2- BOYUTLU PALET YÜKLEME PROBLEMLERİ İÇİN GELİŞTİRİLEN KARIŞIK TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNİN YENİDEN DÜZENLENMESİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "2- BOYUTLU PALET YÜKLEME PROBLEMLERİ İÇİN GELİŞTİRİLEN KARIŞIK TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNİN YENİDEN DÜZENLENMESİ"

Transkript

1 Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 4 Sayı 1, (2000), BOYUTLU PALET YÜKLEME PROBLEMLERİ İÇİN GELİŞTİRİLEN KARIŞIK TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNİN YENİDEN DÜZENLENMESİ Cevriye GENCER Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 06570, Maltepe/Ankara ÖZET Bu çalışmada, Chen, Sarin ve Ram ın 2-boyutlu palet yükleme problemi için geliştirdikleri karışık tamsayılı doğrusal programlama modeli incelenmiştir. Bu model kullanılarak yapılan denemelerde i. koli f. palete atanmadığı halde i. koli için koordinat değerlerinin hesaplandığı görülmüş ve bunu önlemek için modele yeni bir kısıtın eklenmesi önerilmiştir. Anahtar Kelimeler: Palet yükleme problemi, 2-boyutlu karışık tamsayılı programlama. REORGANIZATION OF MIXED INTEGER LINEAR PROGRAMMING DEVELOPED FOR 2-DIMENSIONAL PALLET LOADING PROBLEMS ABSTRACT In this study, the model proposed by Chen, Sarin and Ram for two-dimensional pallet loading problem is investigated. In the experimental design, it is shown that the coordinate values for i th box is calculated for the cases of i th box which is not assigned to the f th plate by using this model. To prevent this, it is proposed to add a new constraint. Key Words: Pallet loading problem, 2-dimensional mixed integer programming. GİRİŞ Üretim sistemleri için,etkili bir malzeme taşıma sistemi çok önemlidir. Kartonlara yerleştirilmiş olan ürünlerin veya malzemelerin büyük miktarlar halinde paletlere yüklenerek taşınması en önemli konulardan biridir. Burada kullanılan paletler ve yüklenecek olan kartonlar standart ölçülerde olabileceği gibi, olmaya da bilirler. Çalışmada, standart ölçüsü olmayan kartonların standart paletlere yüklenmesi durumu için geliştirilen modeller üzerine çalışılmıştır. Kesme ve paketleme ile ilgili bir araştırma ve sınıflandırma, 1990 yılında Dyckhoff [1] tarafından yapılmıştır. Kargo yükleme problemleri, 2-boyutlu kesme kaybı ve yükleme problemleri ile ilişkilidir. Kesme kaybı problemlerinde, dikdörtgen şeklindeki bir cisim daha küçük boyutlarda parçalara kesilir. Bu tip problemler

2 Cevriye GENCER kumaş, cam, kağıt ve tahta levha endüstrilerinde uygulanabilir. Amaç, küçük parçaların üretimi için gerekli kesimler yapıldıktan sonra oluşan artık malzeme miktarını minimum yapmaktır. 2-boyutlu kesme kaybı problemlerinin tipik bir şekli,büyük dikdörtgen parçasının bir kenarından diğer kenarına kadar kesilmesi koşulunun olduğu giyotin kesim biçimidir. Giyotin kesme kaybı problemleri ile ilgili birçok çalışma vardır. Bunlardan en önemlileri Gilmore ve Gomory nin 1965 ve 1966 da [2],[3], Herz in 1972 de [4], Christofides ve Whitlock un 1977 de [5], Wang ın 1983 de [6], Dagli nin 1988 de [7], Farley in 1988 de [8] ve Vasko nun 1989 da [9] yaptıkları çalışmalardır. Christofides ve Whitlock un [5] yaptıkları çalışmada, küçük parçalardan en fazla ne kadar üretilebileceği ile ilgili bir kısıtın olduğu 2-boyutlu kesme kaybı problemlerine, dal-sınır algoritması uygulanmıştır. Ayrıca önerilen bu dal-sınır algoritmasının rastgele seçilmiş parça boyutlarında ve değişik kısıtlarda verdiği performans sonuçlarına bakılmış ve algoritmanın orta büyüklükteki kesme kaybı problemlerinde etkili sonuçlar verdiği görülmüştür. Wang [6] yaptığı çalışmasında, Christofides ve Whitlock un [5] yaptığı çalışmadan etkilenmiştir. Ancak onların yaptığı gibi optimal sonuca ulaşmak için tüm olası giyotin kesme biçimlerini incelemek yerine, dikdörtgenleri birbirine ekleyerek belirli bir hata payı içinde optimal sonuca yaklaşmaya çalışmıştır. Farley in [8] yaptığı çalışmasında, Gilmore ve Gomory nin [2],[3] yaklaşımına bir takım yenilikler eklemiştir. Böylece Gilmore ve Gomory yaklaşımı esneklik kazanmasına rağmen, oldukça kompleks bir hal almıştır. Vasko [9] giyotin kesme kaybı ile ilgili çalışmalarını Wang ın [6] yaptığı çalışmaya dayandırmış ve SPAM adında yeni bir algoritma oluşturmuştur. Bu algoritma Wang ın algoritmasından yaklaşık 25 kat daha hızlıdır. 2-boyutlu yükleme problemleri, giyotin kesme gerektirmeyen kesme kaybı problemleri ile ilişkili bir problem biçimidir. Hodgson 1982 de [10] yükleme problemlerini, dağıtıcı ve üretici için yükleme problemi olarak ikiye ayırmıştır. Hodgson çalışmasında dağıtıcı için yükleme problemi üzerinde yoğunlaşmıştır. Dağıtıcı için yükleme probleminde, müşterinin talepleri değişik boyutlardaki kolilere paketlendikten sonra paletlerin üzerine dizilir. Burada problem,palet üzerinde kullanılan yerlerin değerini maksimum yapacak olan koli ve paletlerin seçilmesidir. Üretici için yükleme probleminde ise,üretilen ürünler belli (eşit) ölçüdeki kolilere paketlenir ve bu koliler de yine belli (eşit) ölçüdeki paletlere depolanır. Bu tip problemleri çözmek için birçok çalışmalar yapılmıştır. Bunlardan Steudel in 1979 yılında [11], Smith ve DeCani nin 1980 yılında [12] ve Bischoff ve Dowsland ın 1982 yılında [13] yaptıkları çalışmalar en önemlileridir. Steudel çalışmasında [11] kutulara yerleştirilecek olan parçaların belirli ve eşit ölçülerde olduğu, ancak giyotin kesme biçiminde bir yerleşimin şart olmadığı bir probleme, sezgisel bir algoritma geliştirmiştir. Amaç, paketleme veya depolama sırasında kullanılmayan alanın tüm alana oranını minimum yapacak yerleştirme biçimini seçmektir. Smith ve DeCani [12] ise, Rowntree Mackintosh şirketinde optimum palet yerleşimleri üzerinde çalışmışlar ve buldukları çözüm metodunun uygulanışı sırasında bilgisayar çalışma süresinde büyük azalmalar sağlamışlardır. Bischoff ve Dowsland [13], üretim dizaynı ve dağıtımı ile ilgili problemlerin mikro bilgisayar ortamındaki uygulamaları üzerinde çalışmışlardır. Yukarıda belirtilen çalışmalar sayesinde, 2-boyutlu paketleme kesme problemlerinin sezgisel çözümlerinde büyük ilerlemeler kaydedilmiştir. Bu çalışmaların yanı sıra, analitik çözümlerle ilgili çalışmalar da yapılmıştır. Bunlardan biri, 1987 de Dowsland [14] tarafından üretici için yükleme problemleri ile ilgili olan çalışmadır. Dowsland ın grafik metot üzerine kurulmuş olan bu çalışmasına kadar bu konu ile ilgili yapılan çalışmalar, genelde sezgisel oldukları için hem karmaşıktır hem de optimal sonucu garanti etmemektedir. Dowsland ın geliştirdiği analitik teknik, kargo yükleme ile ilgili her türlü probleme uygulanabilmekte ve sonuçları bilgisayardan birkaç dakikada alınabilmektedir. Analitik çözümlerle ilgili diğer bir çalışmayı da 1985 yılında Beasley [15], kesme kaybı problemlerini tamsayılı programlayarak yapmıştır. Beasley, büyük bir dikdörtgen ana parçadan küçük parçaların kesildiği durumda kesilen küçük parçaların toplam değerini maksimum yapan bir algoritma geliştirmiştir. Eğer küçük dikdörtgenlerin değeri kapladıkları alana eşit ise, problem dağıtıcı için yükleme problemi olarak düşünülebilir yılında Chen, Sarin ve Ram [16], dağıtıcı için yükleme problemlerinde optimal sonuç veren doğrusal programlama modeli kurmuşlardır. Chen, Sarin ve Ram in kurdukları modelleri, Beasley in [15] çalışmasına benzemekle birlikte aralarında bazı önemli farklılıklar vardır. Beasley, kolilerin boyutlarının tamsayı olduğunu kabul ederek çalışmasını sınırlandırmıştır. Diğer çalışmada ise böyle bir sınırlama yoktur. Ayrıca Beasley modelini sadece bir adet stoktan daha küçük parçaların kesilmesi durumu için geliştirmiş; birden fazla stok olma durumunu ve parçaların yönelimlerini göz önünde bulundurmamıştır. Chen, Sarin ve Ram ise birden fazla sayıdaki stok (palet yükleme problemi için palet) durumunu ve parçaların (yükleme problemi için kolilerin) yönelimlerini dikkate alan bir model geliştirmişlerdir. Chen, Lee ve Shen [17] ve Gehring ve Bortfeldt [18] 3-boyutlu konteynır yükleme problemleri üzerine çalışmışlardır. Chen, Lee ve Shen çalışmalarında, eni, boyu ve yüksekliği olan konteynırlara en fazla sayıda daha 12

3 2- Boyutlu Palet Yükleme Problemleri İçin Geliştirilen küçük boyutlu kutuların yerleştirilmesini en iyileyecek 0-1 karışık tamsayılı model geliştirmişler; Gehring ve Bortfeldt de aynı tip problemlerin çözümünde genetik algoritmaları kullanmışlardır. Genetik algoritmalar ile 2-boyutlu yükleme problemlerin çözümü ise Kröger, Schwenderling ve Vornberger [19] tarafından kullanmıştır. Bischoff, Janetz ve Ratcliff [20] çalışmalarında, homojen olmayan parçalı palet yükleme problemlerinin çözümü için sezgisel bir yaklaşım geliştirmişlerdir. Yaklaşımlarının deneysel değerlendirmelerinin sonuçlarını sunmuşlardır. Terno, Scheithauer, Sommerweib ve Riehme [21] enaz sayıda dikdörtgen palet üzerine farklı küçük kutuları en iyi nasıl yerleştirebileceklerini araştırmışlar ve bu tip problemlerin çözümü için genel dal-sınır algoritmasını temel alan bir algoritma geliştirip; algoritmalarını literatürdeki bazı algoritmalarla karşılaştırmışlardır. Scheithauer ve Sommerweib [22] palet yükleme problemlerinin çözümü için G4 sezgisellerini temel alan yeni bir sezgisel geliştirmişlerdir. Bu çalışmada, Chen, Sarin ve Ram in [16] kurdukları model üzerine çalışılmıştır. Bu model kullanılarak yapılan çeşitli denemelerden elde edilen sonuçların yorumunda bir takım karışıklıkların olduğu gözlemlenmiş ve bu karışıklığın giderilmesi için modele yeni bir kısıt ilave edilmiştir. CHEN, SARIN VE RAM İN MODELİNİN YENİDEN DÜZENLENMESİ Modelde kullanılacak olan palet miktarında bir sınırlama yoktur. Koliler, paletlere yatay (kolinin uzun kenarı paletin uzun kenarına paralel) veya dikey (kolinin uzun kenarı paletin kısa kenarına paralel) biçimde yerleştirilebilir. Kolilerin ve paletlerin kısa kenarları en, uzun kenarları boydur. Amaç, kolileri paletlere yerleştirmek için gerekli minimum palet sayısını bulmaktır. Modelde kullanılacak parametre ve değişkenler aşağıda verilmektedir: N p i q i L W F M = toplam koli sayısı, = i. kolinin boyu, = i. kolinin eni, = paletin boyu, = paletin eni, = kullanılan palet miktarı, = keyfi büyük bir sayı, e if 0, i. koli f. palete yerlesirse s i z f i. koli palete yatay i.koli palete dikey f. palet kullanılırsa yerlesirse yerlesirse a ikf f. palete yerlesecek olan kolilerden i. koli, k. kolinin solunda ise (Eğer i. kolinin güney batı köşesi, k. kolinin, güney batı köşesinin solunda ise i. koli, k. kolinin solundadır denir.) b ikf f. palete yerlesecek olan kolilerden i. koli, k. kolinin sağ sağında ise ise (Eğer i. kolinin güney batı köşesi, k. kolinin, güneybatı köşesinin sağında ise i. koli, k. kolinin sağındadır denir.) altında ise 13

4 Cevriye GENCER c ikf f. palete yerlesecek olan kolilerden i. koli, k. kolinin altı da (Eğer i. kolinin güney batı köşesi, k. kolinin, güneybatı köşesinin altında ise i. koli, k. kolinin altındadır denir.) ise d ikf f. palete yerlesecek olan kolilerden i. koli, k. kolinin ustunde ise (Eğer i. kolinin güney batı köşesi, k. kolinin, güneybatı köşesinin üstünde ise i. koli, k. kolinin üstündedir denir.) (x if, y if )= f. palete yerleştirilen i. kolinin güneybatı köşesinin koordinatları. Değişkenlerin şekil ile açıklaması Şekil 1 de verilmektedir. (a ikf =1) q k p i W q i Koli i (s=1) (x if,y if ) Koli k (s=0) p k Şekil 1. Palet f ( Kaynak: Chen ve diğerleri 1991[16] ) L (x kf,y kf ) Şekil 1. Palet f (Kaynak; Chen ve Diğerleri 1991 (16)) Chen, Sarin ve Ram ın 1991 yılında yaptıkları çalışmalarında, optimal sonucu veren karışık tamsayılı doğrusal programlama modeli aşağıda verilmektedir: min z Kısıtlar: = F f = 1 zf Tüm i, k ve i < k için, x if + p i s i + q i (1-s i ) x kf + (1- a ikf ) M (1) x kf + p k s k + q k (1-s k ) x if + (1- b ikf ) M (2) y if + q i s i + p i (1-s i ) y kf + (1- c ikf ) M (3) y kf + q k s k + p k (1-s k ) y if + (1- d ikf ) M (4) 14

5 2- Boyutlu Palet Yükleme Problemleri İçin Geliştirilen a ikf + b ikf + c ikf + d ikf e if + e kf 1 (5) F e if = 1 tüm i ler için (6) f = 1 N e if M i=1 z f tüm f ler için (7) x if + p i s i + q i (1-s i ) L tüm i, f ler için (8) y if + q i s i + p i (1-s i ) W tüm i, f ler için (9) s i, a ikf, b ikf, c ikf, d ikf, e if, z f = 0 veya 1, x if, y if 0 (10) (1) den (4) e kadar kısıtlar kolilerin birbirleri ile çakışmasını önler. Bu kısıtlar aynı paletteki her kutu çiftleri için de gereklidir. Bunu ise (5). kısıt sağlar. (6). kısıt, her kolinin mutlaka bir palete yerleştirilmesi gerektiği şartını sağlar. F sayıdaki paletten hepsinin kullanılması gerekmez. Dolayısıyla kullanılmayan palete de atama yapılmaz. Bu (7). kısıtla sağlanır. (8). ve (9). kısıtlar, her bir kolinin, paletin boyutlarını (enini ve boyunu) aşmadan paletlere yüklenmesini sağlar. Modelin çalışması için M keyfi sayının {N,L} çiftinden daha büyük olacak şekilde seçilmesi gerekir. Bu model çözüldüğünde, i. koli f. palete atanmadığı (yerleştirilmediği) halde, i. koli için (x ij,y ij ) koordinat değerleri bulunmaktadır. Örneğin, koli boyutları 1.koli : 22x40 2. koli : 25x37 3. koli : 37x43 olan üç koli palet boyutları 40x48 olan iki adet palete yüklenmesi istendiğinde ve Chen, Sarin ve Ram in modeli ile çözüldüğünde e 31 = e 12 = e 22 = 1 elde edilmektedir. Bunun anlamı, 1 ve 2 numaralı koliler 2. palete, 3 numaralı koli 1. palete yüklenecektir. Diğer taraftan, palete yerleştirilecek kolilerin (x if,y if ) yerleşim koordinatlarına bakıldığında x 21, x 31, x 22 ve y 22 nin sıfırdan farklı olduğu görülmektedir. Burada x 21 in anlamı, 1. palete yerleştirilen 2. kolinin x eksenindeki güneybatı köşesi koordinatıdır. Oysa e if değerlerine göre 2. koli 2. palete yerleşmektedir ve x 21 = 0 çıkmalıdır. Bu karışıklığı ortadan kaldırmak yani, i. koli f. palete yerleştirilmezse ilgili (x if,y if ) koordinatlarının 0 olmasını sağlamak için modele, x if + y if M e if tüm i, f ler için, kısıtı eklenmelidir. Böylece i. koli f. palete atandığında (yerleştirildiğinde) e if = 1 değerini alır ve (x if,y if ) koordinatları her hangi bir değeri alabilir. Aksi durumda, i. koli f. palete atanmadığında (yerleştirilmediğinde), e if = 0 değerini alır ve (x if,y if ) koordinatları sadece 0 değerini alabilir. Örnek problem, kısıt ilave edilerek elde edilen yeni model ile çözüldüğünde sadece atama yapılan paletler için (x if,y if ) koordinat değerleri elde edilmektedir. Bu matematiksel model, karışık tamsayılı (0-1) doğrusal programlama biçimindedir. Problemin büyüklüğü, modelin bilgisayarda çözüm için gerekli süreyi etkiler. Modeldeki kısıt sayısı, 0-1 değişken sayısı ve diğer değişkenlerin sayısı aşağıdaki gibi hesaplanabilir: Kısıt sayısı : (2.5)N(N-1)F+3NF+N+F, 0-1 değişkenlerin sayısı : 2N 2 F-NF+N+F, Diğer (sürekli) değişkenlerin sayısı : 2NF dir. F değerinin bilinememesinden dolayı, palet yükleme probleminin matematiksel modeli doğrudan doğruya çözülemez. Bu yüzden her defasında farklı bir F değeri alınarak problemin iterasyon ile çözülmesi gerekir. Amaç 15

6 Cevriye GENCER fonksiyonunun değeri tamsayı olması nedeniyle ilk olarak F değeri küçük bir sayı alınır. Eğer mümkün çözüm bulunursa yani tüm koliler F sayıdaki palete sığıyor ise, kullanılan F değeri optimal sonuç demektir. Diğer yandan, mümkün çözüm bulunamazsa yani tüm koliler F sayıdaki palete sığmaz ise, F değeri bir artırılır ve proses tekrarlanır. Modelin hazırlanması için F = 1 alınarak başlanması yerine, bir alt sınır belirleyerek o değerden başlamak, o değere kadar yapılacak ve çözümsüz sonuçlar verecek gereksiz iterasyonları ortadan kaldırır ve prosesi kısaltır. Bu alt sınır şu şekilde hesaplanabilir: F as ( N i= 1 pi qi)/( LW ) = (11) Problemin tamamını çözmek için yapılması gereken işlemler şu şekilde sıralanabilir: (1) F = F as al (2) Z f = 1, f = 1,2,...,F (3) Matematiksel modeli çöz, mümkün çözüm bulduğunda dur. (4) Eğer 3. Adımda mümkün çözüm bulunmazsa F = F + 1 al ve 2. adıma geri dön. SONUÇ Çalışmada, palet yükleme konusunda yapılan analitik çalışmalar incelenmiş ve bunlardan birisi üzerinde ağırlıklı olarak durulmuştur. Bu alandaki problemlerin çözümünde matematiksel modellerin kullanılması sebebiyle, çalışma oldukça önemlidir. Ancak matematiksel model incelendiğinde ve örnek problemler için çözüm yapıldığında, kolilerin yerleştirilmediği paletler için (x if, y if ) koordinat değerlerinin gereksiz yere hesaplamasının yapıldığı görülmüştür. Bu durumu ortadan kaldırmak için modele yeni bir kısıt ilave edilmiştir. Bu kısıtın ilavesi ile, bir koli bir palete yerleştirilebildiği takdirde koordinat değerleri bulunmaktadır. Böylece, genelde koli ve palet sayısı arttıkça modelde ki kısıt sayısı arttığından ( koli ve palet sayıları sırasıyla 3-2,10-3 ve 20-5 olduğunda kısıt sayıları 53, 778, 5075; 0-1 değişken sayıları 25, 583, 3925; diğer değişken sayıları 12, 60, 200 ) çözümü oldukça zaman alan bu tip problemlerin gereksiz işlemlerini ve atamalarını ortadan kaldırılarak çözüm zamanı yükünü azaltarak doğru atamaların bulunabileceği gösterilmiştir. KAYNAKLAR 1. DYCKHOFF, H., A typology of cutting and packing problems, European Journal of Operational Research 44, , GILMORE, P.C. and GOMORY, R.E., Multistage cutting problems of two or more dimensions, Operations Research 13, , GILMORE, P.C. and GOMORY, R.E., The theory and computation of knapsack functions, Operational Research 14, , HERZ, J.C., A recursive computing procedure for two dimensional stock cutting, IBM Journal of Research and Development 16, , CHRISTOFIDES, N. And WHITLOCK,C., An algorithm for two dimensional cutting problems, Operations Research 25, 30-44, WANG, P., Two algorithms for constrained two dimensional cutting stock problems, Operations Research 31, , DAGLI, C., Cutting stock problem: Combined use of heuristics and optimization methods in:a.mital (Ed.), Recent Developments in Production Research,Elsevier Science Publishers,Amsterdam,

7 2- Boyutlu Palet Yükleme Problemleri İçin Geliştirilen 8. FARLEY, A., Practical adaptations of the Gilmore-Gomory approach to cutting stock problems,or Spektrum 10, , VASKO, F., A computational improvement to Wang s two dimensional cutting stock algorithm,computers and Industrial Engineering 16(1), , HODGSON, T.J., A combined approach to the pallet loading problem, IIE Transaction 14(3), , STEUDEL, H., Generating pallet loading pattems:a special case for the two dimensional cutting stock problem, Management Science 25(10), , SMITH, A. and DECANI, P., An algorithm to optimize the layout of boxes in pallets, Journal of the Operational Research Society 31, , BISCHOFF, E. and DOWSLAND, W.B., An application of the microcomputer to product design and distribution, Journal of the Operational Research Society 33, , DOWSLAND, K.A., A combined data-base and algorithmic approach to the pallet loading problem, Journal of the Operational Research Society 38(4), , BEASLEY, J.E., An exact two dimensionalnon-guillotine cutting tree search procedure, Operations Research, 49-64, CHEN, C., SARIN, S. and RAM, B., The pallet packing problem for non-uniform box sizes, International Journal of Production Research 29(10), , CHEN, C.S., LEE, S.M. and SHEN, Q.S., An analytical model for the container problem, European Journal of Operational Research 80, 68-76, GEHRING, H. and BORTFELDT, A., A genetic algorithm for solving the container loading problem, International Transactions of Operational Research, 4, , KROGER, B., SCHWENDERLING, P. and VORNBERGER, O., Parallel genetic packing on transputers, In Parallel Genetic Algorithms: Theory and Applications, ed. J. Stenberg,, IOS Press, Amsterdam, BISCOFF, E.E., JANETZ, F. and RATCLIFF, M.S.W., Loading pallets with non-identical items, European Journal of Operational Research 84, , TERNO, J., SCHEITHAUER, G., SOMMERWEIB, U. and RIEHME, J. An efficent approach for the multi-pallet loading problem, European Journal of Operational Research 123, , SCHEITHAUER, G. and SOMMERWEİB, U., 4-Block heuristic for the rectangle packing problem, European Journal of Operational Research,108, ,

AMBAR DEPOLAMA MAKSİMİZASYONU

AMBAR DEPOLAMA MAKSİMİZASYONU Endüstri Mühendisliği Dergisi Cilt: 27 Sayı: 4 Sayfa: (26-38) Ödül Almış Çalışma AMBAR DEPOLAMA MAKSİMİZASYONU Gizem GÜL 1, Begüm EROL 1, Gözde ÖNGELEN 1*, Sedat ESER 2, Çağdaş ÇETİNKAYA 2, Hüseyin Cenk

Detaylı

SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ

SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ Doğan EROL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 1. PROBLEMİN TANIMLANMASI Şekil - 1'de 5 değişik soba borusu için açınım

Detaylı

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 5

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 5 Balıkesir Universitesi, Endustri Muhendisligi Bolumu 2017-2018 Bahar Yariyili Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 5 Yrd. Doç. Dr. Ibrahim Kucukkoc http://ikucukkoc.baun.edu.tr 2 En Erken ve En Gec Istasyon

Detaylı

İleri Yöneylem Araştırması Uygulamaları Tam Sayılı Programlama

İleri Yöneylem Araştırması Uygulamaları Tam Sayılı Programlama İleri Yöneylem Araştırması Uygulamaları Tam Sayılı Programlama Dr. Özgür Kabak 2016-2017 Güz } Gerçek hayattaki bir çok problem } tam sayılı değişkenlerin ve } doğrusal kısıt ve amaç fonksiyonları ile

Detaylı

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak EM302 Yöneylem Araştırması 2 Dr. Özgür Kabak TP Çözümü TP problemlerinin çözümü için başlıca iki yaklaşım vardır kesme düzlemleri (cutting planes) dal sınır (branch and bound) tüm yaklaşımlar tekrarlı

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği

Detaylı

Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları

Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Yöneylem Araştırması II IE 323 Güz 3 2 0 4 5.5 Ön Koşul Ders(ler)i IE 222

Detaylı

K. K. LOJİSTİK KOMUTANLIĞI 3ncü, 4ncü, 5nci KADEME DEPOLARINDA KÜME ÖRTÜLEME YAKLAŞIMI İLE BİR İYİLEŞTİRME ÇALIŞMASI. Özkan BALİ Cevriye GENCER

K. K. LOJİSTİK KOMUTANLIĞI 3ncü, 4ncü, 5nci KADEME DEPOLARINDA KÜME ÖRTÜLEME YAKLAŞIMI İLE BİR İYİLEŞTİRME ÇALIŞMASI. Özkan BALİ Cevriye GENCER K. K. LOJİSTİK KOMUTANLIĞI 3ncü, 4ncü, 5nci KADEME DEPOLARINDA KÜME ÖRTÜLEME YAKLAŞIMI İLE BİR İYİLEŞTİRME ÇALIŞMASI Özkan BALİ Cevriye GENCER ÖZET Küme örtüleme problemleri 0-1 tam sayılı programlama

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Quadratic Programming Bir karesel programlama modeli aşağıdaki gibi tanımlanır. Amaç fonksiyonu: Maks.(veya Min.) z

Detaylı

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ Kısıtsız Optimizasyon Giriş Klasik optimizasyon yöntemleri minimum veya maksimum değerlerini bulmak için türev gerektiren ve gerektirmeyen teknikler olarak bilinirler. Bu yöntemler

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 Bölüm 2 DOĞRUSAL PROGRAMLAMA 21 2.1 Doğrusal Programlamanın

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu

Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu Tamer Eren Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 71451,

Detaylı

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu aşlangıç Temel Programının ilinmemesi Durumu İlgili kısıtlarda şartlar ( ) ise bunlara gevşek (slack) değişkenler eklenerek eşitliklere dönüştürülmektedir. Ancak sınırlayıcı şartlar ( ) veya ( = ) olduğu

Detaylı

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression

QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression QUANTILE REGRESYON * Quantile Regression Fikriye KURTOĞLU İstatistik Anabilim Dalı Olcay ARSLAN İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Bu çalışmada, Lineer Regresyon analizinde kullanılan en küçük kareler yöntemine

Detaylı

GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ ZAMANA-BAĞIMLI ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ

GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ ZAMANA-BAĞIMLI ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 27, No 4, 875-879, 2012 Vol 27, No 4, 875-879, 2012 GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ

Detaylı

Özyineleme (Recursion)

Özyineleme (Recursion) C PROGRAMLAMA Özyineleme (Recursion) Bir fonksiyonun kendisini çağırarak çözüme gitmesine özyineleme (recursion), böyle çalışan fonksiyonlara da özyinelemeli (recursive) fonksiyonlar denilir. Özyineleme,

Detaylı

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri 3.2.4. Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri Duyarlılık analizinde doğrusal programlama modelinin parametrelerindeki değişikliklerinin optimal çözüm üzerindeki etkileri araştırılmaktadır. Herhangi bir

Detaylı

EMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms)

EMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms) 2017-2018 Güz Yarıyılı EMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms) 4 Genetik Algoritma Örnek Uygulamalar (Sırt Çantası Problemi, Sınav Programı Çizelgeleme) Yrd. Doç. Dr. İbrahim

Detaylı

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

TAMSAYILI PROGRAMLAMA TAMSAYILI PROGRAMLAMA Doğrusal programlama problemlerinde sık sık çözümün tamsayı olması gereken durumlar ile karşılaşılır. Örneğin ele alınan problem masa, sandalye, otomobil vb. üretimlerinin optimum

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. Safiye Turgay Doç.Dr. İsmail Erol Fulya Türkmen Abant Izzet Baysal Universitesi

Yrd.Doç.Dr. Safiye Turgay Doç.Dr. İsmail Erol Fulya Türkmen Abant Izzet Baysal Universitesi Lojistik Yönetim Sürecinin Analitik Modeli Ve Sektörel Uygulaması Yrd.Doç.Dr. Safiye Turgay Doç.Dr. İsmail Erol Fulya Türkmen Abant Izzet Baysal Universitesi Giriş İş dünyasında uluslar arası düzeyde rekabetin

Detaylı

Yöneylem Araştırması II

Yöneylem Araştırması II Yöneylem Araştırması II Öğr. Gör. Dr. Hakan ÇERÇİOĞLU cercioglu@gazi.edu.tr BÖLÜM I: Doğrusal Programlama Tekrarı Doğrusal Programlama Tanımı Doğrusal Programlama Varsayımları Grafik Çözüm Metodu Simpleks

Detaylı

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

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

Detaylı

KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON

KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON İnsanların, daha iyi nasıl olabilir ya da nasıl elde edilebilir?, sorusuna cevap aramaları, teknolojinin gelişmesini sağlayan en önemli etken olmuştur. Gerçek hayatı daha kolay

Detaylı

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı:1 sh.1-8 Ocak 2011

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı:1 sh.1-8 Ocak 2011 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı:1 sh.1-8 Ocak 011 BİR KAMPÜS AĞINDA ACİL TELEFON MERKEZLERİ YERLEŞTİRİLMESİ PROBLEMİNİN MATEMATİKSEL MODELLEMESİ (MATHEMATICAL MODELLING

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

Detaylı

Fırat Üniversitesi Harput Araştırmaları Dergisi Cilt: I, Sayı:2, Elazığ, 2014 151

Fırat Üniversitesi Harput Araştırmaları Dergisi Cilt: I, Sayı:2, Elazığ, 2014 151 Fırat Üniversitesi Harput Araştırmaları Dergisi Cilt: I, Sayı:2, Elazığ, 2014 151 MATEMATİKSEL MODELLEME TEKNİĞİ İLE TESİS YERLEŞİM YERİ SEÇİMİ VE ULUSAL ÖLÇEKTE ELAZIĞ'IN YERİ Facility Location Problem

Detaylı

Ders 4: Diziler (Arrays( Arrays) barisgokce.com

Ders 4: Diziler (Arrays( Arrays) barisgokce.com Ders 4: Diziler (Arrays( Arrays) Hazırlayan : Öğr. Grv.. Barış GÖKÇE Đletişim im : www.barisgokce barisgokce.com Diziler Aynı tipteki bir veri gurubunun bir değişken içinde saklanmasıdır. Veriler Hafızada

Detaylı

28 C j -Z j /2 0

28 C j -Z j /2 0 3.2.6. Dual Problem ve Ekonomik Yorumu Primal Model Z maks. = 4X 1 + 5X 2 (kar, pb/gün) X 1 + 2X 2 10 6X 1 + 6X 2 36 8X 1 + 4X 2 40 (işgücü, saat/gün) (Hammadde1, kg/gün) (Hammadde2, kg/gün) 4 5 0 0 0

Detaylı

TP SORUNLARININ ÇÖZÜMLERİ

TP SORUNLARININ ÇÖZÜMLERİ TP SORUNLARININ ÇÖZÜMLERİ (Bu notlar Doç.Dr. Şule Önsel tarafıdan hazırlanmıştır) TP problemlerinin çözümü için başlıca iki yaklaşım vardır. İlk geliştirilen yöntem kesme düzlemleri (cutting planes) olarak

Detaylı

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

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

Detaylı

KESME VE PAKETLEME PROBLEMLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME

KESME VE PAKETLEME PROBLEMLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimleri Dergisi Yıl:14Özel Sayı:28 Güz2015 s. 165-182 KESME VE PAKETLEME PROBLEMLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME Fatma Serab ONURSAL1 ÖZET Cam, kağıt, tekstil, ağaç, metal,

Detaylı

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem 3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası

Detaylı

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı Amaç Fonksiyonu Kısıtlar M i 1 N Z j 1 N j 1 a C j x j ij x j B i Karar Değişkenleri x j Pozitiflik Koşulu x j >= 0 Bu formülde kullanılan matematik notasyonların

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Altın Oran (Golden Section Search) Arama Metodu Tek değişkenli bir f(x) fonksiyonunu ele alalım. [Bazı x ler için f

Detaylı

Türk-Alman Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Ders Bilgi Formu

Türk-Alman Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Ders Bilgi Formu Türk-Alman Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Ders Bilgi Formu Dersin Adı Dersin Kodu Dersin Yarıyılı Yöneylem Araştırması BWL315 5 ECTS Ders Uygulama Laboratuar Kredisi (saat/hafta)

Detaylı

İNCELENMESİ. Ulaş ÖZEN Mustafa K. DOĞRU

İNCELENMESİ. Ulaş ÖZEN Mustafa K. DOĞRU H.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 30, Sayı 1, 2012, s. 121-146 DOLDURMA SERVİS KISITLI DİNAMİK ÖBEK BÜYÜKLÜĞÜ BELİRLEME PROBLEMİNİN STATİK- DİNAMİK BELİRSİZLİK STRATEJİSİ ALTINDA

Detaylı

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI A. Doğan 1 M. Alçı 2 Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 1 ahmetdogan@erciyes.edu.tr 2 malci@erciyes.edu.tr

Detaylı

HEMŞİRE ÇİZELGELEME SORUNUNA BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ VE BİR UGULAMA PROPOSING A SOLUTION TO THE NURSE SCHEDULING PROBLEM AND A CASE STUDY

HEMŞİRE ÇİZELGELEME SORUNUNA BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ VE BİR UGULAMA PROPOSING A SOLUTION TO THE NURSE SCHEDULING PROBLEM AND A CASE STUDY HEMŞİRE ÇİZELGELEME SORUNUNA BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ VE BİR UGULAMA Dr. Meltem KARAATLI Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, meltemay@iibf.sdu.edu.tr Prof. Dr. İbrahim GÜNGÖR Akdeniz Üniversitesi,

Detaylı

BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)

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

Detaylı

KISITLI OPTİMİZASYON

KISITLI OPTİMİZASYON KISITLI OPTİMİZASYON SİMPLEKS YÖNTEMİ Simpleks Yöntemi Simpleks yöntemi iteratif bir prosedürü gerektirir. Bu iterasyonlar ile gerçekçi çözümlerin olduğu bölgenin (S) bir köşesinden başlayarak amaç fonksiyonunun

Detaylı

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

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

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

FİBONACCİ ARAMA YÖNTEMİ KULLANILARAK BROWN'UN TEK PARAMETRELİ ÜSTEL DÜZGÜNLEŞTİRME YÖNTEMİ'NDE OPTİMUM DÜZGÜNLEŞTİRME SABİTİNİN SEÇİMİ

FİBONACCİ ARAMA YÖNTEMİ KULLANILARAK BROWN'UN TEK PARAMETRELİ ÜSTEL DÜZGÜNLEŞTİRME YÖNTEMİ'NDE OPTİMUM DÜZGÜNLEŞTİRME SABİTİNİN SEÇİMİ /. 0. İsletme Fakültesi Dergisi Nisan 2006 C:35 Sayı: I Sayfa 69-83 FİBONACCİ ARAMA YÖNTEMİ KULLANILARAK BROWN'UN TEK PARAMETRELİ ÜSTEL DÜZGÜNLEŞTİRME YÖNTEMİ'NDE OPTİMUM DÜZGÜNLEŞTİRME SABİTİNİN SEÇİMİ

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALARIN FARKLI ÇAPRAZLAMA TEKNİKLERİYLE İKİ BOYUTLU KESME PROBLEMLERİNE UYGULANIŞI ÖZET

GENETİK ALGORİTMALARIN FARKLI ÇAPRAZLAMA TEKNİKLERİYLE İKİ BOYUTLU KESME PROBLEMLERİNE UYGULANIŞI ÖZET Politeknik Dergisi Journal of Polytechnic Cilt: 7 Sayı: 1 s. 1-11, 24 Vol: 7 No: 1 pp. 1-11, 24 GENETİK ALGORİTMALARIN FARKLI ÇAPRAZLAMA TEKNİKLERİYLE İKİ BOYUTLU KESME PROBLEMLERİNE UYGULANIŞI Alev SÖKE*,

Detaylı

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm doğrusal programlama PROBLEMİN ÇÖZÜLMESİ (OPTİMUM ÇÖZÜM) Farklı yöntemlerle çözülebilir Grafik çözüm (değişken sayısı 2 veya 3 olabilir) Simpleks çözüm Bilgisayar yazılımlarıyla

Detaylı

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU Tek değişkenli bir f(x) fonksiyonunu ele alalım. [Bazı x ler için f (x) bulunamayabilir.] Aşağıdaki DOP modelini çözmek istediğimizi var sayalım. Max f(x)

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: IND 3907

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: IND 3907 Dersi Veren Birim: Endüstri Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: MATEMATİKSEL MODELLEME ve UYGULAMALARI Dersin Orjinal Adı: MATHEMATICAL MODELING AND APPLICATIONS Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans,

Detaylı

Yöneylem Araştırması I (IE 222) Ders Detayları

Yöneylem Araştırması I (IE 222) Ders Detayları Yöneylem Araştırması I (IE 222) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Yöneylem Araştırması I IE 222 Güz 3 2 0 4 5 Ön Koşul Ders(ler)i Math 275 Doğrusal

Detaylı

Boy Kesme Hattı 1 Kalınlık / Thickness: 0,2-2,5 mm Genişlik / Width: Max. 1600 mm, Min. 100 mm

Boy Kesme Hattı 1 Kalınlık / Thickness: 0,2-2,5 mm Genişlik / Width: Max. 1600 mm, Min. 100 mm HATLAR LINES Boy Kesme Hatları / Cut To Length Lines Dilme Hatları / Slitting Lines Levha Taşlama SB Hattı / Sheet to Sheet Grinding-Polishing Line Giyotin / Guillotine Line Boy Kesme Hatları Cut To Length

Detaylı

BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ

BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ Özgür ARMANERİ Dokuz Eylül Üniversitesi Özet Bu çalışmada, bir montaj hattı

Detaylı

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen

Detaylı

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS YÖNEYLEM ARAŞTIRMA - EN-3 3/ 3+0 3 Dersin Dili : Türkçe Dersin Seviyesi

Detaylı

YAPI PROJELERİNİN PROGRAMLANMASINDA ÖNCELİK KURALLARI PERFORMANSLARI

YAPI PROJELERİNİN PROGRAMLANMASINDA ÖNCELİK KURALLARI PERFORMANSLARI YAPI PROJELERİNİN PROGRAMLANMASINDA ÖNCELİK KURALLARI PERFORMANSLARI Ömer ÖZKAN *, Mürsel ERDAL **, Umut Naci BAYKAN ** * Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Alaplı MYO, Zonguldak ** Gazi Üniversitesi, Teknik

Detaylı

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu Türk-Alman Üniversitesi Ders Bilgi Formu Dersin Adı Dersin Kodu Dersin Yarıyılı Yöneylem Araştırması WNG301 5 ECTS Ders Uygulama Laboratuar Kredisi (saat/hafta) (saat/hafta) (saat/hafta) 6 2 2 0 Ön Koşullar

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Emrah B. EDİS

Yrd. Doç. Dr. Emrah B. EDİS Yrd. Doç. Dr. Emrah B. EDİS ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 997-00 Y. Lisans Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği

Detaylı

DİNAMİK TESİS DÜZENLEME PROBLEMİ İÇİN BİR TAVLAMA BENZETİMİ SEZGİSELİ

DİNAMİK TESİS DÜZENLEME PROBLEMİ İÇİN BİR TAVLAMA BENZETİMİ SEZGİSELİ Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 23, No 4, 863-870, 2008 Vol 23, No 4, 863-870, 2008 DİNAMİK TESİS DÜZENLEME PROBLEMİ İÇİN BİR TAVLAMA BENZETİMİ SEZGİSELİ Ramazan ŞAHİN

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ 1. Adı Soyadı : Metin ZEYVELİ 2. DoğumTarihi : 30 Haziran 1971 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Makine Eğitimi Gazi Üniversitesi

Detaylı

ELN1001 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I

ELN1001 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I ELN1001 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I DEPOLAMA SINIFLARI DEĞİŞKEN MENZİLLERİ YİNELEMELİ FONKSİYONLAR Depolama Sınıfları Tanıtıcılar için şu ana kadar görülmüş olan özellikler: Ad Tip Boyut Değer Bunlara ilave

Detaylı

2012 YGS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ. b 27 18. 3. a 12 8 A) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6. Çözüm : Cevap : E. 4. x ve y birer gerçel sayı olmak üzere,

2012 YGS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ. b 27 18. 3. a 12 8 A) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6. Çözüm : Cevap : E. 4. x ve y birer gerçel sayı olmak üzere, 01 YGS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ 1. 10, 5,1 0,5 0, işleminin sonucu kaçtır? A) 5 B) 5,5 C) 6 D) 6,5 E) 7. a 1 8 b 7 18 olduğuna göre a b çarpımı kaçtır? A) 4 B) C) 4 D) 5 E) 6 10, 5,1 105 1 41 1 5 0,

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.

Detaylı

Stok Kontrol. Önceki Derslerin Hatırlatması. Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(2) Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(1)

Stok Kontrol. Önceki Derslerin Hatırlatması. Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(2) Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(1) Stok Kontrol Önceki Derslerin Hatırlatması Ders 7 Farklı Bir Stok Yönetimi Durumu Uzun Dönemli Stok Problemi Talep hızı sabit, biliniyor Birim ürün maliyeti sabit Sipariş maliyeti sabit Tedarik Süresi

Detaylı

EKSPONANSİYEL AĞIRLIKLI PARÇACIK SÜRÜ ALGORİTMASI İLE TORNALAMA İŞLEMLERİNDE KESME KOŞULLARININ OPTİMİZASYONU

EKSPONANSİYEL AĞIRLIKLI PARÇACIK SÜRÜ ALGORİTMASI İLE TORNALAMA İŞLEMLERİNDE KESME KOŞULLARININ OPTİMİZASYONU EKSPONANSİYEL AĞIRLIKLI PARÇACIK SÜRÜ ALGORİTMASI İLE TORNALAMA İŞLEMLERİNDE KESME KOŞULLARININ OPTİMİZASYONU *Yasin CANTAŞ 1, Burhanettin DURMUŞ 2 1 Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

TEK BOYUTLU KESME PROBLEMİ: BİR İŞLETME UYGULAMASI

TEK BOYUTLU KESME PROBLEMİ: BİR İŞLETME UYGULAMASI Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 17/1 (2015) 180-196 TEK BOYUTLU KESME PROBLEMİ: BİR İŞLETME UYGULAMASI Fatma DEMİRCAN KESKİN * Öz: Bu çalışmada, kağıt, cam, çelik, metal,

Detaylı

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik biçiminde verilmesi durumunda amaca

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I /0 İçerik Matematiksel Modelin Kurulması Grafik Çözüm DP Terminolojisi DP Modelinin Standart Formu DP Varsayımları 2/0 Grafik Çözüm İki değişkenli (X, X2) modellerde kullanılabilir,

Detaylı

Stainless Steel Lids. Herevin Professional. 321100-000 105 cc Tuzluk-Biberlik Salt-Pepper Shaker 48 adet / 48 pcs. Koli.

Stainless Steel Lids. Herevin Professional. 321100-000 105 cc Tuzluk-Biberlik Salt-Pepper Shaker 48 adet / 48 pcs. Koli. 14 Stainless Steel Lids 321100-000 105 cc Tuzluk-Biberlik Salt-Pepper Shaker 4 adet / 4 pcs 9 9 0 3 0 1 3 2 9 2 322140-000 105 cc Tuzluk-Biberlik Seti Salt-Pepper Shaker Set 24 set / 24 sets 9 9 0 3 0

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı :Doğan EROL. 2. Doğum Tarihi :12-04-1948. 3. Unvanı :Prof.Dr.

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı :Doğan EROL. 2. Doğum Tarihi :12-04-1948. 3. Unvanı :Prof.Dr. ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı :Doğan EROL 2. Doğum Tarihi :12-04-1948 3. Unvanı :Prof.Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Makine Mühendisliği İ.T.Ü 1972 Y. Lisans Endüstri Mühendisliği Anadolu

Detaylı

END 4705 DERS TANITIM FORMU

END 4705 DERS TANITIM FORMU END 4705 DERS TANITIM FORMU Bölüm Adı Öğretim Yılı Basım Tarihi Endüstri Mühendisliği Ders Kodu Ders Adı Dönem/Yıl ECTS Kredisi END 4705 PROJE YÖNETİMİ 6 Dil Ön Şart Durumu Kredi Kuramsal Uygulama Laboratuar

Detaylı

T.C. BALIKESĠR ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ENDÜSTRĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ ANABĠLĠM DALI

T.C. BALIKESĠR ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ENDÜSTRĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ ANABĠLĠM DALI T.C. BALIKESĠR ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ENDÜSTRĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ ANABĠLĠM DALI ĠKĠ BOYUTLU DĠKDÖRTGEN ġekġllġ STOK KESME PROBLEMLERĠ ĠÇĠN SEZGĠSEL-METASEZGĠSEL ALGORĠTMA VE YAZILIM GELĠġTĠRME

Detaylı

Gezgin Satıcı Probleminin Benzetilmiş Tavlama Yöntemiyle Çözümünde Paralel Hesaplamanın Kullanılması

Gezgin Satıcı Probleminin Benzetilmiş Tavlama Yöntemiyle Çözümünde Paralel Hesaplamanın Kullanılması Gezgin Satıcı Probleminin Benzetilmiş Tavlama Yöntemiyle Çözümünde Paralel Hesaplamanın Kullanılması Emrullah SONUÇ1, Baha ŞEN2,Şafak BAYIR3 1 Karabük Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Karabük

Detaylı

ÇOK KULLANIMLI VE ZAMAN PENCERELİ ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ İÇİN BİR MATEMATİKSEL MODEL

ÇOK KULLANIMLI VE ZAMAN PENCERELİ ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ İÇİN BİR MATEMATİKSEL MODEL Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Arcchitecture of Gazi University Cilt 27, No 3, 569-576, 2012 Vol 27, No 3, 569-576, 2012 ÇOK KULLANIMLI VE ZAMAN PENCERELİ ARAÇ

Detaylı

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS IND 621 Stokastik Süreçler

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS IND 621 Stokastik Süreçler İçerik Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS IND 621 Stokastik Süreçler 1 3 0 0 3 8 Ön Koşul Derse Kabul Koşulları Dersin Dili Türü Dersin Düzeyi Dersin Amacı İngilizce Zorunlu Doktora

Detaylı

ETKİN DEPO YERLEŞİMİNİN DÜZENLENMESİ İÇİN BİR MODEL: ELEKTRONİK FİRMADA UYGULANMASI

ETKİN DEPO YERLEŞİMİNİN DÜZENLENMESİ İÇİN BİR MODEL: ELEKTRONİK FİRMADA UYGULANMASI Yıl: 2012, Cilt:5, Sayı:1, Sayfa: 21-29 TÜBAV BİLİM DERGİSİ ETKİN DEPO YERLEŞİMİNİN DÜZENLENMESİ İÇİN BİR MODEL: ELEKTRONİK FİRMADA UYGULANMASI Bahar ÖZYÖRÜK 1*, Sevgi AK 2, 1, 2 Gazi Üniversitesi Müh.

Detaylı

ÖNCE DAĞIT SONRA TOPLA

ÖNCE DAĞIT SONRA TOPLA YA/EM 2007 Dokuz Eylül Üniversitesi, 2-4 2 4 Temmuz 2007 ÖNCE DAĞIT SONRA TOPLA PROBLEMLERĐNDE ARAÇ ROTALAMA ĐÇĐN TAMSAYILI KARAR MODELLERĐ Barış KEÇECĐ Đmdat KARA Başkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi

Detaylı

ULUSLARARASI INTERMODAL TAŞIMA AĞINDA OPTIMAL ROTA SEÇİMİ

ULUSLARARASI INTERMODAL TAŞIMA AĞINDA OPTIMAL ROTA SEÇİMİ III. Ulusal Liman Kongresi doi: 10.18872/DEU.df.ULK.2017.005 ULUSLARARASI INTERMODAL TAŞIMA AĞINDA OPTIMAL ROTA SEÇİMİ ÖZET Melis Özdemir, Berker İnkaya, Bilge Bilgen 1 Globalleşen dünyada taşımacılık

Detaylı

Tek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi

Tek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli

Detaylı

F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);

F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K); 2009-2010 BAHAR DÖNEMİ MC 689 ALGORİTMA TASARIMI ve ANALİZİ I. VİZE ÇÖZÜMLERİ 1. a) Böl ve yönet (divide & conquer) tarzındaki algoritmaların genel özelliklerini (çalışma mantıklarını) ve aşamalarını kısaca

Detaylı

KONTEYNIR TERMĐNALĐ STOK ALANI YERLEŞĐM DÜZENLERĐNĐN SĐMÜLASYON ĐLE ANALĐZĐ

KONTEYNIR TERMĐNALĐ STOK ALANI YERLEŞĐM DÜZENLERĐNĐN SĐMÜLASYON ĐLE ANALĐZĐ KONTEYNIR TERMĐNALĐ STOK ALANI YERLEŞĐM DÜZENLERĐNĐN SĐMÜLASYON ĐLE ANALĐZĐ Osman KULAK Özge ELVER Olcay POLAT Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Kınıklı Kampusu

Detaylı

ONE DIMENSIONAL CUTTING STOCK PROBLEM: AN APPLICATION ON A COMPANY

ONE DIMENSIONAL CUTTING STOCK PROBLEM: AN APPLICATION ON A COMPANY TEK BOYUTLU KESME PROBLEM : B R LETME UYGULAMASI Fatma DEM RCAN Ege Üniversitesi Haluk SOYUER Ege Üniversitesi ÖZET Bu çal mada, Wascher vd. (2007) taraf ndan Tek Boyutlu Çoklu Stok Büyüklüklerinin Kesim

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ LINDO (Linear Interactive and Discrete Optimizer) YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ 2010-2011 Güz-Bahar Yarıyılı YRD.DOÇ.DR.MEHMET TEKTAŞ ÖRNEK 6X 1 + 3X 2 96 X 1 + X 2 18 2X 1 + 6X 2 72 X 1, X

Detaylı

Eş zamanlı topla dağıt araç rotalama problemine sezgisel bir çözüm yaklaşımı

Eş zamanlı topla dağıt araç rotalama problemine sezgisel bir çözüm yaklaşımı SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Dergi sayfası: http://www.saujs.sakarya.edu.tr Geliş/Received 17-05-2017 Kabul/Accepted 22-12-2017

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 1 SAYISAL ÇÖZÜMLEME 4. Hafta DENKLEM ÇÖZÜMLERİ 2 İÇİNDEKİLER Denklem Çözümleri Doğrusal Olmayan Denklem Çözümleri Grafik Yöntemleri Kapalı Yöntemler İkiye Bölme (Bisection) Yöntemi Adım

Detaylı

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR Kısıtlı ve kısıtsız fonksiyonlar için maksimum veya minimum (ekstremum) noktalarının belirlenmesinde diferansiyel hesabı kullanarak çeşitli

Detaylı

KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU

KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU Fatih Karaçam ve Taner Tımarcı Trakya Üniversitesi, MMF Makine Mühendisliği Bölümü 030 Edirne e-mail: tanert@trakya.edu.tr Bu çalışmada

Detaylı

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI (OPERATIONAL RESEARCH) ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SUNUM PLANI Yöneylem araştırmasının Tanımı Tarihçesi Özellikleri Aşamaları Uygulama alanları Yöneylem

Detaylı

ÜNİT E ÜNİTE GİRİŞ. Algoritma Mantığı. Algoritma Özellikleri PROGRAMLAMA TEMELLERİ ÜNİTE 3 ALGORİTMA

ÜNİT E ÜNİTE GİRİŞ. Algoritma Mantığı. Algoritma Özellikleri PROGRAMLAMA TEMELLERİ ÜNİTE 3 ALGORİTMA PROGRAMLAMA TEMELLERİ ÜNİTE 3 ALGORİTMA GİRİŞ Bilgisayarların önemli bir kullanım amacı, veri ve bilgilerin kullanılarak var olan belirli bir problemin çözülmeye çalışılmasıdır. Bunun için, bilgisayarlar

Detaylı

Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi

Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi YDGA2005 - Yığma Yapıların Deprem Güvenliğinin Arttırılması Çalıştayı, 17 Şubat 2005, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara. Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi

Detaylı

ÖZEL EGE LİSESİ KESME PROBLEMİ İÇİN YENİ BİR YAZILIM

ÖZEL EGE LİSESİ KESME PROBLEMİ İÇİN YENİ BİR YAZILIM ÖZEL EGE LİSESİ KESME PROBLEMİ İÇİN YENİ BİR YAZILIM HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Berke ODACI Yaren BOZAR DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Mert YILDIZ İZMİR 2016 İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ....3 1.1 Projenin Amacı..3 1.2 Kesme Problemi

Detaylı

Selçuk Üniversitesi 26 Aralık, 2013 Beyşehir Turizm Fakültesi-Konaklama İşletmeciliği Genel Ekonomi Dr. Alper Sönmez. Soru Seti 3

Selçuk Üniversitesi 26 Aralık, 2013 Beyşehir Turizm Fakültesi-Konaklama İşletmeciliği Genel Ekonomi Dr. Alper Sönmez. Soru Seti 3 Soru Seti 3 1) Q D = 100 2P talep denklemi ve Q S = P 20 arz denklemi verilmiştir. Üretici ve tüketici rantlarını hesaplayınız. Cevap: Öncelikle arz ve talep denklemlerini eşitleyerek denge fiyat ve miktarı

Detaylı

Altın Oran Arama Metodu(Golden Search)

Altın Oran Arama Metodu(Golden Search) Altın Oran Arama Metodu(Golden Search) Bir f(x) (tek değişkenli) fonksiyonunu ele alalım. [Bazı x ler için f (x) bulunamayabilir.] Aşağıdaki DOP modelini çözmek istediğimizi var sayalım. Max f(x) a x b

Detaylı

YAEM 2012 Sunumu. Atık BitkiselYağların Biyodizel Üretimi İçin i Toplanmasını Modelleyen Seçici i ve Devirli Bir Envanter Rotalama Problemi

YAEM 2012 Sunumu. Atık BitkiselYağların Biyodizel Üretimi İçin i Toplanmasını Modelleyen Seçici i ve Devirli Bir Envanter Rotalama Problemi YAEM 2012 Sunumu Atık BitkiselYağların Biyodizel Üretimi İçin i Toplanmasını Modelleyen Seçici i ve Devirli Bir Envanter Rotalama Problemi Deniz AKSEN İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Onur KAYA Mühendislik

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. Unvan Bölüm Üniversite Yıl Yrd. Doç. Dr. Yazılım Mühendisliği Bahçeşehir Üniversitesi 2007

ÖZGEÇMİŞ. Unvan Bölüm Üniversite Yıl Yrd. Doç. Dr. Yazılım Mühendisliği Bahçeşehir Üniversitesi 2007 1. Adı Soyadı: Mehmet Alper TUNGA 2. Doğum Tarihi: 11/06/1975 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Matematik Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi

Detaylı

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P

Detaylı

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4 (2016) 424-430 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Araştırma Makalesi Tornalama İşlemlerinde Minimum Maliyet Optimizasyonu Yasin CANTAŞ a,*, Sezgin

Detaylı