kluiwer Academic Publishers, 43s. 7

BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA

BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA Hacer GÜNER Pamukkale Üniversitesi Özcan MUTLU Pamukkale Üniversitesi Özet Günümüzün yok edici rekabet ortamında işletmeler, ayakta kalabilmek için

Detaylı

PET ŞİŞE TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YAKLAŞIMI * FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS APPROACH TO PET BOTTLE SUPPLIER SELECTION

PET ŞİŞE TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YAKLAŞIMI * FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS APPROACH TO PET BOTTLE SUPPLIER SELECTION Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.202, C.7, S.3, s.35-37. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.202, Vol.7,

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi

Detaylı

AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI

AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS METHOD AND APPLICATION IN AREA SELECTION OF READY MIXED CONCRETE PLANT ÖZET Ömür TEZCAN*

Detaylı

Ç.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2016 Cilt:34-5

Ç.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2016 Cilt:34-5 BULANIK AHP İLE PERSONEL SEÇİMİ VE ADANA İLİNDE UYGULAMASI Personel Selection With Fuzzy Analytıcal Hıerarchy Process and Applıcatıon ın ADANA Cennet Beste ÖNEL Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Oya

Detaylı

BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)

BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*) D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:14, Sayı:1, Yıl:1999, ss:27-36 BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Ayşe KURUÜZÜM (*) ÖZET Çalışmada bulanık ( fuzzy ) katsayılı amaç fonksiyonuna sahip doğrusal programlama

Detaylı

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM Deniz Koçak Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler, Ekonometri Bölümü, Ankara denizkocak36@gmail.com

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, KONYA

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, KONYA S.Ü. Müh. Mim. Fak. Derg., c.25, s.1, 2010 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.25, n.1, 2010 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ Ahmet SARUCAN 1, Mehmet Cabir AKKOYUNLU 2, Aydoğan BAŞ

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

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

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1 Bu derste; Analitik Hiyerarşi prosesi AHP Uygulama Aşamaları AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP nin Uygula Örnekleri AHP Puanlama Yöntemi Analitik Hiyerarşi Prosesi

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 7. Yayınlar 7.1. Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI & SSCI & Arts and Humanities)

ÖZGEÇMİŞ. 7. Yayınlar 7.1. Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI & SSCI & Arts and Humanities) ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : MUSTAFA ÖNDER 2. Doğum Tarihi : 7 Ağustos 1972 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Maden Mühendisliği Anadolu Üniversitesi 1994 Y. Lisans

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına

Detaylı

DERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION

DERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2008, C.13, S.2 s.217-226 Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2008,

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Arş Gör. Burcu AVCI ÖZTÜRK 1 Doç. Dr. Zehra BAŞKAYA 2 ÖZET İşletmelerde satış elemanı seçim süreci bir çok

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi

Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2007 Cilt:14 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi Araş.

Detaylı

BULANIK ANALĠTĠK HĠYERARġĠ YÖNTEMĠYLE ÖĞRETMEN SEÇĠMĠ VE BĠR UYGULAMA

BULANIK ANALĠTĠK HĠYERARġĠ YÖNTEMĠYLE ÖĞRETMEN SEÇĠMĠ VE BĠR UYGULAMA BULANIK ANALĠTĠK HĠYERARġĠ YÖNTEMĠYLE ÖĞRETMEN SEÇĠMĠ VE BĠR UYGULAMA ÖZ Dr. Mehmet KABAK Yrd. Doç. Dr. Yiğit KAZANÇOĞLU ** Personel seçimi organizasyonlar için önemli bir konu olup karar verme sürecinde

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ 2003 MÜHENDİSLİĞİ İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ ÜNİVERSİTESİ

ÖZGEÇMİŞ 2003 MÜHENDİSLİĞİ İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ ÜNİVERSİTESİ ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı: İPEK EKER 2. Doğum Tarihi: 31.01.1980 3. Ünvanı: ÖĞRETİM GÖREVLİSİ 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans ENDÜSTRİ İSTANBUL KÜLTÜR 2003 MÜHENDİSLİĞİ ÜNİVERSİTESİ Y.Lisans

Detaylı

Ali ELEREN. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (13) 2007, ÖZET

Ali ELEREN. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (13) 2007, ÖZET Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (3) 2007, 280-295 KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN FUZZY TOPSIS YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ: DERİ SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ CHOOSING PLANT LOCATION BY FUZZY TOPSIS TECHNIQUE; A CASE STUDY: TANNING INDUSTRY

Detaylı

GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE

GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE ÖZEL EGE LİSESİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Berk KORKUT DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gizem GÜNEL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI 3.33 2. GİRİŞ... 3 3. YÖNTEM 3 4.

Detaylı

A. Karadoğan, A. Başçetin, A. Kahriman & S. Görgün İstanbul Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü, 34850, Avcılar, istanbul

A. Karadoğan, A. Başçetin, A. Kahriman & S. Görgün İstanbul Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü, 34850, Avcılar, istanbul Türkiye 17. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sergisi-TUMAKS 2001, 2001, ISBN 975-395-416-6 Bulanık Küme Teorisinin Yeraltı Üretim Yöntemi Seçiminde Kullanılabilirliği A. Karadoğan, A. Başçetin, A. Kahriman

Detaylı

DERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7

DERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7 DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Yüksek Lisans Seçmeli Dersin Koordinatörü

Detaylı

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik Unvanı Yard. Doç. Dr. Adı Soyadı İrfan DELİ Doğum Yeri ve Tarihi: Çivril/Denizli -- 06.04.1986 Bölüm: E-Posta Matematik irfandeli20@gmail.com, irfandeli@kilis.edu.tr AKADEMİK GELİŞİM ÜNİVERSİTE YIL Lisans

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: 29092011 Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Yayına Kabul Tarihi: 03022012 Cilt: 14, Sayı: 1, Yıl: 2012, Sayfa: 07-25 Online Yayın Tarihi: 25042012 ISSN: 1302-3284

Detaylı

ISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey

ISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2012, Volume: 7, Number: 1, Article Number: 1A0294 Ömür Tezcan 1 Osman Aytekin 2 Hakan Kuşan 3 Ilker Özdemir 4 Oyak Construction 1 Eskisehir Osmangazi

Detaylı

International Conference on Computer Science and Engineering Tekirdağ, Turkey, October 2016

International Conference on Computer Science and Engineering Tekirdağ, Turkey, October 2016 Veri Şifreleme ının Bulanık AHS Yöntemine Göre Performans Değerlendirmesi Performance Evaluation of Data Encryption Algorithms using Fuzzy AHP Menduh Yılmaz 1, Serkan Ballı 2 1 Elektronik ve Bilgisayar

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 13 Sayı: 25 Bahar 2014 s. 1-14 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI Serap TEPE *, Ali GÖRENER Geliş:

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144.

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE UYGULANMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDEN BİR ÖRNEK APPLICATION

Detaylı

VİKOR-MAUT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇUKUROVA BÖLGESEL HAVAALANI YERİ SEÇİMİ

VİKOR-MAUT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇUKUROVA BÖLGESEL HAVAALANI YERİ SEÇİMİ VİKOR-MAUT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇUKUROVA BÖLGESEL HAVAALANI YERİ SEÇİMİ Medine Nur Türkoğlu ve * 2 Yrd. Doç. Dr. Özer Uygun Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Detaylı

BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI

BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI 32 Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XIV, S.1, 2001 Eng.&Arch.Fac.Osmangazi University, Vol.XIV, No 1, 2001 BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI İnci SARIÇİÇEK 1,

Detaylı

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ

Detaylı

Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl. Academic and Social Orientation. 441000000001101 Fizik I Physics I 3 0 1 4 4 6 TR

Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl. Academic and Social Orientation. 441000000001101 Fizik I Physics I 3 0 1 4 4 6 TR - - - - - Bölüm Seçin - - - - - Gönder Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl 141000000001101 Akademik ve Sosyal Oryantasyon Academic and Social Orientation 1 0 0 1 0 1 TR 441000000001101 Fizik I Physics I

Detaylı

Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle Belirlenmesi: Muğla İli Örneği *

Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle Belirlenmesi: Muğla İli Örneği * Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi International Journal of Alanya Faculty of Business Yıl:2012, C:4, S:1, s.1-15 Year:2012, Vol:4, No:1, s. 1-15 Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle

Detaylı

Yaklaşık Düşünme Teorisi

Yaklaşık Düşünme Teorisi Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİNİN FASON İŞLETME SEÇİMİNDE KULLANILMASI

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİNİN FASON İŞLETME SEÇİMİNDE KULLANILMASI ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİNİN FASON İŞLETME SEÇİMİNDE KULLANILMASI USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR CHOOSING THE SUB-CONTRACTOR Yard. Doç. Dr. Mücella GÜNER Ege Ü. Tekstil Mühendisliği Bölümü ÖZET

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE PERSONEL SEÇİMİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA * Mehmet Selami YILDIZ * Selman AKSOY **

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE PERSONEL SEÇİMİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA * Mehmet Selami YILDIZ * Selman AKSOY ** AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2015, Cilt:15, Yıl:15, Sayı:1, 15: 59-83 Gönderim Tarihi: 07.11.2014 Kabul Tarihi: 22.04.2015 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE PERSONEL SEÇİMİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Detaylı

DETERMINING A MOST CONVINIENT LOCATION FOR CAMPUS BY USING FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS

DETERMINING A MOST CONVINIENT LOCATION FOR CAMPUS BY USING FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Journal of Management, Marketing and Logistics (JMML), ISSN: 2148-6670 Year: 2014 Volume: 1 Issue: 2 DETERMINING A MOST CONVINIENT LOCATION FOR CAMPUS BY USING FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Tugba Kiral

Detaylı

KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ; DERİ SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ

KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ; DERİ SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ; DERİ SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ Ali ELEREN (*) Özet: Dericilik sektörü iç ve dış krizlerden etkilense de ekonominin temel dinamiklerinden

Detaylı

TİCARİ FİRMA KREDİ TALEPLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE AHY İLE FARKLI BULANIK SIRALAMA YÖNTEMLERİNİN DENENDİĞİ BAHY NİN İNCELENMESİ

TİCARİ FİRMA KREDİ TALEPLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE AHY İLE FARKLI BULANIK SIRALAMA YÖNTEMLERİNİN DENENDİĞİ BAHY NİN İNCELENMESİ Öneri.C.9.S.36. Temmuz 011.13-35. TİCARİ FİRMA KREDİ TALEPLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE AHY İLE FARKLI BULANIK SIRALAMA YÖNTEMLERİNİN DENENDİĞİ BAHY NİN İNCELENMESİ Semra ERPOLAT Mimar Sinan Güzel Sanatlar

Detaylı

BULANIK AHP İLE BELEDİYELERİN TOPLU TAŞIMA ARAÇ SEÇİMİ

BULANIK AHP İLE BELEDİYELERİN TOPLU TAŞIMA ARAÇ SEÇİMİ BULANIK AHP İLE BELEDİYELERİN TOPLU TAŞIMA ARAÇ SEÇİMİ Ümran ŞENGÜL * Miraç EREN ** Seyedhadi ESLAMIAN SHIRAZ *** ÖZ Sosyal, çevresel, yapısal, politik v.b. soyut faktörlerin olduğu ve kısıtlı bütçenin

Detaylı

DEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI

DEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI DEPREM KONUMLRININ BELİRLENMESİNDE BULNIK MNTIK YKLŞIMI Koray BODUR 1 ve Hüseyin GÖKLP 2 ÖZET: 1 Yüksek lisans öğrencisi, Jeofizik Müh. Bölümü, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon 2 Yrd. Doç. Dr., Jeofizik

Detaylı

İKLİMLENDİRME SİSTEMİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS UYGULAMASI

İKLİMLENDİRME SİSTEMİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS UYGULAMASI İKLİMLENDİRME SİSTEMİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS UYGULAMASI Mert TOPOYAN Dokuz Eylül Üniversitesi Mehmet Emre GÜLER Dokuz Eylül Üniversitesi İbrahim GÜRLER Dokuz Eylül Üniversitesi ÖZET Yatırım kararları, çeşitli

Detaylı

BULANIK AHP İLE PERSONEL SEÇİMİ

BULANIK AHP İLE PERSONEL SEÇİMİ BULANIK AHP İLE PERSONEL SEÇİMİ Elif ÖZGÖRMÜŞ Özcan MUTLU Hacer GÜNER Özet Bilişim teknoloilerinin gelişmesiyle hızlanan küresel rekabet, işletmeleri, sürekli olarak değişmeye ve fark yaratmaya zorlamaktadır.

Detaylı

Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ İLE PERSONEL SEÇİMİ: KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ İLE PERSONEL SEÇİMİ: KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Istanbul Commerce University Journal of Science İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 15(30), Güz 2016 http://dergipark.gov.tr/ticaretfbd Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ

Detaylı

DERS 2 : BULANIK KÜMELER

DERS 2 : BULANIK KÜMELER DERS 2 : BULNIK KÜMELER 2.1 Gİriş Klasik bir küme, kesin sınırlamalarla verilen bir kümedir. Örneğin, klasik bir küme aşağıdaki gibi belirtilebilir: = { x x > 6 }, Kapalı sınır noktası burada 6 dır.burada

Detaylı

KURULUŞ YERİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS-VIKOR YAKLAŞIMININ KULLANIMI: OTEL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

KURULUŞ YERİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS-VIKOR YAKLAŞIMININ KULLANIMI: OTEL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA KURULUŞ YERİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS-VIKOR YAKLAŞIMININ KULLANIMI: OTEL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA ÖZ İlker Murat AR 1 Birdoğan BAKİ 2 Fatih ÖZDEMİR 3 Kapasite kullanım oranı ve yatırımın geri dönüş performansı

Detaylı

T.C. BARTIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA

T.C. BARTIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA T.C. BARTIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA YÜKSEK LİSANS TEZİ HAZIRLAYAN MERVE TÜRKOĞLU DANIŞMAN DOÇ.

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı :OSMAN AYTEKİN. 2. Doğum Tarihi :01.02.1970. 3. Unvanı :YRD.DOÇ.DR.

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı :OSMAN AYTEKİN. 2. Doğum Tarihi :01.02.1970. 3. Unvanı :YRD.DOÇ.DR. ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı :OSMAN AYTEKİN 2. Doğum Tarihi :01.02.1970 3. Unvanı :YRD.DOÇ.DR. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans İNŞ. MÜH. GAZİANTEP ÜNİV. 1993 Y. Lisans İNŞ. MÜH. DUMLUPINAR

Detaylı

Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi seçimi. Supplier selection for furniture industry with fuzzy TOPSIS method

Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi seçimi. Supplier selection for furniture industry with fuzzy TOPSIS method SAÜ Fen Bil Der 20 Cilt, 1 Sayı, s 55-63, 2016 Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi Esra Kurt Tekez 1*, Nuray Bark 2 ÖZ 14042015 Geliş/Received, 09112015 Kabul/Accepted Tedarikçi, karlılık,

Detaylı

Anahtar Kelimeler: Ağaçlandırma, Analitik Hiyerarşi Prosesi, Kızılçam, Fıstıkçamı

Anahtar Kelimeler: Ağaçlandırma, Analitik Hiyerarşi Prosesi, Kızılçam, Fıstıkçamı II. ULUSAL AKDENİZ ORMAN VE ÇEVRE SEMPOZYUMU Akdeniz ormanlarının geleceği: Sürdürülebilir toplum ve çevre 22-24 Ekim 2014 - Isparta Bartın Havzasında Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yöntemiyle Akdeniz

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİK PROSES VE ÜNİVERSİTE TERCİH SIRALAMASINDA UYGULANMASI

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİK PROSES VE ÜNİVERSİTE TERCİH SIRALAMASINDA UYGULANMASI T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİK PROSES VE ÜNİVERSİTE TERCİH SIRALAMASINDA UYGULANMASI DOKTORA TEZİ Ali GÖKSU Tez Danışmanı:

Detaylı

Sigma 2006/3 Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM

Sigma 2006/3 Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 6/ Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM Fügen TORUNBALCI

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. ENGİN ÇAKIR

Yrd.Doç.Dr. ENGİN ÇAKIR Yrd.Doç.Dr. ENGİN ÇAKIR Nazilli İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Yönetim Ve Organizasyon Anabilim Dalı Eğitim Bilgileri 1999-2003 Lisans İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Bir Ekmek Fabrikasında Un Tedarikçisinin Seçimi

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Bir Ekmek Fabrikasında Un Tedarikçisinin Seçimi Volume 3 Number 202 pp. 3-59 ISSN: 309-2448 www.berjournal.com Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Bir Ekmek Fabrikasında Un Tedarikçisinin Seçimi Burcu Avcı Öztürka Zehra Başkayab Özet: İşletmeler arasında

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ YAKLAŞIMI İLE PROJE DEĞER- LENDİRME KRİTERLERİNİN ÖNCELİKLENDİRİLMESİ: KALKINMA AJANSI ÖRNEĞİ

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ YAKLAŞIMI İLE PROJE DEĞER- LENDİRME KRİTERLERİNİN ÖNCELİKLENDİRİLMESİ: KALKINMA AJANSI ÖRNEĞİ Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı İle Proje Değerlendirme Kriterlerinin Önceliklendirilmesi: Kalkınma Ajansı Örneği B. Fatih YILDIRIM-Cavit YESİLYURT. BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ YAKLAŞIMI

Detaylı

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

OYUN 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

Detaylı

YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ YENİ DERS MÜFREDATI (1) FAKÜLTESİ: İŞLETME FAKÜLTESİ / BUSINESS SCHOOL

YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ YENİ DERS MÜFREDATI (1) FAKÜLTESİ: İŞLETME FAKÜLTESİ / BUSINESS SCHOOL (3) SINIFI: 1. Yıl Güz Dönemi MIS101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 1 COMPUTER PROGRAMMING 1 Z 3-0 4 BUS101 BİLİM VE TEKNOLOJİ TARİHİ HISTORY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Z 3-0 4 BUS103 İŞLETMECİLER İÇİN MATEMATİK

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Hessien Matris-Quadratik Form Mutlak ve Bölgesel Maksimum-Minimum Noktalar Giriş Kısıtlı ve kısıtsız fonksiyonlar için

Detaylı

Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*)

Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*) Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (2): 337-348 Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*) Ekin Öztoprak (**) Öz: Günümüzde, alternatif sayısının

Detaylı

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul Karar Destek Sistemleri Prof.Dr. Günay Erpul Karar Verme Karar verme, karar vericinin/karar vericilerin mevcut tüm seçenekler arasından amaca/amaçlara en uygun bir veya birkaç seçeneği seçmesi olarak tanımlanır.

Detaylı

~ x A. n ~ ~ α. ~ α1 ~ α 2

~ x A. n ~ ~ α. ~ α1 ~ α 2 İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 7, Sayı 2, 2006, 77-96 BULANIK ORTAMLARDA GRUP KARARI VERMEYE YARDIMCI BİR YÖNTEM: FUZZY TOPSIS VE BİR UYGULAMA Fatih Ecer * ABSTRACT The purpose of the study is to present

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA TEKNİĞİ İLE KÖMÜR DAĞITIM OPTİMİZASYONU COAL DISTRIBUTION OPTIMIZATION BY UTILIZING LINEAR PROGRAMMING

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA TEKNİĞİ İLE KÖMÜR DAĞITIM OPTİMİZASYONU COAL DISTRIBUTION OPTIMIZATION BY UTILIZING LINEAR PROGRAMMING Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XX, S.1, 2007 Eng&Arch.Fac. Eskişehir Osmangazi University, Vol..XX, No:1, 2007 Makalenin Geliş Tarihi : 17.02.2006 Makalenin Kabul Tarihi : 16.11.2006

Detaylı

SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321

SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321 SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321 Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin Ekonomik Performanslarının TOPSIS Metodu ile Karşılaştırılması Comparison of the Economic Performance of Turkish Republics in Central

Detaylı

Türkiye Kömür Madenciliği Yatırımları için Bir Risk Analiz Modeli

Türkiye Kömür Madenciliği Yatırımları için Bir Risk Analiz Modeli Türkiye Kömür Madenciliği Yatırımları için Bir Risk Analiz Modeli A Risk Analysis Model for Coal Mining Investments in Turkey Neş'e ÇELEBİ * Tünay SEYRANTEPE ** ÖZET Bu yazıda, Türk Kömür Madenciliği koşullarına

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. SERDAR ENGİNOĞLU

Yrd.Doç.Dr. SERDAR ENGİNOĞLU Yrd.Doç.Dr. SERDAR ENGİNOĞLU ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1977 BAYBURT T: 28621800181711 F: 2862180533

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ YÖNTEMİ ÜZERİNE BULANIK BİLGİ AKSİYOMU AÇILIMI

ANALİTİK AĞ SÜRECİ YÖNTEMİ ÜZERİNE BULANIK BİLGİ AKSİYOMU AÇILIMI Endüstri Mühendisliði Dergisi Cilt: 0 Sayý: 1 Sayfa: (5-18) YA/EM 008 Özel Sayısı ANALİTİK AĞ SÜRECİ YÖNTEMİ ÜZERİNE BULANIK BİLGİ AKSİYOMU AÇILIMI Selçuk ÇEBİ a*, Metin ÇELİK b, Cengiz KAHRAMAN a a İstanbul

Detaylı

DETERM INING THE M OST SUITABL E RENEWEABLE ENERGY RESOURCES USING ANALYTICALNETWORK PROCESS APPROACH

DETERM INING THE M OST SUITABL E RENEWEABLE ENERGY RESOURCES USING ANALYTICALNETWORK PROCESS APPROACH 380 10th International Clean Energy Symposium, 24-26 October 2016, Istanbul, Turkey LE DETERM INING THE M OST SUITABL E RENEWEABLE ENERGY RESOURCES USING ANALYTICALNETWORK PROCESS APPROACH Fatma TARAF

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I- DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I- Dışbükeylik / İçbükeylik Hazırlayan Doç. Dr. Nil ARAS Anadolu Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü İST38 Yöneylem Araştırması Dersi 0-0 Öğretim Yılı Doğrusal olmayan

Detaylı

Çok Amaçlı Karar Verme

Çok 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

Detaylı

Öğrenim Bilgisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik

Öğrenim Bilgisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik Sema BEHDİOĞLU E-posta : sema.behdioglu@dpu.edu.tr Telefon : 0 (274) 265 20 31-2116 Öğrenim Bilgisi Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik Yüksek Anadolu

Detaylı

BULANIK MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA TEKNİĞİ İLE BİR İŞ DEĞERLENDİRME UYGULAMASI. Metin DAĞDEVİREN Diyar AKAY Tahsin ÇETİNYOKUŞ Mustafa KURT

BULANIK MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA TEKNİĞİ İLE BİR İŞ DEĞERLENDİRME UYGULAMASI. Metin DAĞDEVİREN Diyar AKAY Tahsin ÇETİNYOKUŞ Mustafa KURT TEKNOLOJİ, Yıl 5, (2002), Sayı 1-2, 91-96 TEKNOLOJİ BULANIK MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA TEKNİĞİ İLE BİR İŞ DEĞERLENDİRME UYGULAMASI Metin DAĞDEVİREN Diyar AKAY Tahsin ÇETİNYOKUŞ Mustafa KURT Gazi Üniversitesi,

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek 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

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Bu bölümde eşitsizlik kısıtlarına bağlı bir doğrusal olmayan kısıta sahip problemin belirlenen stasyoner noktaları

Detaylı

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Bir Matrisin Rankı A m n matrisinin determinantı sıfırdan farklı olan alt kare matrislerinin boyutlarının en büyüğüne A matrisinin rankı denir. rank(a)

Detaylı

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ Bölüm-4 Bulanık Çıkarım 1 Bulanık Çıkarım Bölüm 4 : Hedefleri Bulanık kuralların ve bulanık bilgi tabanlarının nasıl oluşturulacağını anlamak. Gerçekte bulanık muhakeme olan

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci; Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : ANALİZ I Ders No : 0310250035 : 4 Pratik : 2 Kredi : 5 ECTS : 8 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim Tipi Zorunlu

Detaylı

Taşıma Maliyetinin Belirlenmesine Karar Analizi Yaklaşımı. Decision Analysis Approach to Determination of the Transport Cost

Taşıma Maliyetinin Belirlenmesine Karar Analizi Yaklaşımı. Decision Analysis Approach to Determination of the Transport Cost Taşıma Maliyetinin Belirlenmesine Karar Analizi Yaklaşımı * 1 Atakan Alkan 2 Ali Utku Serdar 3 Zerrin Aladağ * 1, 2, 3 Faculty of Engineering, Department of Industrial Engineering Kocaeli University, Turkey

Detaylı

Vakıf Üniversitesi Tercihinin Analitik Hiyerarşi Süreci İle Belirlenmesi VAKIF ÜNİVERSİTESİ TERCİHİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ

Vakıf Üniversitesi Tercihinin Analitik Hiyerarşi Süreci İle Belirlenmesi VAKIF ÜNİVERSİTESİ TERCİHİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ VAKIF ÜNİVERSİTESİ TERCİHİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE BELİRLENMESİ Nihan ÖZGÜVEN 1 Özet: Günümüzde, devlet üniversitelerinin sayısının artmasıyla beraber vakıf üniversitelerinin de sayısı artmıştır.

Detaylı

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER LAGRANGE YÖNTEMİ Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde değişkenler ve kısıtlar genel olarak şeklinde gösterilir. fonksiyonlarının

Detaylı

Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 3 Araştırma Makalesi / Research Article INTEGRATED MODELLING THE PERFORMANCE EVALUATION PROCESS WITH FUZZY AHP

Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 3 Araştırma Makalesi / Research Article INTEGRATED MODELLING THE PERFORMANCE EVALUATION PROCESS WITH FUZZY AHP Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 3 Araştırma Makalesi / Research Article INTEGRATED MODELLING THE PERFORMANCE EVALUATION PROCESS

Detaylı

THE COMPARISON OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) AND FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) METHODS BASED ON MASTER STUDENT ELECTION PROBLEM

THE COMPARISON OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) AND FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (FAHP) METHODS BASED ON MASTER STUDENT ELECTION PROBLEM 4 2007 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:2, s.4-37 ÖZET ANALĐTĐK HĐYERARŞĐ SÜRECĐ (AHS) VE BULANIK AHS (AHS) YÖNTEMLERĐNĐN YÜKSEK LĐSANS ÖĞRENCĐSĐ SEÇĐMĐ PROBLEMĐ ÜZERĐNDE

Detaylı

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s. 580-591 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 18.01.2017 01.04.2017 Sümeyye Nur KARA

Detaylı

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ/MATEMATİK BÖLÜMÜ/MATEMATİK PR.

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ/MATEMATİK BÖLÜMÜ/MATEMATİK PR. İRFAN DELİ YARDIMCI DOÇENT E-Posta Adresi irfandeli@kilis.edu.tr Telefon (İş) Telefon (Cep) Faks Adres 3488142662-1731 3488142663 Kilis 7 aralık üniv. Eğitim fak. kilis/merkez Öğrenim Bilgisi Doktora 2010

Detaylı

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE BURSİYER SEÇİMİ: BİR ÖĞRETİM KURUMUNDA UYGULAMA

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE BURSİYER SEÇİMİ: BİR ÖĞRETİM KURUMUNDA UYGULAMA Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 26, Sayı: 3-4, 2012 259 ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE BURSİYER SEÇİMİ: BİR ÖĞRETİM KURUMUNDA UYGULAMA Yusuf Alper ABALI (*) Batuhan

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan

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 Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 7, -7, 009 Araştırma Makalesi / Research Article AN INTEGRATED APPROACH TO DETERMINATION AND EVALUATION OF PRODUCTION

Detaylı

Mehmet KARA Bozok Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü E-posta: mehmetkara44@yahoo.com

Mehmet KARA Bozok Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü E-posta: mehmetkara44@yahoo.com ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİN İŞLETME BÖLÜMÜNÜ SEÇMELERİNDE ETKİLİ OLAN ÖNCELİKLİ FAKTÖRLERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ METODU İLE ANALİZİ: BOZOK ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA *

KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA * AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:257-287 KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA * Ahmet Serhat

Detaylı

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Ö Z G E Ç M İ Ş 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Endüstri Mühendisliği Çukurova Üniversitesi

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sınıflandırıcıların Değerlendirilmesi Skorlar Karışıklık matrisi Accuracy Precision Recall

Detaylı

HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI

HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 2016:1(3): 08-21 Araştırma HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI HOSPITAL ESTABLISHMENT

Detaylı

DOKTORA TEZİ MELEZ ZEKİ KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ. Serkan BALLI. Tez Danışmanı: Prof. Dr.

DOKTORA TEZİ MELEZ ZEKİ KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ. Serkan BALLI. Tez Danışmanı: Prof. Dr. 0 EGE ÜNİVERSİTESİ E. Ü. FEN B İ LİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ MELEZ ZEKİ KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ Serkan BALLI Tez Danışmanı: Prof. Dr. Serdar KORUKOĞLU Bilgisayar Mühendisliği

Detaylı

Anahtar Kelimeler: GSM operatörleri, Numara taşınabilirliği sistemi, Bulanık TOPSIS.

Anahtar Kelimeler: GSM operatörleri, Numara taşınabilirliği sistemi, Bulanık TOPSIS. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Cilt/Vol.:11-Sayı/No: 2 : 81-93 (2010) NUMARA TAŞINABİLİRLİĞİ

Detaylı

ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1

ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1 ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1 Selçuk PERÇİN Doç. Dr., KTÜ, İİBF, İşletme Bölümü, selcukpercin@yahoo.com A. Cansu GÖK Arş. Gör., KTÜ, İİBF, İşletme Bölümü cansu_gok@hotmail.com

Detaylı

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama Uygulamalar 1. İhtiyaç Hesaplama 2. Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama 3. Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme

Detaylı