FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU
|
|
- Kelebek Bilgin
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Dumlupınar Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs ISSN FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU *Yaşar YAŞAR 1, Burhanettn DURMUŞ 2 1 Dumlupınar Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü, Kütahya, 1 yasaartr@gmal.com 2 Dumlupınar Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü, Kütahya, burhanettn.durmus@dpu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada, farksal gelşm algortması (FGA) le karma yem malyet optmzasyonu çalışılmıştır. Tavşan büyütme yem çn hazırlanan rasyon hesabında hayvanın besn htyaçlarını karşılayacak ve düşük malyetl uygun yem karışımlarının üretlmes amaçlanmıştır. Karma yem çndek yem hammaddelernn seçmnde blmsel verlerde yer alan sınır değerlerne ve kısıtlara dkkat edlmş, kısıt aşımlarında ceza uygulanmıştır. Elde edlen sonuçlar parçacık sürü optmzasyonu (PSO), gerçek kodlu genetk algortma (RGA) ve lneer programlama (LP) le karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre; FGA nın karma yem malyetn düşürdüğü gözlemlenmştr. Anahtar Kelmeler: Farksal gelşm algortması, optmzasyon, yem malyet optmzasyonu. THE COST OPTIMIZATION OF MIXED FEED WITH DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM ABSTRACT In ths work, the cost optmzaton of mxed feed wth dfferental evoluton algorthm (DE) has been studed. In the raton calculaton prepared for rabbt grower compound feed, t has been amed to produce optmal and low-cost compound feed meetng the nutrtonal needs of the anmal. In the selecton of the feed raw materals n the compound feed the lmt values and constrants takng place n the scentfc data have been consdered and penaltes have been mposed n the case the constrants are exceeded. The obtaned results have been compared to those of partcle swarm optmzaton (PSO), real code genetc algorthm (RGA) and lnear programmng (LP). Accordng to the results; t has been observed that DE has reduced the cost of compound feed. Keywords: Dfferental evoluton algorthm, optmzaton, cost optmzaton of feed. 1. GİRİŞ Dünya genelndek nüfus artışları arz talep dengesn bozduğundan çeştl beslenme sorunlarını ortaya çıkarmaktadır. Üretmde gözle görülür br yleşme oluşsa da beslenme htyacı karşılanamamaktadır. Ayrıca, modern yaşam tarzı nsanları hazır tüketm zncrne doğru sürüklemekte olup üretm azalmakta, tüketm se artmaktadır [1]. Nüfus artışıyla brlkte, gelecek yıllar çn yeterl ve dengel beslenme sorunu dünya sorunları arasında öneml br yer edneceğ açıktır. İnsanların brnc beslenme kaynakları olan hayvansal besnlern kaltel ve htyaca yetecek düzeyde uygun fyatta üretlmes büyük önem taşımaktadır. 33
2 Hayvansal besnler tüm zamanlarda nsanların beslenmesnde büyük önem oluşturmuştur. Dünya nüfusundak artışlar hayvancılığın ülkelern ekonomlerndek yern ve önemn artırmıştır. Ülkelerde hayvancılığın gelşmes ya da hayvansal ürünlern üretmnn artırılması çn verm yüksek ırkların kullanılmasının yanı sıra, hayvanların htyaçlarını karşılayacak uygun yem karışımları (rasyon) hazırlanmalıdır. Hayvancılıkta üretm malyetn etkleyen en öneml faktör yemdr. Öyle k hayvansal ürün malyetnde yemn payı % arasındadır [2]. Bu rakam, blmsel beslenme programı uygulanması halnde yaklaşılacak br değerdr; aks halde bu değern de üzerne çıkılmaktadır. Blmsel beslenme programı hayvanın türüne, yaşına ve hayvandan beklenen verme göre değşmektedr. Dolayısıyla üretm malyet üzernde bu denl öneme sahp yem sektöründe hammadde üretm ve thalatından karma yem üretmne kadar her aşamada sorunlar çözümlenmeye çalışılmaktadır. Bu da ancak hayvancılıkla uğraşanların planlı ve blmsel br yaklaşıma sahp olmalarıyla mümkündür [2]. Modern hayvan yetştrme teknğ hayvanların tür, ırk, yaş, cnsyet ve verm özellklerne göre belrlenen günlük vtamn, mneral ve besn maddes htyaçlarını yeterl ve uygun oranlarda karşılanması olarak tanımlanmaktadır [2, 3]. Bu tanımlama dengel ve yeterl beslenme çn, hayvanların tüm gereksnmlernn karşılanacağı rasyon adı verlen yem karışımlarını oluşturulma zorunluluğunu ortaya koymaktadır. Karma yem hazırlarken yemn hem hayvan htyaçlarını karşılaması, hem de en ucuz malyete sahp br rasyon olması stenr. Dolayısıyla bu rasyondak değerlern elde edlmes br optmzasyon problemne dönüşmektedr. Lteratürde, bu problemn çözümüne dar çeştl çalışmalar yer almaktadır; Tesmer ve Zmmerman, yem malyet kontrol edlrken hayvanın besn htyaçlarının dengel br şeklde karşılanmasının önemn vurgulanmış, uygun rasyon hesabında kullanılan yöntemler ele almıştır [4]. Hadrch ve arkadaşları, çok parametrel optmzasyon yöntemleryle hayvanların beslenme htyaçları çn türü ve yaşı göz önüne alarak hayvan yemlernn malyet optmzasyonu modellemşlerdr [5]. Şahman ve arkadaşları, GA le karma yem malyet optmzasyonu hazırlamıştır [6]. Altun ve Şahman, tavşan, düve ve kanatlı hayvanlar çn PSO algortmasını yem malyet optmzasyon problemne uygulamış ve hazırlanan rasyon hesabının daha ekonomk sonuçlar verdğn göstermşlerdr [7]. Bu çalışmada, sezgsel algortmalardan br olan FGA le tavşan bes yem çn rasyon hesabı hazırlanmıştır. FGA, sahp olduğu yapısal bastlğ ve hesap gücü özellğ le çeştl alanlarda uygulanmaktadır [8-11]. Bahsedlen çalışmalarda, çeştl kısıtlar altındak çok boyutlu problemlern çözümünde dğer algortmalara göre FGA nın daha y sonuçlar verdğ gösterlmştr. Bundan dolayı FGA temell br rasyon hesabı hazırlanmıştır. Tavşan büyütme yem çn hazırlanan rasyon, hayvanın htyaç duyduğu besn maddelern çeren uygun yem karışımını en az malyet le hazırlamayı amaçlamaktadır. Elde edlen sonuçlar lteratürde yer alan sonuçlar le karşılaştırılmıştır. 2. KARMA YEM RASYON HESAPLAMA Hazırlanacak dengel rasyon, hayvandan maksmum düzeyde verm almak çn hayvanın htyaç duyduğu besn maddelern optmum mktarlarda çeren karışımdır. Ayrıca rasyon formülasyonunun öneml amaçlarından br de dengel rasyonun en ekonomk şeklde hazırlanmasıdır. Dengel rasyonun hazırlanmasında blmsel verlern kullanılması le yemn çerğ daha verml olacak ve malyet düşecektr. Hayvanın htyacından fazla besn maddes verlmes, hayvandan alınacak verm artırmak yerne verm düşürmekte ve de malyet artırmaktadır. Hazırlanacak yemn çerğ de önemldr. Bu çerk hayvandan 34
3 hayvana ve hayvanın cnsne göre de değşmektedr. Yem katkı maddeler seçlrken malyet de göz önünde bulundurulmalıdır [3]. Rasyon hesaplanırken karışım ağırlığının net 100 kg olması stenr ve karışım oranları 100 kg temel alınarak hesaplanır. Bu blgler ışığında rasyon hesabı aşağıdak aşamalar le yapılmaktadır. Rasyon hesabında lk önce hayvanın türü, tp ve buna bağlı olarak htyaçları alınmalıdır, Rasyona katılacak yemlern değerlkler ve çerkler alınmalıdır, Her yem mktarı le çerklernn çarpımları hesaplanmalıdır, Aynı değerlkl hesaplamalar toplanmalıdır, Toplam değerler önceden belrlenmş hayvanın htyaçlarını karşılayacak sınırlar arasında olmalıdır, Bulunan htmaller arasından en ekonomk olanı seçlmeldr [3]. Bu çalışmada, tavşan büyütme yem çn eksk ve tam rasyon olmak üzere k türlü rasyon hesabı yapılmıştır. Eksk rasyon hesabında yem karışımı çn 7 adet yem maddes kullanılarak htyacı tam olarak karşılamayan br karışım hesaplanırken, tam rasyon hesabında se 9 adet yem maddes le hayvanın tüm besn htyacını karşılayan br karışım hesaplanmaktadır. Çzelge 1 de tavşanın htyaç duyduğu besn maddelernn alt ve üst sınır değerler yüzdelk oran üzernden verlmştr. Çzelge 2 ve 3 de se eksk ve tam rasyon çn kullanılan yem maddelernn çerkler verlmştr. Kullanılan verler Selçuk Ünverstes Veternerlk Fakültes nden alınmıştır [12]. Çzelge 1. Tavşana at htyaç maddeler. İhtyaç Krterler En Az En Çok Ham Proten (HP, %) Metabolk Enerj (ME, %) Kalsyum (Ca, %) Fosfor (P, %) Sodyum (Na, %) (Ham Selüloz, %) (Ham Kül, %)
4 Çzelge 2. Tavşan yem eksk rasyonu çn yem maddelernn bulundurduğu çerkler. Yem Değerlkler Yem Değerlk Krterler Soya küspes, Solvent 44HP Pamuk tohumu Küspes Yonca Unu, %15 Kreç Taşı Dkalsyum Fosfat Tuz Vtamn - Mneral Kuru Madde Ham Proten(%) Metabolk Enerj(kcal/kg) Kalsyum(%) Fosfor(%) Sodyum(%) Ham Selüloz(%) Ham Kül(%) Fyat En az En çok
5 Çzelge 3. Tavşan yem tam rasyonu çn yem maddelernn bulundurduğu çerkler. Yem Değerlkler Yem Değerlk Krterler Mısır, 2950 Arpa Soya küspes, Solvent 44HP Pamuk Tohumu Küspes Yonca Unu, %15 Kreç Taşı Dkalsyum Fosfat Tuz Vtamn - Mneral Kuru Madde Ham Proten(%) Metabolk Enerj (kcal/kg) Kalsyum(%) Fosfor(%) Sodyum(%) Ham Selüloz(%) Ham Kül(%) Fyat En az En çok Çzelge 2 ve 3 de yer alan verler, hammaddelern yem karışımındak çerğn yüzdelk cnsnden değern fade etmektedr. Dğer br deyşle 100 kg lık br karışımdak oranlarıdır. Fyat blgler se TL cnsndendr [3, 12]. 3. FGA FGA, genetk algortmaya dayanan popülasyon temell sezgsel br algortmadır [13]. İterasyonlar boyunca, operatörler yardımıyla problemn çözümler çnde en y sonuç araştırılmaktadır. Kromozom denlen sonuç vektörlerne çeştl çaprazlama ve mutasyon şlemler uygulanarak sonrak kuşaklar çn aday çözümler üretlmektedr. Mevcut çözümler yen elde edlen aday çözümler le uygunluk değerler yönünden karşılaştırılmakta, yen oluşturulan çözüm mevcut çözümden daha yüksek uygunluğa sahp se mevcut çözümün yern alarak popülasyona dâhl edlmektedr. Bu şlemler belrlenen br terasyon sayısınca sürdürülmektedr. İterasyona ulaşıldığında hesaplama durdurularak o ana kadar elde edlen en uygun kromozom, çözüm olarak kabul edlmektedr [14]. Şekl 1 de FGA nın akış şeması verlmştr. 37
6 Şekl 1. FGA akış şeması. Algortma, belrlenen kromozom (çözüm) sayısı ve değşken sayısı kadar boyutlu başlangıç popülasyonunun üretlmes le başlatılır. Kromozomların üretlmes aşağıdak denklem le gerçeklenr [15]. x x 1,2,... NP ve j 1,2 D l u l,, j j j x j G x rand [0,1]... (1) Burada, brey, j parametrey (gen), u j. parametrenn üst sınırını, l j. parametrenn alt sınırını, G kuşak sayısını, NP popülasyon boyutunu (brey sayısı), D değşken (parametre) sayısını ve rand se rastgele sayıyı temsl eder. 38
7 Başlangıç popülasyonu oluşturulduktan sonra kromozomlar mutasyon şlemne tab tutulurlar. Mutasyon şlem mevcut kromozomdan deneme kromozomunun üretlmes şlemdr. Lteratürde FGA çn 6 adet mutasyon operatörü tanımlanmaktadır [16]. Bu operatörler aşağıda verlmştr. 1- DE/rand/1 2- DE/best/1 3- DE/rand-to-best/1 4- DE/best/2 5- DE/rand/2 6- DE/RandToBest/2 r, 1 r,2 r,3 v x F x x (2) v best r, 1 r,2 x F x x (3) x x F x x v x F (4) v x v x v x F best F F best r, 1 r,2 x x F x x r, 1 r,2 r,3 r,4 x x F x x r, 1 r,2 r,3 r,4 r,5 x x F x x F x x best r, 1 r,2 r,3 r,4 Burada v,. brey çn üretlen deneme kromozomu, x best popülasyondak en y kromozomu, x r,1, x r, 2, x r, 3, x r, 4, x r, 5 mevcut popülasyondan rastgele seçlen breyler ve F se mutasyon faktörünü temsl eder. Mutasyondan elde edlen deneme kromozomu mevcut kromozom le çaprazlanarak yen jenerasyona aday kromozom ( u, G 1 ) üretlr. Aday kromozomuna at her br gen CR (Crossover Rate-çaprazlama oranı) olasılıkla fark kromozomundan, 1 CR olasılıkla mevcut kromozomdan seçlr. 0 le 1 arasında üretlen rasgele sayı CR den küçükse gen, aday kromozomdan aks takdrde mevcut kromozomdan seçlr [14]. Çaprazlama şlem denklem (8) de görülmektedr. (5) (6) (7) v, j u, j, G 1 x, j, G eger rand 0,1 CR aks halde (8) Mutasyon ve çaprazlama operatörler le üretlen aday kromozomun uygunluk değer hesaplanır. Uygunluk değer, üretlen aday kromozomun probleme at amaç fonksyonundak değerdr ve çözüm kaltesnn göstergesdr. Yen nesle ( G G 1 ) aktarılacak olan kromozom uygunluk değerne göre belrlenr. Karşılaştırılan kromozomlardan uygunluğu yüksek olan kromozom yen nesln brey olarak atanmaktadır [14]. Seçm operatörüne at şlem Denklem (9) da görülmektedr. 39
8 u, G1 x, G1 x, G Burada, f aday kromozomun, u, G1 f x, G eger f, G1 aks halde u f x, G se mevcut kromozomun uygunluk değern temsl eder. Yukarıda anlatılan mevcut çözümlern gelştrlerek yen nesllern oluşturulması, önceden tanımlanan terasyon sayısına ulaşılıncaya kadar devam edlr. İterasyon sayısına ulaşıldığında hesaplama durdurularak o ana kadar elde edlen en uygun kromozom çözüm olarak kabul edlr. 4. DENEYSEL SONUÇLAR Tavşan yem çn hazırlanan karma yem malyet optmzasyon programında, öncelkle Bölüm 3 de anlatılan 6 farklı mutasyon operatörü le FGA temell hesaplama gerçeklenmştr. Elde edlen sonuçlar karşılaştırılarak mutasyon operatörlernn etkler yorumlanmıştır. Daha sonra se FGA dan elde edlen sonuçlar lteratürde yer alan dğer çalışmalar le karşılaştırılmıştır. Karma yem malyet optmzasyonunda amaç, en uygun ve mnmum fyatlı yem karışımının bulunmasıdır. Karışımın malyet, gıda maddes mktarı le gıdanın brm fyatının çarpılmasıyla hesaplanır. Bu bağlamda amaç fonksyonu denklem (10) dak gbdr [3]. k yem _ mktarı yem _ fyatı f ( x) (10) 0 Hazırlanan rasyon programında, Çzelge 2 ve 3 de belrtlen sınırların dışında üretlen çözümler çn ceza puanı uygulanmıştır. Ceza puanları hesaplanırken sınır aşımları ve yüz kloluk mktar lmt dkkate alınmaktadır. Popülasyonun her br brey çn ayrı ayrı ceza puanı hesaplanmaktadır. Her br kısıt aşımı çn ayrı ceza hesaplanırken, bu ceza kısıt aşım mktarının kares olarak hesaplanır. Tüm cezalar toplanarak toplam ceza hesaplanmış olur. Kısıt değerlerden olan uzaklıklar Denklem (11) dek gb hesaplanmaktadır [3]. k g j, ( x) ( x) (11) j 1 Elde edlen sonuçları lteratürdek benzer çalışmalar le karşılaştırmak çn FGA ya at parametre değerler; mutasyon faktörü( F ): 0.85, çaprazlama oranı( CR ): 0.8, brey sayısı: 200 ve terasyon sayısı: 1000 olarak seçlmştr. Her br yöntem çn program 25 defa çalıştırılmış ve elde edlen sonuçlar fyat, ceza ve standart sapma türünden Çzelge 4 ve 5 de gösterlmştr. Elde edlen sonuçların malyet fyatları TL cnsndendr. 2 (9) 40
9 Çzelge 4. Tavşan yem eksk rasyon sonuçları. Yöntemler Ortalama En y Standart Ceza Fyat Ceza Fyat Sapma DE/rand/ DE/best/ DE/rand-to-best/ DE/best/ DE/rand/ DE/RandToBest/ Çzelge 5. Tavşan yem tam rasyon sonuçları. Yöntemler Ortalama En y Standart Ceza Fyat Ceza Fyat Sapma DE/rand/ DE/best/ DE/rand-to-best/ DE/best/ DE/rand/ DE/RandToBest/ Tavşan yem eksk rasyon hesabında elde edlen sonuçlar değerlendrldğnde; DE/best/1 ve DE/rand-tobest/1 yöntemlernden elde edlen sonuçlarda fyatın düşük, fakat cezanın yüksek çıktığı görülmektedr. DE/rand/1, DE/best/2, DE/rand/2 ve DE/RandToBest/2 yöntemlernde se tam ters sonuçlar elde edlmştr. Sonuçların farklı çıkmasının neden DE/best/1 ve DE/rand-to-best/1 yöntemlernn az değşkenl problemler çn tasarlanmış olmasıdır. Ele alınan problemn çok değşkenl olmasından dolayı ceza puanları yüksek çıkmıştır. Tam rasyon hesabından elde edlen sonuçlara bakıldığında se brbrne yakın sonuçlar elde edlmştr. En düşük malyet DE/rand/2 yöntem le hesaplanmıştır. Ceza puanları se DE/rand-to-best/1 harcnde oldukça düşük değerlerde kalmıştır. Bu sonuçlar tam rasyon hesabında kısıtlara uyulduğu ve belrlenen sınır değerler çersnde çözümler üretldğ şeklnde yorumlanablr. Tavşan yem eksk ve tam rasyon sonuçlarının farklı çıkmasının sebeb se elde edlen rasyon çerğnn kısıt değerlere uzaklığıdır. Tam rasyon çerğne bakıldığında kısıt değerlernde aşma veya eksk gözlenmemekte ve toplam 100 kg olması gereken karışımın kabul edleblr mktarda toplam ağırlığa yakın olduğu görülmektedr. Eksk rasyonda se kısıt değerlerde uyuşmazlık ve toplam mktardak düşüklük, sonuca etk etmekte ve ceza puanlarını arttırmaktadır. Tavşan çn hazırlanan FGA temell yem malyet optmzasyonu hesaplamalarından elde edlen sonuçlar, LP, RGA ve PSO yu kapsayan lteratürdek çalışmalar le karşılaştırılmıştır [6, 7]. Tüm sonuç değerler Çzelge 6 da verlmştr. 41
10 Çzelge 6. Tavşan yem rasyon hesabı çn farklı algortmaların karşılaştırması. Algortmalar Rasyon Eksk Tam FGA Ceza e -5 Fyat LP [7] Ceza Fyat RGA [6, 7] Ceza e -10 Fyat PSO [7] Ceza e -17 Fyat Sonuçlara bakıldığında; tavşan yem tam rasyonu çn malyet açısından en y sonucun FGA olduğu görülmektedr. Aynı hesaplamada ceza puanları dkkate alındığında se daha büyük değerler hesaplanmıştır. Zra malyet en aza ndrgeme adına en uygun kombnasyonu oluştururken sınır aşımlarının daha fazla olduğu, berabernde de ceza puanlarının arttığı söyleneblr. Tavşan yem eksk rasyon hesabında se malyet açısından bakıldığında lneer programlamanın gersnde kalınmıştır. Problemn lneer oluşundan dolayı bu sonuç doğaldır. Tavşan yem eksk rasyon hesabına ceza puanı açısından bakıldığında se yakın sonuçlar elde edlmştr. 5. TARTIŞMA VE ÖNERİLER Hayvancılık şletmelernn en öneml grds yem harcamalarıdır. Ekonomk br yetştrclk çn temel şart bu öneml grdy en düşük düzeyde tutmaktır. Hayvanların htyaçlarının ve yem hammaddelernn bleşmlernn y blnmes ve bunlara dayalı olarak uygun rasyonların hazırlanması, bu temel şart çn mutlaka gerekldr. Bu çalışmada, FGA nın farklı versyonları kullanılarak br rasyon programı hazırlanmıştır. Programda tavşan büyütme yem çn kullanılan hammadde sınır değerler ve fyatları blmsel verlere göre belrlenmştr. Bu sınır değerler çersnde en ucuz malyete sahp ve ceza puanı düşük br karışım sonucuna ulaşılmak stenmektedr. Tavşan büyütme yem çn hazırlanan rasyon programından cezasız sonuçlar elde edlememştr. Fakat malyetler düşük bulunmuştur. Tavşan yem tam rasyon hesabında malyet açısından en y sonucun FGA olduğu görülmektedr. Ceza puanı se kısmen daha fazla hesaplanmıştır. Tavşan yem eksk rasyon hesabında se lneer programlama le daha düşük malyet değer elde edlrken ceza puanının arttığı görülmüştür. Problemn doğrusal oluşu bunun temel neden olarak yorumlanablr. Dğer algortmalar le hem malyet hem de ceza puanı açısından yakın sonuçlar elde edlmştr. Gelecek çalışmalar çn bu çalışmanın kapsamı farklı türlerdek hayvanlar çn de genşletleblr, yen optmzasyon algortmaları kullanılablr. 42
11 KAYNAKÇA [1] N. Özen, Hayvan Besleme Fzyolojs ve Metabolzması Genşletlmş 2. Baskı, Akdenz Ünverstes Zraat Fakültes No:6, Antalya, (2005). [2] A. Ergün, Ş. T. Tuncer, İ. Çolpan, S. Yalçın, G. Yıldız, M. K. Küçükersan, S. Küçükersan, A. Şehu, Hayvan Besleme ve Beslenme Hastalıkları 4. Baskı, Poztf Matbaacılık, Ankara, (2008). [3] Y. Yaşar, Dferansyel gelşm algortması le karma yem malyet optmzasyonu, Yüksek Lsans Tez, Dumlupınar Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü, (2014). [4] J. A. Tesmer ve B. Zmmerman, Det Formulaton, Unversty of Mnnesota Extenson Servce, www Report Lesson 5, MN55965, Preston, 1-11 (2004). [5] J. Hadrch, C. Wolf, and S. Harsh, "Optmal lvestock det formulaton wth farm envronmental complance consequences", Amercan Agrcultural Economcs Assocaton Annual Meetng, Provdence, Rhode Island, July 24-27, (2005). [6] M. A. Şahman, M. Çunkas, F. İnal, Ş. İnal, B. Coşkun, U. Taşkıran, Cost optmzaton of feed mxes by genetc algorthms, Advanced Engneerng Software, 40, (2009). [7] A. A. Altun and M. A. Şahman, Cost optmzaton of mxed feeds wth the partcle swarm optmzaton method, Neural Computng & Applcatons, 22(2), (2011). [8] N. Karaboga, Dgtal IIR flter desgn usng dfferental evoluton algorthm, EURASHIP Journal on Appled Sgnal Processng, 8, (2005). [9] T. W. Lao, Two hybrd dfferental evoluton algorthms for engneerng desgn optmzaton, Appled Soft Computng, 10(4), (2010). [10] B. Yu, and X. S. He, Tranng radal bass functon networks wth dfferental evoluton, Transactons on Engneerng Computer and Technology, 11(2), (2006). [11] A. Gün, B. Durmuş, H. Temurtaş, and G. Kuvat, A comparatve study on optmum PID tunng wth dfferental evoluton and partcle swarm optmzaton, 2 nd Internatonal Symposum on Computng Scence & Engneerng (ISCSE-2011), 2, Kuşadası, Aydın, , (2011). [12] (2014). [13] R. Storn and K. Prce, Dfferental evoluton - a smple and effcent heurstc for global optmzaton over contnuous spaces, Journal of Global Optmzaton, 11, (1997). [14] T. Keskntürk, Dferansyel gelşm algortması, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, 9(1), (2006). [15] N. Karaboğa ve C. A. Koyuncu, "Dferansyel gelşm algortması kullanılarak adaptf lneer toplayıcı tasarımı", III. Otomasyon Sempozyumu 2005, Denzl, 216, (2005). 43
12 [16] D. Zahare, Influence of crossover on the behavor of dfferental evoluton algorthms, Appled Soft Computng, 9(3), (2009). 44
FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU THE COST OPTIMIZATION OF MIXED FEED WITH DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM
FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASI İLE KARMA YEM MALİYET OPTİMİZASYONU *Yaşar YAŞAR 1 Burhanettin DURMUŞ 2 1 yasaartr@gmail.com 2 Dumlupınar Üniversites Mühendislik Fakültes Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
DetaylıCilt:11 Sayı: 4 s , 2008 Vol: 11 No: 4 pp , M. Yasin ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET
Polteknk Dergs Journal of Polytechnc Clt: Sayı: 4 s.99-305, 008 Vol: No: 4 pp.99-305, 008 Optmzasyon Problemlernn Çözümü çn Parçaçık Sürü Optmzasyonu Algortması M. Yasn ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET Optmzasyon
DetaylıYÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME (JOB SHOP SCHEDULING WITH KRILL HERD ALGORITHM) İlker GÖLCÜK
Detaylıa IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI
Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ
DetaylıKAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU
XVIII ULUSAL MEKANİK KONGRESİ 26-30 Ağustos 2013, Celal Bayar Ünverstes, Mansa KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU S Özgür Değertekn 1, Mehmet Ülker 2, M Sedat
DetaylıÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ
olteknk Dergs Journal of olytechnc Clt: Sayı: 3 s67-7, 009 Vol: o: 3 pp67-7, 009 Genetk Algortma Kullanarak Ekonomk Dağıtım Analz: Türkye Uygulaması M Kenan DÖŞOĞU, Serhat DUMA, Al ÖZTÜRK ÖZET Dünyada
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıTÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ
TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR
Detaylıkadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.
KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X
DetaylıBULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA
Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve
DetaylıGenetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET
Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,
DetaylıÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI
ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan
DetaylıAli Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey
ISS:1306-3111 e-journal of ew World Scences Academy 2010, Volume: 5, umber: 1, Artcle umber: 1A0066 Serhat Duman EGIEERIG SCIECES M. Kenan Döşoğlu Receved: March 2009 Al Öztürk Accepted: January 2010 Pakze
DetaylıŞiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *
İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıDETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM
5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION
DetaylıÇarpımsal Ceza Modeli İle Tamsayılı Programlama
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt: 10, Sayı:3, 2008 Çarpımsal Ceza Model İle Tamsayılı Programlama Sabr Erdem Özet Doğrusal olmayan optmzasyon problemlernn çözüm yöntemlernden brs,
DetaylıOptimal Güç Akışı Probleminin Çözümü İçin GA, MA ve YAK Algoritmalarının Karşılaştırılması
6 th Internatonal Advanced echnologes Symposm (IAS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, rkey Comparson of GA, MA and ABC Algorthm for Solton of Optmal ower Flow Abstract In ths stdy, tree dfferent herstc methods
DetaylıŞehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *
İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının
DetaylıKAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957
DetaylıYAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE
BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar
Detaylı5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili
5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn
DetaylıSera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı
Sera İklmlendrme Kontrolü İçn Etkn Br Gömülü Sstem Tasarımı Nurullah Öztürk, Selçuk Ökdem, Serkan Öztürk Ercyes Ünverstes, Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Kayser ozturk.nurullah@yahoo.com.tr,okdem@ercyes.edu.tr,
DetaylıSistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :
5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıDAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA
ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 2, Sayı 4, 2006, ss. 123 145. DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde Ünverstes
DetaylıTRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : 5- TRİSTÖR VE TRİYAK
DetaylıKarasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı
Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu çn Optmzasyon Yaklaşımı Optmzaton Approach to the nmzaton of Interference Between Terrestral, Ar and pace Based Communcaton ystems
DetaylıKafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optimizasyon Yöntemiyle Boyutlandırılması
Kafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optmzasyon Yöntemyle Boyutlandırılması S. Özgür Değertekn, M. Sedat Hayaloğlu Dcle Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 21280, Dyarbakır Tel: (412) 241 10 00 E-Posta:
DetaylıFLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ
FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,
Detaylıİstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak
Detaylı( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3
Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör
DetaylıTEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA
TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,
DetaylıAfyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
Ayon Kocatepe Ünverstes Fen ve Mühendslk Blmler Dergs Ayon Kocatepe Unversty Journal o Scence and Engneerng AKÜ FEMÜBİD 7 (07) 0350 (9-937) AKU J. Sc. Eng. 7 (07) 0350 (9-937) DOİ : 0.5578/mbd.6695 Nümerk
DetaylıTürk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması
Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar
DetaylıFilled fonksiyon kullanarak vana etkili ekonomik yük dağıtımı probleminin çözülmesi
Journal of the Faculty of Engneerng and Archtecture of Gaz Unversty 32:2 (2017) 429-438 Flled fonksyon kullanarak vana etkl ekonomk yük dağıtımı problemnn çözülmes İbrahm Eke 1*, Süleyman Sungur Tezcan
DetaylıDÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC ALGORITHMS
5. Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (İATS 9), 3-5 Mayıs 9, Karabük, Türkye DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC
DetaylıBulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi
Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale
DetaylıMerkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına
Detaylı4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ
Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıSoğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu
Soğutucu Akışkan arışımlarının ullanıldığı Soğutma Sstemlernn ermoekonomk Optmzasyonu * 1 Hüseyn aya, 2 ehmet Özkaymak ve 3 rol Arcaklıoğlu 1 Bartın Ünverstes akne ühendslğ Bölümü, Bartın, ürkye 2 arabük
DetaylıYERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ
VII. Ulusal Hdroloj Kongres 26-27 Eylül 2012, Süleyman Demrel Ünverstes, Isparta YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ
DetaylıÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 0.0.00 Clt:, Sayı: 4, Yıl: 00, Sayfa: -74 Yayına Kabul Tarh: 7.0.0 ISSN: 0-84 ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
DetaylıEmrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel
METAplam kat edlen mesafenn en mzasyonu (PSO) sezgsel k (PSO), Genetk Algortma (GA), Optmzasyon, Meta-Sezgsel 74 OPTIMIZATION OF MULTI- PROBLEM OF ISTANBUL HALK EKMEK A.S. (IHE) BY USING META-HEURISTIC
DetaylıENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI
V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN
DetaylıTRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI
Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm
DetaylıAntalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
DetaylıBulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center
DetaylıKIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ
Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM
DetaylıDOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre
1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı
DetaylıHaluk Gözde 1, İlhan Kocaarslan 2, M.Cengiz Taplamacıoğlu 3, Ertuğrul ÇAM 4. Gazi Üniversitesi
İk Bölgel Güç Sstemnde Parçacık Sürüsü Algortması İle Yük-Frekans Kontrolü Optmzasyonu The Optmzaton Of Load-Frequency Control Wth Partcle Swarm Algorthm In A Two Area Power System Haluk Gözde, İlhan Kocaarslan
DetaylıYAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ
YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü
DetaylıTEDAR K Z NC R ULA TIRMA PROBLEM Ç N B R SEZG SEL ÇÖZÜM: GENET K ALGOR TMA YAKLA IM
TEDAR K Z NC R ULA TIRMA PROBLEM Ç N B R SEZG SEL ÇÖZÜM: GENET K ALGOR TMA YAKLA IM Yrd. Doç. Dr. Al hsan ÖZDEM R Ercyes Ünverstes,..B.F., letme Bölümü, Kayser e-mal: ozdemr@ercyes.edu.tr Ara. Gör. Gökhan
DetaylıTAVLAMA BENZEŞİMİ YÖNTEMİYLE UZAY ÇELİK ÇERÇEVE SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI
XV. Ulusal Mekank Kongres,03-07 Eylül 2007,ISPARTA TAVLAMA BENZEŞİMİ YÖNTEMİYLE UZAY ÇELİK ÇERÇEVE SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI S. Özgür DEĞERTEKİN, M. Sedat HAYALİOĞLU Dcle Ünverstes, Mühendslk-Mmarlık
DetaylıKalıcı Durum Evrimsel Algoritmalarda Yerine Koyma Tekniklerinin Deneysel İncelenmesi
Kalıcı Durum Evrmsel Algortmalarda Yerne Koyma Teknklernn Deneysel İncelenmes Alper Çftç Şma Etaner-Uyar 2 Blgsayar Mühendslğ Bölümü, İstanbul Teknk Ünverstes, İstanbul cftcal@tu.edu.tr, etaner@cs.tu.edu.tr
DetaylıBİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI
BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI Abdullah Oktay DÜNDAR * Muammer ZERENLER ** ÖZET İşletmeler günümüz rekabet ortamının çalkantılı doğasında faalyetlern sürdürürken, sahp oldukları kıt kaynakları
Detaylı04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus
SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı
DetaylıAYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI
3. İzmr Rüzgâr Sempozyumu // 8-10 Ekm 2015 // İzmr 49 AYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI Mehmet Güçyetmez 1, Ertuğrul Çam 2 1 Ah Evran
DetaylıEnerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu
Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket (TEİAŞ), 5. İletm Tess ve İşletme Grup Müdürlüğü, Sakarya nhatpamuk@gmal.com.tr
DetaylıKaraciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi
Karacğer mkrodz kanser versnn sınıflandırılması çn genetk algortma kullanarak ANFIS n eğtlmes Bülent Haznedar 1*, Mustafa Turan Arslan 2, Adem Kalınlı 3 ÖZ 21.06.2016 Gelş/Receved, 30.11.2016 Kabul/Accepted
DetaylıB R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI
B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI Numan ÇELEB stanbul Ünverstes ÖZET Dünyada her y l deprem, sel ve tusunam gb çok say da afet meydana gelmektedr. Son y llarda
DetaylıGRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ
2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com
DetaylıEnerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu
Akademk Blşm 2013 XV. Akademk Blşm Konferansı Bldrler 23-25 Ocak 2013 Akdenz Ünverstes, Antalya Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk
DetaylıENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ
ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından
DetaylıTEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH
TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr
DetaylıYAPAY SİNİR AĞI İLE GÜÇLENDİRİLMİŞ GENETİK ALGORİTMA VE TERSTEN KANAT PROFİLİ DİZAYNI
HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOİLERİ DERGİSİ OCAK 4 CİLT SAYI 3 (-7) YAPAY SİNİR AĞI İLE GÜÇLENDİRİLMİŞ GENETİK ALGORİTMA VE TERSTEN KANAT PROFİLİ DİZAYNI Abdurrahman Hava Harp Okulu Komutanlığı Dekanlık Havacılık
DetaylıZaman pencereli çok araçlı dağıtım toplamalı rotalama problemi için gerçek değerli genetik algoritma yaklaşımı
İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:43, Sayı/No:2, 2014, 391-403 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Zaman pencerel çok araçlı dağıtım toplamalı
DetaylıTuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi
Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem
DetaylıTitresimli Genetik Algoritma ile Hizlandirilmis Kanat Profili Optimizasyonu
HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJILERI DERGISI OCAK 2003 CILT 1 SAYI 1 (1-10) Ttresml Genetk Algortma le Hzlandrlms Kanat Profl Optmzasyonu Abdurrahman HACIOGLU HHO Dekanlg Havaclk Mühendslg Bölümü, 34806, Yeslyurt,
DetaylıTAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ
ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
Detaylıbir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre
Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak
DetaylıBasel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular
Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek
DetaylıTÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : 3 : 3 : 369-378
DetaylıALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK
DetaylıKAFES SİSTEMLERİN GERİLME, YER DEĞİŞTİRME, BURKULMA VE DOĞAL FREKANS KISITLARI ALTINDA OPTİMUM TASARIMI
KAFES SİSTEMLERİN GERİLME, YER DEĞİŞTİRME, BURKULMA VE DOĞAL FREKANS KISITLARI ALTINDA OPTİMUM TASARIMI Cem Celal TUTUM İ.T.Ü. ROTAM, Makne Yük. Müh. ÖZET: Bu çalışmada düzlemsel kafes sstemlern belrl
DetaylıMakine Öğrenmesi 10. hafta
Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
DetaylıCalculating the Index of Refraction of Air
Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn
DetaylıTOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi
Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale
DetaylıSTANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA
STANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA Canan ŞENOL Tülay YILDIRIM Kadr Has Ünverstes, Elektronk Mühendslğ Bölümü, 3430, Cbal, Fath-İstanbul Yıldız Teknk Ünverstes, Elektronk
DetaylıPamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği
Ege Ünv. Zraat Fak. Derg., 2002, 39 (3): 88-95 ISSN 1018-8851 Pamukta Grd Taleb: Menemen Örneğ Bülent MİRAN 1 Canan ABAY 2 Chat Günden 3 Summary Demand for Inputs n Cotton Producton: The Case of Menemen
DetaylıKısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği
Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,
DetaylıEVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON
EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan
DetaylıTarımsal Alanlarda Sulamanın Enerji Üretimi Üzerine Etkisi
TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ 2009, 15 (3) 231-239 ANKARA ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ Tarımsal Alanlarda Sulamanın Enerj Üretm Üzerne Etks Mücaht OPAN 1 Temel TEMİZ 1 Adnan ÖNER 1 Eyüp DUMLU 2 Gelş Tarh: 10.03.2009
DetaylıDoğrusal Korelasyon ve Regresyon
Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan
DetaylıÇok Katlı Kompozit Çelik Çerçevelerin Genetik Algoritma ile Dinamik Sınırlayıcılı Optimizasyonu *
İMO Teknk Derg, 2015 7077-7098, Yazı 434 Çok Katlı Kompozt Çelk Çerçevelern Genetk Algortma le Dnamk Sınırlayıcılı Optmzasyonu * Musa ARTAR* Ayşe DALOĞLU** ÖZ Yapı sstemlernn mnmum ağırlık olacak şeklde,
DetaylıHAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :
HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını
DetaylıPRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY
BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1
DetaylıÇİFT TARAFLI MONTAJ HATTI DENGELEME PROBLEMLERİ İÇİN YENİ ÇÖZÜM ÖNERİLERİ UĞUR ÖZCAN DOKTORA TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
ÇİFT TARAFLI MONTAJ HATTI DENGELEME PROBLEMLERİ İÇİN YENİ ÇÖZÜM ÖNERİLERİ UĞUR ÖZCAN DOKTORA TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ EKİM 2009 ANKARA Uğur ÖZCAN taraından hazırlanan
DetaylıK-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *
İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ
DetaylıToplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması
Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn
DetaylıResmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi
İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm Resm Gazetenn 29.12.2012 tarh ve 28512 sayılı le yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket Bu Doküman
DetaylıPARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ
PARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ Seçkn TAMER, Chan KARAKUZU seckntamer@gmal.com, chankk@kou.edu.tr Kocael Ünverstes, Müh. Fak., Elektronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü İzmt/KOCAELİ
Detaylı