Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama"

Transkript

1 KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: , wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür Fakültes, Matematk Mühedslğ Bölümü, Yıldız-İSTANBUL Özet Kuruluş yer seçm br çok krterl karar verme problem olup, şletmeler ç büyük stratek öem taşımaktadır Bu çalışmada, br kuruluş yer seçm problem ele alımakta ve bakacılık sektörüde yaklaşık o beş seedr faalyet göstere br bakaı, hç şubes bulumadığı Güeydoğu Aadolu Bölges dek beş aday şehr arasıda e doğru terch yapablmese yöelk br karar destek model öerlmektedr Gelştrle karar destek modelde, çok ölçütlü karar verme yötemlerde, değerledrme süreçler bulaıklığıda dolayı, aralıklı karar vermey olaaklı kıla bulaık TOPSIS yötem uygulamaktadır Belrlee krterler altıda yapıla değerledrmelere göre, Dyarbakır e y aday şehr olarak belrlemştr Aahtar sözcükler: Bulaık TOPSIS, üçge bulaık sayılar, baka şube yer seçm Fuzzy Topss Method For Faclty Locato Selecto Ad A Applcato I Bakg Sector Abstract Faclty locato selecto s a mult-crtera decso problem ad has a strategc mportace for may compaes I ths study a faclty locato selecto problem s cosdered ad a decso support model s provded order to help a bak selectg the most approprate cty for opeg a brach amog sx alteratves the South Easter of Turkey I the decso support model developed, because of the fuzzess of the evaluato processus, the fuzzy TOPSIS method whch allows to make decsos usg the tervals s appled At the ed of the study, accordg to the evaluatos uder the crtera defed, Dyarbakır s foud out the best caddate cty Keywords: Fuzzy TOPSIS, tragular fuzzy umbers, bak brach locato selecto GİRİŞ Tüm düyada yaşaa küreselleşme paralelde, ürü ve hzmetler suulduğu pazarlar da tüm frmalar tarafıda ortak olarak paylaşılmak durumudadır ve buu doğal soucu olarak da brçok frma brbrleryle kıyasıya rekabet çersdedrler Bu rekabet ortamlarıda kuruluş yer seçm, oldukça öeml br karar stratek karar hale gelmektedr Kuruluş yer kavramı geel alamda şletme ekoomk faalyetler sürdürdüğü coğraf yer alamıa gelr Br edüstr şletmes ç kuruluş yer; tedark, üretm, depolama ve dağıtım gb temel foksyolarıı ve bulara bağlı ekoomk amaçlarıı gerçekleştrebleceğ e uygu yer olarak taımlamaktadır Kuruluş yer, ayı zamada br şletme uzu döem faalyetler gerçekleştreceğ br aladır Bu edele, br şletme kuruluş yer olarak seçeceğ yer, uzu döemde amaçlarıı gerçekleştrebleceğ, e düşük malyet ve e yüksek kârı sağlayablecek ala olacaktır İşletme yalış yerde kurulması hammadde tem, pazarlama, taşıma malyetler, ulaşım, haberleşme ve altyapı soruları gb brçok soru le bu soruları gderlmes ç harcaması gereke malyetler artırmakta, dolayısıyla brm malyetlerde artışa sebep olablmektedr(elere,007: 80) Bu edele yer seçm, brçok faktörü dkkatl aalz edlerek alıması gereke br karardır Seçlecek yer şletmeler htyaçlarıı e y karşılayacak telkte olması gerektğde bu htyaçlar obektf olarak belrleerek taımları eksksz olarak yapılmalı, seçlecek yer şletme faalyetlere yapacağı etkler belrleye özellkler değerledrlmel, blg ve tecrübesde yararlaılablecek uzma kş ve kurumlarda destek alımalı, kararlar olabldğce uzu br döem göz öüde buludurulmalı ve mevcut durum dkkate alıırke, zama çersde meydaa gelecek değşklkler de göz öüde buludurulmalıdır (Barutçugl, 988:73, Demrdöğe, Blgl, 00:305-34) Lteratür taramasıda kuruluş yer seçm üzere so yıllarda yapıla çalışmalarda sayısal yötemler olarak geellkle matematksel programlama ve çok krterl karar verme yötemler kullaıldığı görülmektedr Br başka çalışmada dual modell leer matematksel programlama le çözüm araştırılmıştır(mladeovch et al,005:-) Kuo ve dğerler, ayı kouda bulaık AHP yötem kullamıştır(kuo et al,00: 99-4) Elere, der sektörüde kuruluş yer problem Aaltk Hyerarş Sürec le celemştr(elere, 006: ) Burdurlu se se moblya sektörüde kuruluş yer problem Aaltk Hyerarş Sürec le celemştr(burdurlu, 003:-9) Chu ayı problem bulaık TOPSIS yardımıyla celemştr(chu : 00, ) Ertuğrul ve Karakaşoğlu kuruluş yer seçm problem ç bulaık AHP ve bulaık TOPSIS yötemler brlkte kullamışlar ve bu k yötem kıyaslamışlardır (Ertuğrul, Karakaşoğlu : 008, )

2 38 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 Bu çalışmada br kuruluş yer seçm problem olarak, özel br bakaı şubes olmadığı Güeydoğu Aadolu Bölges de, aday beş şehr arasıda e uygu terch yapması ç br karar destek model öerlmes ele alımıştır Br kuruluş olarak baka, ktsad ve tcar yaşam çde çok öeml br yer ola ve, sermaye,para ve kred kousuyla lgl her çeşt şlem yapa ve düzeleye özel ve tüzel kşler, devlet ve şletmeler bu aladak her türlü htyacıı karşılamak üzere çalışa br ktsad kuruluştur(kocamaoğlu, 980:8) Br başka taıma göre se baka, dğer brçok şletme gb ortakları karlarıı maksmze etmey amaçlaya özel şletme olup, çek hesapları,temat mektupları, baka havaleler gb gördükler hzmetlerde, kredlerde kazaç elde ede br kuruluş olarak değerledrlmektedr(paras ız,003:46)özetle,bakaları güümüzde para, kred ve sermaye gb koularda öeml görev ve foksyoları vardır Tcar hayatta, hem yurtç hem yurt dışı şlemler düzel olarak yürümes, bakaları olmadığı br ortamda mümkü değldr Şubeler se geel dağıtım kaalları olarak kullaıla ve müşterler ulaşableceğ, hzmet alableceğ kurumlardır Bu özellkleryle bakalar ç stratek alamda büyük öem taşıya şubeler buludukları oktalar da ayı öeme sahptrler Yabacı lteratürde bu kouyla lgl pek çok çalışmaya rastlamak mümküdür Ble lk çalışmalarda br 983 yılıda Meda tarafıda yapılmıştır Bua göre şube yer seçm uzu vadel br yatırım kararıdır ve şube yer potasyel belrlemes çok öemldr Buu ç de bölge tcar özellkler, dğer baka şubeler durumu, üfus özellkler ve şgücü öem taşımaktadır( Meda, 983: 5-8) ABD Oho eyaletde tcar bakaları kuruluş yer seçm problem bulaık hedef programlama ( fuzzy goal programmg) yötemyle celemş ve bakaı ked ç damkleryle beraber, bölge demografk, sosyoekoomk özellkler, ulaşım mkalarıı, mevduat ve kred hacmler ve bölgedek tcar faalyetler öem taşıdığı görülmüştür (M,989 : 07-5) Yuasta dak br ulusal bakaı şube performaslarıı regresyo aalz le celedğ br çalışmada şube lokasyo özellkleryle lgl olarak, bölge toplam üfusu, ortalama hae halkı büyüklüğü, üfus artış oraı,kş başı gelr,sektör bazıda frma sayısı, dğer bakaları koumu gb blgler dkkate alımaktadır (Boufouou,995:389-40) Bagladeş tek baka şube dağılımlarıı celedğ br başka çalışmada, celee bölgeler demografk, sthdam ve ktsad verler kullaılarak yapıla regresyo aalzlerde, şube dağılımlarıı özellkle ekoomk göstergelere bağlı olduğu, buu yaıda sektörel özellkler ve bakaları sudukları ürülerle bu sektörlere verdkler hzmetler de öeml olduğu vurgulamıştır(ravallo et al,000:-39) Ürdü de baka şube yer seçm le lgl br ktsad çalışmada se göz öüde buludurula değşkeler üfus yoğuluğu, gelr düzey, gölge kültürel özellkler, bölgedek frma sayısı, mevduat toplamı, büyüme potasyel ve rekabet olmuştur(abbas, 003:0-0) Bu çalışmada şube yer seçm ç aday ller arasıda e uygu olaıı belrlemese yöelk br karar model öerlmektedr Bakacılık sektörüde şube yer seçm brçok faktörü etk olduğu br süreçtr ve bu sürec etkleye faktörler her baka ç farklılık göstereblr Br başka deyşle, her bakada karar sürec farklı olması, ç damkler, ürüler, pazarlama strateler değşkelk göstermes, buluduğu segmet farklılığı edeyle seçm krterler farklı belrleeblmekte ve buu soucuda farklı bakalar ç farklı lokasyo terchler de görüleblmektedr Etk br şube yer seçm ç, uygu krterler ve bu krterler bazıda aday şube yerler değerledrlerek, krterler e y taşıya adayı tespt edlmes gerekr Acak bazı durumlarda, değerledrme yapılırke sayısal değerler yetersz kalablr Br başka fadeyle orta, braz, daha gb dlsel değşkelerde yararlaılablr Bu tür değerledrmeler alamlı hale getreblecek bulaık kümeler teors temel ala modellerde br ola Che ve dğerler tarafıda gelştrle bulaık TOPSIS modelde yararlaılablr ( Che et al,006:-3) Bulaık TOPSIS modelde, karar krterler ve mevcut alteratfler değerledrlmes dlsel değşkelerle yapılmaktadır Yapıla değerledrmeler üçge bulaık sayılara döüştürülerek sayısallaştırıldıkta sora bulaık ağırlıklar matrs, bulaık karar matrs, ormalze edlmş bulaık karar matrs ve ağırlıklı ormalze edlmş bulaık karar matrs elde edlmektedr Bulaık poztf deal çözüm ve bulaık egatf deal çözüm belrledkte sora verteks yötem le alteratfler yakılık katsayıları buluur ve mevcut alteratfler e yde e kötüye doğru sıralaır Çalışmaı kc bölümüde kouyla lgl lteratür çalışmasıa yer verlmş olup, üçücü bölümde bulaık TOPSIS model algortması (Che et al,006:-3) ortaya komuştur Dördücü bölümde se br baka ç, Güeydoğu Aadolu Bölges de şube açmayı hedefledğ aday altı şehr Bulaık TOPSIS yötemyle değerledrlmştr Bulaık Küme Teors Bulaık küme teors ortaya koya Zadeh, keslk çermeye problemler çözmek ve sa düşüces fade etmek ç sayısal fadeler değl dlsel fadeler kullamak gerektğ fade etmştr (Chou et al,00:375-39) (Che,000:-9) Güdelk yaşamda karşılaşıla brçok belrszlk, keslk yaklaşımıyla modelleemez acak bulaık kümeler bu modellemey yapablr Bulaık küme teors, sa algı ve özel yargılarıyla lgl ola dlsel belrszlğ modellerke, bu belrszlğ bulaık sayılarla matematksel olarak fade edlmes sağlar İşlem kolaylığı sağlaması edeyle e çok kullaıla bulaık sayı türü, üçge bulaık sayılardır Br üçge bulaık sayı, (, ) şeklde gösterlr, 3

3 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, m ve poztf bulaık sayılar, r poztf br reel sayı, α m ve α kapalı aralığı üst sıırı olmak üzere k α α α bulaık sayıı α kesmler sırasıyla m [ m l, m u ] α α α, [, ] olsu Üçge bulaık sayılarla yapıla l u temel şlemler şöyle özetleeblr (Che,000:-9): α α α α α ( m + ) ) [ ml + l, mu + u ] α α α α α ( m ) ) [ ml u, mu l ] α r ( m() r) [ m r, m r] ( () ( () α (3) l u Verteks yötem, bulaık sayılar arasıdak uzaklığı bulumasıda yararlaıla br yötemdr m ( m, m, m3) ve (,, 3 ) gb k üçge bulaık sayı arasıdak uzaklık verteks yötemyle şöyle hesaplaır (Che,000:-9): [( m ) + ( m ) + ( m ] d( m, ) 3 3) 3 (4) 3 Bulaık TOPSIS Yötem Çok krterl karar verme problemlerde e çok rastlaıla yötemlerde brs lk kez 98 yılıda öerle TOPSIS yötemdr (Hwag, Yoo,98) Br doğrusal ağırlıkladırma tekğ ola TOPSIS yötem e öeml özellğ, bu yötemde poztf deal çözüme e yakı ve egatf deal çözüme e uzak ola e uygu çözümü belrlemesdr Bu mesafeler k yölü olması le sadece maksmze edlecek durumlar değl mmze edlmes gereke durumlar da göz öüde buludurulur ve bua göre e uygu seçm yapılır(özdemr, Seçme, 009: 83) Bu açıda bakıldığıda yötem, baka şube yer seçmde kullaılablecek alteratf br yötem olarak kullaılablr Buula beraber, gerçek hayatta pek çok durumda değerledrme yaparke sayısal değerler yetersz kalablr çükü sa düşüce ve yargıları özellkle terchler geellkle belrszlk çerr Bu edele TOPSIS yötem bulaık verler kullaılablecek şeklde gelştrlmştr (Jahashahloo et al,006 : 545) Bulaık TOPSIS yötem belrl br krter ya da krterlere göre belrszlk altıda alteratfler değerledrp sıralamasıa ve e doğru seçm yapılmasıa yardımcı ola br yötemdr TOPSIS yötemde bulaık değerler kullaılması 99 yılıda Che ve Hwag tarafıda klask TOPSIS yötem le lgl yapıla çalışmaya atıfta buluması le başlamıştır (Che, Hwag: 99) Buda sora bu yötem brçok çok krterl karar verme problemler çözmek ç kullaılmıştır Che (Che,000: -9) öerdğ bulaık TOPSIS yötemde krter ağırlıklarıı belrlemes ve alteratfler değerledrlmes üçge bulaık sayılarla fade edle sözel değşkelerle yapılmaktadır Tsaur ve Chag (Tsaur, Chag, 00: 07-5) tarafıda hava edüstrsde servs kaltes değerledrlmesde Chu ve L (Chu,L,003: 84-90) robot seçm ç bulaık TOPSIS yöem kullamıştır Abo-Sa ve Amer (Abo-Sa,Amer, 005: 43-56) çok amaçlı büyük ölçekl doğrusal olmaya programlama problemler ele almak ç bulaık TOPSIS yötem öermşlerdr Che ve dğerler (Che et al,006: -3) tedarkç seçm problem ele almak ç bulaık karar verme yaklaşımıda faydalamışlardır Jahashahloo ve dğerler tarafıda yapıla br çalışmada krter ağırlıklarıı belrlemesde ve alteratfler değerledrlmesde üçge bulaık sayılar kullaılmış ve α kesm kavramı kullaılarak bulaık sayılar ormalze edlmştr (Jahashahloo et al,006:545) Botta ve Rzz e uygu üçücü part lostk servs sağlayıcılarıı belrlemesde bulaık TOPSIS yötem kullamışlardır(botta, Rzz,006: ) Wag ve Elhag alfa düzey kümes ve doğrusal olmaya programlamaya dayaa bulaık TOPSIS yötem sumuşlardır(wag, Elhag, 006: ) Betez ve dğerler, ele aldıkları üç otel servs kaltes değerledrmek ç bulaık TOPSIS yötemde yararlamışlardır(betez et al,007: ) Düdar ve dğerler, saal mağazaları teret steler değerledrlmesde bulaık TOPSIS yötem kullamışlardır( Düdar et al007: 43-7) Öztürk ve dğerler, Dezl Make İmalat Saay de faalyet göstere br şletme aklye frması seçmde bulaık AHP ve bulaık TOPSIS yötemler kullamışlar ve bu yötemler kıyaslamışlardır(öztürk et al,008: ) Wag, Tayva da yerel havayollarıda faalyet göstere üç havayolu şletmes fasal performasıı ölçmek ç bulaık TOPSIS yötem kullamıştır (Wag, 008: ) Özdemr ve Seçme, Türkye de faalyet göstere br moblya fabrkasıı mevcut tedarkçler değerledrmes yaparak, e uygu tedarkçy bulaık TOPSIS yötemyle belrlemştr( Özdemr, Seçme,009:79-) Ecer ark tarafıda gerçekleştrle br çalışmaı kousuu da, çmeto sektörüde yer ala o adet frmaı fasal rasyolarıı kullaarak, bulaık TOPSIS yötemyle br optmal portföy oluşturulması teşkl etmektedr( Ecer ark,009 : ) Çalışmamızı kousuu teşkl ede baka şube yer seçm ç gelştrle karar destek modelde Che ve dğerler (Che, 006: -3) tarafıda gelştrle Bulaık TOPSIS yötem kullaılmıştır Bu yötem lk adımıda uzma karar verclerde (KV) oluşa br ür oluşturulur N tae karar vercde oluşa küme E { KV KV,, KV } şeklde fade edlr, Jür oluşturuldukta sora,, A m ve bu alteratfler değerledrmede kullaılacak ola krterler mevcut alteratfler A { A A, } N

4 40 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 { K K } K,,, K belrler Buu takbe, alteratfler değerledrlmesde ve krterler öem ağırlıklarıı belrlemesde kullaılacak sözel değşkeler seçlr ve karar vercler bu sözel değşkeler yardımıyla alteratf ve krterler değerledrrler Bu değerledrmeler bulaık sayılar şekldek fades Tablo ve Tablo dek gbdr (Che, 006: -3): Tablo Krterler Öem Ağırlığıı Belrlemede Yararlaıla Dlsel İfadeler Çok Yüksek ( ÇY) (08,,) Yüksek ( Y ) (07,08,09) Braz Yüksek ( BY ) (05,065,08) Orta ( E ) (04,05,06) Braz Düşük ( BD ) (0,035,05) Düşük ( D ) (0,0,03) Çok Düşük ( ÇD ) (0,0,0) Tablo Alteratfler Değerledrlmesde Kullaıla Dlsel İfadeler Çok İy (ÇI) (8,0,0) Iy ( I ) (7,8,9) Braz Iy (BI ) (5,65,8) Orta ( E ) (4,5,6) Braz Kötü ( BK ) (,35,5) Kötü ( K ) (,,3) Çok Kötü ( ÇK ) (0,0,) N tae karar vercde oluşa grupta, x~ karar vercler değerledrdğ alteratf krter değer, w ~ se krter ağırlığıı gösterdğ grupta krter değerler ve krter ağırlıkları sırasıyla şöyle hesaplaır: ~ x ( a, b, c ), a m{ a }, b N b k N k, c max{ c } k k k k (3) w ~ ( w, w, w ) w { w }, w 3 N w k N k m k k, { w } w (3) 3 max k 3 k Br bulaık çok krterl karar verme problem matrs, A ( (,, m) aralarıda seçm yapılacak alteratfler ve K (,, ) krterler göstermek üzere şu şeklde fade edleblr: A A A m K K ~ x ~ x ~ x ~ x ~ x ~ m xm [ w~, w~,, ] w ~ x ~ x ~ x m ~ W ~ (33) Burada ~ x (, ) ve ~ ω (,, ) dlsel fadelerdr Bu dlsel fadeler üçge bulaık sayılarla ~ x ( a, b, c ) ve w ~ ( w, w, w ) şeklde, 3 taımlaablr D ~ bulaık karar matrs, W ~ se bulaık ağırlıklar matrs göstermektedr Karar matrs oluşturulmasıda sorak adım karar matrs ormalze edlmesdr Normalze edlmş bulaık karar matrs ~ R ~ (34) [ r ] m le gösterlr ve elemaları B ve C, fayda ve malyet krterler olmak üzere ~ a b c r,,, c max c, B c c c (35) ~ a a a r,, c b a, a m a (36) şeklde hesaplaır Burada, r (, ), C, ormalze edlmş üçge bulaık sayılardır Normalze bulaık karar matrs oluşturulmasıda sora, her br krter farklı ağırlığıı göz öüde buludura ağırlıklı ormalze edlmş bulaık karar matrs şu şeklde oluşturulur: ~ V ~ (37) [ v ] m K,,m,,,

5 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 4 Elemaları se v ~ ~ r () w~ (38) formülüyle hesaplaır Ağırlıklı ormalze bulaık karar matrs oluşturuldukta sora bulaık poztf deal çözüm (FPIS, A ) ve bulaık egatf deal çözüm (FNIS, A ) şu şeklde taımlaır ( v~ ~, v ~, v ) A ( v~, v~,, v~ ) Burada v ~ max{ v } ve ~ v m{ v } A (39) (30) 3 dr Her br alteratf FPIS ve FNIS te uzaklığı sırasıyla,,,, m olmak üzere d d d ( v~, v~ ),, m (3) v v d ( v~, v~ ),, m (3) le hesaplaır Burada d v (,) k bulaık sayı arasıdak uzaklığı göstermektedr Poztf deal çözüme ve egatf deal çözüme göre uzaklıklar belrledkte sora, alteratfler sıralamasıı belrleyeblmek ç her alteratfe lşk yakılık katsayıları ( C ) hesaplaır Yakılık katsayısı, bulaık poztf deal çözüme ( A ) ve bulaık egatf deal çözüme ( A ) uzaklığı ayı ada dkkate alır Her alteratf yakılık katsayısı,,,, m olmak üzere d C d + d formülü kullaılarak hesaplaır (33) 4 Baka Şube Yer Seçm Çalışmaı bu bölümüde yaklaşık 5 seedr bakacılık sektörüde faalyet göstere br özel mevduat bakasıı, Güeydoğu Aadolu Bölges de şubes bulumaya 5 l ola Dyarbakır(A), Kahramamaraş(A), Malatya(A3), Şalıurfa(A4) ve Srt(A5) çde ked vzyo ve msyoua e uygu olaı seçeblmes amacıyla br karar destek model öerlmektedr Buu ç, bakaı farklı departmalarıda üst düzey yöetc olarak görev yapmakta ola altı yöetcyle görüşülmüş ve modelde kullaılacak krterler, lteratürde ve sektörle lgl kayaklarda yer ala krterler arasıda, bu kşler görüş ve oayları doğrultusuda aşağıdak gb belrlemştr: Toplam üfus(k): Baka ç şube yer seçmdek e öeml demografk krter olarak terch edlmştr İl ve lçeler le bucak ve köylerdek üfusu toplamıdır Kş başı Gayr Saf Mll Hasıla(K): Karar vercler tarafıda aday ller gelşmşlk düzey le lgl fkr verebleceğ düşüülerek terch edlmştr Bu düzey, bakaları özellkle pazarlama strateler le lgl öeml ve belrleyc br rol oyamaktadır İl sıırları çersde br yıl çersde üretle her türlü mal ve hzmet değer, toplam üfusa bölümes le bulua tutardır Rakp bakaları varlığı (K3): Karar vercler, seçm yapacak ola baka le ayı segmette bulua ve rakpler dye adladırdıkları dğer bakaları varlıklarıı da aday l terchde br başka krter olableceğ kaısıa varmışlardır Tcar faalyetler(k4): Aday llerdek tcar faalyetler, bu ller tcar potasyel gösterdğ düşücesyle, br krter olarak, e y şube yer seçm sürece dahl edlebleceğ kousuda tüm karar vercler hem fkr olmuşlardır Müşter potasyel(k5) : Bu krter de bakaları müşterlere sumayı hedefledğ ürü çeştllğ ve pazarlama strateler belrlemes le lgl olarak br başka öeml krter şeklde ö plaa çıkmaktadır Müşter potasyel üzere br görüş vereblmek ç, karar vercler tarafıda e öeml bakacılık ürüler olarak taımlaa ve ayı zamada baka ç brer performas gösterges olarak da fade edle, aday llere at tüm mevduat ve kred hacmler celemektedr Krterler belrledkte sora, karar vercler Tablo dek dlsel fadeler yardımıyla karar krterler değerledrmşlerdr ve bu degerledrmelertablo3 te verlmştr Tablo 3 Krter Ağırlıklarıı Karar Vercler Tarafıda Değerledrlmes KV KV KV3 KV4 KV5 KV6 K ÇY ÇY ÇY ÇY ÇY ÇY K Y ÇY ÇY Y ÇY ÇY K3 ÇY Y Y ÇY Y Y K4 BY Y BY BY Y BY K5 Y Y Y Y Y Y Br sorak adımda, karar vercler Tablo dek dlsel fadeler yardımıyla aday şehrler karar krterlere göre, sstemlerdek blgler kullaarak Tablo4 te değerledrmşlerdr

6 4 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 Tablo 4 Ye Açılacak Şube İç Karar Vercler Tarafıda Değerledrlmes Krterler Alteratfler KV KV KV3 KV4 KV5 KV6 A ÇI I ÇI ÇI I ÇI A I ÇI I I ÇI I A3 BI BI I BI BI I K A4 I I I I I I A5 BI BI BI BI BI BI K K3 K4 K5 Tablo 5 Bulaık Karar Matrs A I I ÇI I I ÇI A BI I O BI I O A3 BI BI BI BI BI BI A4 BI BI BI BI BI BI A5 O BK O O BK O A ÇI I I ÇI I I A I ÇI ÇI I ÇI ÇI A3 I BI BI I BI BI A4 I I I I I I A5 BI BI O BI BI O A I ÇI I I ÇI I A I I BI I I BI A3 I BI BI I BI BI A4 I BI BI I BI BI A5 BI BI BI BI BI BI A I I ÇI I I ÇI A I I BI I I BI A3 BI BI I BI BI I A4 BI BI I BI BI I A5 BI O O BI O O K K K3 K4 K5 A (7,933,0) (7,867,0) (5,783,0) (7,867,0) (7,867,0) A (7,867,0) (4,65,9) (7,933,0) (5,75,9) (5,75,9) A3 (567,7,833) (5,65,8) (5,7,9) (5,7,9) (5,7,9) A4 (7,8,9) (5,65,8) (7,8,9) (5,7,9) (5,7,9) A5 (5,65,8) (,45,6) (4,6,8) (4,5,6) (4,55,8) Alteratfler karar vercler tarafıda her br krtere göre değerledrmeler Tablo ve Tablo kullaılarak üçge bulaık sayılara döüştürülmüş, (3) eştlğ yardımıyla bu bulaık sayılar tek br değere drgemş ve Tablo 5 te gösterle bulaık karar matrs elde edlmştr Karar vercler krterler değerledrme souçları (3) eştlğ yardımıyla tek br değere drgemş ve krterlere lşk öem ağırlıkları belrleerek Tablo6 da verlmştr : Tablo 7 Normalze Edlmş Bulaık Karar Matrs Tablo 6 Krterler Ağırlıkları Krterler Ağırlıklar K (08,,) K (07,093,) K3 (07,087,) K4 (05,07,09) K5 (07,077,09) Bulaık karar matrs, (35) eştlğ yardımıyla ormalze edlerek Tablo7 de gösterle ormalze edlmş bulaık karar matrsler oluşturulmuştur K K K3 K4 K5 A (07,093,) (07,087,) (05,078,) (07,087,) (07,087,) A (07,087,) (04,065,09) (07,093,) (05,075,09) (05,075,09) A3 (0,5,07,09) (05065,08) (05,07,09) (05,07,09) (05,07,09) A4 (07,08,09) (05,065,08) (07,08,09) (05,07,09) (05,07,09) A5 (05,065,08) (0,045,06) (04,06,08) (04,05,06) (04,055,08)

7 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, Tablo 8 Ağırlıklı Normalze Edlmş Bulaık Karar Matrs K K K3 K4 K5 A (056,093,) (049,08,) (035,068,) (035,06,09) (049,066,09) A (056,087,) (08,06,09) (049,08,) (05,053,08) (035,058,08) A3 (04,07,09) (035,06,08) (035,06,09) (05,049,08) (035,054,08) A4 (056,08,09) (035,06,08) (049,069,09) (05,049,08) (035,054,08) A5 (04,065,08) (04,04,06) (08,05,08) (0,035,054) (08,04,07) Normalze edlmş bulaık karar matrsde yer ala değerler her br, Tablo 6 da hesaplamış olarak verle lgl krter ağırlıkları le çarpılarak ağırlıklı ormalze edlmş bulaık karar matrs elde edlmş Tablo 8 de suulmuştur Dğer alteratfler ç de uzaklıklar hesaplaarak Tablo9 da gösterlmştr

8 44 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, 00 Tablo 9 FPIS ve FNIS te Ola Uzaklıklar Alteratfler d d A 6 5 A A3 76 A A So olarak, (33) eştlğ yardımıyla her alteratf yakılık katsayıları bulumuş ve bu katsayılar Tablo0 da gösterlmştr Tablo 0 Yakılık Katsayıları Alteratfler CC A 0609 A 0558 A A4 05 A Tablo 0 celedğde, yakılık katsayıları büyükte küçüğe doğru, şeklde gerçekleştğ ç şube yer seçmde adaylar A>A>A4>A3>A5 şeklde sıralamıştır Br başka fadeyle e y aday Dyarbakır olup buu sırasıyla Kahramamaraş, Şalıurfa, Malatya ve Srt takp etmektedr 5 SONUÇ Ye şube açılımı ç e uygu şehr belrlemes ç yapıla bu çalışmaı souçları celedğde, krter değerler çok yakı olmakla brlkte e öde gele krterler, lteratürdek dğer pek çok çalışmada ö plaa çıka toplam üfus olduğu görülmektedr Bu krter, oldukça yakı değerlerle kş başı gayr saf mll hasıla, rakp bakaları varlığı ve müşter potasyel krterler le tcar faalyetler krter takp etmektedr Karar vercler tarafıda karar krterlere göre yapıla değerledrmeler soucuda aday şehrler e yde e kötüye doğru Dyarbakır, Kahramamaraş, Şalıurfa, Malatya ve Srt olarak sıralamıştır Bua göre dkkate alıa krterler ve baka yöetcler görüşler doğrultusuda Dyarbakır skoru e yüksek şehr olup, şube açılması e uygu aday olarak görülmektedr Bu l, çalışmada kullaıla krterler ç dğer aday llere göre daha yüksek değerledrldğ de gözlemlemes mümküdür Bulaık TOPSIS yötem bulaık ortamlarda grup kararı vermeye yardımcı ola br yötemdr Bu çalışmada dlsel fadeler üçge bulaık sayılara döüştürülmüştür Çok krterl karar verme yötemlerde bulaık TOPSIS yötem, bu tür modeller çözümüde çok rahat ve başarılı br şeklde kullaılmaktadır Az sayıda karar verc yeterl olması ve kolay uygulaablrlğ gb avatalarıı olmasıyla beraber bu yötemle krterler ve ağırlıkları doğru belrlemes, karar vercler obektf tutumua bağlıdır KAYNAKLAR Abbas, GY, (003), A Decso Support System for Bak Locato Selecto, Iteratoal Joural of Computer Applcatos Techology,6,0-0 Abo-Sa, MA, Amer, AH, (005) Extesos of TOPSIS for Multobectve Large-scale Nolear Pogrammg Problems, Appled Mathematcs ad Computato, Vol6, Issue, Barutçugl, İ, (988), Üretm Sstem ve Yöetm Tekkler, Uludağ Üv Yayıları, No: , 73 Betez, JM, Mart JC, Roma, C, (007) Usg Fuzzy Number for Measurg Qualty of Servce The Hotel Idustry, Toursm Maagemet, 8(), Botta, E, Rzz A,(006) A Fuzzy TOPSIS Methodology to Support Outsourcg of Logstcs Servces, Supply Cha Maagemet: A Iteratoal Joural, (4), Boufouou PV,(995) Evaluatg Bak Brach Locato ad Performace: A Case Study, Europea Joural of Operatoal Research, 87, Burdurlu, E, (003) Locato Choce For Furture Idustry Frms By Usg Aalytc Herrarch Process (AHP) Method, Gaz ÜFe BlDergs, 6 (), -9 Che,CT,(000) A Fuzzy Approach to Select the Locato of the Dstrbuto Ceter, Fuzzy Sets ad Systems, 4, -9 Che,CT, L,CT,,Huag, SF,(006) A Fuzzy Approach for Suppler Evaluato ad Selecto Supply Cha Maagemet, Iteratoal Joural of Producto Ecoomcs, -3 Che,SJ,Hwag CL, (99), Fuzzy Multple Attrbute Decsom Makg Methods ad Applcatos, Sprger-Verlag, Berl Chou,TS, Lag GS, (00) Applcato of A Fuzzy Mult Crtera Decso Makg Model for a Shppg Compay Performace Evaluato Martme Polcy&Maagemet, 8(4), Chu, T-C, (00), Faclty Locato Selecto Usg Fuzzy TOPSIS Uder Group Decsos, Iteratoal Joural of Ucertaty, Fuzzess ad Kowledge-Based Systems,, , Chu, T-C, L Y-C, (003) A Fuzzy TOPSIS Method For Robot Selecto, Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology,, Demrdöğe, O, Blgl B, (004) Orgaze Saay Bölgeler İç Yer Seçm Kararıı Etkleye Faktörler : Erzurum Öreğ, Atatürk Üverstes

9 N Tırmıkçıoğlu Çıar / KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs, (8): 37-45, Sosyal Blmler Esttüsü Dergs, 4(), Düdar,S, Ecer, F, Özdemr,Ş, (007), Fuzzy TOPSIS Yötem İle Saal Mağazaları Web Steler Değerledrlmes, Atatürk Üverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, (), 43-7 Ecer, F, Vurur, NS, Özdemr L, (009) Bulaık Br Modelle Frmaları Değerledrme ve Optmal Portföy Oluşturma : Çmeto Sektörüde Br Uygulama, Mustafa Kemal Üverstes Sosyal Blmler Esttüsü Dergs, 6(), Elere, A, (006), Kuruluş Yer Seçm Aaltk Hyerarş Yötem İle Belrlemes; Der Sektörü Öreğ, ATÜ İİBF Dergs, 0 (), Elere, A, (007), Kuruluş Yer Seçm Fuzzy TOPSIS Yötemyle Belrlemes : Der Sektörü Öreğ, Akdez Üverstes İİBF Dergs,3, Ertuğrul İ, Karakaşoğlu N, (007), Comparso of Fuzzy AHP ad Fuzzy TOPSIS Methods for Faclty Locato Selecto, Iteratoal Joural of Advaced Maufacturg Techology, do: 0007/w Hwag, CL, Yoo, K,(98), Multple Attrbutes Decso Makg Methods ad Applcatos, Sprger, Berl Hedelberg Jahashahloo, GR, Hossezadeh, LF, Izadkhah, M, (006), Exteso of the TOPSIS method for Decso Makg Problems wth Fuzzy Data, Appled Mathematcs ad Computato, 8(), Kocamaoğlu,S,(980) Bakacılık Asklopeds, 4Baskı, Türkye İş Bakası Kültür Yayıları, İstabul,,s8 Kuo, RJ, Chı, SC Kao,SS (00), A decso support system forselectg coveece store locato through tegrato of fuzzy AHP ad artfcal eural etwork, Computers I Idustry, 99-4 Meda,A,(983), Dstrbuto of Bak Servces ad Brach Locato, Iteratoal Joural of Pyhscal Dstrbuto ad Maageral Maagemet, 3-3,5-8 Mladeovch, N, Brmberg, J, Hase, P (005) A Note Odualty Gap I The Smple Plat Locato Problems, Europea Jeoral of Operato Research, 5(),- M H, (989) A Model Based Decso Support System for Locatg Baks, Iformato ad Maagemet, 7-4,07-5 Ozdemr AI, Secme NY, (009), İk Aşamalı Tedarkç Seçm Bulaık Topss Yötem le Aalz, Afyo Kocatepe Üverstes, İİBF Dergs, C X I, S II, 79- Öztürk, A, Ertuğrul İ, Karakaşoğlu N,(008) Naklye Frması Seçmde Bulaık AHP ve Bulaık TOPSIS Yötemler Karşılaştırılması, Marmara Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, 5(), Parasız, İ, (003) Makro Ekoom Teor ve Poltkası, 8Baskı, Ezg Ktabev Yayıları, Bursa, s46 Ravallo,M, Wodo,Q, (000) Bakg o the Poor? Brach Locato ad Nofarm Rural Developmet Bagladesh, Revew of Developmet Ecoomcs, 4-, -39 Tsaur SH, Chag TY, Ye CH, (00), The evaluato of arle servce qualty by fuzzy MCDM, Toursm Maagemet, 3, s07-5 Wag, YJ, (008), Applyg FMCDM to Evaluate Facal Performace of Domestc Arles Tawa, Expert Systems wth Applcatos, 34(3), Wag YM, Elhag, TMS,(006) Fuzzy TOPSIS Method Based o Apha Level Sets Wth A Applcato to Brdge Rsk Assessmet, Expert Systems Wth Applcatos, 3,

10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

= 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

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

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

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

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

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

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

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Clt 2, Sayı 2, 2010 ISSN: 1309-8020 (Ole) TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ Ahmet AYDIN Balıkesr Üverstes Badırma İ.İ.B.F. Kampüsü, Çaakkale Yolu 2.Km. Badırma/Balıkesr E-posta: ahmetayd10@gmal.com

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract SESSION 1 Türkye dek Kout Fyatlarıı Tahmde Hedok Regresyo Yötem le Yapay Sr Ağlarıı Karşılaştırılması Comparso of Hedoc Regresso Method ad Artfcal Neural Networks to Predct Housg Prces Turkey Asst. Prof.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv.

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

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

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

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

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

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

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

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM

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

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

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

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

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

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

Detaylı

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

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

=... 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

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR Ebubekr İNAN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Mehmet Al ÖZTÜRK ADIYAMAN 2011 Her

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ 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 (

Detaylı

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ İSTATİSTİK Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özka GÖRGÜLÜ Tavsye Edle Kayak Ktaplar Her öğrec keds tuttuğu düzel otlar.. Akar, M. ve S. Şahler, (997). İstatstk. Ç.Ü. Zraat Fakültes Geel Yayı No: 74, Ders

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

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

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ayça Hatce TÜRKAN GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL DAĞILIM MODELLERİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 007 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

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

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

Detaylı

α kararlı dağılım, VaR, Koşullu VaR,, Finansal α KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK

α kararlı dağılım, VaR, Koşullu VaR,, Finansal α KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 00 CİLT XXVIII SAYI I S. 549-57 Özet KARARLI DAĞILIMLARLA FİNANSAL RİSK ÖLÇÜMÜ Ömer ÖNALAN * Bu çalışmada fasal kayıları kalı kuyruklu kararlı dağılım zledğ varsayımı

Detaylı

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ İMAK-asarım İmalat Aalz Kogres 6-8 Nsa 6 - ALIKESİR ÉZIER YAKLAŞIMI İLE İR YÜZEYİN OLUŞURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ ÜREİLMESİ Cha ÖZEL, Erol KILIÇKAP Fırat Üverstes, Maka Mühedslğ ölümü-elaziğ

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

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

MÜHENDİSLER İÇİN İSTATİSTİK. Prof. Dr. Hüseyin Çelebi Ders Notları

MÜHENDİSLER İÇİN İSTATİSTİK. Prof. Dr. Hüseyin Çelebi Ders Notları MEÜ. Mühedslk Fakültes Jeoloj Mühedslğ Bölümü MÜHENDİSLER İÇİN İSTATİSTİK YÖNTEMLER VE UYGULAMALAR Prof. Dr. Hüsey Çeleb Ders Notları Mers 007 Prof. Dr.-Ig. Hüsey Çeleb 1 Brkaç ülü sözü İstatstk! Matematğ

Detaylı

CİROSU DÜŞÜK PERAKENDE NOKTALARINA UNİLEVER ÜRÜNLERİNİN DAĞITIMI İÇİN KARMA SİSTEM TASARIMI

CİROSU DÜŞÜK PERAKENDE NOKTALARINA UNİLEVER ÜRÜNLERİNİN DAĞITIMI İÇİN KARMA SİSTEM TASARIMI Edüstr Mühedslð Dergs Clt: 18 Sayý: 3 Saya: (13-30 Maka Mühedsler Odasý CİROSU DÜŞÜK PERAKEDE OKTAARIA UİEVER ÜRÜERİİ DAĞITIMI İÇİ KARMA SİSTEM TASARIMI Ers KÖRPEOĞU*, Emre ADAR, Ee Burak BOZKAYA, Derya

Detaylı

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003 ISTANBUL BİLGİ UNİVERSİTY İşletme İstatstğ [Type the documet subttle] Ege Yazga ve Yüce Zerey 1/1/3 [Type the abstract of the documet here. The abstract s typcally a short summary of the cotets of the

Detaylı

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

ÖĞRENME 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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ Geel olrk 4 tp yötem kullılır.. Düz çzg yötem: Mlı değer zml doğrusl olrk zldığı vrsyılır. Mlı hzmet ömrü boyuc her yıl ç yı mktr mortsm olrk yrılır. V V d = S d:

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

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

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

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

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

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

Detaylı

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Obje 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,

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

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

Detaylı

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

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

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

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

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

Detaylı

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : - PERDE ÇERÇEVE

Detaylı

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

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı