NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI"

Transkript

1 Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU *** Özet Günümüzün rekabetç ortamında Ģletmeler ürünlern müģterlere zamanında teslm edeblmek çn güvenlr naklye frmalarına htyaç duyarlar. Özellkle Ģletmelern hzmet kaltesnn gelģtrlmes ve müģter memnunyetnn sağlanması gerekllğ doğru naklye frması le çalıģmayı zorunlu kılmaktadır. ĠĢletmeler doğru naklye frmasını belrlemek çn brbr le çelģen krterler altında çeģtl alternatfler arasından seçm yapmak durumundadırlar. Klask karar verme yöntemler, belrsz ve kesn olmayan durumları ele almada yetersz olduğundan, bu gb durumlar çn bulanık karar verme yöntemler önerlmģtr. Bu çalıģmada, Ģletmelern karar problemlernde karar vercler tarafından yapılan sözel değerlendrmelerde yer alan belrszlğ ele alablmek çn Bulanık Analtk HyerarĢ Proses ve Bulanık TOPI Technque for Order Preference by mlarty to Ideal oluton yöntemler önerlmģtr. Uygulama bölümünde Denzl Makne Ġmalat anaynde faalyet gösteren br Ģletmenn naklye frması seçm problemne bu k yöntem yardımıyla çözüm aranmıģtır. Anahtar Kelmeler: Bulanık Mantık, Bulanık Analtk HyerarĢ Proses, Bulanık TOPI, Naklye Frması eçm. * Uludağ Ünverstes, ĠĠBF, Ekonometr Bölümü, ** Pamukkale Ünverstes, ĠĠBF, ĠĢletme Bölümü, *** Pamukkale Ünverstes, ĠĠBF, ĠĢletme Bölümü, 785

2 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU COMPARION OF FUZZY AHP AND FUZZY TOPI METHOD Abstract IN TRANPORTATION FIRM ELECTION In today s compettve envronment, frms need relable transportaton frms to delver ther products to the customers on tme. Especally companes have to work wth the rght transportaton frms for mprovng servce qualty and provdng customer satsfacton. In order to determne the rght transportaton frm, companes should make a selecton among varous alternatves under conflctng crtera. Classcal decson makng methods are nadequate to deal wth ambguous and mprecse stuatons so fuzzy decson makng methods are proposed. In ths paper, n order to take vague nature of the lngustc assessment nto consderaton, fuzzy Analytcal Herarchy Process and fuzzy TOPI Technque for Order Preference by mlarty to Ideal oluton methods are proposed. At the applcaton part, transportaton frm selecton problem of a company whch operates n Denzl Machnery Manufacturng Industry s tred to be solved wth the help of these two methods. Key Words: Fuzzy logc, Fuzzy Analytcal Herarchy Process, Fuzzy TOPI, Transportaton Frm electon. GĠRĠġ Günümüzün rekabetç ortamında doğru ve etkn kararlar alablen Ģletmeler rakplerne üstünlük sağlayablmektedr. Doğru ve tutarlı kararların alınablmes doğru blglern etkl ve zamanında değerlendrlmesne bağlıdır. Karar vercler karar verme aģamasında genelde çgüdüsel hareket etmektedrler. Endüstrde pek çok Ģlem sürecnde etkn karar verme yöntemlerne htyaç duyulmaktadır. Bu kararlar, Ģletme çn personel, tedarkç, kuruluģ yer, naklye frması gb seçmler kapsamaktadır. Artan rekabet ortamında Ģletmeler ayakta kalablmek ve rakplerne göre fark yaratablmek çn daha çok çaba sarf etmektedr. Zamanında teslmat, Ģletmeler çn müģter memnunyetn sağlamada öneml faktörlerden brdr. ĠĢletmelern brçoğu, sparģlern anlaģmaya uygun olarak zamanında müģterlerne teslm edemedklernden büyük mktarlarda ceza ödemekte ve uzun vadede müģterlern kaybetmektedrler. Bu yüzden doğru naklye frmasını seçmek Ģletmeler açısından krtk öneme sahptr. Ġy br değerlendrme yapılırsa brden fazla naklye frması le çalıģılmak zorunda kalınmaz ve bu durum uzun vadel ortaklıkların gelģmesne yardımcı olur. Naklye frması seçm Ģlemnn zaman alıcı ve zor br süreç olup deneym ve blg brkm gerektrmesnden dolayı karar vercler çn brçok soruna neden olmaktadır. Uygun ve etkl br karara ulaģmak çn, karar verc brçok very analz etmek ve brçok faktörü dkkate almak zorundadır. ĠĢletmeler en uygun naklye frmasını belrlerken zaman kaybetmeden karar vermek durumundadırlar. Aks takdrde ürünler zamanında müģterye 786

3 teslm edlemeyecektr. Bu durumda çok krterl karar verme yöntemler yardımıyla karara ulaģmak uygun olacaktır. Karar verme sürecnde eksk ve sayısal olmayan blgler olması durumunda bulanık küme teors, karar verme sürecne dâhl edlerek daha etkn kararlara ulaģılablmektedr. Ayrıca karar verme sübjektf br süreçtr ve belrszlkler çermektedr. Klask karar verme yöntemler, belrsz ve kesn olmayan durumları ele almada yetersz kaldığından bu gb durumlarda bulanık karar verme yöntemlern kullanmak uygun olmaktadır. Bu çalıģmada, karar sürecnde yer alan belrszlğ ele alablmek çn naklye frması seçm problemne Bulanık Analtk HyerarĢ Proses BAHP ve Bulanık TOPI Technque for Order Preference by mlarty to Ideal oluton yöntemler le çözüm aranmıģtır. ÇalıĢmanın lk bölümünde konuya lģkn kısa br grģe yer verldkten sonra knc bölümde bulanık mantık kavramı üzernde durulmuģ, bulanık küme ve bulanık sayılara değnlmģtr. Üçüncü bölümde bulanık Analtk HyerarĢ Proses, dördüncü bölümde se Bulanık TOPI yöntem açıklanmıģtır. Uygulama bölümünde se Denzl Makna Ġmalat anaynde faalyet gösteren br Ģletmenn naklye frması seçm problem ele alınmıģtır. Probleme BAHP ve Bulanık TOPI yöntemler le çözüm aranmıģtır. onuç kısmında se uygulamada elde edlen sonuçlar tartıģılmıģ ve gelecekte yapılablecek çalıģmalar çn önerlere yer verlmģtr.. Bulanık Mantık Bulanık mantık kavramı, lk kez 965 yılında Lotf A. Zadeh tarafından yayınlanan Bulanık Kümeler adlı makale le ortaya atılmıģtır. Bu makalede bulanık kümelern tanımı, temel Ģlemler, kavramları ve özellkler verlmģtr. Bulanık mantık yaklaģımı, maknalara nsanların özel verlern Ģleyeblme ve onların deneymlernden ve önsezlernden yararlanarak çalıģablme yeteneğ verr. Bu yeteneğ kazandırırken sayısal fadeler yerne sembolk fadeler kullanır. ĠĢte bu sembolk fadelern maknalara aktarılması matematksel br temele dayanır. Bu matematksel temel, bulanık kümeler kuramı ve bulanık mantıktır... Bulanık Küme Zadeh e göre klask sstem kuramının matematksel yöntemler, gerçek dünyadak özellkle nsanları çeren karmaģık sstemlerle uğraģırken yetersz kalmaktadır. Bu durumun üstesnden geleblmek çn Zadeh 965, ntelklern üyelk fonksyonlarıyla fade edldğ bulanık kümeler tanımlamasını önermģtr. Bulanık küme, devamlı üyelk derecesne sahp nesneler kümesdr. Bulanık küme, her nesney 0 le arasında değģen üyelk derecesne sahp üyelk fonksyonu le ntelendrmektedr 3. E evrensel kümesnde tanımlanan, bulanık küme A çn μ üyelk fonksyonu μ A : E 0, Ģeklnde fade edlr. Yne bulanık A A kümesndek x elemanı çn üyelk derecesnn gösterm A x,μ A x x E KarakaĢoğlu, N., Bulanık Çok Krterl Karar erme Yöntemler ve Uygulama, Denzl, Pamukkale Ünverstes osyal Blmler Ensttüsü, 008, s.-, YayınlanmamıĢ Yüksek Lsans Tez. Elmas, Ç., Bulanık Mantık Denetleycler, eçkn Yayıncılık, Ankara, 003, s.5. 3 Zadeh, L. A., Fuzzy ets, Informaton and Control, 8, 965, s

4 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU Ģeklndedr 4. μ A üyelk fonksyonu, [0,] kapalı aralığında gerçek br sayıyı göstermektedr 5. Burada 0 sayısı lgl nesnenn kümenn üyes olmadığını, sayısı lgl nesnenn kümenn tam üyes olduğunu ve bu k değer arasındak herhang br sayı se lgl nesnenn kümeye kısm üyelğn gösterr... Bulanık ayılar Bulanık sayılar dıģbükey, normalleģtrlmģ, sınırlı-sürekl üyelk fonksyonları olan br bulanık küme olarak fade edlr 6. Bulanık sayılar, bulanık kümelern özel br alt kümesdr. 5 cvarı, hemen hemen 9, yaklaģık olarak 5, 00 den küçük vb. gb kesn olmayan veya yaklaģık sayısal mktarların ntelenmesnde bulanık sayılar oldukça yararlıdır 7. Ele alınan konuya göre değģk bulanık sayılar kullanmak mümkündür. Genel olarak pratk uygulamada kullanılan üçgen ve yamuk olmak üzere k tane bulanık sayı söz konusudur 8. Bu çalıģmada üçgen bulanık sayılar kullanılmıģtır. Üçgen bulanık sayılar, üç tane gerçek sayıyla tanımlanmıģ bulanık sayıların özel br çeģddr ve l,m,u Ģeklnde fade edlr. l, m, ve u parametreler sırasıyla en küçük olası değer, en olası değer ve en büyük olası değer göstermektedr. Üçgen bulanık sayı A nın gösterlģ ġekl. de görülmektedr 9. ġekl.: Üçgen Bulanık ayı, A μ M l m u A A Üçgen bulanık sayının üyelk fonksyonu Ģu Ģeklde tanımlanır: 4 Zmmermann, H.J., Fuzzy et Theory and Its Applcatons, Kluwer Academc Publshers, UA, 99, s. 5 Zadeh, L. A., The Concept of a Lngustc arable and ts Applcaton to Approxmate Reasonng- I, Informaton cences, 8, 975, s.. 6 Baykal N.- Beyan T., Bulanık Mantık Ġlke ve Temeller, Bıçaklar Ktabev, Ankara, 004, s.5. 7 Özkan, M., Bulanık Hedef Programlama, Ekn Ktabev, Bursa, 003, s Baykal N., Beyan T., a.g.k, s C. Kahraman ve dğerler, Mult-Attrbute Comparson of Caterng ervce Companes Usng Fuzzy AHP: The Case of Turkey, Internatonal Journal of Producton Economcs, 87, 004, s

5 0, x l m l, μ x / A u x u m, 0, x l, l x m, m x u, x u Üçgen bulanık sayılarda tanımlanmıģ brçok Ģlem vardır. Fakat burada bu çalıģmada kullanılan Ģlemler açıklanmıģtır. A l, m, u ve B l, m, u Ġk poztf bulanık sayı, k da poztf gerçel sayı olmak üzere: A B l l, m m, u u A B l. l, m. m, u. 3 u A k l. k, m. k, u. 4 A k l, m, u u, m, l Ayrıca k üçgen bulanık sayı arasındak uzaklık vertex yöntem yardımıyla hesaplanablr 0 : d v m, n u 3 l l m m u 6 3. Bulanık AHP Yöntem Thomas L. aaty 980 tarafından gelģtrlen Analtk HyerarĢ Proses AHP yaygın olarak kullanılan çok krterl karar verme yöntemlernden brdr. AHP yöntem, uzman kģnn blglern ele alsa da, nsan düģünme tarzını yansıtamamaktadır. Ayrıca AHP yöntem, kl karģılaģtırma sürecnde, belrszlk ve kararsızlık durumlarını ele almada yetersz olmasından dolayı eleģtrlmektedr. Bu yüzden hyerarģk problemler çözmek çn Bulanık Analtk HyerarĢ Proses BAHP gelģtrlmģtr. Ġlk BAHP çalıģması, üçgen üyelk fonksyonlarıyla tanımlanmıģ bulanık oranları karģılaģtıran an Laarhoven ve Pedrycz 983 tarafından yapılmıģtır. Daha sonra Buckley 985, karģılaģtırma oranlarının bulanık öncelklernn yamuk üyelk fonksyonu le belrlendğ BAHP yöntemn önermģtr. Chang 996, karģılaģtırmalarda üçgen bulanık sayıları kullanarak BAHP çn yen br yaklaģım ortaya atmıģtır ve kl karģılaģtırmalarda genģletlmģ analz yöntemn kullanmıģtır. Cheng 996, denz taktk füzelernn değerlendrmesnde BAHP yöntem ve entrop ağırlıklarına dayanan br yöntem önermģtr. Zhu ve dğerler 999, üçgen bulanık sayıların temel teorsn kanıtlayarak, üçgen bulanık 5 0 Chen, C. T., Extensons of the TOPI for Group Decson-Makng under Fuzzy Envronment, Fuzzy ets and ystems, 4, 000, s.3. C. Kahraman ve dğerler, Mult-Crtera uppler electon Usng Fuzzy AHP, Logstcs Informaton Management, 6 6, 003, s.386. Deng, H Multcrtera Analyss wth Fuzzy Parwse Comparson, Internatonal Journal of Approxmate Reasonng,, s

6 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU sayıların büyüklük kıyaslamalarının formülasyonunu gelģtrmģlerdr. Bu bağlamda, BAHP yöntem le br petrol araģtırma örneğ ele almıģlardır. Leung ve Cao 000, BAHP'dek alternatfler çn tolerans sapmalarını dkkate alarak bulanık tutarlılığı tanımlamıģlardır. Kwong ve Ba 00, kalte fonksyon görçermnde müģter gereksnmlernn önem ağırlıklarının belrlenmesnde BAHP yaklaģımından yararlanmıģlardır. hamsuzzaman ve dğerler 003, esnek malat sstemler alternatflernden en uygun olanının seçlmesnde BAHP yöntemn önermģlerdr. Kahraman ve dğerler 003, belrlenen krterler en y karģılayacak tedarkçnn seçmnde BAHP yöntemn kullanmıģlardır. Chang ve dğerler 003, havaalanı performans değerlendrmes problemn ele almıģlar ve değerlendrmede krter ağırlıklarını belrlemek çn BAHP yöntemnden yararlanmıģlardır. Enea ve Pazza 004, BAHP de dkkate alınması gereken kısıtlar üzerne odaklanmıģlar ve BAHP yöntemn proje seçmnde kullanmıģlardır. Kahraman ve dğerler 004, en çok müģter memnunyetn sağlayan yemek Ģrketn belrlemek çn BAHP yöntemn önermģlerdr. Mkhalov ve Tsvetnov 004, servs değerlendrme sürecndek belrszlğ ve kesn olmamayı ele almak çn BAHP yöntemn kullanmıģlardır. Büyüközkan 004, belrszlk çeren koģullar altında e-pazar yer seçmnde daha etkn karar vereblmek çn BAHP yöntemne dayanan br yaklaģım ele almıģtır. Büyüközkan ve dğerler 004, yazılım gelģtrme stratejsnn seçm çn BAHP yöntemn önermģlerdr. Tang ve Beynon 005, BAHP yöntem le sermaye yatırım çalıģmasının gelģtrlmes çn uygulamada bulunmuģlardır. Tolga ve dğerler 005, Ģletm sstem seçmnde bulanık yenleme analzn ve BAHP yöntemn kullanmıģlardır. Tüysüz ve Kahraman 006, eksk ve belrsz blg altında proje rsklernn değerlendrlmes çn BAHP yöntemn önermģlerdr. Ayağ ve Özdemr 006, makna seçm problem çn BAHP yöntemn önermģlerdr. Ertuğrul ve KarakaĢoğlu 007a, Ģletmelern performanslarını ölçmek çn BAHP ve TOPI yöntemlernn br arada kullanılmasına dayanan br yaklaģım sunmuģlardır. Lee ve dğerler 008, Tawan da malat sanaynde blg teknolojs bölümlern değerlendrmek çn BAHP yöntemne dayanan br yaklaģım sunmuģlardır. Cheng ve dğerler 008, çalıģmalarında BAHP yöntemn, yen ürün gelģtrme alanında teknoloj tahmn yöntemlern değerlendrmek çn kullanmıģlardır. Bu çalıģmada Chang 996 tarafından ler sürülen genģletlmģ BAHP yöntem ele alınmıģtır. GenĢletlmĢ BAHP yöntem, nsan düģünce tarzının belrszlğn ele alma yeteneğne sahptr ve çok krterl karar verme problemlern çözmede etkldr 3. Bu yöntemde zlenen metodoloj Ģu Ģeklde açıklanablr: x x br nesneler kümes ve U u u X,, x n,, u n de br amaçlar kümes olsun. GenĢletlmĢ analz yöntemne göre, her br nesne br amacı gerçekleģtrmek üzere ele alınır. GenĢletlmĢ fades le bu nesnenn amacı ne kadar gerçekleģtrdğ fade edlmektedr. Böylece, m tane genģletlmģ analz değer elde edlmģ olup Ģu Ģeklde gösterlr: 3 Chan, F.T..- Kumar, N., Global uppler Development Consderng Rsk Factors Usng Fuzzy Extended AHP-based Approach, Omega Internatonal Journal of Management cence, 35, 007, s

7 7 M g, M g,... M m g,,..., n j Buradak tüm M j =,,..., m değerler, üçgen bulanık sayılardır. Chang n g genģletlmģ analznn adımları aģağıdak gb özetleneblr 4 : 8. Adım:.nesne çn bulanık büyüklük değer Ģu Ģeklde tanımlanır: M m j j g n m j M g j Burada,. amacın sentez değern, M j g her br amaca yönelk genģletlmģ değer fade etmektedr. EĢtlk 8 dek Ģlem, bulanık sayılarda yapılan br çeģt normalzasyon Ģlem olarak da algılanablr. m j M g j değern elde etmek çn, m adet genģletlmģ analz değer bulanık toplama Ģlem yardımıyla bulunarak br matrs elde edlr. Bu matrsn elemanları eģtlk 9 yardımıyla bulunur: 9 m m m m j M g l j, m j, j j j j u j n m j M g j elde etmek çn, M j g j =,,..., m değerlernn bulanık toplama Ģlem Ģu Ģeklde uygulanır: 0 n m M j j g n u, n m, n l. Adım: Chang n önerdğ yöntem, elde edlen sentez değerlernn karģılaģtırılması ve bu karģılaģtırma değerlernden ağırlık değerlernn elde edlmes esasına dayanmaktadır. Ġk bulanık sayının karģılaģtırılması Ģu Ģeklde yapılmaktadır: 4 Chang, D.Y., Applcaton of the Extent Analyss Method on Fuzzy AHP, European Journal of Operatonal Research, 953, 996, s

8 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU M l, m, u ve M l, m, u k üçgen bulanık sayı ken M M eģtlğnn olablrlk dereces Ģu Ģeklde tanımlanablr: EĢtlk Bu eģtlk, M M yx supmn μ x, μ y M y x eģtszlğnn genģleme prensbne göre fade edlmģ Ģekldr. y x ve μ x μ y gb lģk bulunan x,y sayı çftnn aralarındak M M büyüklük lģksn yan M nn M den büyük olma olablrlğn gösteren değern M M olduğunu belrtmektedr. Bu eģtlkte M nn orta değernn M den büyük olablrlğ değern almaktadır. Aks takdrde, olablrlk hesabı eģtlk 3 kullanılarak yapılablr. Ancak sadece, M M değern blmek yeterl değldr. Ayrıca M M değernn de hesaplanması gerekldr. ġekl 3. de görüldüğü gb M ve M gb k bulanık sayıdan M nn M den büyük olma olablrlğ bu k bulanık sayının kesģm noktasındak üyelk fonksyonunun değerne eģttr. M l, m, u ve M l, m, bulanık sayılar ken: u M M yükseklk M M μ M d M 3, eğer m m 0, eğer l u l u, m u m l dğer durumlarda 79

9 ġekl 3.: M ve M ayılarının Büyüklüklernn KarĢılaĢtırılması x M M M M l m l d u m u x Kaynak: Chang, D.Y., Applcaton of the Extent Analyss Method on Fuzzy AHP, European Journal of Operatonal Research, 953, 996, s Adım: Konveks br bulanık sayının k adet bulanık sayıdan, M =,,..., k daha büyük olablrlk dereces Ģu Ģeklde tanımlanır: M M, M,... M k M M ve M M ve... M M k mn M M,,,3,..., k 4 O takdrde j ler çn Ģu varsayımlar yapılmıģtır: çn d A mn k,,..., n; k j Daha sonra ağırlık vektörü A,,..., n nn n elemandan oluģtuğu Ģu Ģeklde fade edlr: d A, d A,..., d A n T W 5 4. Adım: Normalzasyon le normalze edlmģ ağırlık vektörü W elde edlr ve burada W br bulanık sayı değldr. A n T W d A, d A,..., d 6 4. Bulanık TOPI Yöntem Gerçek hayatta eksk ve elde edlmes zor blgler yüzünden, verler determnstk değl bulanıktır. Genellkle terch çeren hükümler belrszdr ve terch kesn br sayısal değer le fade edlemez. Bu nedenle TOPI yöntem bulanık verler kullanılablecek Ģeklde gelģtrlmģtr 5. Bulanık TOPI yöntem, brden fazla karar vercnn çok sayıda k 5 G. R. Jahanshahloo ve dğerler, Extenson of the TOPI Method for Decson Makng Problems wth Fuzzy Data, Appled Mathematcs and Computaton, 8, 006, s

10 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU krtere göre belrszlk altında alternatfler değerlendrerek sıralamasına, dolayısıyla da seçme yönelk kararını doğru vermesne yardımcı olan br yöntemdr 6. TOPI yöntemnde bulanık değerler kullanılarak yapılan çalıģmaları 989 da Neg br doktora tezyle, Chen ve Hwang se 99 yılında yayınladıkları br ktap le baģlatmıģlardır 7. Trantaphyllou ve Ln 996, bulanık artmetk Ģlemlere dayanan Bulanık TOPI yöntemn gelģtrmģlerdr. Chen 000, her alternatfn değerlendrmes ve her krtern ağırlığı, üçgen bulanık sayılar le fade edlen sözel değģkenler le tanımlayan bulanık TOPI yöntemn önermģtr. Chu 00, fabrka kuruluģ yer seçm çn, çeģtl sübjektf krterler altında çeģtl alternatflern değerlendrmelernn ve krter ağırlıklarının sözel değģkenler yardımıyla fade edldğ Bulanık TOPI yöntemn önermģtr. Chu ve Ln 003, robot seçm çn Bulanık TOPI yöntemn ele almıģlardır. Abo-nna ve Amer 005, çok amaçlı büyük ölçekl doğrusal olmayan programlama problemlern ele almak çn Bulanık TOPI yöntemn önermģlerdr. Chen ve dğerler 006, tedark zncr sstemnde tedarkç seçm problemn ele almak çn bulanık karar verme yaklaģımından yararlanmıģlardır. Jahanshahloo ve dğerler 006, bulanık verler le karar vermede, Bulanık TOPI yöntemn ele almıģlardır. Bu çalıģmada, her alternatfn değerlendrmes ve her krtern ağırlığı üçgen bulanık sayılar le fade edlmģ ve α kesm kavramı kullanılarak bulanık sayılar normalze edlmģtr. Bottan ve Rzz 006, en uygun üçüncü part lojstk 3PL servs sağlayıcılarının belrlenmesnde TOPI yöntemne ve bulanık küme teorsne dayanan br yaklaģım sunmuģlardır. Wang ve Elhag 006, alfa düzey kümes ve doğrusal olmayan programlamaya dayanan Bulanık TOPI yöntemn sunmuģlardır. Yong 006, fabrka kuruluģ yer seçm çn yen br Bulanık TOPI yaklaģımı önermģtr. Yang ve Hung 007, fabrka yerleģm problem çn TOPI ve Bulanık TOPI yöntemlern önermģlerdr. Wang ve Chang 007, bulanık ortamda, eğtm uçaklarını değerlendrmede Bulanık TOPI yöntemn kullanmıģlardır. Bentez ve dğerler 007, üç oteln servs kaltesn değerlendrmek çn bulanık TOPI yöntemnden yararlanmıģlardır. Kahraman ve dğerler 007a, belrsz ve sözel verler çeren karmaģık seçm problemler çn hyerarģk Bulanık TOPI yöntemn gelģtrmģlerdr. Kahraman ve dğerler 007b, yen ürün gelģtrme sürecnn kaltesn ve etknlğn arttırmayı amaçlamıģlar ve bunun çn çok ntelkl fayda yöntem le hyerarģk Bulanık TOPI yöntemlerne dayanan k aģamalı bütünleģk br karar verme yaklaģımı sunmuģlardır. Ertuğrul ve KarakaĢoğlu 007b fabrka kuruluģ yer seçm problem çn BAHP ve Bulanık TOPI yöntemlern kullanmıģlardır. ÇalıĢmalarında, k yöntemn benzer ve farklı yönlerne değnerek, bu k yöntem kıyaslamıģlardır. Wang 008, Tawan da yerel havayollarında faalyet gösteren üç havayolu Ģletmesnn fnansal performansını ölçmek çn bulanık ÇKK yöntemlernden Bulanık TOPI yöntemn kullanmıģtır. Eleren 007, kuruluģ yer seçm problem çn Bulanık TOPI yöntemn önermģtr. Ecer 007, Bulanık TOPI yöntem yardımıyla mağaza kuruluģ yerlern değerlendrmģtr. Dündar ve dğerler 007, Bulanık TOPI yöntemn kullanarak, sanal mağazaların web stelernn müģterlern beğenlerne göre sıralamasını yapmıģlardır. 6. Dündar ve dğerler, Fuzzy TOPI Yöntem le anal Mağazaların Web telernn Değerlendrlmes, Atatürk Ünverstes Ġktsad ve Ġdar Blmler Dergs,, 007, s Dündar ve dğerler, 007., a.g.m, s

11 Chen 000 tarafından önerlen bulanık TOPI yöntemnn lk adımında, karar verclerden oluģan br komte oluģturulur. N tane karar vercden oluģan küme E K, K,, K N Ģeklnde fade edlr. Karar verclerden oluģan br komte A A, A,, ve bu alternatfler oluģturulduktan sonra mevcut alternatfler A m değerlendrmede kullanılacak krterler K K, K,, belrlenr. Daha sonra K n alternatflern değerlendrlmesnde ve krterlern önem ağırlıklarının belrlenmesnde kullanılan sözel değģkenler seçlr. Karar vercler, bu sözel değģkenler yardımıyla mevcut alternatf ve krterler değerlendrrler. Daha sonra, karar vercler tarafından sözel değģkenler le yapılan bu değerlendrmeler bulanık sayılar Ģeklnde fade edlr. N tane karar vercnn alternatfler ve krterler çn değerlendrmelern tek br değere ndrgeyeblmek çn aģağıda açıklanan yol zlenr. x j x j xj N xj 7 N burada N x j, N. karar vercnn değerlendrmesn göstermektedr. Her krter çn N tane karar verc tarafından belrlenen ağırlıkları tek br değere ndrgemek çn, w Ģu Ģeklde hesaplanablr: j w j w j w j N w j 8 N burada N w j, N. karar vercnn önem ağırlığını göstermektedr. Tüm krter ve alternatfler çn tek br değer elde edldkten sonra karar problem matrs formatında Ģu Ģeklde gösterlr: x x D xm x x x m x x n n x mn W w 9, w, w n burada x a, b, c ve w, w w j j j j j j j, j3 w üçgen bulanık sayılar olup, D bulanık karar matrsn, W se bulanık ağırlıklar matrsn göstermektedr. Karar matrsnn oluģturulmasından sonrak adım karar matrsnn normalze edlmesdr. Bulanık karar matrs eģtlk ve yardımıyla normalze edlr ve normalze bulanık karar matrs R elde edlr: R 0 r j mxn B ve C, fayda ve malyet krterler olmak üzere: 795

12 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU aj bj cj r,, j, j B, c * * * * j max cj, j B c j c j c j sayılardır. a j a j a r j,, c j bj a j j, j C, a j mnaj, j C Ģeklnde hesaplanır. Burada, r j,, j normalze edlmģ üçgen bulanık Normalze bulanık karar matrsnn oluģturulmasından sonra, her br karar krternn farklı önem ağırlığına sahp olableceğ dkkate alınarak ağırlıklı normalze bulanık karar matrs Ģu Ģeklde oluģturulur: v j,,..., m j,,..., n 3 burada, mxn v r. w dr. j j j Ağırlıklı normalze bulanık karar matrs oluģturulduktan sonra bulanık poztf * deal çözüm FPI, A ve bulanık negatf deal çözüm FNI, A Ģu Ģeklde tanımlanır: * * * * v, v,... v n A 4 A v, v,... v burada, v *,, ve v 0, 0, 0 j,,.... n dr. j Daha sonra, her alternatfn poztf deal çözüm A olan uzaklıkları hesaplanır: d * n dv j j * j j n * A ve negatf deal çözüme v, v,, m 5 6 d n dv j v, v *,, m j j burada d v.,. k bulanık sayı arasındak uzaklığı göstermektedr. Poztf deal çözüme ve negatf deal çözüme göre uzaklıklar belrlendkten sonra, alternatflern sıralamasını belrleyeblmek çn her alternatfe lģkn yakınlık katsayıları * CC hesaplanır. Yakınlık katsayısı, bulanık poztf deal çözüme A ve bulanık negatf deal çözüme A uzaklığı aynı anda dkkate alır. Her alternatfn yakınlık katsayısı Ģu Ģeklde hesaplanır: 796

13 * d CC d d,,,.... m 7 fade le * A A se CC olacağı ve CC değer e yaklaģtıkça, alternatf A A se CC 0 olacağı açıktır. Dğer br A poztf deal çözüme daha yakın ve negatf deal çözümden daha uzak olacaktır. CC nn derecel sıralamasına göre, tüm alternatflern sıralaması belrleneblr ve olası alternatfler arasından en y olanı seçleblr. Alternatflern yakınlık katsayılarına göre mevcut değerlendrme durumları sözel değģkenler le tanımlanablmektedr. Her alternatfn değerlendrme durumunu belrleyeblmek çn 0, aralığı beģ alt aralığa bölünerek, her br aralık çn sözel değģkenler tanımlanmıģtır. BeĢ sınıfa at karar kuralları Tablo 4. de gösterlmektedr. Tablo 4.: Kabul KoĢulları Yakınlık Katsayısı CC CC CC 0,0. 0.,0.4 CC 0.4,0.6 CC 0.6,0.8 CC 0.8,.0 Değerlendrme Durumu Tavsye edlmez Yüksek rsk le tavsye edlr DüĢük rsk le tavsye edlr Kabul edlr Kabul edlr ve terch edlr Kaynak: C. T. Chen ve dğerler, A Fuzzy Approach for uppler Evaluaton and electon n upply Chan Management, Internatonal Journal of Producton Economcs, 0, 006, s.96. Tablo 4. dek karar kurallarına göre, her alternatfn mevcut durumunu tanımlamak çn sözel değģkenler kullanablr. Ġk alternatfn değerlendrme durumunda aynı sınıfa grmes halnde, sıralamayı belrlemek çn yakınlık katsayılarına bakılır. 5. Uygulama Uygulamada ele alınan Ģletme, Denzl Makna Ġmalat anay nde faalyet göstermektedr. ĠĢletme müģtersnn sparģ üzerne Kazakstan da hadde tess kurmaktadır ve hadde tess çn gerekl tüm makna ve ekpmanlar Ģletmede üretlmekte ve Kazakstan da montajı yapılmaktadır. Bu üretlen makna ve ekpmanların Ģletmenn Denzl dek fabrkasından Kazakstan dak müģtersne güvenl ve zamanında ulaģtırılması, Ģletme açısından önem taģımaktadır. ĠĢletme ürünlern ürettkten sonra müģterlerne zamanında teslm edeblmek stemektedr. ĠĢletme, üretmnn büyük br bölümünü yurt dıģına hraç ettğnden ve ürünlernn yüksek tonajlı olmasından dolayı doğru naklye frmasının seçm, Ģletme açısından krtk öneme sahptr. Doğru naklye frmasının seçlememes Ģletme açısından br takım sorunlara neden olablmektedr. ĠĢletme, Kazakstan da hadde tess kuracağı çn ürünlern müģterye zamanında ulaģmaması durumunda Ģ akıģının sürekllğ aksamakta ve tess zamanında teslm 797

14 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU edlemeyeblmektedr. Ayrıca ürünlern zamanında teslm edlememes, müģter güvennn kaybına neden olablmektedr. özleģmede, ürünlern zamanında teslm edlememes durumunda Ģletme tarafından para cezası ödenmes gerektğ belrtlmģ se Ģletme madd olarak da kayba uğramaktadır. Emnyetl br Ģeklde taģınmayan ürün deformasyona uğrayablmekte, bu da ürünün kaltesnn düģmesne neden olmaktadır. Ayrıca deformasyona uğrayan ürünün yenden üretlmes gerektğnde zaman kaybı ve madd kayıplar meydana geleblmektedr. Bu yüzden naklye frmasının seçlmes Ģletme çn öneml br karar sürecdr 8. Naklye frması seçm problemnde brbr le çelģen brden çok krter dkkate alınmaktadır. Bazı krterler kesn değerler le fade edlemedğnden, kesn sayıların kullanıldığı klask ÇKK yöntemlernde bu değerler göz ardı edlmektedr. Ayrıca bu yöntemler karar verclern karar verme sürecnde karģılaģtıkları belrszlk ve kesn olmamayı ele alamamaktadır 9. Bu bağlamda naklye frması seçm problemn ele almak çn bulanık ÇKK yöntemlernden BAHP ve Bulanık TOPI yöntemler önerlmģtr. ĠĢletmede hracat müdürü, hracat uygulama Ģef ve genel müdür le görüģülerek naklye frması seçmnde kullanılacak krterler belrlenmģ ve dokuz ana baģlık altında Ģu Ģeklde özetlenmģtr: Malyet K : Ürünlern, Ģletmeden müģterye ulaģması çn Ģletme tarafından katlanılması gereken tutarı gösterr. Dokümantasyon yeterllğ K : Ürünlern naklyes sırasında gerekl evrakların doğru ve eksksz br Ģeklde hazırlanması gerekr. Aks takdrde ürünlern teslmat süres uzayablmekte ya da banka tarafından ek masraflar çıkarılablmektedr. Zamanında teslmat K 3 : ĠĢletmenn, müģter le yaptığı anlaģmaya uygun olarak ürünlern müģterye belrtlen termn süresnde teslm edlmesdr. Frma güvenlrlğ K 4 : Naklye frması yen kurulmuģ br frma değl se Ģletme, kend geçmģ tecrübelerden yararlanarak ya da bu frma le lk kez çalıģacaksa dğer Ģletmelerden aldığı referanslar doğrultusunda frma hakkında br fkre sahp olmaktadır. Bu krter; frmanın pazarda sahp olduğu pazar payı, maj, saygınlık gb faktörler de çermektedr. Araç flosu K 5 : ĠĢletmeler kend araç flosuna sahp naklye frmalarını daha çok terch etmekte ve flodak araç sayısı Ģletmeler çn önem taģımaktadır. Bazı naklye frmalarının kendlerne at araçları olmayıp kralamıģ oldukları araçlar le hzmet vermektedrler. Kend araç ve personelne sahp olan frmalar le çalıģıldığında, naklye frması daha y organze olableceğ çn daha az sorunla karģılaģılmaktadır. 8 KarakaĢoğlu, N. Bulanık Çok Krterl Karar erme Yöntemler ve Uygulama, Denzl, Pamukkale Ünverstes osyal Blmler Ensttüsü, 008, s YayınlanmamıĢ Yüksek Lsans Tez 9 Kulak, O.- Kahraman, C., Fuzzy Mult-Attrbute electon among Transportaton Companes Usng Axomatc Desgn and Analytc Herarchy Process, Informaton cences, 70, 005, s

15 Yükleme sonrası takp K 6 : ĠĢletmeler, ürünlern müģterye teslm edlmek üzere yükledkten sonra da hang aģamada olduğunu takp etmek stemektedrler. Bazı naklye frmaları müģterlerne elektronk tcaretn olanaklarını sunan sstemler sayesnde nternet ortamında yük takb, yük sorgulama, rezervasyon ve uydu bağlantılı araç zleme avantajı sağlamaktadırlar. Bölgeye hâkmyet K 7 : Bölgeye hâkm, bölge hakkında blg sahb olan frmalar ürünler sorun yaģamadan müģterye teslm edeblr. ürekl belrl bölgeye yükleme yapan frmaların Ģoförler bölgede konuģulan dl bleblr, bu da br sorunla karģılaģıldığında sorununun daha rahat çözülmesne yardımcı olur. Ayrıca Ģöförler bölgey y tanıdıkları çn ürünler daha kısa sürede ve daha az sorun yaģayarak stenlen noktaya ulaģtırablrler. Esneklk K 8 : ĠĢletme, ürünlern müģterye termn süresne uygun br Ģeklde teslm edeblmek çn naklye frmasından talep ettğ zamanda aracın yüklemeye hazır br Ģeklde Ģletmede olmasını stemektedr. Bu da, naklye frmasının esneklğne bağlı olmaktadır. ervs kaltes K 9 : ĠĢletmeye at ürünler müģterye güvenl br Ģeklde ulaģıncaya kadar alınan hzmetn ntelğn göstermektedr. Bununla brlkte, alınan servsn kaltes, naklye frmasında çalıģan satıģ sorumlularının özellklerne de bağlı olmaktadır. Bu kģlern konusuna hâkm, gerektğnde Ģletmey yönlendreblecek blg brkmne sahp, y lģkler kurablen, güler yüzlü kģlerden oluģması önemldr. ġekl 5. te, naklye frması seçmnde kullanılacak krterler ve alternatfler hyerarģk olarak görülmektedr. ĠĢletmenn hracat sorumlusu Kazakstan a yapacakları yükleme çn beģ naklye frmasından teklf almıģtır. Bu belrtlen dokuz krter altında, beģ naklye frması alternatf BAHP ve Bulanık TOPI yöntemler yardımıyla değerlendrlerek, Ģletme çn en uygun olan naklye frması belrlenmeye çalıģılmıģtır. 799

16 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU ġekl 5.: Naklye Frması eçm Problemnn HyerarĢk Yapısı A Naklye Frması eçm Malyet Dokümantasyon Yeterllğ Zamanında Teslmat Frma Güvenlrlğ Araç Flosu Yükleme onrası Takp Bölgeye Hâkmyet Esneklk ervs Kaltes A A A3 A4 A5 800

17 5.. Problemn BAHP Yöntem le Çözümü Klask AHP yöntem karar verclern gereksnmlern tam olarak karģılayamadığından ve karar verclern alternatfler değerlendrrken subjektf olup kesn yargılar verememelernden dolayı bu çalıģmada naklye frması seçm problem çn lk olarak BAHP yöntem önerlmģtr. Öncelkle krterler ve alternatfler kl karģılaģtırmalar yoluyla karar vercler tarafından değerlendrlmģtr. Bu değerlendrmeler anketler yardımıyla yapılmıģtır. ĠĢletmede yer alan üç karar verc anketler cevaplandırdıktan sonra anketlerdek değerler le bulanık karar matrsler oluģturulmuģtur. Anketler tek br kģ yerne üç kģlk br grup tarafından doldurularak sübjektflk önlenmeye çalıģılmıģtır. Bu matrsler bulanık Ģekle getrlmeden önce tutarlılıkları Expert Choce 0 paket programı yardımıyla kontrol edlmģ ve tüm matrsler tutarlı bulunmuģtur. Bulanık karar matrsnde değerlendrme sonuçları üçgen bulanık sayı Ģeklndedr. Bu matrs oluģturulurken Tablo 5. dek ölçek kullanılmıģtır. Tablo 5.: Değerlendrmede Kullanılan özel DeğĢkenlern Üçgen Bulanık ayı Cnsnden KarĢılıkları özel DeğĢken Bulanık Ölçek KarĢılık Ölçek EĢt derecede önem,, /,/,/ Orta derecede önem,3,5 /5,/3,/ Kuvvetl derecede önem 3,5,7 /7,/5,/3 Çok kuvvetl derecede önem 5,7,9 /9,/7,/5 Mutlak derecede önem 7,9,9 /9,/9,/7 Karar vercler tarafından krter ve alternatflern değerlendrlerek bu değerlendrme sonuçları le bulanık karar matrslernn oluģturulmasından sonra bu matrslerdek değerler eģtlk 8 yardımıyla tek br değere ndrgenr: j j j M Burada N N m m m 8 M j j karar verclern değerlendrme sonuçlarının bütünleģk değern k gösteren üçgen bulanık sayı, m j se k. karar verc tarafından. alternatfn j. krter bazında kıyaslama sonucunu, N de karar verc sayısını göstermektedr. Üç karar vercnn, krterler kl karģılaģtırması sonucu oluģturulan brleģtrlmģ karar matrs Tablo 5. te görülmektedr. 0 A. C. Cheng ve dğerler, A Fuzzy Multple Crtera Comparson of Technology Forecastng Methods for Predctng the New Materals Development, Technologcal Forecastng & ocal Change, 75, 008, s

18 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU Tablo 5.: Üç Karar ercnn BrleĢtrlmĢ Ġkl KarĢılaĢtırmalar Matrs Malyet Dokümantasyon yeterllğ Zamanında teslmat Frma güvenlrlğ Araç flosu Yükleme sonrası takp Bölgeye hâkmyet Esneklk ervs kaltes Malyet,, 3.0,5.0, ,.4,..7,3.7, ,5.7, ,4.8, ,5.0,7.0.7,4.,5.7.0,3.4,4.8 Dokümantasyon yeterllğ Zamanında teslmat Frma güvenlrlğ 0.,0.,0.3,, 0.,0., ,.,..0,.7,.3 0.7,.4,. 0.7,.4,.3 0.4,.,. 0.4,.,.8 0.5,0.7,.4.,4.8,7.,, 3.0,4.3, ,6.3, ,5.0, ,5.7,7.0.3,4.3,6.3.7,3.0,4.3 0.,0.3, ,0.8,. 0.,0.,0.3,,.,3.4,5.0.0,3.4,4.7.0,.3,3.7.4,.7,4..4,.0,.7 Araç flosu 0.,0., ,0.6,.0 0.,0.,0. 0.,0.3,0.5,, 0.4,.,. 0.7,.4,. 0.4,.,.9 0.4,.,.8 Yükleme sonrası takp Bölgeye hâkmyet 0.,0., ,0.7,.4 0.,0.,0.3 0.,0.3, ,0.8,.,,.8,.6, ,0.8,.0 0.4,0.5,0.8 0.,0., ,0.7,.4 0.,0., ,0.4,.0 0.5,0.7,.4 0.3,0.4,0.6,, 0.7,.4,. 0.4,.,.0 Esneklk 0.,0., ,0.8,. 0.,0.,0.4 0.,0.4, ,0.9,.3.0,.3,.4 0.5,0.7,.4,, 0.5,0.6,.0 ervs kaltes 0.,0.3, ,0.9,.4 0.,0.3, ,0.5, ,0.9,.5.3,.0,. 0.5,0.9,.3.0,.8,.,, Tablo 5. tek verlerden yararlanarak Chang n 996 GenĢletlmĢ Analz Yöntem ne göre öncelkle sentez değerlernn bulunması gerekldr. Krterlere at sentez değerler eģtlk 8 le Ģu Ģeklde hesaplanır:.3, 3.6, , 9.87, , 0.5, ,9.39, , 9.87, ,0.07, ,35.3, , 9.87, ,0.7, , 6.6, , 9.87, ,0.5, ,7.03, , 9.87, ,0.054, ,7., , 9.87, ,0.055, ,6.3, , 9.87, ,0.047, ,6.4, , 9.87, ,0.047, ,8.56, , 9.87, ,0.066,0.77 Elde edlen bu değerler kullanılarak eģtlk 3 yardımıyla bulanık sayıların karģılaģtırılması yapılır ve Ģu değerler elde edlr: 80

19

20 Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL * ArĢ. Grv. Nlsen KARAKAġOĞLU Elde edlen bu değerler yardımıyla eģtlk 4 kullanılarak krterlern öncelk değerler Ģu Ģeklde hesaplanır: d K mn, 0.958,,,,,, d K mn0.78, 0.5, 0.70,,,,, 0.5 d K3 mn,,,,,,, d K4 mn0.600,, 0.56,,,,, 0.56 d K5 mn0.03, 0.856, 0.087, 0.540, 0.994,,, d K6 mn0.8, 0.864, 0.0, 0.553,,,, d K7 mn0.056, 0.795, 0.043, 0.483,, 0.937, 0.97, d K8 mn0.099, 0.8, 0.083, 0.56, 0.943, 0.934,, d K9 mn0.60, 0.959, 0.35, 0.679,,,, 0.35 Öncelk vektörünün hesaplanması sonucunda aģağıdak vektör elde edlr: W 0.958, 0.5,, 0.56, 0.087, 0.0, 0.043, 0.083,

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

TEDARİKÇİ 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 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,

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut

Detaylı

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI 2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM 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.,

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların

Detaylı

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE HİZMET SAĞLAYICI SEÇİMİ Öz Aşır ÖZBEK a Tamer EREN b Hzmet sağlayıcılar ya da üçüncü part lojstk (3PL) frmalar, şletmenn ana faalyetler dışında kalan, geleneksel

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN 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

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS 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

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI 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

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE

Detaylı

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve

Detaylı

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması* Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

Detaylı

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI Doğuş Ünverstes Dergs 12 (1) 2011 144-155 MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-ROMETHEE YAKLAŞIMI EVALUATING MATERIAL HANDLING SYSTEM ALTERNATIVES USING FUZZY-ROMETHEE

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 22.10.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 19.04.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 12.07.2016 Clt: 18, Sayı: 2, Yıl: 2016, Sayfa: 255-272 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.78956

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Tedarkç Seçm Kararlarında Bulanık TOPSIS Yöntemnn Kullanımı ve Br Uygulama Use of Fuzzy TOPSIS Method n Suppler Selecton

Detaylı

Ürün geliştirme sürecinde çok amaçlı karar verme yaklaşımı

Ürün geliştirme sürecinde çok amaçlı karar verme yaklaşımı tüdergs/d mühendslk Clt:5, Sayı:6, 15-26 Aralık 2006 Ürün gelştrme sürecnde çok amaçlı karar verme yaklaşımı Sadettn Emre ALPTEKİN, Ethem TOLGA İTÜ Fen Blmler Ensttüsü, Mühendslk Yönetm Programı, 34469,

Detaylı

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ÖZET Sbel ATAN * Snan METE ** ġenol ALTAN *** Murat ATAN **** Menkul kıymetlern dğer yatırım araçlarına göre daha yüksek getrler sağlaması bunlar

Detaylı

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK 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

Detaylı

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Gaz Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs 9 / 2 (2007). 6-80 ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Fath ECER Öz: Fuzzy TOPSIS (Technque for Order Preference

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, 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

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

BULANIK 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

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal

Detaylı

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi 2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Sccene 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Afet Sonrası Hzmet Verecek Ekplern Konuşlanma Yerlernn Belrlenmes

Detaylı

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir 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

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN 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

Detaylı

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

PRODUCTION 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

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI

BİR 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

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

GRİ 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

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

Detaylı

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Süleyman Demrel Ünverstes Vzyoner Dergs ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 44 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Yük End Müh Yusuf ŞAHİN Arş Gör Hasan AKYER ÖZET

Detaylı

BELEDİYELERDE PERFORMANS ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİSİ

BELEDİYELERDE PERFORMANS ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİSİ İTANBUL TEKNİK ÜNİERİTEİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜÜ BELEDİYELERDE PERFORMAN ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİİ YÜKEK LİAN TEZİ Müh. Emre ALİOĞLU Anablm Dalı: AUNMA TEKNOLOJİLERİ Programı: TRATEJİ

Detaylı

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org Electronc Letters on Scence & Engneerng ) 6) Avalable onlne at www.e-lse.org An Approxmaton to Multsource Suppler Selecton Problem usng Extended Fuzzy AHP and GA Bars Yuce, Ibrahm Dokuzer Sakarya Unversty,

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık 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

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a 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

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL 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

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT 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

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK

15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK 15 th ISEOS PROEEDINGS BOOK 15 th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research and Statstcs 22-25 May 2014 Suleyman Demrel Unversty 15th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 25-27 Kasım 25 BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ Feyzan ARIKAN Gaz

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik 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,

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 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

Detaylı

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel

Emrah 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

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

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

Detaylı

GERİ DÖNÜŞÜM TESİSLERİNİN YERİNİN GUSTAFSON-KESSEL ALGORİTMASI-KONVEKS PROGRAMLAMA MELEZ MODELİ TABANLI SİMÜLASYON İLE BELİRLENMESİ

GERİ DÖNÜŞÜM TESİSLERİNİN YERİNİN GUSTAFSON-KESSEL ALGORİTMASI-KONVEKS PROGRAMLAMA MELEZ MODELİ TABANLI SİMÜLASYON İLE BELİRLENMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:13 Bahar 2008/1 s.1-20 GERİ DÖNÜŞÜM TESİSLERİNİN YERİNİN GUSTAFSON-KESSEL ALGORİTMASI-KONVEKS PROGRAMLAMA MELEZ MODELİ TABANLI SİMÜLASYON İLE BELİRLENMESİ

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, 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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 24-223, 200 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales FUZZY CHOQUET INTEGRAL APPROACH FOR MULTI CRITERIA

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

Çoklu Periyotta Çevreci Tedarikçi Seçimi İçin Belirsizlik Etmenli Bir ÇÖKV Yöntemi

Çoklu Periyotta Çevreci Tedarikçi Seçimi İçin Belirsizlik Etmenli Bir ÇÖKV Yöntemi Savunma Blmler Dergs The Journal of Defense Senes Mayıs/May 03, Clt/Volume, Sayı/Issue, 43-70. ISSN: 303-683 Çoklu Peryotta Çevre Tedarkç Seçm İçn Belrszlk Etmenl Br ÇÖKV Yöntem Özkan BLİ Erkam GÜREŞEN

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet

ÇOK 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

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin Đncelenmesi

Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin Đncelenmesi Yrd. Doç. Dr. Al Deran Yrd. Doç. Dr. Ahmet Ergülen Taşıma Malyetlernn Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetlmes ve Fnansal Performans Üzerndek Etksnn Đncelenmes Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Yrd.

Detaylı

DEÜ 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 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

Detaylı

SERMAYE KISITLARI ALTINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMANIN EN İYİ FİYAT BELİRLEME SÜREÇLERİNDE KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA

SERMAYE KISITLARI ALTINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMANIN EN İYİ FİYAT BELİRLEME SÜREÇLERİNDE KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA SERMAYE KISITLARI ALTINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMANIN EN İYİ FİYAT BELLEME SÜREÇLERİNDE KULLANILMASI VE B UYGULAMA Melke Güngör Dokuz Eylül Ünverstes Ekonometr ABD Y.Lsans melkegungorr@gmal.com

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

ELFA METAL DE FAALĠYET TABANLI MALĠYET MUHASEBE SĠSTEMĠNĠN KURULMASI

ELFA METAL DE FAALĠYET TABANLI MALĠYET MUHASEBE SĠSTEMĠNĠN KURULMASI , Çankaya Ünverstes Endüstr Mühendslğ ELFA METAL DE FAALĠYET TABANLI MALĠYET MUHASEBE SĠSTEMĠNĠN KURULMASI EMREM SULTAN ER-FATMA ÖZGE YILDIRIM Çankaya Ünverstes Endüstr Mühendslğ Bölümü ġeref BEYANNAMESĠ

Detaylı

20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir

20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir 20. ULUSL PZRLM KONGRESİ nadolu Ünverstes - Eskşehr Sgorta Ürün Planlarına İlşkn Ürün Cazplklernn Değerlendrlmes Evaluaton of Product ttractveness of Insurance Product Plans Habbe Yelda Şener 1 - Merve

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA 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,

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE 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

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Clt 10, Yıl 10, Sayı 1, 2014 The Internatonal Journal of Economc and Socal Research, Vol. 10, Year 10, No. 1, 2014 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR

Detaylı

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR RüĢtü YAYAR * Süleyman Serdar KARACA ** Ahmet TURKUT ***

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

İstanbul 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

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam 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

Detaylı

GIDA SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL GRAFİKLERİNİN BİR UYGULAMASI

GIDA SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL GRAFİKLERİNİN BİR UYGULAMASI GIDA SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL GRAFİKLERİNİN BİR UYGULAMASI Aytaç PEKMEZCİ * Özet Kalte kontrol grafkler üreç kontrolü ve yleştrlmende öneml br yere ahptr. İşletmelerdek ürünlern kalte düzeylernn

Detaylı

YATIRIM KARARLARININ OPTİMİZASYONUNDA KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANIMI İLE BETON KATKI MALZEMESİ ÜRETİMİNE YÖNELİK BİR YATIRIM MODELİ UYGULAMASI

YATIRIM KARARLARININ OPTİMİZASYONUNDA KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANIMI İLE BETON KATKI MALZEMESİ ÜRETİMİNE YÖNELİK BİR YATIRIM MODELİ UYGULAMASI YATIRIM KARARLARININ OPTİMİZASYONUNDA KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANIMI İLE BETON KATKI MALZEMESİ ÜRETİMİNE YÖNELİK BİR YATIRIM MODELİ UYGULAMASI Semh COŞKUN Endüstr Mühendslğ Bölümü Pamukkale Ünverstes

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences Çok ölçütlü karar verme yöntemler le atık bertaraf frması seçm Selecton of dsposal contractor by mult crtera decson

Detaylı

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013

Detaylı

TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF

TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF Necdet ÖZÇAKAR, 1 Istanbul Ünverstes İşletme Fakültes, Üretm Yönetm Ana Blm Dalı Halm YURDAKUL

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı