Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
|
|
- Canan Taylan
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Dr. Y. İlker TOPCU facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
2 KARAR VERME? Algılanan ihtiyaçları karşılamak için tasarlanmış seçimlerdir (Kleindorfer et al., 1993). Karar vericinin (KV) kendi hedef veya hedeflerine göre bir seçeneği veya bir seçenek kümesini seçmesi (Evren and Ülengin, 1992) Çok kriterle karakterize edilen seçenekleri seçme, veya sıralama problemini çözmedir (Topcu, 1999) Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 2
3 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 3 GRUP KARAR VERME? Birden fazla kişinin yer aldığı bir karar problemidir (Lu et al., 2007). Grup üyelerinin kendi düşünceleri ve motivasyonları vardır, ortak bir problemi çözmek istemektedirler ve müşterek bir karara ulaşma niyetindedirler (Hwang and Lin, 1987). Problem artık tek bir karar vericiye göre en iyi seçeneği seçmek değildir. Kullanılacak yöntem farklı çıkar gruplarının çatışmalarını, farklı amaç ve hedefleri, değişik kriterleri, politik davranışları vs. dikkate alacak şekilde genişletilmelidir.
4 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 4 Grup Karar Verme Süreç Odaklı Yaklaşımlar İçerik Odaklı Yaklaşımlar Örtülü Çok Ölçütlü Değerlendirme Açık Çok Ölçütlü Değerlendirme Oyun-Teorisi Yaklaşımları
5 GRUP KARAR VERME YÖNTEMLERİ İçerik odaklı yaklaşımlar Problemin içeriğine odaklanır. Verilen sosyal veya grup kısıtlamaları veya amaçlar doğrultusunda en iyi veya tatmin edici bir çözüm bulmaya çalışır. Süreç odaklı yaklaşımlar Grup kararını verme sürecine odaklanır. Temel amaç yeni fikirler üretmek örtülü bilgileri açığa çıkarmaktır. Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 5
6 İÇERİK ODAKLI YÖNTEMLER Varsayımlar: Grubu oluşturan tüm katılımcılar aynı seçenek kümesini paylaşırlar. Değerlendirme kriterleri katılımcılar için aynı olmak zorunda değildir. Grup karar verme sürecinden önce her bir karar verici veya grup üyesi kendi tercihleri ile ilgili değerlendirmeyi yapmış olmalıdır. Bu tip bir analizin sonucunda seçeneklerin puanlaması, sıralaması veya seçenekler arası üstünlük ilişkisi elde edilir. Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 6
7 İÇERİK ODAKLI YÖNTEMLER Örtülü çok ölçütlü değerlendirme (Sosyal Seçim Teorisi) Açık çok ölçütlü değerlendirme Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 7
8 SOSYAL SEÇİM TEORİSİ Oylama Sosyal Seçim Fonksiyonları Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 8
9 OYLAMA YÖNTEMLERİ Sıralamaya Dayanmayan Oylama Tercihsel Sıralama Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 9
10 SIRALAMAYA DAYANMAYAN OYLAMA İki adaydan birinin seçilmesi Çok sayıda adaydan birinin seçilmesi Birden fazla sayıda adayın seçilmesi Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 10
11 İKİ ADAYDAN BİRİNİN SEÇİLMESİ Basit Çoğunluk Seçmenin sadece bir oy hakkı vardır Oylama sonucunda daha fazla oy alan kazanır Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 11
12 ÇOK SAYIDA ADAYDAN BİRİNİN SEÇİLMESİ Basit Çoğunluk En çok oyu alan oylamayı kazanır Çoğunluk Temsili Tekrarlı Seçim Adaylardan birisi mutlak çoğunluğu sağlayıncaya kadar oylamaya devam edilir. İki Turlu Seçim Birinci turda bir adayın seçilebilmesi için mutlak çoğunluğu sağlaması gerekir Aksi takdirde en fazla oyu alan iki aday ikinci oylama turuna geçer. Bu turda ise basit çoğunluk yöntemi geçerlidir. Yani en fazla oyu alan aday oylamayı kazanır. Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 12
13 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 13 BİRDEN FAZLA SAYIDA ADAYIN SEÇİLMESİ Tek, Transfer Edilemeyen Oy Her seçmenin bir oy hakkı vardır Oylama sonunda en fazla oyu alan adaylar kazanırlar Çoklu Oy Seçmenler seçilecek aday sayısı kadar oy kullanabilirler Bir seçmen bir adaya en fazla bir oy verebilir Kısıtlı Oy Her seçmen seçilecek aday sayısından daha az sayıda oya sahip Bir seçmen bir adaya en fazla bir oy verebilir
14 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 14 BİRDEN FAZLA SAYIDA ADAYIN SEÇİLMESİ Birikimli Oy Seçmenler seçilecek aday sayısı kadar oy kullanabilirler Oylarının tümünü bir adaya verebilirler veya adaylar arasında paylaştırabilirler Liste Sistemleri Seçmenler adaylar yerine aday listelerini seçerler En Yüksek Ortalama (d Hondt s kuralı) En Büyük Kalan Onay Oylaması (Approval Voting) Her seçmen istediği kadar adaya oy verebilir Bir seçmen bir adaya en fazla bir oy verebilir
15 SEÇİM ÖRNEĞİ Bir seçim bölgesinde seçmen 5 sandalye için oy veriyor. Dört partinin listelerinin aldığı oylar: A B C D Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 15
16 EN YÜKSEK ORTALAMA YÖNTEMİ İLE ÇÖZÜM (D HONDT KURALI) Sandalyeleri en yüksek oy ortalamasına sahip olan listeye birer birer atamak. Başlangıçta bölen sayısı 1, daha sonraki adımlarda bölen sayısı o listenin o ana kadar kazandığı sandalye sayısının bir fazlası /2 /3 A 86,000 43,000 43,000 28,667 28,667 3 B 56,000 56,000 28,000 28,000 28,000 1 C 38,000 38,000 38,000 38,000 19,000 1 D 20,000 20,000 20,000 20,000 20,000 0 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 16
17 EN BÜYÜK KALAN YÖNTEMİ İLE ÇÖZÜM İlk aşamada toplam oy sayısı toplam sandalye sayısına bölünerek seçim katsayısı hesaplanır Daha sonra her listenin kazandığı oy sayısı seçim katsayısına bölünür ve her birine katsayıya ulaştığı sayı kadar sandalye verilir Yerini bulmayan sandalyeler için en büyük kalan hesaplanır ve dağılım bu değere göre yapılır 200,000 / 5 = 40,000 Liste Oy Sand Kalan Sand A B C D Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 17
18 SIRALAMAYA DAYANMAYAN OYLAMANIN DEZAVANTAJLARI Ne derece adil oldukları ve seçmenin isteğini ne kadar temsil ettikleri yönünde ciddi kuşkular vardır. Seçmenlerin sadece hangi adayın daha fazla seçilmesini istediklerini gösterebildikleri bir oylama değil aynı zamanda adaylar arasındaki tercih sıralamasını gösterebilecekleri bir oylama şeklinde olmalıdır. Tercihsel sıralama yapılmazsa adaletsizlikler olabilir: Oylama paradoksları (Dodgson ın üç örneği) Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 18
19 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 19 DODGSON IN 1. ÖRNEĞİ Basit çoğunlukta aykırı durum: Aday A ve B Seçmenler sırası S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 1 A A A B B B B C C C D 2 C C C A A A A A A A A 3 D D D C C C C D D D C 4 B B B D D D D B B B B Tercih
20 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 20 DODGSON IN 2. ÖRNEĞİ Mutlak çoğunlukta aykırı durum: Aday A ve B Seçmenler Sırası V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 1 B B B B B B A A A A A 2 A A A A A A C C C D D 3 C C C D D D D D D C C 4 D D D C C C B B B B B Tercih
21 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 21 DODGSON IN 3. ÖRNEĞİ İkinci seçimde aykırı durum: A adayı elenir Seçmenler Sırası V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 1 B B B C C C C D D A A 2 A A A A A A A A A B D 3 D C D B B B D C B D C 4 C D C D D D B B C C B Tercih
22 TERCİHSEL SIRALAMA Seçmen önce seçim pusulası üzerinde en çok tercih ettiği aday için 1 rakamını, ikinci tercihi olan aday için 2 rakamını yazar ve diğer tüm adayları bu yöntemle kağıt üzerinde sıralar Oylama sonunda tüm oylar sayılır, bireysel tercihler basit çoğunluk kuralı ile birleştirilerek grup kararına dönüştürülür: Tercih (Basit Çoğunluk) xpy: #(i:xp i y) > #(i:yp i x) Zayıf Tercih xry: #(i:xp i y) #(i:yp i x) Kayıtsızlık xiy: #(i:xp i y) = #(i:yp i x) Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 22
23 TERCİHSEL SIRALAMA İkiden fazla aday olma durumu Condorcet İlkesine göre eğer bir aday basit çoğunluğa göre diğer tüm seçeneklerden daha iyi ise bu aday Condercet galip olur ve oylama paradoksu oluşmaz. Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 23
24 ÖRNEK 100 seçmenin oy kullandığı bir seçimde 3 aday var: 38 seçmen: a P c P b 32 seçmen: b P c P a 27 seçmen: c P b P a 3 seçmen: c P a P b Tüm adaylar ayrı ayrı ikili değerlendirilir: a P b: 41 oy; b P a 59 oy a P c: 38 oy; c P a 62 oy c P b P a b P c: 32 oy; c P b 68 oy c Condorcet galiptir Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 24
25 TERCİHSEL SIRALAMANIN AVANTAJI Önceki örnek için sıralamaya dayanmayan sistem kullanılsaydı: Basit Çoğunluk 38 seçmen: a P c P b 32 seçmen: b P c P a 27 seçmen: c P b P a 3 seçmen: c P a P b a adayı 38 oy b adayı 32 oy c adayı 27+3=30 oy İki Turlu Mutlak çoğunluk 51 oy: a ve b ikinci tura kalır (Tercih sıralamaları değişmiyor) a adayı 41 oy b adayı 59 oy Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 25
26 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 26 TERCİHSEL SIRALAMANIN DEZAVANTAJI İkiden fazla seçenekli durumda, seçenekler arasında geçişgenlik (transitivity) olmasını engelleyen sırasal döngüler olabilir 23 oy: a P b P c 17 oy: b P c P a 2 oy: b P a P c 10 oy: c P a P b 8 oy: c P b P a b P c (42>18), c P a (35>25), a P b (33>27) Oylama paradoksu
27 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 27 TERCİHSEL SIRALAMANIN DEZAVANTAJI Tercihlerin birleştirilmesi uyumsuz olabilir Tercih sırası Seçmenler V1 A B C D V2 D A B C V3 B C D A Kazanan BP D AP B AP C A DP A BP D BP C B AP B DP A CP D C AP B AP C DP A D
28 SOSYAL SEÇİM FONKSİYONLARI Condorcet Borda Copeland Nanson Dodgson Özvektör (Eigenvector) Kemeny Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 28
29 SOSYAL SEÇİM FONKSİYONLARI İÇİN SEÇİM ÖRNEĞİ 100 seçmenin tercihsel sıralamaları 38 oy: a P b P c 28 oy: b P c P a 17 oy: c P a P b 14 oy: c P b P a 3 oy: b P a P c Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 29
30 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 30 CONDERCET FONKSİYONU Adaylar f C değerlerine göre sıralanırlar f C (x) = min #(i: x P i y) y A\{x} a P b 55 oy ve b P a 45 oy a P c 41 oy ve c P a 59 oy b P c 69 oy ve c P b 31 oy a b c f C a b c b P a P c
31 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 31 BORDA FONKSİYONU Adaylar f B değerlerine göre sıralanırlar f B (x) = #(i: x P i y) y A \{x} a b c f B a b c b P a P c
32 BORDA FONKSİYONU (alternatif yöntem) Son sırada olan adaya 0 puan, sondan bir önceki sıradakine 1 puan,..., birinci olan adaya m-1 puan vererek; adayların aldığı puanların toplanmasıdır a: 2 * * * * * 3 = 96 b: 2 * ( ) + 1 * ( ) + 0 * 17 = 114 c: 2 * ( ) + 1 * * ( ) = 90 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 32
33 COPELAND FONKSİYONU Adaylar f CP değerlerine göre sıralanırlar f CP (x), x adayının diğer adaylara kaç kez çoğunluk kuralına göre tercih edildiği ile kaç kez tercih edilmediği arasındaki fark f CP (x) = #(y: y A x P y) #(y: y A y P x) #(i: a P i b) = 55 > #(i: b P i a) = 45 a P b #(i: a P i c) = 41 < #(i: c P i a) = 59 c P a #(i: b P i c) = 69 > #(i: c P i b) = 31 b P c f CP (a) = 1 1 = 0; f CP (b) = 1 1 = 0; f CP (c) = 1 1 = 0 Üç aday arasında kayıtsızlık Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 33
34 COPELAND FONKSİYONU (başka örnek) 38 seçmen: a P c P b 32 seçmen: b P c P a 27 seçmen: c P b P a 3 seçmen: c P a P b Çoğunluk tercihi ile ilgili yargılar: b P a, c P a ve c P b şeklinde olduğundan adayların fonksiyon değerleri f CP (a) = 0 2 = 2; f CP (b) = 1 1 = 0; f CP (c) = 2 0 = 2 olarak elde edilir ve sıralama aşağıdaki gibi olur: c P b P a Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 34
35 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 35 NANSON FONKSİYONU A 1 = A ve j>1 için A j+1 = A j \ {x A j : f B (x) < f B (y) her y A j için, ve f B (x) < f B (y) bazı y A j için} f B (x) Borda skoru Bu durumda seçimi kazanan aday f N (x) = lim A j ile belirlenir. A 1 = A = {a, b, c} f B (a) = 96 f B (b) = 114 f B (c) = 90 j
36 En az puanlı c adayı elenir: A 2 = {a, b} 38 oy: a P b 28 oy: b P a 17 oy: a P b 14 oy: b P a 3 oy: b P a f B (a) = 55 f B (b) = 45 Puanı az olan b adayı elenince sadece a adayı kalır ve seçimi kazanır: a P b P c Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 36
37 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 37 DODGSON FONKSİYONU Basit çoğunluğa göre bir adayın seçimi kazanması için seçmenlerin tercihindeki gerekli en küçük değişim sayısına dayanan bir puanlama yapılarak adaylar sıralanır. a b c değişim a - 55/45 41/59 9 b 45/55-69/31 5 c 59/41 31/69-19 b P a P c
38 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 38 ÖZVEKTÖR FONKSİYONU KV, değerlendireceği seçeneklere ilişkin kişisel yargısını yansıtan ikili karşılaştırmalar matrisi oluşturur. Bu matris a ij = 1 / a ji i,j=1,2,,n özelliğini sağlayan eşlenik ve pozitif elemanlardan oluşan özel bir matristir. Bir grup KV nin kişisel yargısına başvurulursa ortak bir matris oluşturulmalıdır: KV lerin kişisel yargılarının geometrik ortalamalarından oluşan bir matris elde edilir. Elde edilen ortak yargı matrisinin özvektörü bulunarak seçenekler sıralanır
39 Özvektör Fonksiyonu Öncelikle iki karşılaştırma matrisini oluştur D: Sonra D nin öz vektörünü bul. a b c a b c toplam a b c a 1 55/45 41/59 b 45/ /31 c 59/41 31/69 1 a b c a b c b P a P c Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 39
40 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 40 Hangi yöntemi seçmeliyiz? En uygun uzlaşık veya ortak sıralama Kemeny Fonksiyonu ile belirlenebilir.
41 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 41 Kemeny Fonksiyonu Elde edilen ortak sıralama ile oylamada ortaya çıkan sıralama arasındaki mutabakata veya benzerliğe göre hesaplanır. L : ortak sıralama matrisi E : dönüştürülmüş oylama matrisi = M-M t f K = maks <E, L> burada <E, L> E ve L matrislerinin iç çarpımıdır [1, 3, 5] ve [4, 2, 1] vektörlerinin iç çarpımı: (1)(4) + (3)(-2) + (-5)(-1) = 3
42 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 42 Kemeny fonksiyonu Sosyal Seçim Fonksiyonları Condercet Borda Dodgson Nanson Özvektör Sıralama b P a P c b P a P c b P a P c a P b P c b P a P c Kemeny fonksiyonu ile iki sıralama değerlendirilir: b P a P c a P b P c
43 Kemeny fonksiyonu f K = max <E, L> M a b c a b c E = M-M T E a b c a b c L a b c a b c b P a P c F k (bpapc) = = 20 a P b P c L a b c a b c F k (apbpc) = = 60 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak (kabak@itu.edu.tr) 43
44 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 44 Ek Örnek Oylama, Liste sistemi Muğla ilinde son seçimlerde elde edilen sonuç aşağıdaki gibidir. Eğer Muğla mecliste 8 millet vekili ile temsil ediliyorsa hangi partiden kaç millet vekili seçilmelidir? Partiler Oylar A B C D E Toplam
45 Dr. Y. İlker Topcu ( & Dr. Özgür Kabak 45 Ek Örnek Sosyal Seçim Fonksiyonları ITU Endüstri Mühendiliği öğretim üyeleri bölüm başkanı seçecektir. 60 öğretim üyesinin tercihleri aşağıda verilmiştir. Hangi aday bölüm başkanı olmalıdır? a P b P c 23 b P c P a 17 b P a P c 2 c P a P b 10 c P b P a 8 60
Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker Topcu (www.ilkertopcu.net)
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ GİRİŞ Tek boyutlu (tek
DetaylıBu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
DetaylıSOSYAL SEÇİM TEORİSİ PROF. DR. İBRAHİM ÇİL
SOSYAL SEÇİM TEORİSİ PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Sosyal Seçim Teorisi Sosyal seçim teorisi bir grup insanın karşı karşıya kaldığı kolektif kararların demokratik bir yolla nasıl verilmesi gerektiğini araştırır.
DetaylıAHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıKaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997
Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI
DetaylıEM302 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
DetaylıONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ KAMU YÖNETİMİ ANABİLİM DALI SEÇİM SİSTEMLERİNİN SEÇMEN İRADESİNE ETKİSİ
ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ KAMU YÖNETİMİ ANABİLİM DALI SEÇİM SİSTEMLERİNİN SEÇMEN İRADESİNE ETKİSİ Metin ÖZ Samsun, 2017 S E Ç İ M S İ S T E M L E R İ N İ N S E Ç M E N İ R A
DetaylıELEME SİSTEMİ. A- Ana Kurallar
ELEME SİSTEMİ Sistem, düzenlenen satranç etkinliklerinin eşlendirme sistemi olarak kullanılacağı gibi, eş puanlı oyuncuların olması durumunda eşitliklerin bozulması için ek maçların oynanmasında da kullanılabilir.
DetaylıAHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl
AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve
DetaylıE l e m e S i s t e m i 2
ELEME SİSTEMİ Ana Kurallar ve Eşlendirme TÜRKİYE SATRANÇ FEDERASYONU ELEME SİSTEMİ Sistem, düzenlenen satranç etkinliklerinin eşlendirme sistemi olarak kullanılacağı gibi, eş puan durumunda ek maçların
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
Detaylı3.2. 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
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș
DetaylıKaradeniz Teknik Üniversitesi Ön Lisans ve Lisans Programlarında Başarı Notunun Değerlendirilmesine Dair Senato Tarafından Belirlenen Usul ve Esaslar
Karadeniz Teknik Üniversitesi Ön Lisans ve Lisans Programlarında Başarı Notunun Değerlendirilmesine Dair Senato Tarafından Belirlenen Usul ve Esaslar Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) Ön Lisans ve Lisans
DetaylıTÜRKİYE CUMHURİYETİ ANAYASASININ BAZI MADDELE RİNDE DEĞİŞİKLİK YAPILMASI HAKKINDA KANUN. (Resmi Gazete ile yayımı: 16.6.
95 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ANAYASASININ BAZI MADDELE RİNDE DEĞİŞİKLİK YAPILMASI HAKKINDA KANUN (Resmi Gazete ile yayımı: 6.6.007 Sayı: 6554) Kanun No Tarihi MADDE - 7//98 tarihli ve 709 sayılı Türkiye Cumhuriyeti
DetaylıMADDE VE TEST ANALİZİ. instagram: sevimasiroglu
MADDE VE TEST ANALİZİ Sunu Sırası Madde Analizi Madde Güçlüğü Madde Ayırıcılık Gücü Test Analizi Dizi Genişliği Ortanca Ortalama Standart Sapma Testin Ortalama Güçlüğü Testin Çarpıklık Düzeyi Test Güvenirliği
DetaylıKarar Destek Sistemleri. Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar. Karar Verme 20.10.2014
Karar Destek Sistemleri Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar Bölüm 2: CBS Tabanlı Çok Ölçütlü Karar Analizi Bölüm 3: Karmaşık Problemler için Analitik Hiyerarşi Yönteminin Kullanılması Yrd.
DetaylıNAKAVT TAKIMLAR ÖN ELEME TURU EŞLEŞME PROSEDÜRÜ
NAKAVT TAKIMLAR ÖN ELEME TURU EŞLEŞME PROSEDÜRÜ GİRİŞ Bu dokümanın amacı katılan takım sayısını 2 nin en yakın kuvvetine indirmek için uygulanacak yöntemi belirlemektir. Kurallar oynamadan turu geçecek
DetaylıPERMÜTASYON, KOMBİNASYON. Örnek: Örnek: Örnek:
SAYMANIN TEMEL KURALLARI Toplama Kuralı : Sonlu ve ayrık kümelerin eleman sayılarının toplamı, bu kümelerin birleşimlerinin eleman sayısına eşittir. Mesela, sonlu ve ayrık iki küme A ve B olsun. s(a)=
Detaylı;] u Y hb* p(a/ > V aaa!a!a!a!!!!!a! BASIN KİTAPÇIĞI
BASIN KİTAPÇIĞI 00000000 AÇIKLAMA 1. Bu kitapç kta Lisans Yerle tirme S nav -1 Matematik Testi bulunmaktad r. 2. Bu test için verilen toplam cevaplama süresi 75 dakikadır. 3. Bu kitapç ktaki testlerde
DetaylıBULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)
D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:14, Sayı:1, Yıl:1999, ss:27-36 BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Ayşe KURUÜZÜM (*) ÖZET Çalışmada bulanık ( fuzzy ) katsayılı amaç fonksiyonuna sahip doğrusal programlama
DetaylıBASIN KİTAPÇIĞI ÖSYM
BASIN KİTAPÇIĞI 00000000 AÇIKLAMA 1. Bu kitapç kta Lisans Yerle tirme S nav -1 Matematik Testi bulunmaktad r. 2. Bu test için verilen toplam cevaplama süresi 75 dakikadır. 3. Bu kitapç ktaki testlerde
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan
DetaylıGİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon
GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ
DetaylıRESİM-İŞ EĞİTİMİ ANABİLİM DALI 2015-2016 ÖĞRETİM YILI ÖZEL YETENEK SINAVI TAKVİMİ
RESİM-İŞ EĞİTİMİ ANABİLİM DALI 2015-2016 ÖĞRETİM YILI ÖZEL YETENEK SINAVI TAKVİMİ ÖN KAYIT 03-07 AĞUSTOS 2015 TABAN PUAN TÜRÜ 2015 YGS EN AZ 180 PUAN DEYÖS SÖZEL EN AZ 30 PUAN SINAV ÖNCESİ KURS 08-15 AĞUSTOS
Detaylı136 SAYILI GENELGE 1 / 9
136 SAYILI GENELGE İl Seçim Kurullarının Seçim Sonuçlarına İlişkin Görevleri ile Yurt Düzeyi Seçim Sonuçlarının Belirlenmesinde Uygulanacak Esas ve İlkeleri Amaç ve kapsam MADDE 1- Bu Genelge, 7 Haziran
DetaylıTTF HAFTA SONU - HAFTA İÇİ LİG USULÜ TURNUVA SİSTEMİ
1 TTF HAFTA SONU - HAFTA İÇİ LİG USULÜ TURNUVA SİSTEMİ 2 TTF HAFTA SONU-HAFTA İÇİ LİG USULÜ TURNUVA SİSTEMİ AMAÇ: Sporcuların seviyelerine uygun maçları, kısa zamanda yapmalarını sağlamak. YÖNTEM: Turnuvalar
DetaylıÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerini tanıyacağız. Özellikle anlatılacaktır. SMART ve ELECTRE yöntemleri üzerinde durulacaktır. Çok ölçütlü karar
DetaylıVeritabanı. SQL (Structured Query Language)
Veritabanı SQL (Structured Query Language) SQL (Structured Query Language) SQL, ilişkisel veritabanlarındaki bilgileri sorgulamak için kullanılan dildir. SQL, bütün kullanıcıların ve uygulamaların veritabanına
DetaylıGENÇLİK KOLLARI YÖNETMELİĞİ
GENÇLİK KOLLARI YÖNETMELİĞİ 195 BÖLÜM I GENEL HÜKÜMLER KURULUŞ Madde 1 - Cumhuriyet Halk Partisi Tüzüğü nde ifadesini bulan amac a yönelik olarak, Genel Merkez, il, ilçe ve gerek görülen beldelerde örgüt
Detaylıx 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1
Ders 11: Örnekler 11.1 Kulplarla inşalar Bu bölümde kulpları birbirine yapıştırıp tanıdık manifoldlar elde edeceğiz. Artık bu son ders. Özellikle dersin ikinci bölümünde son meyveleri toplamak adına koşarak
DetaylıTam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için
Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıKONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I
KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu
Detaylıp 2 p Üçgen levha eleman, düzlem şekil değiştirme durumu
Üçgen levha eleman düzlem şekil değiştirme durumu Üçgen levha eleman düzlem şekil değiştirme durumu İstinat duvarı basınçlı uzun boru tünel ağırlık barajı gibi yapılar düzlem levha gibi davranırlar Uzun
DetaylıT.C. ORDU ÜNİVERSİTESİ GÜZEL SANATLAR FAKÜLTESİ 2015 2016 ÖĞRETİM YILI ÖZEL YETENEK SINAVI UYGULAMA ESASLARI
T.C. ORDU ÜNİVERSİTESİ GÜZEL SANATLAR FAKÜLTESİ 2015 2016 ÖĞRETİM YILI ÖZEL YETENEK SINAVI UYGULAMA ESASLARI ÖĞRENCİ KONTENJANI: GRAFİK TASARIM BÖLÜMÜ: 40 HEYKEL BÖLÜMÜ: 15 1-ÖN KAYIT KOŞULLARI VE GEREKLİ
DetaylıNİĞDE ÜNİVERSİTESİ BAĞIL DEĞERLENDİRME YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
İĞDE ÜİVERSİTESİ BAĞIL DEĞERLEDİRME YÖERGESİ BİRİCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1- (1) Bu Yönerge nin amacı, öğrencilerin başarıları değerlendirilirken, başarıyı ölçmek için, gerekli
DetaylıANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1 Bu derste; Analitik Hiyerarşi prosesi AHP Uygulama Aşamaları AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP nin Uygula Örnekleri AHP Puanlama Yöntemi Analitik Hiyerarşi Prosesi
DetaylıDARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI
DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJENİN ADI: OYUN TEORİSİ İLE İSTANBUL TRAFİĞİNİN İNCELENMESİ HAZIRLAYANLAR: ECE TUNÇKOL-BERKE OĞUZ AKIN MEV KOLEJİ ÖZEL
DetaylıTTF HAFTA SONU LİG USULÜ TURNUVA SİSTEMİ
TTF HAFTA SONU LİG USULÜ TURNUVA SİSTEMİ AMAÇ: Sporcuların seviyelerine uygun maçları, kısa zamanda yapmalarını sağlamak. YÖNTEM: Turnuvalar 2 hafta içi, 2 hafta sonu olmak üzere en fazla 4 gün sürecektir.
DetaylıKoçluk Oturumu/Seansı Canlandırma
Hareketlilik Koçu Koçluk Seansı Canlandırma Eğitmen talimatları Grup çalışması Koçluk Oturumu/Seansı Canlandırma Ana hatları, yapısı ve tanımı Bu çalışmadaki saptanabilir beceri ve yeterlilikler Saptanabilir
DetaylıOYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıDERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2008, C.13, S.2 s.217-226 Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2008,
Detaylıİki kişili-sıfır toplamlı oyunlar. Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. Varsayımlar. Sıfır toplamlı oyunlar
İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Karar Verme Süreci. Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA.
Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Karar Verme Süreci Doç. Dr. İhsan Kaya Karar Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA 1 Karar Verme Karar Verme belirli bir problemi çözmek ve istenilen
DetaylıMedde İstatistikleri, Test İstatiskleri
Medde İstatistikleri, Test İstatiskleri 2 Madde güçlüğü Madde ayırt ediciliği Madde varyansı Madde güvenirlik indeksi Çeldiricilerin işlerliği Korelasyon katsayısı 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 1 1 1 0 0
DetaylıİÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi
İÇİNDEKİLER 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Analitik Hiyerarşi Süreci tekniği karmaşık karar problemlerinde
DetaylıİÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ...XI GİRİŞ... 1 İkinci Meclisler... 1 Osmanlı Âyan Meclisi ve 1924 Anayasaları... 3 Cumhuriyet Senatosu...
V İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ......XI GİRİŞ... 1 İkinci Meclisler... 1 Osmanlı Âyan Meclisi... 2 1921 ve 1924 Anayasaları... 3 Cumhuriyet Senatosu... 4 I. BÖLÜM OSMANLI DÖNEMİNDE İKİNCİ MECLİS Meclis-i Umumî...
DetaylıMadde güçlük indeksi: Herbir maddenin zorluk derecesini, uygun güçlük düzeyine sahip olup olmadığını gösterir.
Madde: Ölçme araçlarının (testlerin, ölçeklerin, vb.) kendi başına puanlanabilen en küçük birimidir. Ölçme sonuçlarına dayalı olarak bir testi oluşturan maddeler analiz edilerek maddelerin testten çıkartılıp
DetaylıGÜZ DÖNEMİ ARASINAV SORULARI. 1. Sayısal çözümleme ve fonksiyonu tanımlayarak kullanıldığı alanları kısaca açıklayınız?
MAK 05 SAYISAL ÇÖZÜMLEME S Ü L E Y M A N D E M Ġ R E L Ü N Ġ V E R S Ġ T E S Ġ M Ü H E N D Ġ S L Ġ K F A K Ü L T E S Ġ M A K Ġ N A M Ü H E N D Ġ S L Ġ Ğ Ġ B Ö L Ü M Ü I. öğretim II. öğretim A şubesi B
DetaylıSEÇİM SİSTEMLERİ SEÇİM SİSTEMLERİ
Yrd. Doç. Dr. A. Sait SÖNMEZ SEÇİM SİSTEMİNE HÂKİM OLAN İLKELER Seçim sistemlerinin temel hedefi parlamentodaki sandalyeleri aldıkları oy miktarlarına göre siyasi partiler arasında dağıtmaktır. Seçim sistemleri,
DetaylıKISITLI 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
DetaylıEM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak
EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş Dr. Özgür Kabak Doğrusal Olmayan Programlama Eğer bir Matematiksel Programlama modelinin amaç fonksiyonu ve/veya kısıtları doğrusal değil
DetaylıYABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY
DetaylıKONU 8: SİMPLEKS TABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.1. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx (8.1)
KONU 8: SİMPLEKS ABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx AX b X (8.) biçiminde tanımlı d.p.p. nin en ii çözüm değerinin elde edilmesinde,
DetaylıÜNİTE 1: TEMEL KAVRAMLAR
MATEMATİK ÜNİTE : TEMEL KAVRAMLAR Temel Kavramlar ADF 0 RAKAM Sayı oluşturmak için kullanılan sembollere... denir. 0 luk sayma düzenindeki rakamlar 0,,,... 8 ve 9 olup 0 tanedir. örnek a, b, c sıfırdan
DetaylıEşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksi (EUİGE)
2015 İGR Eşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksi (EUİGE) Sıkça Sorulan Sorular Eşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksinin amacı nedir? İGE üç temel boyutta insani gelişmeye ilişkin kazanımların
DetaylıTRABZON ÜNİVERSİTESİ DEVLET KONSERVATUVARI MÜZİKOLOJİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI LİSANS KAYIT KABUL ESASLARI VE GİRİŞ SINAVI KRİTERLERİ
TRABZON ÜNİVERSİTESİ DEVLET KONSERVATUVARI MÜZİKOLOJİ BÖLÜMÜ 2018 2019 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI LİSANS KAYIT KABUL ESASLARI VE GİRİŞ SINAVI KRİTERLERİ Amaç ve Kapsam Madde 1. Trabzon Üniversitesi Devlet Konservatuarı
DetaylıEigenvalue-Eigenvector Problemleri
Bir sistemin özvektörü sistem tarafından temel olarak değiştirilmeyen vektördür. Sadece genliği değişir, genliğin değişme miktarına da özdeğer denir. Yani sistemimizi Amatrisi ile ifade edersek; x A λ
DetaylıGenel 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
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi
DetaylıTürkiye Bilişim Derneği (TBD) Genel Kurulu, 5 Ekim 2013 te Ankara Balgat taki dernek merkezinde
TBD Tüzüğü değişti 4 Ekim de olağanüstü toplanan TBD, Tüzüğü nün 7 maddesini değiştirdi. Değişiklikle üyelikten çıkartılma, şubeler arasında üyelik nakli, merkez organları ve dernek gelirleri gibi konular
DetaylıToplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı
Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2013-2014 Güz Dönemi Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
DetaylıVI. OLİMPİYAT SINAVI SORULAR
SORULAR 1. N sayısı 1998 basamaklı ve tüm basamakları 1 olan bir doğal sayıdır. Buna göre N sayısının virgülden sonraki 1000. basamağı kaçtır? A)0 B)1 C)3 D)6 E) Hiçbiri. n Z olmak üzere, n sayısı n sayısına
DetaylıLİSE VE FEN LİSESİ BAŞARI BURSU YÖNETMELİĞİ
LİSE VE FEN LİSESİ BAŞARI BURSU YÖNETMELİĞİ SON REVİZE TARİHİ: 28.08.2014 REVİZE SAYISI: 18 YAYIN TARİHİ: 28.08.2014 SAYFA SAYISI: 10 HAZIRLAYAN: TERAKKİ VAKFI ÖZEL ŞİŞLİ TERAKKİ LİSESİ ÖZEL ŞİŞLİ TERAKKİ
DetaylıDr. Musa KILIÇ Öğretim Görevlisi http://kisi.deu.edu.tr/musa.kilic
Dr. Musa KILIÇ Öğretim Görevlisi http://kisi.deu.edu.tr/musa.kilic BİLGİSAYAR DONANIM Donanım birimleri ekran, klavye, harddisk, ram YAZILIM Yazılımlar ise bilgisayarın donanım yapısını kullanılır hale
Detaylı(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS
DİSKRİMİNANT ANALİZİ (AYIRIM) Emre KUZUGÜDENL DENLİ Doç.Dr.Serdar CARUS Bu analiz ile; Bir bireyin hangi gruptan geldiği (p değişkeni kullanarak, bireyi uygun bir gruba atar ) Her bir değişkenin atama
DetaylıTED İZMİR İLKOKULU ve ORTAOKULU OKUL MECLİSİ SEÇİMİ
TED İZMİR İLKOKULU ve ORTAOKULU OKUL MECLİSİ SEÇİMİ Seçim, Tanıtım Serbestliği ve Süresi Sandık Kurulunun Oluşumu Okul - 20 Ekim 2014 Öğretmenler kurulunca seçilen bir öğretmenin başkanlığında öğrencilerden
DetaylıTOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:
Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir.
Detaylıtepav Mart2018 N ŞUBAT 2018 DE TEKLİF EDİLEN İTTİFAKLI d HONDT SİSTEMİNE GÖRE SEÇİM SİMÜLASYONLARI POLİTİKA NOTU
Mart2018 N201808 tepav Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı Doç. Dr. Yetkin Çınar POLİTİKA NOTU Doç. Dr. Türkmen Göksel 21 ŞUBAT 2018 DE TEKLİF EDİLEN İTTİFAKLI d HONDT SİSTEMİNE GÖRE SEÇİM 298
DetaylıD HONDT YÖNTEMĐYLE MĐLLETVEKĐLĐ HESAPLAMA. BĐRĐNCĐ YOL (Baştan bölüp sütun sayma)
D HONDT YÖNTEMĐYLE MĐLLETVEKĐLĐ HESAPLAMA Aşağıda 12 Haziran 2011 Milletvekili Seçimlerinde Ankara ilinde partilerin aldıkları oylar verilmiştir. 16 milletvekiline sahip Ankara Birinci Seçim Çevresi milletvekillerinin
DetaylıCEVAP ANAHTARI 1-A 2-C 3-A 4-D 5-D 6-E 7-A 8-E 9-D 10-D 11-C 12-B 13-E 14-E 15-E 16-A 17-D 18-B
1. BÖLÜM: TEMEL KAVRAMLAR - 3 1-A 2-C 3-A 4-D 5-D 6-E 7-A 8-E 9-D 10-D 11-C 12-B 13-E 14-E 15-E 16-A 17-D 18-B 1-D 2-B 3-B 4-E 5-C 6-D 7-C 8-E 9-B 10-A 11-C 12-E 13-C 14-D 15-E 16-D 1-A 2-B 3-A 4-E 5-A
DetaylıEŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER
EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER LAGRANGE YÖNTEMİ Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde değişkenler ve kısıtlar genel olarak şeklinde gösterilir. fonksiyonlarının
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıT.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi
T.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi AMAÇ: Genç sporcuların; hedeflerini yukarı çekmek, başarıyı korumak yerine gelişmeye yönlendirmek, kendilerine en uygun turnuva seçimlerini yapmaları konusunda yol
DetaylıEVRİM OKULLARI REHBERLİK SERVİSİ
EVRİM OKULLARI REHBERLİK SERVİSİ TEOG Temel Öğretimden Ortaöğretime Geçiş Modeli TEOG, sınav ile öğrenci alan liselere giriş için uygulanan seçme ve yerleştirme işlemidir. Yerleştirme puanı (YEP) Ortaöğretime
DetaylıT.C. SÜLEYMAN ŞAH ÜNİVERSİTESİ SINAV VE BAŞARI DEĞERLENDİRME YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
T.C. SÜLEYMAN ŞAH ÜNİVERSİTESİ SINAV VE BAŞARI DEĞERLENDİRME YÖNERGESİ Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar MADDE 1 - (1) Bu Yönergenin amacı, Süleyman Şah Üniversitesine bağlı birimlerde
DetaylıÖĞRETMENLİK VE ÖĞRETİM YETİŞKİNLER İÇİN OKUMA YAZMA ÖĞRETİCİLİĞİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü ÖĞRETMENLİK VE ÖĞRETİM YETİŞKİNLER İÇİN OKUMA YAZMA ÖĞRETİCİLİĞİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2013 ANKARA ÖNSÖZ Günümüzde mesleklerin
Detaylı2014 - LYS TESTLERİNE YÖNELİK ALAN STRATEJİLERİ
2014 - LYS TESTLERİNE YÖNELİK ALAN STRATEJİLERİ YGS sonrası adayları puan getirisinin daha çok olan LYS ler bekliyor. Kalan süre içinde adayların girecekleri testlere kaynaklık eden derslere sabırla çalışmaları
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İER Bilgisayar Mühendisliği Algoritma Analizi İçerik: Temel Kavramlar Yinelemeli ve Yinelemesiz Algoritma Analizi Asimptotik otasyonlar Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümüne
Detaylı2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama
2.3. MATRİSLER 2.3.1. Matris Tanımlama Matrisler girilirken köşeli parantez kullanılarak ( [ ] ) ve aşağıdaki yollardan biri kullanılarak girilir: 1. Elemanları bir tam liste olarak girmek Buna göre matris
DetaylıLYS Y OĞRU MTMTİK TSTİ LYS-. u testte Matematik ile ilgili soru vardır.. evaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. u testteki süreniz 7 dakikadır.. a ve b asal
Detaylı16. ULUSAL ANTALYA MATEMATİK SORULARI A A A A A A A
AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ 16. ULUSAL ANTALYA MATEMATİK OLİMPİYATLARI BİRİNCİ AŞAMA SORULARI A A A A A A A SINAV TARİHİ VESAATİ:16 NİSAN 2011 - Cumartesi 10.00-12.30 Bu sınav 25 sorudan oluşmaktadır vesınav
DetaylıDOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)
DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) 1 DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA İKİLİK (DUALİTE-DUALITY) Doğrusal programlama modelleri olarak adlandırılır. Aynı modelin değişik bir düzende oluşturulmasıyla Dual (İkilik)
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... V İÇİNDEKİLER... VII. I. BÖLÜM HAZİRAN 2015 ten KASIM 2015 e DOĞRU
VII İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... V İÇİNDEKİLER... VII I. BÖLÜM HAZİRAN 2015 ten KASIM 2015 e DOĞRU A. HAZİRAN 2015 MİLLETVEKİLİ GENEL SEÇİMLERİ... 3 7 Haziran 2015 Milletvekili Genel Seçimleri... 3 TBMM nin Açılması...
DetaylıTutum ve Tutum Ölçekleri
Tutum ve Tutum Ölçekleri tutum bireye atfedilen ve bireyin psikolojik bir obje ile ilgili düşünce, duygu ve davranışlarını düzenli bir biçimde oluşturan eğilim Smith ( 1968 ) psikolojik obje birey için
DetaylıOkul kantininde 6 değişik türde yemek vardır. İki değişik türlü yemek, yemek isteyen bir öğrenci kaç seçim yapabilir? A) 30 B) 15 C) 10 D) 6 E) 3
KOMBİNASYON ÇIKMIŞ SORULAR 1.SORU Okul kantininde 6 değişik türde yemek vardır. İki değişik türlü yemek, yemek isteyen bir öğrenci kaç seçim yapabilir? 8 yemekten 3'ü seçilecek. 8 8.7. 6 3 3..1 Cevap:
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ Algoritma Analizi Çerçevesi Algoritma Analizinde Göz Önünde Bulundurulması Gerekenler Neler? Algoritmanın Doğruluğu (Correctness) Zaman
DetaylıSınav ve Başarı Değerlendirme Yönergesi
Sınav ve Başarı Değerlendirme Yönergesi BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde 1 (1) Bu Yönergenin amacı, Akdeniz Üniversitesine bağlı fakülte, yüksekokul, konservatuar ve meslek yüksekokullarında
DetaylıZaman Domeninde Modelleme Transfer Fonksiyonu Durum Uzay Dönüşümü Durum Uzay Transfer Fonksiyonu DönüşümÜ
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ Zaman Domeninde Modelleme Transfer Fonksiyonu Durum Uzay Dönüşümü Durum Uzay Transfer Fonksiyonu DönüşümÜ 1 EEM304 MM306
DetaylıT.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi
T.T.F. Performans Genel Klasman Sistemi AMAÇ: Genç sporcuların; hedeflerini yukarı çekmek, başarıyı korumak yerine gelişmeye yönlendirmek, kendilerine en uygun turnuva seçimlerini yapmaları konusunda yol
DetaylıMATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ
SİMPLEKS TABLONUN YORUMU MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ Şu ana kadar verilen bir DP probleminin çözümünü ve çözüm şartlarını inceledik. Eğer orijinal modelin parametrelerinde bazı değişiklikler
DetaylıALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI KONU-5 EMY 521 KONU-5 MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ 1 ALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bu dersin temel amacı ekonomik analiz ve farklı alternatifler arasında karşılaştırma yapılması
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıBÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR I. Öğretimde Ölçme ve Değerlendirmenin Gerekliliği... 2 II. Ölçme Kavramı... 3 1. Tanımı ve Unsurları... 3 2. Aşamaları... 3 2.1. Ölçülecek
DetaylıAraç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli. Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F.
Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F. Cengiz DĐKMEN*** Hoşgeldiniz *Arş.Gör.Mustafa Anıl Dönmez, Kocaeli Üniversitesi
Detaylı