ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ
|
|
- Oz Erbakan
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Zeleny (1982) multiple criteria decision making kitabına aşağıdaki cümle ile başlar: ıt has become more and more difficult to see the world around us in a unidimensional way and to use only a single criterion when judging what we see çevremizdeki dünyayı tek boyutlu olarak görmek ve gördüğümüzü yargılarken yalnızca bir tek kriter kullanmak çok daha zor bir hale geldi 2 Dersin Amacı Çok kriterli karar verme problemlerinin yapısını ve çözüm yöntemlerini öğrenmek Gerçek hayat uygulamalarını incelemek Ders Planı: Hafta Konular 1 Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı 2 AHP yöntemi 3 AHP Yönteminin uygulamaları 4 ANP Yöntemi ve uygulamaları 5 Expert Choice programıyla problem çözümü 6 ELECTRE Yöntemi 7 ELECTRE Yönteminin uygulamaları 8 Ara Sınav 9 TOPSIS Yöntemi 10 TOPSIS Yönteminin Uygulamaları 11 VIKOR Yöntemi 12 VIKOR Yönteminin Uygulamaları 13 Ödev Sunumları 14 Ödev Sunumları 3 4 Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı Karar verme problemleri, günlük hayatta oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Günlük karşılaştığımız bir problemden, şirketlerin verdiği stratejik karar problemlerine kadar çok geniş bir alanda karşımıza çıkar. Karar problemleri, amaçlarına, matematiksel yapılarına ve karar aşamalarına göre farklı yöntemlerle çözülmektedir. Birçok kamu sektörü ve özel sektör karar problemi çoklu amaç ve hedefleri içerir. Örnek: Bir nükleer enerji santrali kurarken amaçlar aşağıdaki gibi olabilir: Güvenlik Sağlık Çevre Maliyet 5 6 1
2 ArGe araştırmalarının yönetiminde yürütülen bir çalışmada (Moore ve diğerleri 1976), aşağıdaki amaçlar belirlenmiştir: Kârlılık Büyüme ve ürün hattında çeşitlilik Artan Pazar payı Teknik ekipmanın bakımı Firma itibarı ve imaj Rekabeti öngören araştırmalar Bir şehirde elektrik dağıtımı için hat rotasının belirlenmesinde aşağıdaki gibi birkaç amaç düşünülebilir: Maliyet Sağlık Güvenilirlik Bölgenin önemi 7 8 Üniversitede uzmanlık seçiminde, aşağıdaki birkaç amaç/kriter düşünülebilir: Mezuniyet sonrası iş bulma İş ücreti ve ilerleme fırsatı Uzmanlıkla ilgili olması Uzmanlık alanında başarı olasılığı Gelecekteki iş imajı Ebeveynin dilekleri Çok Kriterli Karar Verme Çok kriterli karar verme (ÇKKV-MCDM), karar vermenin en iyi bilinen dalıdır. İki bölümde incelenir: Çok Amaçlı Karar Verme Çok Özellikli/Nitelikli Karar Verme (ÇNKV), (ÇKKV ile aynı model sınıfındadır) 9 10 Çok Amaçlı Karar Verme (MODM) Karar uzayının sürekli olduğu problemlerdir. Örneğin, çok amaçlı fonksiyonların olduğu matematiksel programlama problemleri Vektör-maksimizasyonu problemleri olarak da bilinir. Çok Amaçlı Optimizasyon olarak da adlandırılır. Çok Nitelikli Karar Verme ÇNKV/ÇKKV (MADM/MCDM) kesikli karar uzayına sahiptir. Önceden belirlenen alternatifler kümesi vardır. MCDM oldukça farklı olmasına rağmen, her iki yaklaşım ortak bakış açısına sahiptir. Alternatif ve nitelik kavramları (hedefler veya karar kriterleri) temel farklılığı oluşturur
3 Alternatifler Karar vericinin sahip olduğu farklı eylem seçeneklerini gösterir. Sonlu olduğu varsayılır. Birkaç tane olabildiği gibi yüzlerce de olabilir. Belirlidir. Önceliklendirilebilir. Sıralanabilir. Çoklu Nitelikler Her MCDM problemi çoklu niteliklerle ilişkilidir. Nitelikler izlenen alternatiflerin farklı boyutlarını gösterir. Kriterler çok sayıda olduğu zaman (10 dan fazla) hiyerarşik olarak düzenlenebilir. Bazı kriterler daha önemli olabilir Çoklu Nitelikler Her önemli kriter birkaç alt-kriterle ilgili olabilir. Benzer şekilde, her alt-kriter de daha alt kriterlerle ilgili olabilir. Bazı MCDM yöntemleri karar probleminin kriterlerindeki hiyerarşik yapıyı göz önünde bulundurabilmesine rağmen, çoğunluğu kriterin tek seviyede olduğunu varsayar. Kriterler Arası Çatışma Farklı kriterler, alternatiflerin farklı boyutlarını gösterdiği için, birbirleriyle çatışabilirler. Örneğin, maliyet kar ile çatışır. Bazı MCDM yöntemleri bu çatışmayı incelerken, bazılarında kriterler arasında çatışma olmaması gerekir Kıyaslanamayan Birimler Farklı kriterler farklı ölçüm birimleriyle ilgili olabilir. Örneğin, ikinci el araba alırken, maliyet ve kilometre bilgileri sırasıyla TL ve gittiği km ile ölçülür ve bunlar kıyaslanamaz. Farklı ölçüm birimleri MCDM problemlerinin çözümünü zorlaştırabilir. Karar Ağırlıkları MCDM yöntemlerinin çoğu, kriterlere önem ağırlıklarının belirlenmesini gerektirir. Genellikle, bu ağırlıklar toplamları 1 olacak şekilde normalize edilir
4 Karar Matrisi Karar Matrisi MCDM problemi matris formatıyla kolaylıkla gösterilebilir. A: Karar Matrisi, aij elemandan oluşan (mxn) boyutlu matris. Matrisin elemanları (aij), Cj kriterine göre Ai alternatifinin performansını gösterir. (i=1,2,3,,m ve j=1,2,3,,n). Karar vericinin, karar kriterinin nispi performansının ağırlığını belirlediği varsayılır. Bazı kaynaklarda kriter yerine hedef/amaç da kullanılabilir. Kriterler C1 C2 C3... Cn Alternatifler w1 w2 w3... wn A1 a 11 a 12 a a 1n A2 a 21 a 22 a a 2n Am a m1 a m2 a m3... a mn MCDM süreci 1.Problemi ve karar vericiyi tanımla, ÇKKV yaklaşımı için içeriği belirle 2.Kriterleri tanımla (ne önemli) ve 3.Alternatifleri tanımla nasıl değerlendirileceklerine karar ver 5.Her kritere önemine göre 4. Her alternatif için kriterlerin ağırlıklarının atamasını yap ölçümlerini veya sonuçlarını hesapla 6.Karar kurallarını uygula Problemi analiz etmek için sorulabilecek bazı sorular: Problemin veya ikilemin önemi nedir? Sezgisel bir yaklaşım için uygun olan küçük bir problem mi, yoksa daha formel bir yaklaşım mı gerekiyor? Problem veya ikilem anahtar parçalara (kriter) ayrılabiliyor mu? Kriterlerin bazıları birbirleriyle çatışıyor mu? Problem veya ikilem karşılaştırılması gereken birkaç alternatif içeriyor mu? 7. En iyi alternatifi veya alternatif kümesini belirle. Duyarlılık analizi yap Örnek 1 Bu alternatifler belirlendi mi yoksa daha ileri araştırmalar gerekiyor mu? Problemle ilgili ön kararınız nedir? Problemin çözümünde hangi çok kriterli karar verme yöntemi/yöntemleri kullanılabilir? Yaz döneminde 4 arkadaş İzmir de ev kiralamaya karar verdiniz. Dördünüz de farklı semtlerde staj yapacaksınız, ancak içinizden 2 kişinin aynı zamanda yaz okulundan aldığı birer ders var. Hepinizin öncelikli tercihi ayrı odalarda kalmak, ancak iki kişi aynı odada kalabilirsiniz. Beğendiğiniz bir ev olursa kışın da kalmayı düşünebilirsiniz. Bunun dışında herkesin apartman dairesi için kendi öncelikleri var
5 Örnek 1 devam Yaptığınız araştırmalar sonucu 5 ev buldunuz. Evlerin özellikleri tabloda veriliyor. Ev adı Binanın yaşı Oda sayısı m2 Semt Isınma türü Klima? Sıcak su var mı? WiFi var mı? A Gaziemir Kombi Yok Var Yok 750 B Alsancak Merkezi Var Var Yok 1500 C Buca Klima Var Yok Var 600 D Karşıyaka Klima Var Var Yok 1200 E Balçova Kombi Var Var Var 2200 Kira? Kaynak: Yıldırım ve Önder (Editörler), İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler için Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Kararların Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Dora Basım-Yayın Dağıtım Ltd.Şti, 2. Baskı,
AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
DetaylıKaynak: 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
DetaylıDERS 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
DetaylıBu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
DetaylıAHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl
AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve
Detaylı8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar
8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.1. Düzlemde vektörler Düzlemdeki her noktası ile reel sayılardan oluşan ikilisini eşleştirebiliriz. Buna P noktanın koordinatları denir. y-ekseni P x y O dan P ye
DetaylıISSN : 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
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıSAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ
İÇİNDEKİLER I SAYISAL KARAR VERME YÖNTEMLERİ Prof.Dr. Ramazan AKTAŞ Prof.Dr. Mete M. DOĞANAY Dr. Yunus GÖKMEN Dr. Yavuz GAZİBEY Dr. Ufuk TÜREN II İÇİNDEKİLER Yayın No : 3193 İşletme-Ekonomi Dizisi : 695
DetaylıOYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıANALİTİK 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
DetaylıKARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıAHP (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*
DetaylıKarar 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.
Detaylı7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;
İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit
DetaylıT.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE BİR UYGULAMA NURCAN GÜNAYDIN
T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE BİR UYGULAMA NURCAN GÜNAYDIN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI İSTATİSTİK PROGRAMI DANIŞMAN DOÇ. DR. GÜLHAYAT
DetaylıKONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I
KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu
DetaylıBİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ
ÖZET XIII. Uluslararası İzmir Tekstil ve Hazır Giyim Sempozyumu BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ Eda Acar, Mücella Güner
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
DetaylıKüme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur
Kümeler Kümeler ve küme işlemleri olasılığın temellerini oluşturmak için çok önemlidir Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Sonlu sayıda, sonsuz sayıda, kesikli
DetaylıWeb 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
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș
DetaylıPET 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,
DetaylıBİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü DERS NOTU 5 KONU: Matlab de Diziler ve Matrisler İÇ İÇE FOR DÖNGÜSÜ
DetaylıTOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:
Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir.
DetaylıBu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.
Bölüm 3 Gruplar Bu bölümde ilk olarak bir küme üzerinde tanımlı işlem kavramını ele alıp işlemlerin bazı özelliklerini inceleyeceğiz. Daha sonra kümeler ve üzerinde tanımlı işlemlerden oluşan cebirsel
DetaylıRobot İzleme (Robot Tracing)
SORU : 1 DEĞERİ : 100 PUAN HAZIRLAYAN : Öğr.Gör. Ömer ÇAKIR Robot İzleme (Robot Tracing) Önüne çıkan engelleri aşağıda anlatılan algoritmaya göre aşıp çıkış noktasına ulaşan bir robotun başlangıç noktasından
DetaylıSüleyman 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
DetaylıÇok Amaçlı Karar Verme
Çok Amaçlı Karar Verme [multi criteria decision making] Erdem Kocamustafaoğulları The George Washington University erdemk@gwu.edu Çok Kriterli Karar Verme Semineri Amaçlar Neden Çok Kriterli Karar Verme
DetaylıNETWORK 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
Detaylı18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıBilgisayar Programlama MATLAB
What is a computer??? Bilgisayar Programlama MATLAB Diziler Vektörler Matrisler Prof. Dr. İrfan KAYMAZ What Diz kavramı is a computer??? Bir değişken içerisinde birden çok veri numaralandırılarak tek bir
DetaylıEğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir
sınıflandırma: temel kavramlar, karar ağaçları ve model değerlendirme Sınıflandırma : Tanım Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir Eğitim setindeki her kayıt
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıTurkish Research Journal of Academic Social Science
Turkish Research Journal of Academic Social Science, 1(1): 15-20, 2018 Turkish Research Journal of Academic Social Science Available online, ISSN: 2667-4491 www.turkishsocialscience.com Turkish Science
DetaylıOlasılık Kuramı ve İstatistik. Konular Olasılık teorisi ile ilgili temel kavramlar Küme işlemleri Olasılık Aksiyomları
Olasılık Kuramı ve İstatistik Konular Olasılık teorisi ile ilgili temel kavramlar Küme işlemleri Olasılık Aksiyomları OLASILIK Olasılık teorisi, raslantı ya da kesin olmayan olaylarla ilgilenir. Raslantı
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:
DetaylıİÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi
İÇİNDEKİLER 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Analitik Hiyerarşi Süreci tekniği karmaşık karar problemlerinde
DetaylıTÜRKİYE İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE YENİLENEBİLİR ENERJİ ALTERNATİFLERİNİN ANALİZİ
Economics and Administration, Tourism and Tourism Management, History, Culture, Religion, Psychology, Sociology, Fine Arts, Engineering, Architecture, Language, Literature, Educational Sciences, Pedagogy
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMİ SEÇİMİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM. Ahmet ÖZTEL DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMİ SEÇİMİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM Ahmet ÖZTEL DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2016 v ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMİ SEÇİMİNDE
DetaylıOlasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir.
5.SUNUM Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir. Günlük hayatta sıklıkla kullanılmakta olan olasılık bir olayın ortaya
DetaylıÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.
ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI. vektör uzayında yer alan w=(9 7) vektörünün, u=( -), v=(6 ) vektörlerinin doğrusal bir kombinasyonu olduğunu ve z=( - 8) vektörünün ise bu vektörlerin doğrusal bir kombinasyonu
DetaylıVEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ
1.GİRİŞ Bu bölüm lineer cebirin temelindeki cebirsel yapıya, sonlu boyutlu vektör uzayına giriş yapmaktadır. Bir vektör uzayının tanımı, elemanları skalar olarak adlandırılan herhangi bir cisim içerir.
DetaylıBULANIK 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
Detaylıx 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1
Ders 11: Örnekler 11.1 Kulplarla inşalar Bu bölümde kulpları birbirine yapıştırıp tanıdık manifoldlar elde edeceğiz. Artık bu son ders. Özellikle dersin ikinci bölümünde son meyveleri toplamak adına koşarak
DetaylıGALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011)
08.401.001 08.401.002 08.401.003 Dikkat Seviyesindeki Değişimlerin Elektrofizyolojik Ölçümler İle İzlenmesi PFO(Patent Foramen Ovale) Teşhisinin Bilgisayar Yardımı İle Otomatik Olarak Gerçeklenmesi ve
DetaylıDERS 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,
DetaylıBekleme Hattı Teorisi
Bekleme Hattı Teorisi Sürekli Parametreli Markov Zincirleri Tanım 1. * +, durum uzayı * +olan sürekli parametreli bir süreç olsun. Aşağıdaki özellik geçerli olduğunda bu sürece sürekli parametreli Markov
DetaylıBölüm 5. Çevre Unsurlarının Ölçülmesi ve Durum Belirleme Matrisleri Ülgen&Mirze Genel Çevre Ölçümleme Teknikleri
Bölüm 5 Çevre Unsurlarının Ölçülmesi ve Durum Belirleme Matrisleri Genel Çevre Ölçümleme Teknikleri Çevresel Unsurun Olasılık Derecesi, Çevresel Unsurun İşletmeye Etki Derecesi, Çevresel Unsurun İşletme
DetaylıRastgele değişken nedir?
Rastgele değişken nedir? Şİmdiye kadar hep, kümelerden ve bu kümelerin alt kümelerinden (yani olaylar)dan bahsettik Bu kümelerin elemanları sayısal olmak zorunda değildi. Örneğin, yazı tura, kız erkek
DetaylıDENEME SINAVI A GRUBU / İŞLETME
DENEME SINAVI A GRUBU / İŞLETME 2 1. Bütünün kendisini oluşturan parçaların tek başlarına yaratabilecekleri değerlerin toplamından daha fazla bir değer yaratması durumuna sinerji denir. Sinerji ile işletmelerin
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Karar Verme Süreci. Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA.
Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Karar Verme Süreci Doç. Dr. İhsan Kaya Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA 1 Karar Verme Karar Verme belirli bir problemi çözmek ve istenilen
Detaylı9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı
9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut 9.1. Germe 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı vektörlerin lineer birleşimi olarak ifade ediliyorsa vektörleri V yi geriyor ya da V yi gerer denir. Üstelik,
DetaylıT.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ALTERNATİF PAZARLAMA STRATEJİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK ÇOK ÖLÇÜTLÜ BİR YAKLAŞIM
T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ALTERNATİF PAZARLAMA STRATEJİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK ÇOK ÖLÇÜTLÜ BİR YAKLAŞIM YASİN TOPKARCI YÜKSEK LİSANS TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
DetaylıMotivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss
Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss Jordan Yöntemi ve Uygulaması Performans Ölçümü 2 Bu çalışmada,
DetaylıPROF. DR. ŞAKİR ESNAF IN BİTİRME PROJESİ KONULARI
PROF. DR. ŞAKİR ESNAF IN TEORİK ÇALIŞMA BAŞLIKLARI Ø Coğrafi Çoklu Tesis Yeri Seçimi (Weber) Probleminin Çözümü için Sezgisel ve Metasezgisel Algoritmalar Ø Çoklu Tesis Yeri Seçimi (Pmedyan) Probleminin
DetaylıBULANIK 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
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi. Amaç. Geleneksel Yaklaşımda Karar verme
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
Detaylıyöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I
yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I i Yayın No : 3197 Eğitim Dizisi : 149 1. Baskı Ocak 2015 İSTANBUL ISBN 978-605 - 333-225 1 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları
DetaylıSPORDA STRATEJİK YÖNETİM
SPORDA STRATEJİK YÖNETİM 8.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER 1 STRATEJİK YÖNETİM 2 STRATEJİ DEĞERLENDİRME VE KONTROL Stratejik yönetim sürecinin son evresi seçilen stratejinin değerlendirilmesi, değerlendirme
DetaylıMehmet 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
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıTedarik Zinciri Performans Ölçümü
Tedarik Zinciri Performans Ölçümü Arş.Gör. Duran GÜLER Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü Tedarik Zinciri Yönetim Etkinliğinin Artırılmasında Kullanılan Performans Ölçüleri 1. Maliyet
DetaylıMOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ
MOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ Yıldız YULUĞKURAL Sevgi FELEK Zerrin ALADAĞ Özet Cep telefonları, son yıllarda
DetaylıLineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler
Lineer Cebir Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler Bölüm 1 - Lineer Eşitlikler 1.1. Lineer Eşitliklerin Tanımı x 1, x 2,..., x
DetaylıSPORDA STRATEJİK YÖNETİM
SPORDA STRATEJİK YÖNETİM 6.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER 1 STRATEJİNİN UYGULANMASI ÖRGÜTSEL YAPI Stratejik yönetim sürecinde; Analiz ve teşhisler aşamasında genel çevre, uluslararası çevre, endüstri çevresi
DetaylıSESSION 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
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Ders Adı : Bilgisayar Mühendisliğinde Matematik Uygulamaları
Detaylıaltında ilerde ele alınacaktır.
YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini
DetaylıMatrisler Matris Tanımı m satır ve n sütundan oluşan tablosuna matris adı verilir.
MATRIS Matrisler Matris Tanımı m satır ve n sütundan oluşan tablosuna matris adı verilir. Matristeki her bir sayıya eleman denir. Yukarıdaki matriste m n tane eleman vardır. Matrisin yatay bir doğru boyunca
DetaylıDARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI
DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJENİN ADI: OYUN TEORİSİ İLE İSTANBUL TRAFİĞİNİN İNCELENMESİ HAZIRLAYANLAR: ECE TUNÇKOL-BERKE OĞUZ AKIN MEV KOLEJİ ÖZEL
DetaylıBULANIK DEMATEL VE BULANIK PROMETHEE YÖNTEMLERİ İLE KABLO ÜRETİMİNDE MAKİNE SEÇİMİ *
Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl: 7 Sayı: 14 / Aralık 2017 BULANIK DEMATEL VE BULANIK PROMETHEE YÖNTEMLERİ İLE KABLO ÜRETİMİNDE MAKİNE SEÇİMİ * MACHINE
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I 1/71 İçerik n Bulunması Kuzey-Batı Köşe Yöntemi En Küçük Maliyetli Göze Yöntemi Sıra / Sütun En Küçüğü Yöntemi Vogel Yaklaşım Metodu (VAM) Optimum Çözümün Bulunması Atlama Taşı
DetaylıMatlab - Giriş (İleri Yapı Statiği II. Kısım)
- Giriş (İleri Yapı Statiği II. Kısım) Doç. Dr. Özgür Özçelik Dokuz Eylül Üniversitesi, Müh. Fak., İnşaat Müh. Böl. Matrisler Hakkında Alman amatör matematikçi Albrecht Dürer in (1471-1528) Rönesans Gravürü
DetaylıAkademik 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
DetaylıT.C. GAZİ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI GENEL İŞLETME BİLİM DALI ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE ANALİTİK AĞ SÜRECİ METOTLARI KULLANILARAK BİR TERMAL KAMERADA OPTİK SEÇİMİ YÜKSEK
DetaylıBİTİRME ÖDEVİ KONU BİLDİRİM FORMU
Öğretim Elemanın Adı Soyadı: Prof. Dr. Ali KOKANGÜL BİTİRME ÖDEVİ 1 Yalın üretim a, b, c, d 2 Malzeme stok optimizasyonu a, b, c, 3 Yaratıcı düşünce ve fikir üretme a, b, c, d 4 Matematiksel modelleme
DetaylıÇOK NİTELİKLİ KARAR VERME ve 'BANKALARIN MALİ PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ' ÖRNEĞİ
T.C. ANKARA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI ÇOK NİTELİKLİ KARAR VERME ve 'BANKALARIN MALİ PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ' ÖRNEĞİ Yüksek Lisans Tezi Yetkin ÇINAR i Ankara
Detaylı1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/
Vektör Uzayları Lineer Cebir David Pierce 5 Mayıs 2017 Matematik Bölümü, MSGSÜ dpierce@msgsu.edu.tr mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/ Bu notlarda, alıştırma olarak her teorem, sonuç, ve örnek kanıtlanabilir;
Detaylı2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI. Ders Kodu Ders Adı (Türkçe) Müf.No T P K AKTS Tip Op.
2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI SINIF: 1 DÖNEM: GÜZ Aİ 101 ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ-I 2017 2 0 2 2 Z ENM 101 MATEMATİK-I 2017 4 0 6 6 Z ENM 103 FİZİK-I
Detaylı30 NİSAN-14 MAYIS ZEYNEP KAYAR. 1) L : R 3 R 2, L(x 1, x 2, x 3 ) = ( 3x 1 + 2x 3 4x 2, 2x 1 + x 2 3x 3 )
3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYAR MATEMATİK BÖLÜMÜ LİNEER CEBİR-II DERSİ ÖDEV 4 Soru I: Aşağıda verilen dönüşümlerin lineer olup olmadığını gösteriniz. ) L : R 3 R, L(x, x, x 3 ) = ( 3x + x 3 4x 4, x + x 3x
Detaylı1. Bölüm: SIRALAMA (PERMÜTASYON) Bölüm: SEÇME (KOMBİNASYON) Bölüm: BİNOM AÇILIMI Bölüm: OLASILIK...25
1 İçindekiler 1. Bölüm: SIRALAMA (PERMÜTASYON)... 5 2. Bölüm: SEÇME (KOMBİNASYON)...13 3. Bölüm: BİNOM AÇILIMI...21 4. Bölüm: OLASILIK...25 5. Bölüm: FONKSİYONLARIN SİMETRİLERİ VE CEBİRSEL ÖZELLİKLERİ...37
DetaylıLineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN
Lineer Dönüşümler Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Vektör uzayları arasında tanımlanan belli fonksiyonları tanıyacak, özelliklerini öğrenecek, Bir dönüşümün,
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8 YZM 1105 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi 6. BÖLÜM 2 Çok Boyutlu Diziler Çok Boyutlu Dizi 3 Bir dizi aşağıdaki gibi bildirildiğinde
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-2 -Markov Zincirleri-
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-2 -Markov Zincirleri- Hazırlayan Yrd. Doç. Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi - Endüstri Mühendisliği Bölümü Giriş Zaman içerisinde tamamen önceden kestirilemeyecek şekilde
DetaylıBilgisayar Programlama MATLAB
Bilgisayar Programlama MATLAB MATLAB de Diziler Doç. Dr. İrfan KAYMAZ MATLAB Ders Notları PROGRAMLAMADA DİZİ KAVRAMI Bir değişken içerisinde birden çok veri numaralandırılarak tek bir isim altında saklanmasına
DetaylıÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER
ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER GİRİŞ Özdeğerler, bir matrisin orijinal yapısını görmek için kullanılan alternatif bir yoldur. Özdeğer kavramını açıklamak için öncelikle özvektör kavramı ele alınsın. Bazı vektörler
DetaylıÖzel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Değerlendirilmesi ve Kocaeli İli Uygulaması
2017 Published in 5th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science 29-30 September 2017 (ISITES2017 Baku - Azerbaijan) Özel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi
DetaylıTarımda Mühendislik Düşünce Sistemi. Prof. Dr. Ferit Kemal SÖNMEZ
Tarımda Mühendislik Düşünce Sistemi Prof. Dr. Ferit Kemal SÖNMEZ Sistem Aralarında ilişki veya bağımlılık bulunan elemanlardan oluşan bir yapı veya organik bütündür. Bir sistem alt sistemlerden oluşmuştur.
DetaylıMakale Başlık : Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Sürecinin İncelenmesi. Anahtar Sözcükler :
Makale Başlık : Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Sürecinin İncelenmesi Anahtar Sözcükler : Bulanık Mantık; Bulanık VIKOR; Personel Seçimi Özet : Son yıllarda nitelikli personelin seçimi firmalar
DetaylıDOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)
DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) 1 DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA İKİLİK (DUALİTE-DUALITY) Doğrusal programlama modelleri olarak adlandırılır. Aynı modelin değişik bir düzende oluşturulmasıyla Dual (İkilik)
DetaylıEŞİTLİK 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
DetaylıKesikli Programlama (IE 506) Ders Detayları
Kesikli Programlama (IE 506) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Kesikli Programlama IE 506 Güz 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin
Detaylıortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k
ÇOKLU REGRESYONDA GÜVEN ARALIKLARI Regresyon Katsayılarının Güven Aralıkları y ( i,,..., n) gözlemlerinin, xi ortalama ve i k ve normal dağıldığı varsayılsın. Herhangi bir ortalamalı ve C varyanslı normal
DetaylıGALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011)
08.401.001 08.401.002 08.401.003 Dikkat Seviyesindeki Değişimlerin Elektrofizyolojik Ölçümler İle İzlenmesi PFO(Patent Foramen Ovale) Teşhisinin Bilgisayar Yardımı İle Otomatik Olarak Gerçeklenmesi ve
DetaylıMARKOV ZİNCİRLERİNDE DURUMLARIN SINIFLANDIRILMASI
SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II MARKOV ZİNCİRLERİNDE DURUMLARIN SINIFLANDIRILMASI DERS NOTLARI 1 Önceki derslerimizde pek çok geçişten sonra n-adım geçiş olasılıklarının
Detaylı