Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities"

Transkript

1 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Brlk Hava Savua Öcelkler Tespte Bulaık Br Yaklaşı Mehet Kabak Öz Hava savua desteğ belrlees proble savua ssteler verllğde öel br etkye sahp ve karaşık br koudur. Dğer tarafta alteratfler arasıda hava savua desteğ alacak brlkler seç çok krterl karar vere (ÇKKV) probledr. Çalışaı aacı Bulaık (Fuzzy) TOPSIS (Techque for Order Preferece by Slarty to Ideal Soluto) yöte askerî koularda kullaılableceğ gösterek ve yöte yardııyla br tugayı ast brlkler hava savuasıı asıl sağlaası gerektğ ortaya koyaktır. ÇKKV yötelerde br ola Bulaık TOPSIS yöte teel atığı Bulaık Poztf İdeal Çözü (FPİÇ) ve Bulaık Negatf İdeal Çözü (FNİÇ) vasıtasıyla yakılık katsayılarıı hesaplaasıdır. Yakılık katsayılarıa göre alteratfler sıralaır. Bu çalışada hava savua desteğ alacak altı usur beş karar verc (KV) tarafıda dört krtere göre değerledrlştr. KV ler değerledreler dlsel fadelerle yapış sora bu fadeler poztf yauk bulaık sayılara döüştürülüştür. KV ler tarafıda değerledres yapıla altı aday Bulaık TOPSIS yöteyle hava savua öcelğ fazla olada az olaa göre sıralaıştır. Aahtar Keleler: Bulaık TOPSIS Yauk Bulaık Sayılar Hava Savua. A Fuzzy Approach to Deterato of a Ut s Ar Defese Prortes Abstract The proble of ar defese support deterato s a cople ssue ad has a sgfcat pact o the effcecy of defese systes. O the other had the selecto of the uts whch should get ar defese support aog ay alteratves s a ult-crtera decso-akg (MCDM) proble. The a of ths study s to show that the Fuzzy TOPSIS ethod could be used for ltary ssues ad specfcally how to use t for the deterato of ar defese support to the sub uts of a brgade. The Fuzzy TOPSIS ethod whch s oe of the Multple Crtera Decso Makg (MCDM) ethods s based o the calculato of the closeess coeffcets by eas of Fuzzy Postve Ideal Soluto (FPIS) ad Fuzzy Negatve Ideal Soluto (FNIS). The alteratves are raked accordg to the calculated closeess of coeffcets. I ths study s aspects of gettg ar defese support were assessed ters of four decso crtera by fve decso akers (DM s). The decso akers ade ther evaluatos usg lgustc varables ad these varables were trasfored to postve trapezodal fuzzy ubers. The s caddates whch were evaluated by DMs were raked accordg to the ar defese prortes by usg Fuzzy TOPSIS. Keywords: Fuzzy TOPSIS Trapezodal Fuzzy Nubers Ar Defese. Yazışa adres: Dr. Kara Harp Okulu Dekalık Edüstr ve Sste Mühedslğ Bölüü Yöeyle Araştırası A.B.D. Bakalıklar Akara Makale gelş tarh:.0.00 Kabul tarh: 0..0

2 Mehet KABAK Grş Güüüzde uharebe sahası oldukça karaşık hale gelştr. Muharebeye katıla brlk sayısı slah çeşd uharebeye etk ede dış usurları sayısı ve çeşd her geçe gü artaktadır. Bu usurları yöetek ve aaç doğrultusuda e etk şeklde kullaak ç uharebey yöeteler karar destek ssteler kullaası kaçıılazdır. Bu bütü çersde hava savua brlkler aacı uharebe sahasıda görev yapa dost brlkler düşa hava vasıtaları tarafıda görevde e edles egelleektr. Yöte olarak dost brlklere hava savua usurları tahss edlr fakat her brlğe veya bölgeye hava savua desteğ verles he sayıca ükü değl he de gerekl değldr. Bu edele de harekât öcesde uharebe plaıı e y destekleyecek şeklde hava savua faktörler belrleel hava savua desteğ verlecek brlkler hava savua öcelk dereceler tespt edleldr. Bu faktörler; ABD Hava Savua Topçusu Referas El Ktabıa göre krtklk hassasyet oarı kablyet taarruza aruz kala derecesdr ve çalışada aye kullaılıştır (Ar Defese Artllery Referece Hadbook 000:A-). Öcelk dereceler tespte tesr ede faktörler kısaca aşağıdak gb açıklaablr: Krtklk: Savuulacak usuru vazfe başarılası ç gerekllk derecesdr. Hassasyet: Savuulacak usuru hava taarruzua aruz kalası hâlde bekasıı sağlayable (uhaberede ayakta kalable) derecesdr. Br usuru hassasyet dereces belrlerke; ukaveet vazfes hareket veya dağıla kablyet aktf ve pasf hava savua tedbrler uygulayable kablyet evz değştrebles ve ked hava savuasıı sağlayables göz öüe alıalıdır. Oarı Kablyet: Savuula usuru; zaa teçhzat ve evcut sa gücü açısıda aruz kaldığı hasar ve zayatı telaf ederek yede vazfes cra edeblecek durua gele kablyetdr. Taarruza Maruz Kala Dereces: Savuulacak usuru hava taarruzlarıa hedef ola htal değerledrlr. Taarruza aruz kala dereces belrleede; düşa hava usurlarıı yer ve kuvvet düşa hava araçlarıı tp ve ühatı düşaı daha öce kulladığı taarruz tekkler ve düşa doktr göz öüe alıır.

3 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Muharebe sahasıda br tugayı dört aa ast brlğ kouşlaakta ve geel olarak kouta ve destek aaçlı kurula usurları k farklı bölgede evzleektedr. Bu sebeple uharebede dört brlk ve k bölge hava savuası alıaya gayret edlr duruu özellğe göre bu ktarlar değşeblr. Çalışada bu proble bulaık TOPSIS (Techque for Order Preferece by Slarty to Ideal Soluto) yöte le çözülüştür. Çalışaı aacı; ülke savuasıda brlk hava savua öcelkler odelleese ssteatk br yaklaşı getrektr. Hava savua öcelkler tespt özellk belrszlk çere brde fazla krter dkkate alıarak çözüles gereke çok krterl karar vere (ÇKKV) probledr. Buda dolayı çalışada değerledre krterler öe ağırlıklarıı belrleesde ve alteratfler sıralaasıda dlsel fadelere karşılık gele bulaık yauk sayıları kullaa br odel öerlştr. Bu yaklaşı dört sebeple seçlştr: (a) TOPSIS atığı akılcı ve alaşılablrdr; (b) Hesaplaa yöte bast ve kolaydır; (c) Algorta her br krter ç alteratfler bast br ateatksel forda takbe kâ taır; (d) Krterler öe dereceler karşılaştıra algortasıa dâhl edlektedr (Wag ve Chag 007). Lteratürde TOPSIS (Che 000; Parka ad Wu 999; Yurdakul ve İç 005; Yurdakul ve Çoğu 00) ve Bulaık TOPSIS yöteler değşk çalışalarda yaygı olarak kullaııa rastlaaktadır. Chu ve L (00) robot seçe yöelk olarak br bulaık TOPSIS uygulaası gerçekleştrştr. Ayrıca Byu ve Lee (00) bulaık TOPSIS yöte kullaarak hızlı prototplee sürec seç ç br karar destek sste gelştrştr. Bulara lavete Che (000) grup karar vere şlede bulaık TOPSIS etoduu açıklaya br çalışa ortaya koyuştur. Bulaık TOPSIS brçok çalışada sıralaa aacıyla kullaılıştır (Büyüközka vd. 007; Che ve Tsao 007; Kahraa vd. 007; Öüt ve Soer 007; Wag ve Elhag 006; Yag ve Hug 007; Yog 006). Bulaık Matık Bulaık Matık ve Karar Vere İsaoğlu yaşaı boyuca eredeyse devalı olarak karar verek zorudadır. Acak karar vercler karar sürecde klask blsel yaklaşı ve bu yaklaşıı çerdğ yöteler kullaıyorlarsa souçta verle kararlar y kötü güzel çrk doğru yalış evet hayır syah beyaz ya da 0 gb yölü kararlar olacaktır. Oysa gerçek yaşa her zaa utlak ayrı üzere kurulu değldr. Dğer br deyşle karar

4 Mehet KABAK ortalarıda utlak syah ve utlak beyazı yaıda blerce gr touu varlığı uutulaalıdır. Bu oktada geel alada karar süreçlerde belrszlğ asıl ögörüleceğ ve asıl karar süreçler br parçası hâle getrlebleceğ yoluda çalışalar başlaış ve bu çalışaları souda farklı blsel yaklaşılar öerlştr. Bu öerler brs se Loutf Zadeh Bulaık Matık Teors dr. Bulaık atığa göre faktörler ve krterler kes sıırlaalar olaksızı sııfladırılablr. Bulaık atık belrszlk ve kes olaya gerçek hayat probleler taılaası ve çözüles ç kullaışlı br tekktr. Bulaık atık evet ya da hayır doğru ya da yalış gb klask değşkeler yere orta yüksek düşük gb ortalaa değerler kullaaya kâ vere br teordr. Klask atık le bulaık atık arasıdak teel farklılıklar Tablo de gösterlştr. Tablo. Klask Matık-Bulaık Matık Arasıdak Teel Farklılıklar Klask Matık Bulaık Matık A veya A Değl A ve A Değl Kes Kıs Heps veya Hçbr Belrl Derecelerde 0 veya 0 ve Arasıda Sürekllk İkl Brler Bulaık Brler Klask atıkta br elea A dır veya A değldr bulaık atıkta se ayı ada A ve A değl olablr. Klask atıkta eleaı br küeye atlğ çde veya dışıda gb kesdr bulaık atıkta se kıse söz kousu küeye at veya kıse dışıda olablr. Bulaık küeler le lgl bazı öel taılar se aşağıda verlştr (Cheg 996; Che vd. 006; Cheg ve L 00; Ra ve Kuar 999; Wag ve Chag 007; Zera 996). Bulaık Küeler ve Üyelk Foksyou Bulaık küeler üyelk foksyoları le taılaır. A bulaık kües üyelk foksyou μa() le gösterlr ve br eleaı br küeye üyelğ 0 ve arasıda br sayı le belrler. Br eleaı A küese keslkle at se μa ()= keslkle at değl se μa ()=0 olur. Daha yüksek br üyelk dereces değer eleaı A küese at ola dereces daha yüksek olduğuu gösterr. Bu üyelk dereceler br bulaık küe ç sürekllk arz eder. Çeştl üyelk foksyoları taılaak üküdür. Acak uygulaalarda geelde brçok açıda kolaylık sağlaya belrl üyelk foksyoları kullaılaktadır. Bularda brs de yauk

5 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı bulaık sayılar ç kullaıla üyelk foksyoudur. Şekl de gösterle poztf yauk bulaık sayıı üyelk foksyou uaralı forüldek gb taılaır (Che vd. 005 s.): Şekl. Yauk Bulaık Sayı 0 0 ) ( () Bulaık Sayı ve Teel İşleler Bulaık küelerde şle kolaylığı sağlaak ç bulaık sayılar kullaılır. Br bulaık sayıı tesl sebolü üstüü çzles le fade edlr. Dlsel fadelere poztf üçge veya yauk bulaık sayılarla üyelk foksyou verlerek sayısal değerlere döüştürülür ve hesaplaalarda kullaılır. ve Şekl dek gb k poztf yauk bulaık sayı ve r sabt sayı olak üzere yauk bulaık sayılar ç teel artetk şleler şu şekldedr:

6 6 Mehet KABAK r r r r r () / / / / / / / / / Verte Metodu Adayları sıralaasıda poztf ve egatf deal oktalara uzaklık kullaılır. ve k poztf yauk bulaık sayı se aradak uzaklık Verte etodu kullaılarak aşağıdak gb hesaplaır (Che vd. 005 s.5): ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( d v () Bulaık TOPSIS Yöte TOPSIS yöte Hwag ve Yoo (98) tarafıda gelştrlştr. TOPSIS tekğe göre e y alteratf; poztf deal çözüe e yakı egatf deal çözüe e uzak oladır (Ertuğrul ve Karakasoğlu 007). Bu bölüde Che vd. (005) tarafıda gelştrle Bulaık TOPSIS yöte algortası açıklaacaktır. Brlkler hava savua öcelkler belrlerke evcut duruda da kullaıla karar krterler öe ağırlıkları ve krter değerler karar vercler (KV) tarafıda dlsel fadeler kullaılarak değerledrlr. Dlsel fadelerle yapıla değerledreler hesaplaalarda kullaablek ç poztf üçge veya yauk bulaık sayılar kullaılablr. Buradak uygulaada poztf yauk bulaık sayılar kullaılış olup KV ler karar krterler ve brlkler değerledrrke kulladıkları dlsel fadeler le buları poztf yauk bulaık sayılar olarak karşılıkları Tablo ve Tablo de verlştr.

7 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı Tablo. Her Br Krter Öe Düzeyler İç Dlsel Değşkeler Dlsel İfade Kısalta Yauk Bulaık Sayı E Yüksek EY (08 09 ) Yüksek Y ( ) Orta Yüksek OY ( ) Orta OY ( ) Orta Düşük OD ( ) Düşük D ( ) E Düşük ED ( ) Tablo. Öe Düzeyler İç Dlsel Değşkeler Dlsel İfade Kısalta Yauk Bulaık Sayı Çok Fazla ÇF ( ) Fazla F ( ) Braz Fazla BF ( ) Orta O ( 5 5 6) Braz Az BA ( 5) Az A (0 ) Çok Az ÇA (0 0 ) Uza kşler tarafıda gerçekleştrle ve br ÇKKV proble ola seç problelerde değerledre yapılables ç aşağıdak usurlara htyaç duyulur (Che vd. 005 s.6-8): Karar vercler (KV KV...KV k ) Adaylar (A A...A ) Adayları değerledrldğ karar krterler kües (K K...K ) Karar krterler bazıda adayları değerledrldğ krter değerler kües K tae KV karar krterler bazıda tae brlğe ve tae krtere öe ağırlıklarıa lşk yaptığı değerledreler sırasıyla a b c d w w w w w olsu (=...; ve k k k k =...). KV ler krterlere lşk brlkler değerledresyle elde a b c d şeklde gösterlr. Burada edle bulaık krter değerler a k K K a b b c c d ad k K k k K k k k k ()

8 8 Mehet KABAK forülü le hesaplaır. Karar krterler öe ağırlıkları w w w w gösterlr. Burada w şeklde K K w k w w w w w w k w a k K K k k forüller kullaılarak hesaplaır. k Karar proble atrs şeklde şöyle gösterlr: D W w w w (6) Burada a b c d ve w w w w w poztf yauk bulaık sayılar olup D bulaık karar atrs W se bulaık ağırlıklar atrs gösterektedr. Karar krterler fayda ve alyet krterler olarak kye ayrılablr. Dolayısıyla oralze edlş bulaık karar atrs aşağıdak şeklde elde edlr: R (7) r Burada B fayda krter C se alyet krter gösterek üzere r a b d a c c d a b d d a a d r * * * * * d a d şeklde buluur. a a d B a C Her br karar krter farklı öe ağırlığıa sahp olableceğ ç ağırlıklı oralze edlş bulaık karar atrs belrleese htyaç duyulur. Bu atrs; V v... ;... (9) (5) (8)

9 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı şeklde oluşturulur. Burada forülüyle hesaplaır. v r (.) w (0) Ağırlıklı oralze edlş bulaık karar atrs belrlees ardıda Bulaık Poztf İdeal Çözü (FPİÇ A * ) ve Bulaık Negatf İdeal Çözü (FNİÇ A - ) şöyle belrler: A A * ( v * ( v v * v... v *... v ) ) () Burada = ve = olak üzere * a v v ve v v dr. () d v (..) k bulaık sayı arasıdak uzaklığı gösterek üzere Verte etodu yardııyla her br brlğ FPİÇ ve FNİÇ te ola uzaklıkları sırasıyla şöyle buluur: d d * d ( v v ) = () v v * d ( v v ) = () Uzaklıkları buluasıı ardıda brlkler sıralaasıı belrleek ç yakılık katsayıları (CC ) hesaplaır. Yakılık katsayısı d CC = (5) * d d forülü yardııyla hesaplaır ve yakılık katsayılarıa göre brlkler e yüksek puada e düşük puaa doğru sıralaır. Verle blgler ışığıda TOPSIS yöte aşağıdak adılar takp edlerek uygulaır (Oprcovc vetzeg 00: 8 9): Noralleştrlş karar atrs hesaplaır. Ağırlıkladırılış karar atrs hesaplaır. Her br alteratf poztf deal ve egatf dealde uzaklıkları hesaplaır. Her br alteratf ç yakılık değerler ve puaları hesaplaır.

10 0 Mehet KABAK Terchler pua sırasıa koulur. Bulaık TOPSIS Yöteyle Brlkler Hava Savua Öcelk Dereceler Belrlees Tugay çapıda br brlğ harekât alaıda geelde altı krtk usuru (A A A A A5 A6) buluaktadır. Bu usurlar hâle uygulaakta ola dört krtere göre değerledrlektedr. Tugay hava savua brlğ kadrosuda ola br batarya koutaı ve dört takı koutaıı tesl ede beş KV tarafıda krterler ve bu krterlere göre brlkler dlsel fadelerle değerledrlştr. Krterler aşağıda fade edlştr: Krtklk (K) Hassasyet (K) Oarı kablyet (K) Taarruza aruz kala dereces (K) Karar proble hyerarşk yapısı Şekl de gösterlştr. Bu yapıya göre yöte adıları sırayla uygulaıştır. AMAÇ K K K K A A6 Şekl. Karar Proble Hyerarşk Yapısı Adı : KV ler e düşükte (ED) e yükseğe (EY) kadar dlsel fadeler kullaarak krterler değerledres Tablo tek gb yapıştır.

11 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Tablo. Karar Vercler Krterler Dlsel İfadelerle Değerledres K K K K KV EY OY Y O KV EY Y D OY KV EY OY O Y KV Y OY O EY KV5 EY OY O Y Adı : KV ler çok azda (ÇA) çok fazlaya (ÇF) kadar dlsel fadeler kullaarak adayları krterlere göre değerledres Tablo 5 tek gb yapıştır. Tablo 5. Karar Vercler Adayları Dlsel İfadelerle Değerledres Krter Aday KV KV KV KV KV5 A F ÇF BF BF F A BF F BF O F K A ÇF F F BF ÇF A BF BF F ÇF BF A5 ÇF O ÇF ÇF ÇF A6 O A F BF ÇF A BF A A O BF A BF BA A BA BF K A O BA O BF O A A O F ÇF O A5 ÇF ÇF F ÇF O A6 F ÇF F BA O A BA F O BA OF A BA F O BA F K A O ÇF BA ÇF BA A A BF BA ÇF O A5 ÇA O O ÇF ÇF A6 A BA O A ÇF A BF O O BA ÇF A BF O O A ÇF K A F BF BF F ÇF A F F F ÇF F A5 ÇF ÇF F ÇF ÇF A6 O F F A F

12 Mehet KABAK Adı : Değerledredek dlsel fadeler bulaık yauk sayıya döüştürülür ve () uaralı forül le hesaplaarak Tablo 6 dak bulaık karar atrs elde edlr. Tablo 6. Bulaık Karar Matrs K K K K A A A A A A Adı : Tablo 7 dek bulaık ağırlıklar atrs (5) uaralı forül kullaılarak elde edlr. Tablo 7. Bulaık Ağırlıklar Matrs K K K K Adı 5: (7) ve (8) uaralı forüller kullaılarak Tablo 8 dek oralze edlş bulaık karar atrs elde edlr. Tablo 8: Noralze Edlş Bulaık Karar Matrs K K K K A A A A A A

13 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Adı 6: Ağırlıklı oralze edlş bulaık karar atrs oralze edlş bulaık karar atrs ve bulaık ağırlıklar atrsde (9) ve (0) uaralı forüller le Tablo 9 dak gb elde edlr. Tablo 9. Ağırlıklı Noralze Edlş Bulaık Karar Matrs K K K K A A A A A A Adı 7: Ağırlıklı oralze edlş bulaık karar atrsde FPİÇ ve FNİÇ değerler elde edlr. FPİÇ : A* FNİÇ : A- ()( )( )() (0000)(0000)(0000))(0000) Adı 8: Her adayı FPİÇ ve FNİÇ de ola uzaklıkları () ve () uaralı forüller le hesaplaır ve Tablo 0 dak souçlar elde edlr. Tablo 0. FPİÇ ve FNİÇ'te Ola Uzaklıklar d* A A A A A A A A A A A A d- Adı 9: Adayları yakılık katsayıları (5) uaralı forül le hesaplaır ve yakılık katsayılarıı büyükte küçüğe göre sıralaasıa göre adaylar da Tablo dek gb sıralaır. Sıralaaya göre hava savua brlğ tahss edlecek lk brlk beşc so brlk kc adaydır.

14 Mehet KABAK Tablo. Adayları Yakılık Katsayıları ve Sıralaası ADAY CC SIRA A5 058 A 055 A 05 A 09 A A 07 6 Souç olarak Tablo de görüldüğü gb aday brlkler öcelk sırasıa göre A5 A A A A6 ve A dye sıralaıştır. Adayları yakılık katsayıları arasıdak farkı çok fazla olaası uharebe sahasıda bütü brlkler hava savua desteğe htyaç duyduğuu gösterektedr. Bu sıralaa tü brlklere destek verleeye ve terch yapak zoruda kalacak KV ç oldukça öeldr. Souç Savaşta lk tehlke düşa hava kuvvetler şeklde havada gelektedr. Ked brlklerz daha uharebeye grede zarar görees ve uharebe esasıda ked görevler yapables sağlaa hava savua desteğ le doğru oratılıdır. Hava savua öcelk dereceler tespt blsel olarak yapılası se başarıyı destekleyecektr. Çalışada tugay çapıdak br brlğ harekât alaıdak altı krtk usurua dört krtere göre hava savua desteğ asıl sağlaası gerektğ blsel olarak ortaya koulaya çalışılıştır. Hesaplaa yakılık katsayıları celedğde adayları yakılık katsayılarıı dar br aralıkta (07-058) olduğu görülüştür. Adayları özellkler brbre çok yakı olduğu ve karar vere daha da güçleştğ böyle durularda Bulaık TOPSIS yöte daha y ve etk kararlar vereye yardıcı olableceğ böylelkle ortaya kouluştur. Bulaık TOPSIS yöte uygulaa alaıı sadece sa kayağı seçe sürecde adayları değerledrek veya şlete dğer dallarıda kullaak olarak değl askerî uygulaalarda da olableceğ gösterlştr. Yötede az sayıda KV yeterl olası kolay uygulaablrlğ ve dlsel değerledreler rahatlıkla kullaılables avatadır. Buula brlkte bu yöte kısıtları krterler ve ağırlıkları

15 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı doğru belrlees ve KV ler tarafsız tutuua bağlıdır. Çalışaya kou ola krterler hâle kullaılakta ola krterlerdr. Ayrıca çalışada gerçek problee bağlı kalak aacıyla dört krter altı alteratf ve beş KV esas alııştır. Gelecek çalışalarda askerî lteratür taraarak uza görüşlere başvurularak krter sayısı veya krterler alt krterler gelştrleblr ve böylece daha doğru değerledrelere ulaşılablr. Krterler ağırlıkları uharebe çeştlere göre daha çok KV katılııa kâ vere Aaltk Hyerarş Yöte (AHP) ve krterler arası lşkler de dkkate ala Aaltk Şebeke Yöte (ANP) gb dğer ÇKKV yöteler le belrleeblr değerledreler ELECTRE DEMATEL PROMETHEE vb. tekkler le yapılarak souçlar karşılaştırılablr. Kayaklar Ar Defese Artllery Referece Hadbook (000). Headquarters Departet of the Ary FM -0. (FM -00-) %0DEFENSE%0ARTILLERY%0REFERENCE%0 HANDBOOK.pdf adresde alııştır. Büyüközka G. Feyzoğlu O. ve Nebol E. (007). Selecto of the strategc allace parter logstcs value cha. Iteratoal Joural of Producto Ecoocs. do:0.06/.pe Byu H.S. ve Lee K.H. (00). A decso support syste for the selecto of rapd prototypg process usg the odfed TOPSIS ethod. Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology-Publshed Ole Aprl -0. Che C.T. (000). Etesos of the TOPSIS for group decso-akg uder fuzzy evroet. Fuzzy Sets ad Systes -9. Che C.T. L C.T. ve Huag S.F. (005). A fuzzy approach for suppler evaluato ad selecto supply cha aageet. Iteratoal Joural of Producto Ecooes -. Che C.T. L C.T. ve Huag S.F. (006). A fuzzy approach for suppler evaluato ad selecto supply cha aageet. Iteratoal Joural of Producto Ecoocs Che T.Y. ve Tsao C.Y. (007). The terval-valued fuzzy TOPSIS ethods ad eperetal aalyss. Fuzzy Sets ad Systes do:0.06/.fss Cheg C.H. (996). Evaluatg aval tactcal ssle systes by fuzzy AHP based o the grade value of ebershp fucto. Europea Joural of Operatoal Research

16 6 Mehet KABAK Cheg C.H. ve L Y. (00). Evaluatg the best a battle tak usg fuzzy decso theory wth lgustc crtera evaluato. Europea Joural of Operatoal Research Chu T.C. ve L Y.C. (00). A fuzzy TOPSIS ethod for robot selecto. The Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology Ertuğrul İ. ve Karakasoğlu N. (007). Perforace evaluato of Turksh ceet frs wth fuzzy aalytc herarchy process ad TOPSIS ethods. Epert Systes wth Applcatos 6() Kahraa C. Büyüközka G. ve Ateş N. Y. (007). A two phase ultattrbute decso akg approach for ew product troducto. Iforato Sceces Hwag C.L. ve Yoo K. (98). Multple attrbute decso akg: Methods ad applcatos A State of the Art Survey. New York: Sprger-Verlag. Öüt S. ve Soer S. (007). Trasshpet ste selecto usg the AHP ad TOPSIS approaches uder fuzzy evroet. Waste Maageet. do:0.06/.wasa Parka C. ve Wu M.L. (999). Decso Makg ad Perforace Measureet Models wth Applcatos to Robot Selecto. Coputers ad Idustral Egeerg Ra P.A. ve Kuar D.N. (999). Rakg alteratves wth fuzzy weghts usg azg set ad zg set. Fuzzy Sets ad Systes Yag T. ve Hug C.C. (007). Multple-attrbute decso akg ethods for plat layout desg proble. Robotcs ad Coputer-Itegrated Maufacturg 6 7. Yog D. (006). Plat locato selecto based o fuzzy TOPSIS. Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology Yurdakul M. ve Çoğu C. (00). Developet of a ult-attrbute selecto procedure for o- tradtoal achg processes Joural of Egeerg Maufacture 7 Part B: Yurdakul M. ve İç Y.T. (005). developet of a perforace easureet odel for aufacturg copaes usg the AHP ad TOPSIS approaches Iteratoal Joural of Producto Research Wag Y.M. ve Elhag T.M.S. (006). Fuzzy TOPSIS ethod based o alpha level sets wth a applcato to brdge rsk assesset. Epert Systes wth Applcatos 09 9.

17 Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı Wag T.C. ve Chag T.H. (007). Applcato of TOPSIS evaluatg tal trag arcraft uder a fuzzy evroet. Epert Systes wth Applcatos Zera H.J. (996). Fuzzy sets theory ad ts applcatos. Bosto: Kluwer Acadec Publshers.

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 0 CİLT 5 SAYI 3 (3-33) HAVA SAVUNA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRI PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLESİ Hv.üh.Yzb. Sezg KAPLAN* HHO K.lığı

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

Detaylı

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI 0 Ercyes Üverstes İktsad ve İdar Bller Fakültes Dergs, Sayı:, Ocak-Hazra 009, ss.19-7 TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI A. İhsa ÖZDEMİR * Gökha SEÇME ** ÖZ Ye s çevresdek

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

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof.

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı. 3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI ÖE MMOB arta ve Kaastro Müesler Oası ürkye arta Blsel ve ekk Krltayı Mayıs Akara DENGELEME PROBLEMİNE EDEF PROGRAMLAMA AKLAŞIMI Mstaa ŞİMŞEK arta Geel Kotalığı Akara staassek@gkltr B çalışaa; e küçük karelerle

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

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 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

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ Gaz Üv. Müh. M. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt, No, -7, 7 Vol, No, -7, 7 ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ İsal Serka ÜNCÜ

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

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

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ ORTAK BAĞIMSI Z DENETİ M VE MALİ MÜŞAVİ RLİK LİMİTED ŞİRKETİ 6102 SAYILI YENİ TÜRK TİCARET KANUNUNUN ANONİM VE LİMİTED ŞİRKETLERE GETİRDİKLERİ www.ortakusavr.co Sayfa 1 ÖNSÖZ Tcar hayatııza br çok yelk

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

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

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini Eleco 2014 Elektrik Elektroik Bilgisayar ve Biyoedikal Mühedisliği Sepozyuu, 27 29 Kası 2014, Bursa Coğrafi Bilgi Sisteleri (CBS) ve Bulaık Aalitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullaılarak Rüzgar Satralleri

Detaylı

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar

Detaylı

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ MANYETİK OLAAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLADA KÜTLE AKTAIM KATSAYILAININ İNCELENMESİ Metn ŞENGÜL, Ahet. ÖZDUAL* Şeker Enttüü Etegut/ANKAA; *H.Ü. Kya Mühendlğ Bölüü Beytepe/ANKAA ÖZET Bu çalışanın

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

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilileri Dergisi Siga 2005/3 THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS Hüseyin BAŞLIGİL * Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ Ertuğrul AKBAŞ 1 Özle AK 2 1, 2 CBR Yazılı Danışanlık ve Blş steler, 41410, Gebze-Kocael 1 e-posta: ertugrul@cbr.co.tr 2 e-posta: ozle@cbr.co.tr

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

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

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVESİTESİ BİLİ VE TEKNOLOJİ DEGİSİ ANADOLU UNIVESITY JOUNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Saı/No: : 9-6 (006) AAŞTIA AKALESİ/ESEACH ATICLE İL VE İLÇELEDE YAILACAK KAUOYU AAŞTIALAI İÇİN

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

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ Brkl Hasar Teorler ve Yorula Çatlağına Göre Öür Değerlendreler HAVACILIK VE UZAY TEKOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 00 CİLT SAYI (-9) BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞIA GÖRE ÖMÜR DEĞERLEDİRMELERİ Gökhan

Detaylı

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Endüstr Mühendslð Dergs Clt: 23 Sayý: Sayfa: (4-5) YA/EM 200 Özel Sayısı TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Burcu GÖKALP, Banu SOYLU 2 * Merez Çel AŞ 2 Ercyes Ünverstes,

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ

CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ MAKALE CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ Yavuz Tütüoğlu * TMMOB Makia Mühedisleri Odası Kocaeli Şubesi, İzit-Kocaeli yavuztutuoglu@oorgtr Alpasla Güve TMMOB Makia Mühedisleri Odası Kocaeli Şubesi,

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2 Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,

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

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2015 yılı fo getrs 02/01/2015-04/01/2016 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2015 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

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

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu

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

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 006, CİLT XXI, SAYI ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI S. Eral DİNÇER ABSTRACT I real worl ecso

Detaylı

Binalarda Su ve Toprak Kaynakl Is Pompas Sistemlerinin Kullan m Avantajlar ve Türkiye deki Baz Uygulama Örnekleri

Binalarda Su ve Toprak Kaynakl Is Pompas Sistemlerinin Kullan m Avantajlar ve Türkiye deki Baz Uygulama Örnekleri Bnalarda Su ve Toprak Kaynakl s Popas Sstelernn Kullan Avantajlar ve Türkye dek Baz Uygulaa Örnekler Tunç Korun; Mak. Müh. TTMD Üyes :~' ÖZET Aerka Brleflk Devletlernde ve Avrupa Ülkelernde kullan konusunda

Detaylı

Yapay Sinir Ağları İle Tek Eksenli Bileşik Eğilme Altındaki Betonarme Kolon Kesitlerinin Donatı Hesabı

Yapay Sinir Ağları İle Tek Eksenli Bileşik Eğilme Altındaki Betonarme Kolon Kesitlerinin Donatı Hesabı Fırat Üiv. Fe ve Müh. Bil. Dergisi Sciece ad Eg. J of Fırat Uiv. 20 (1), 135-143, 2008 20 (1), 135-143, 2008 Yapa Siir Ağları İle ek Ekseli Bileşik Eğile Altıdaki Betoare Kolo Kesitlerii Doatı Hesabı Ahet

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

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

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

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

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

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

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING OLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SIENES YIL İLT SAYI SAYFA : 2004 : 0 : : 59-66 KOMPOZİT

Detaylı

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 0. Türkiye Harita Bilisel ve Tekik Kurultayı 8 Mart - Nisa 005, Akara İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

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

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine Br Telekomükasyo Problem Matematksel Modellemes Üzere Urfat Nuryev, Murat Erşe Berberler, Mehmet Kurt, Arf Gürsoy, Haka Kutucu 2 Ege Üverstes, Matematk Bölümü, İzmr 2 İzmr Yüksek Tekolo Esttüsü, Matematk

Detaylı

BİR İMALAT ŞİRKETİNİN İYİLEŞTİRME PROJESİ SEÇİMİNDE BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN UYGULANMASI

BİR İMALAT ŞİRKETİNİN İYİLEŞTİRME PROJESİ SEÇİMİNDE BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN UYGULANMASI Süleyan Deirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bililer Fakültesi Dersi Y.05, C.0, S.3, s.39-340. Suleyan Deirel University The Journal of Faculty of Econoics and Adinistrative Sciences Y.05, Vol.0, No.3,

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

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

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

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI S S KUTUSUN NZR -İT GİRİŞ V -İT ÇIKIŞ SHİP S KUTULRININ TSRIMI M. Tola SKLLI, rca ULUŞ, daç ŞHİN, ata ÜYÜKSRÇOĞLU ilisaar Mühedisliği ölüü, Mühedislik-Miarlık akültesi,traka Üiversitesi, dire e-posta:

Detaylı

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma Kocael Üerstes Sosyal Blmler Esttüsü Dergs (4) 27 / 2 : 5-77 Açık Artırma Teors Üzere Br Çalışma Şeket Alper Koç Özet: Bu çalışmada haleler üzere teork r araştırma yapılacaktır. Belrl arsayımlar altıda

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

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

Biyoistatistik (Ders 9: Korelasyon ve Regresyon Analizi)

Biyoistatistik (Ders 9: Korelasyon ve Regresyon Analizi) KORELASYON ve REGRESYON ANALİZLERİ Yrd. Doç. Dr. Üal ERKORKMAZ Sakarya Üverstes Tıp Fakültes Byostatstk Aablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr SİSTEM, ALT SİSTEM ve SİSTEM DİNAMİKLERİ Doğa br aa sstemdr.

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

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2 Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,

Detaylı

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ 9. ÇİZGİSEL (OĞRUSAL) OENTU VE ÇARPIŞALAR 9. Kütle erkez Ssten kütle erkeznn yern ssten ortalaa konuu olarak düşüneblrz. y Δ Δ x x + x = + Teraz antığı le düşünürsek aşağıdak bağıntıyı yazablrz: Δ= x e

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