KALİTELİ İŞ PAYLAŞIMI PROBLEMİ İÇİN BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI
|
|
- Yağmur Yerli
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:0 Güz 2006/2 s.3-22 KALİTELİ İŞ PAYLAŞIMI PROBLEMİ İÇİN BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI Efedi N.NASİBOV*, A. Övgü KINAY** ÖZET Bu çalışmada, işleri işçiler arasıda daha kaliteli paylaştırılması problemi ele alımıştır. Her bir işçii her işi yapabilme yeteeği bulaık ilişki matrisi şeklide verilmektedir. Optimallik kriterleri olarak, tüm atamaları bir araya getirilmiş (aggregatio) yeterlilik derecesii ve esas işçileri toplam meşguliyet derecesii maksimalleştirilmesi kriterleri dikkate alımıştır. Problemi çözümü içi klasik koteyerlere yerleştirme problemii çözümüde kullaıla Best Fit Decreasig (BFD) algoritmasıa bezer heuristik algoritmalar öerilmiştir. Aahtar Kelimeler: Atama Problemi, Bulaık Ilişki, Çok Kriterli Optimizasyo. FUZZY LOGIC APPROACH TO THE PROBLEM OF TASK SHARING IN HIGH QUALITY ABSTRACT I this study, task sharig betwee workers i high quality is examied. Each worker s workig ability of each tasks is take as a fuzzy relatioship matrix. Maximizig the competece value of aggreegated assigmets ad total task loadigs of the staff criteria are take ito cosideratio as optimizig criteria. Heuristic algorithms that are similar to the Best Fit Decreasig (BFD) algorithm which is used for the solutio of the classical bi packig problem are suggested for the solutio of the assigmet problem. Keywords: Assigmet Problem, Fuzzy Relatio, Multi-Criteria Optimizatio. *Dokuz Eylül Üversitesi Fe-Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü,3560, Buca-İZMİR, efedi_asibov@yahoo.com **Dokuz Eylül Üiversitesi Fe-Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü,3560, Buca-İZMİR, ovgu.teki@deu.edu.tr
2 Efedi N. NASİBOV, A. Övgü KINAY I. GİRİŞ Varsayalım ki, sayıda yapılacak p, p2,..., p işleri ve bu işleri yapabilecek m sayıda s, s2,..., sm esas işçileri olsu. Ayrıca ek olarak bir tae s m+ olarak işaretlemiş kiralaa işçiler grubu olsu. Kiralaa işçiler bir grup halide oluşmuş daha fazla sayıda işçi de olabilir. Her bir p işii yapmak içi a > 0 zamaı gerekmektedir (bu zama birimi güler, saatler vb. olabilir). İşler ve esas işçiler arasıda ise C = c, i =,m ; =, şeklide gösterebileceğimiz bulaık ilişkiler mevcuttur. Bu matrisi c [ 0,] elemaı i. işçii. işi yapabilme yeteeğii gösterir. c = 0 olduğuda i. işçii. işi yapma yeteeği yoktur, c = olduğuda ise işçi, bu işi yapma kousuda uzmadır. 0 < c < olması durumu ise aradaki durumları belirtmektedir. Belirli koşulları sağlayarak, işleri, işçilere optimum şekilde atamak gerekmektedir. Her bir işçii yapabileceği toplam iş miktarı vb. lieer koşullar olabilir. Ayı zamada atamış işleri, işçileri uzmalıkla yapabilmeleri gerekmektedir. Yai, atamaları kalitelerii bir araya getirilmesiyle elde edile souç atama kalitesii maksimalleştirilmesi gerekmektedir. Ayrıca ek maliyet gerektirdiği içi kiralaa işçilere atamış toplam iş miktarıı miimalleştirilmesi gerekmektedir. İşleri işçilere atamasıı X = x, i =,m + ; =, matrisiyle gösterelim. Başka deyişle,, eger.is i. isciye atamissa x = (.) 0, aksi halde Atama sırasıda sağlaması gereke kesi kısıtlar aşağıdaki gibidir: a. Her bir esas işçii toplam iş yüklemesi işçii kapasitesii aşmamalıdır. = a x b, i =, m (.2) i Burada b > 0 her bir i. esas işçii yapabileceği toplam iş miktarıı gösterir; m + i= i b. Her bir iş, sadece bir işçiye ataabilir. x =, =, (.3) Optimalleştirilmesi gereke kriterler olarak, tüm atamaları bir araya getirilmiş souç geçerlilik değeri γ ( x) i ve esas işçilere atamış işleri toplam miktarı derecesi ξ (x) i maksimalleştirilmeleri istemektedir, başka deyişle γ ( x) = mi c x max (.4) x = 4
3 İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Güz 2006/2 ξ( x) = m i= = a x a = = a x = = m+ a max (.5) Böylece, (.) - (.3) koşullarıı sağlayarak (.4) ve (.5) kriterlerii maksimalleştirmek gerekmektedir. Ayrıca γ ( x) değeri olarak farklı bir araya getirme yötemleri de kullaılabilir (Calvo ve Mesiar, 200; Nasibov ve Nasibova, 2003; Yager, 2003). Bu problem, çok kriterli optimizasyo problemidir. Problemi çözümü içi farklı yötemler kullaılabilir. Bu çalışmada ayrı ayrı kriterler üzerie iki aşamalı optimizasyo tekiği uygulamıştır; başka deyişle aşağıdaki çözüm şeması uygulamaktadır. I. Aşama: ξ ( x) max (.6) (.)-(.3) koşulları sağlaarak (.7) γ ( x ) γ (.8) 0 II. Aşama: γ ( x) max (.9) ξ ( x ) = ξ max (.0) (.)-(.3) koşulları sağlaarak (.) Burada γ 0 değeri, miimum kalite derecesie getirilmiş alt sıır ve ξ max değeri, I. aşamaı souda ξ (x) foksiyouu aldığı maksimal değerdir. Açıktır ki, II. aşama soucuda bulua çözüm, (.) - (.5) problemii pareto optimal çözümü olacaktır. 2. ÇÖZÜM ALGORİTMALARI Nasibov vd. (2004/b) çalışmasıda (.6) - (.8) problemi γ 0 = 0 halide ele alımış ve işçiler maksimum kapasitelerie göre öcede azala sırada sıralaarak çözüm algoritması kullaılmıştır. Bu algoritma aşağıdaki gibidir (Algoritma.a). Algoritma a (I. Aşama) Adım 0. Başlagıç değerler: x = 0, i =,m; =, esas işçileri yeterlilik dereceleri c, i =, m; =, belirleir; işleri yapılma süreleri a, =, belirleir; işçileri maksimum toplam yükleme miktarları b i, i =, m belirleir; esas işçileri boş kala iş miktarları s : b, i =,m ; i = i 5
4 Efedi N. NASİBOV, A. Övgü KINAY DegMi:=, tüm atamaı souç geçerlilik derecesie başlagıç değer verilir; Adım. İşler, iş miktarlarıı büyüklüğüe göre azala sırada sıralaır. Adım 2. Adım 2.Esas işçiler maksimum yükleme kapasitelerie göre azala sırada sıralaırlar. Adım 3. for := to do begi 6 /* her bir iş sırayla ele alıır*/ Adım 4. for i:= to m do begi /* her bir işçi sırayla ele alıır*/ Adım 5. if a si ad c γ 0 the begi x := ; si = si a DegMi := mi DegMi, c ; Bir soraki iş içi Adım 3 tekrarlaır. ed /* if */ ed /* for i */ ed /* for */ Adım 6. x, i =,m + ; =,, I. Aşama ı souda işleri atama haritasıı ve DegMi tüm atamaı souç geçerlilik derecesii yasıtmış olur. Stop. : ; { } Adım 2. Şimdiki çalışmada öerile algoritmaı Nasibov vd. i (2004/b) çalışmasıdaki algoritmada farkı Adım 2 ve Adım 3 de kayaklamaktadır. Başka deyişle esas işçiler maksimum kapasitelerie göre öcede sıralamamışlardır. Buu yerie her bir iş ele alıdığıda ou yapabilecek işçiler yeteeklerie göre diamik sıralaırlar (Algoritma.b). Algoritma b (I. Aşama) Adım 0. Başlagıç değerler: x = 0, i =, m; =, esas işçileri yeterlilik dereceleri c, i =, m; =, belirleir; işleri yapılma süreleri a, =, belirleir; işçileri maksimum toplam yükleme miktarları b i, i =, m belirleir; esas işçileri boş kala iş miktarları s : b, i =,m ; i = i DegMi:=, tüm atamaı souç geçerlilik derecesie başlagıç değer verilir; Adım. İşler, iş miktarlarıı büyüklüğüe göre azala sırada sıralaır. Adım 2. for := to do begi /* her bir iş sırayla ele alıır*/ Adım 3. İşçiler. işi yapabilme yeteeklerie göre azala sırada sıralaırlar. Adım 4. for i:= to m do begi /* her bir işçi sırayla ele alıır*/ Adım 5. if a si ad c γ 0 the begi x := ; si = si a : ; DegMi mi{ DegMi, } Bir soraki iş içi Adım 3 tekrarlaır. := ; c
5 İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Güz 2006/2 ed /* if */ ed /* for i */ ed /* for */ Adım 6. x, i =,m + ; =,, I. Aşama ı souda işleri atama haritasıı ve DegMi tüm atamaı souç geçerlilik derecesii yasıtmış olur. Stop. Algoritma 2 (II. Aşama) I. Aşama souçlarıı daha fazla iyileştirilmesi içi bu çalışmada da Nasibov vd. i (2004/b) işie bezer olarak II. aşama kullaılır. Bu süreçte, işler az yeteekli işçilerde alıarak daha yeteekli işçilere ataır (Tablo ). Tablo. II. Aşama da İşleri Yerlerii Değiştirilmesi Tablosu İşçi İş Boş iş miktarı Maksimum iş miktarı c c 2... c... c 0... c s b 2 c 2 c c 2... c c 2 s 2 b 2 M M M M M M M M i c i 0 c i c i i ci 0 s i 0 0 c 0 M M M M M M M M i c i c i2... c c... c i s i b i M M M M M M M M 0 b i 0 m m c c m 2 c... m... c m 0... cm s m b m m c m m2 İş miktarı a a... 2 c... c m... c m0... c m s m b m a... a 0... a DegMi Adım 0. Giriş değerler: I. Aşamaı souda elde edilmiş atama haritası; esas işçileri yeterlilik dereceleri c, i =,m; =, ; işleri miktarları a, =, ; işçileri maksimal yükleme miktarları b i, i =, m; esas işçileri öceki algoritma soucu boş kala iş miktarları s i, i =, m. Adım. while (REPEAT) do begi 7
6 Efedi N. NASİBOV, A. Övgü KINAY Adım 2. Esas işçilere verilmiş işler içeriside e az yeteekli işçi buluur; İşaretleir: DegMi:= c mi{ c i =, m; =, : x = } ; i0 0 REPEAT:=false; Adım 3. for i:= to m do begi Adım 4. if i = i 0 the i içi bir soraki iterasyoa geç; Adım 5. for := to do begi Adım 6. if x the içi bir soraki iterasyoa geç; Adım 7. if a + si a ad 0 a + si a ad 0 0 mi{ c i, } 0 c > c the begi 0 i0 0 0 işi i. işçiye, işi i 0 işçisie verilir, yai x : =, x : =, : = 0, : = 0 0 i0 xi 0 x ; 0 REPEAT:=true; Adım başta tekrarlaır; ed /* if */ ed /* for */ ed /* for i */ ed /* while */ Adım 8. x, i =,m + ; =,, işleri souç atama haritasıı ve DegMi tüm atamaı souç geçerlilik derecesii yasıtmış olur. Stop. 3. HESAPLAMA DENEYİMLERİ Algoritma b ve Algoritma 2, C++ algoritmik dilide programlaarak, INTEL PENTIUM IV,.70 GHz, 256 MB RAM işlemcisi ola bir bilgisayarda deemeler yapılmıştır. Deemelerde, c matrisii elemaları [0,] aralığıda, [0.0, 0., 0.2,,.0] değerlerii alabile tesadüfi sayı türeticisiyle oluşturulmuşlardır. İşleri hacimleri ise [,00] aralığıda tam değerler alabile tesadüfi sayı türeticisiyle oluşturulmuşlardır. İşçileri maksimum yükleme miktarları iki şekilde belirlemektedir: bezer maksimum miktarlar ve bezer olmaya maksimum miktarlar. Bezer maksimum miktarlarda m- sayıda b i değeri 4 a 6 a b i,, i =,m - (3.) 0 = m 0 = m aralığıda tesadüfi olarak belirlemiştir. Bezer olmaya durum içi maksimum yükleme miktarları ise 8
7 İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Güz 2006/2 i b i 0, a bk, i =,m - (3.2) 2 = k= aralığıda tesadüfi olarak belirlemiştir. Soucu b m maksimum yükleme miktarı ise her iki durumda da m bm = a bi (3.3) 2 i= i= olarak belirlemiştir. Deeyler soucu Tablo 2 ve Tablo 3 de verilmektedir. Deeyleri istatistiksel açıda daha alamlı olması içi tabloları her satırıda ayı verileri içere 200 deey içi iş ve işçi sayıları, işçi/iş oraları ve Algoritma.a ile Algoritma.b ye bağlı olarak II. Aşama soucu iyileştirme gözlemiş deeyleri sayısı verilmiştir. Tablo 2. II. Aşama Soucu Bezer Kapasiteler İçi Elde Edile Souçlar. II. Aşama soucu iyileşmeleri İşleri İşçileri İşçi/İş yüzdesi sayısı sayısı sayısı Algoritma a Algoritma b 50 5 % % % % % % % % % % % % % %
8 Efedi N. NASİBOV, A. Övgü KINAY Tablo 3. II. Aşama Soucu Farklı Kapasiteler İçi Elde Edile Souçlar. İşleri sayısı İşçileri sayısı İşçi/İş yüzdesi II. Aşama soucu iyileşmeleri sayısı Algoritma a Algoritma b 0 2 % % % % % % % % % % %5 8 Bezer kapasiteler içi Tablo 2 icelediğide II. Aşama ı her zama belirli bir miktarda iyileştirme yaptığı görülmektedir. İş büyüklüğü 200, 400 ve 600 içi işçi/iş yüzdesi %0 olduğu durumda, hagi Algoritma uygulaırsa uygulası II. Aşama ı yaklaşık ayı sayıda iyileştirme yaptığıı, başka deyişle Algoritma b i beklee faydayı sağlamadığı görülmektedir. Acak işçi/iş yüzdesi arttıkça başka deyişle işçi başıa düşe iş sayısı azaldıkça Algoritma b i daha etki bir şekilde çalıştığıı II. Aşama iyileştirmesii giderek daha az sayıda olmasıda görüyoruz. Ayrıca Algoritma b i Algoritma a ya göre daha az iyileştirmeye gereksiim duyduğuu istatistiksel olarak iceledik. Souç olarak her e kadar ormallik koşulları sağlasa bile veri sayısıı yetersiz olması sebebiyle Wilcoxo işaretli sıra sayıları testi uyguladığıda olasılıkla bu soucu gerçekte alamlı olduğuu görüyoruz. Bezer olmaya kapasiteler içi bezer kapasiteler deemeleri ile ayı büyüklüklerde bir çalışma yapılamamıştır. Buu sebebi ise (3.2) ifadesidir. Bu çalışmada tesadüfi sayı türeticisi olarak (3.2) ifadesii kullaılmış olması bezer olmaya kapasiteler sıamasıı kısıtlamıştır. İş büyüklükleri arttıkça veri türetilmesi zorlaşmış ve bir oktada sora mümkü olamaz hale gelmiştir. Bu yüzde daha küçük iş sayısı ve işçi/iş yüzdelikleriyle ilgili deey yapılabilmiştir. Tablo 3 de de görüldüğü gibi bezer olmaya kapasiteler içi de Tablo 2 i souçlarıa yakı souçlar elde edilmiştir. Bu tabloda da iş sayısı 00 olduğuda ve işçi/iş yüzdesi %0 ile %5 içi Algoritma a ı Algoritma b ye göre daha etki olduğuu görüyoruz. Başka deyişle iş sayısıı fazla olduğu durumlarda işçi/iş yüzdesi küçük bir değer ise Algoritma a daha etkidir. Acak diğer deemelerde Algoritma b i kullaılması atama işlemii II. Aşama soucuda daha az iyileştirme sağladığıı gösteriyor. Bezer olmaya kapasiteler içi de ayı şekilde parametrik olmaya 20
9 İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Güz 2006/2 istatistiksel test yötemleride Wilcoxo işaretli sıra sayıları testi uyguladığıda olasılıkla Algoritma b i alamlı düzeyde az iyileştirme yaptığıı görüyoruz. Souç olarak tablolarda ve Wilcoxo test istatistikleride de gözüktüğü gibi II. Aşama soucu belirli bir orada iyileşme sağlamıştır. Bu durum özellikle Algoritma a sorası çalışmalarda daha fazladır. Bu çalışmada suula Algoritma b sorası ise II. Aşama da daha az iyileşmeler gözlemektedir. Buu da sebebi Algoritma b i Algoritma a ya göre daha etki çalışmasıdır. 4. SONUÇ Bu çalışmada bulaık yeteek dereceleri göz öüde buludurularak işleri işçilere daha kaliteli paylaştırılması problemi ele alıdı. Öceki çalışmalarda farklı olarak bu çalışmada öerile Algoritma b, her bir işi paylaşımıda işçileri yeteeklerii diamik olarak dikkate almaktadır. Buu soucu iş paylaşımı kalitesi belirli derecede artış göstermektedir. Yapıla deeylerde de II. Aşama da Algoritma 2 i geellikle souçları iyileştirebilmesii yaı sıra Algoritma b sorası daha az iyileştirmeler gözlemiştir. Bu da Algoritma b i çoğu zama iyileştirilemeyecek daha iyi souçlar verdiğii göstermektedir. Öerile algoritmaı zama ve bellek karmaşıklığı bilie FFD ve BFD algoritmalarıa bezerlik göstermektedir (Kim vd, 200; Martello vd, 990; Nasibov, 2004/a). Fakat bu kouu daha ayrıtılı araştırılması iyi olurdu. Daha soraki çalışmalarda, bu tip araştırmalar da yapılabilir. 5. KAYNAKÇA Calvo T., Mesiar R., (200), Geeralized Medias, Fuzzy Sets ad Systems, 24, Kim J.-K., Lee-Kwag H., Yoo S.W., (200), Fuzzy Bi Packig Problem, Fuzzy Sets ad Systems, 20, Martello S., Toth P., (990), Kapsack Problems: Algorithms ad Computer Implemetatios, J.Wiley. Nasibov E.N., (2004/A), A Algorithm for Costructig a Admissible Solutio to the Bi Packig Problem with Fuzzy Costraits, Jour. of Comp. ad Syst. Sci. It., 43, 2, Nasibov E.N., Nasibova R.A., (2003), OWA ad MIN Aggregatio Methods i Fuzzy Bi-Packig Problem, Trasac. of the Natioal Academy of Scieces of Azerbaa, Phus.-Tech. ad Math. Series, 2,
10 Efedi N. NASİBOV, A. Övgü KINAY Nasibov E.N., Seol S., Nasibova R.A., (2004/B), A Optimal Task-Assigmet Problem with A Fuzzy Competece Matrix, Automatic Cotrol ad Computer Sciece, 37, 6, Yager R.R., (2003), Iduced Aggregatio Operators, Fuzzy Sets ad Systems, 37,
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
DetaylıÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ
Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıKuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri
uyruk Teorisi Ders Notları: Bazı uyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@akara.edu.tr 10 ASIM 2017 11. HAFTA 6 Çok kaallı, solu N kapasiteli, kuyruk sistemi M/M//N/ Birimleri sisteme gelişleri arasıdaki
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
DetaylıİKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
DetaylıSIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME. Tamer EREN a,*, Ertan GÜNER b ÖZET
Erciyes Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi 23 (1-2) 95-105 (2007) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI
DetaylıTahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıTermik Üretim Birimlerinden Oluşan Çevresel-Ekonomik Güç Dağıtım Probleminin Genetik Algoritma Yöntemiyle Çözümü
ermik Üretim Birimleride Oluşa Çevresel-Ekoomik üç Dağıtım Problemii eetik Algoritma Yötemiyle Çözümü Celal YAŞAR, Serdar ÖZYÖN, Hasa EMURAŞ 3, Mühedislik Fakültesi, Elektrik-Elektroik Müh. Bölümü, Dumlupıar
DetaylıYatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects
Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım
DetaylıStandart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme
5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli
DetaylıSAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme
SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıPOLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,
POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x
Detaylıf n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi
4.2. Pozitif Foksiyoları İtegrali SOU : f ), M +, A) kümeside bulua foksiyoları mooto arta dizisi ve h.h.h. f = f ise f dµ = f dµ gerçekleir. Gösteriiz Bu teorem Mooto yakısaklık teoremide yakısaklık yerie
DetaylıHarmoni Arama Algoritmasının Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
Çukurova Üiversitesi Mühedislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(2), ss. 65-76, Aralık 2011 Çukurova Uiversity Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture, 26(2), pp.65-76, December 2011 Özet Harmoi
DetaylıOKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA
Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıTUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,
DetaylıMühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi
Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM4 Tesis Plalaması 6-7 Güz Döemi 3 Sisteme ekleecek tesis sayısı birde fazladır. Yei tesisler birbirleri ile etkileşim halide olabilirler
DetaylıTÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi
DetaylıObje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi
Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
DetaylıOKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİ 3
The Joural of Academic Social Sciece OKUL ÖNCESİ DÖNEMİ İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜİK EĞİTİMİ 3 ÖET Ece KARŞAL 1 Tüli MALKOÇ 2 Bu çalışmada, Okul öcesi döem işitme egelli çocuklara müzik eğitimi verilmiş
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
Detaylı(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.
Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit
DetaylıAtatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 4, 2009 43 ÜRETİM PLANLAMA VE İŞ YÜKLEME METOTLARI
Atatürk Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 4, 2009 43 ÜRETİM PLANLAMA VE İŞ YÜKLEME METOTLARI Osma DEMİRDÖĞEN (*) Dilşad GÜZEL (**) Özet: Üretim plalama süreci, üretim öcesideki
DetaylıÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ
C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı, 3 97 ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ Yalçı KARAGÖZ Cumhuriyet Üiversitesi
DetaylıVeri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı
Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet
DetaylıİDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)
T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ (IDEAL PRODUCTS) 070216013 TUĞBA ÖZMEN 080216038 AYŞE MUTLU 080216064 SEVİLAY HOROZ Nil ehri, Düyaı e uzu ehridir (6.650
DetaylıTOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR
TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.
DetaylıÖğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı
Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar
DetaylıPOLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ
POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı
DetaylıDiferansiyel Gelişim Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Termik Birimlerde Oluşa Çevresel Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması Differetial evolutio algorithm applied to evirometal ecoomic power dispatch problems cosistig
DetaylıANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI
DetaylıM Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R
İ H S A N T İ M U Ç İ N D O L A P C İ, Y İ Ğ İ T A K S O Y M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R P U B L I S H E R O F T H I S B O O K Copyright 13 İHSAN TİMUÇİN DOLAPCİ, YİĞİT AKSOY
DetaylıThe Determination of Food Preparation and Consumption of the Working and Non-Working Women in Samsun
Research Turkish Joural of Family Medicie & Primary Care www.tjfmpc.com The Determiatio of Food Preparatio ad Cosumptio of the Workig ad No-Workig Wome i Samsu Samsu İlide, ve Kadıları, Evde Besi Hazırlama
DetaylıYENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI
Uludağ Üiversitesi ühedislik-imarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 3, Sayı, 008 YENĐ BĐR ADAPĐF FĐLRELEE YÖNEĐ: HĐBRĐD GS-NLS ALGORĐASI Sedat ĐRYAKĐ * eti HAUN ** Osma Hilmi KOÇAL ** Özet: Bu makalede, adaptif
DetaylıTĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz
TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II
8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet
DetaylıDÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ
DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 2013, Sayfalar 76-80 Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi Pamukkale Uiversity Joural of Egieerig Scieces TEK MAKİNELİ
DetaylıSigma 31, 128-140, 2013
Joural of Egieerig ad Natural Scieces Mühedislik ve Fe Bilimleri Dergisi Research Article / Araştırma Makalesi FUZZY CRITICAL PATH ANALYSIS Sigma 31, 128-140, 2013 Ömer ATLI 1, Cegiz KAHRAMAN 2 1 Hava
DetaylıSAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.
SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER - Döemi Ders Notları Pro. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:134-4141 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 28 (3) 41-48 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Düşük Sıcak Kayaklı Isı Pompaları Eerji Maliyet Aalizi Özet Murat KAYA Hitit
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik
DetaylıÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erkan OKTAY İÇİNDEKİLER HEDEFLER İNDEKSLER
HEDEFLER İÇİNDEKİLER İNDEKSLER Basit İdeksler Bileşik İdeksler Tartısız İdeksler Tartılı İdeksler Mekâ İdeksleri İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erka OKTAY İktisadi göstergeleri daha iyi yorumlayıp karşılaştırılabilecek
Detaylı2.2. Fonksiyon Serileri
2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m
DetaylıWEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji
DetaylıMEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ
MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme
DetaylıON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS
Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği
Detaylı5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM
5. ORURKİ İSKOZ (SÜRTÜNMEİ) KIM 5.0. oru Sistemleri Çözüm Yötemleri oru sistemleriyle ilgili problemleri çözümüde tip çözüm yötemi vardır. ular I. Tip, II. Tip ve III. Tip çözüm yötemleridir. u çözüm yötemleride
DetaylıPARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEMEDE TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKMENİN ENKÜÇÜKLENMESİ. Tamer EREN 1 ve Ertan GÜNER 2
S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c., s.-, 006 J. Fac.Eg.Arch. Selcuk Uiv., v.,.-, 006 PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEMEDE TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKMENİN ENKÜÇÜKLENMESİ Tamer EREN ve Erta GÜNER Kırıkkale
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
Detaylıİstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi
Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141
DetaylıOKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ
OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi, Göztepe, tmalkoc@marmara.edu.tr Fuda
DetaylıBileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:
1 BİLEŞİK FAİZ: Basit faiz hesabı kısa vadeli(1 yılda az) kredi işlemleride uygulaa bir metot idi. Ayrıca basit faiz metoduda her döem içi aapara sabit kalmakta olup o döem elde edile faiz tutarı bir soraki
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıKİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ
KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ M. Turha ÇOBAN Ege Üiversitesi, Mühedislik Fakultesi, Makie Mühedisliği Bölümü, Borova, İZMİR Turha.coba@ege.edu.tr Özet: Kimyasal degei
DetaylıDoğrusal Olmayan Kısıtlı Programlama ile Yapay Sinir Ağlarının Eğitilmesi ÖZET
Doğrusal Olmaya Kısıtlı Programlama ile Yapay Siir Ağlarıı Eğitilmesi Sabri ERDEM 1 ve Şe ÇAKIR 2 1 Dokuz Eylül Üiv. İşletme Fak., İg. İşletme Bölümü, İzmir, Türkiye sabri.erdem@deu.edu.tr 2 Dokuz Eylül
DetaylıFİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ
FİER RAGG IZGARA TAANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ Lale KARAMAN 1 N. Özlem ÜNVERDİ Elektroik ve Haberleşme Mühedisliği ölümü Elektrik-Elektroik Fakültesi Yıldız Tekik Üiversitesi, 34349, eşiktaş, İstabul 1
Detaylı0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322
Bölüm 3. İkici Mertebede Lieer ve Sabit Katsaılı Diferesiel Deklemler 4 3. Geel Taımlar ( ) ( ) ( ) a ( ) + a ( ) + a ( ) +... + a ( ) + a ( ) = f ( ) () 0 şeklideki bir deklem. mertebede lieer deklem
DetaylıDiziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV
Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı
DetaylıNİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?
İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek
DetaylıPROJE RAPORU. PROJENİN ADI: Karmaşık Sayıların n. Dereceden Kökler Toplamı ve Trigonometrik Yansımaları
PROJE RAPORU PROJENİN ADI: Karmaşık Sayıları. Derecede Kökler Toplamı ve Trigoometrik Yasımaları PROJENİN AMACI: Karmaşık sayıı karekökleri toplamı sıfırdır. Peki. derecede kök toplamı içi de geçerli miydi?
DetaylıT.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI
T.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI GAUSS BALANS VE GAUSS KOBALANS SAYILARI ÜZERİNE YÜKSEK LİSANS TEZİ MUSTAFA YILMAZ DENİZLİ, TEMMUZ - 07 T.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
Detaylı( 1) ( ) işleminde etkisiz eleman e, tersi olmayan eleman t ise te kaçtır? a) 4/3 b) 3/4 c) -3 d) 4 e) Hiçbiri
V MERSİN MATEMATİK OLİMPİYATI (ÜNV ÖĞR) I AŞAMA SINAV SORULARI ( Nisa 8) de ye taımlı, birebir ve örte f ve g foksiyoları her bir içi koşuluu sağlası g( a ) = ve f ( ) ( ) ( ) f = g a 4 = a ise a sayısı
Detaylıİstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı
İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi
DetaylıPLC CİHAZI İLE SERADA SICAKLIK VE NEM KONTROLÜNÜN PID DENETLEYİCİYLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ
PL İHAZI İLE SERAA SIAKLIK VE NEM KONTROLÜNÜN PI ENETLEYİİYLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ M.egiz TAPLAMAIOĞLU 1 Ali SAYGIN 2 Evre EĞİRMENİ 3 em TEZAN 4 1,3,4 Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü Mühedislik Mimarlık
DetaylıDoç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim
DetaylıSAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.
SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER 9- Döemi Karma Eğitim Ders Notları Doç. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri
DetaylıOPTİMAL HİSSE SENETLERİNİN BELİRLENMESİNDE BULANIK DOĞRUSAL OLMAYAN PORTFÖY MODELİ
OPİMAL HİSSE SENELERİNİN BELİRLENMESİNDE BULANIK DOĞRUSAL OLMAYAN PORFÖY MODELİ Oza KOCADAĞLI Mimar Sia Güzel Saatlar Üiversitesi İstatistik Bölümü, Çırağa Cad. Çiğdem Sok. No. 34349 Beşiktaş, İSANBUL
Detaylı1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.
Sorular ve Çözümleri 1. GRUPLAR 1) G bir grup olmak üzere aşağıdaki eşitlikleri gösteriiz. i) e G birim elema olmak üzere e 1 = e. ii) a G olmak üzere (a 1 ) 1 = a. iii) a 1, a 2,, a G içi (a 1 a 2 a )
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
DetaylıORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ
ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ Lokma Gökçe Olimpiyat problemlerii çözümüde eşitsizlik teorisi öemli bir yer tutar. Baze bir maksimum miimum değer problemide, baze bir geometrik eşitsizlik kaıtıda, baze
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme
Detaylıİstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş
İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük
DetaylıTÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)
TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu
Detaylı7. Ders. Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları
Hatırlatma: ( Ω, U, P) bir olasılık uzayı ve 7. Ders Bazı Kesikli Olasılık Dağılımları : Ω ω R ( ω) foksiyou Borel ölçülebilir, yai B B içi { ω Ω : ( ω) B } U oluyorsa foksiyoua bir Rasgele Değişke deir.
DetaylıHARMONİK DİSTORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKTASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ
HARMONİK DİSORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ Celal KOCAEPE Oktay ARIKAN Ömer Çağlar ONAR Mehmet UZUNOĞLU Yıldız ekik Üiversitesi Elektrik-Elektroik Fakültesi Elektrik
Detaylıİki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması
Uluslararası Katılımlı 7. Makia Teorisi Sempozyumu, İzmir, -7 Hazira 05 İki Serbestlik Dereceli Mekaizmalarla İşlev Setezide Tasarım oktalarıı Eşit ve Çebişev Aralıkladırması ile Seçimii Karşılaştırılması
DetaylıVenn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak
Ve Şeması ile lt Kümeleri Saymak Osma Ekiz Bu çalışmada verile bir kümei çeşitli özellikleri sağlaya alt küme veya alt kümlerii ve şeması yardımıyla saymaya çalışacağız. Temel presibimiz aradığımız alt
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI -BOYUTLU (ÖKLİT) UZAYI Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a, a,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
DetaylıTek Bir Sistem için Çıktı Analizi
Tek Bir Sistem içi Çıktı Aalizi Bezetim ile üretile verile icelemesie Çıktı Aalizi deir. Çıktı Aalizi, bir sistemi performasıı tahmi etmek veya iki veya daha fazla alteratif sistem tasarımıı karşılaştırmaktır.
DetaylıBİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül
BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi
DetaylıHARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI
HRY-ROSS MTOU V UYGUNMSI ğ şebekelerde debi bir oktaya çeşitli yollarda gelebildiği içi, şebekei er agi bir borusua suyu agi yolda geldiğii ilk bakışta söyleyebilmek geellikle mümkü değildir. Çözümleme
DetaylıAnaliz II Çalışma Soruları-2
Aaliz II Çalışma Soruları- So gücelleme: 04040 (I Aşağıdaki foksiyoları (ilgili değişkelere göre türevlerii buluuz 7 cos π 8 log (si π ( si ta e 9 4 5 6 + cot 0 sec sit t si( e + e arccos ( e cos(ta (II
DetaylıAKT201 MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ
AKT MATEMATİKSEL İSTATİSTİK I ÖDEV 6 ÇÖZÜMLERİ KESİKLİ RASLANTI DEĞİŞKENLERİ & KESİKLİ DAĞILIMLAR. X aşağıdaki olasılık foksiyoua sahip kesikli bir r.d. olsu. Bua göre;. ; x =.. ; x =. 4. ; x =. 5 p X
DetaylıÖZET Doktora Tezi KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstatistik Aabilim Dal
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2009 Her hakkı saklıdır ÖZET Doktora Tezi
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.tekolojikarastirmalar.com ISSN:34-44 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 7 () 35-4 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Polivili Klorür (Pvc) Malzemeleri Sıcaklığa Bağlı Titreşim Özelliklerii Đcelemesi
Detaylı