B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI"

Transkript

1 B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI Numan ÇELEB stanbul Ünverstes ÖZET Dünyada her y l deprem, sel ve tusunam gb çok say da afet meydana gelmektedr. Son y llarda afetlern say s nda öneml br art oldu u gözlenmektedr. Ülkemzde de benzer afetler s k ya anmaktad r. Ülkemz dünyan n en aktf deprem fay ku aklar ndan olan kuzey Anadolu fay hatt n n üzernde yer almaktad r. Bu hatt n bat ucunda 1999 y l nda Marmara deprem ad yla blnen çok büyük br deprem meydana gelm tr. Gelecekte benzer depremlern meydana gelme htmal kaç n lmaz br gerçektr. Bu htmal, deprem önces haz rl k çal malar n n yap lmas n daha da öneml k lmaktad r. Haz rl klar n lk basama n yard m amaçl da t m merkez tess yernn belrlenmes problem olu turur. Son 70 y lda 5 öneml deprem le büyük zararlar görmü Sakarya l çal ma alan olarak seçlm tr. Çal mada problem tek br tess yer belrleme problem (Weber problem) olarak göz önüne al nm t r. Dört farkl sezgsel algortma kullan larak en uygun tess yer konumu belrlenm ve algortmalar n kar la t rmal sonuçlar verlm tr. AnahtarKelmeler: Tess Yer Konumland rma, Sezgsel Algortma, Afet Yönetm USING HEURISTIC ALGORITHMS FOR LOCATION A DISASTER RELIEF CENTER ABSTRACT Many dsasters such as earthquake, flod, and tsunam occur n the world every year. In recent years, t has been observed that there s an ncrease n dsasters number. Smlar dsasters take place also very often n our country. It s located n one of the most actve fault zone known as North Anatolan Fault n the world. A devastatng earthquake occured n the western part of ths fault belt n It s an unavodable true that smlar earthquake wll be occur n the future. Ths probablty makes the preparedness very mportant ssue before an earthquake. The frst step of the problem s how to defne the relef center locaton. Sakarya cty s selected as the case study area, has been faced fve heavy damaged earthquakes n last seventy years. The problem s consdered as a sngle faclty locaton problem (Weber problem). The optmal faclty locaton s determned usng four dfferent meta-heurstcs and the comperatve results of the heurstcs are gven. Keywords: Faclty Locaton, Heurstc Algorthm, Dsaster Management 641

2 N. Çeleb 1. G R Tess yer belrleme problem (Faclty Locaton Problem) yöneylem ara t rmas blm dal n n lglend temel problemlern ba nda gelmektedr. Yöneylem ara t rmas yard m yla problemn matematksel model kurularak çözüm(ler) elde edlmeye çal l r. Bu modellerde, br ya da brden fazla amaç fonksyonu en küçüklenmek (ta ma malyetler) ya da en büyüklenmek (kar) amaçlan r. Tess yerle m teors kapsam nda lk çal ma Weber taraf ndan yap lm ve Webern çal mas daha sonrak çal malar çn matematksel br temel olu turmu tur (Hansen vd., 009). Tek br tess çn gel trlen bu çal ma, lteratürde Fermat problem, Fermat-weber problem, gb farkl adlarla da an lmaktad r. Weber problem ( a, b ) koordnatlar ndak n sabt noktadan a rl kl uzakl en aza ndren mnsum noktas n n bulunmas n amaçlar. Weber problemne en bast örnek, ( a, b ) sabt koordnatlar nda bulunan hzmet al m noktalar na olan ta man n malyetn en aza ndrecek noktalardan brne ( x,, tek br tessn yerle mnn yap lmas olarak aç klan r. X tess yern ve P de bu tessten hzmet alan noktalar n fade etsn. Bu durumda Weber problem a a dak formülle fade edlr. mn f ( x) wd( X, P ) (1) 1 Formüldek w de er se tess yer X le hzmet alan noktalar P aras ndak önem derecesn (a rl ) temsl etmektedr. Tess yer le hzmet alan noktalar aras ndak mesafe d( X, P ) genellkle Eucldean mesafe ölçüsü olarak blnlen a a dak formülle hesaplan r. 1/ d ( X, P ) (( x a ) ( y b ) )) () Bu problemn temel k özell vard r (Osnuga ve Bamghola, 007). Brncs, f (x) d bükey (convex) br fonksyon olup, herhang br yerel optmum noktas n n ayn zamanda global br optmum noktas oldu unu garant eder. kncs, yen tess yernn optmum konumunun, mevcut tess yerlernn (ya da talep noktalar n n) d bükey e rs çnde olmas gerekt n fade eder. Bu problem, daha karma k optmzasyon krterlern de çne alan günümüzde de öneml oranda uygulama alan bulunan haberle me hatlar n n ba lant yerlernn belrlenmesnde (Hub locaton problem), enerj letm hatlar n n optmzasyonunda (Power lne optmzaton), afet/deprem gb felaketlere haz rl k önces da t m ve lk yardm merkezlernn (Determnng humantaran relef dstrbuton centers) belrlenmes gb uygulama alan olan yöneylem ara t rmas n n öneml optmzasyon problemlernden brdr. Tek tessl ya da çok tessl ve brden çok amaç fonksyonu çeren tess yer belrleme problemlern matematksel programlama yöntemler le hesaplamak oldukça zor ve zaman al c br süreçtr. Bu yöntemler optmzasyon lemnde, her br arama (search) noktas çn amaç fonksyonun e mn hesaplayarak yerel mnmumu bulmaya çal rlar. Bu yöntemlern çe tl zorluklar vard r. Amaç fonksyonunda global mnmumu bulmak çn, yerel mnmumlardan kaçmak zordur. Matematksel programlaman n bu olumsuz durumundan kurtulmak çn meta-sezgsel yöntemler gel trlm tr. Organzmalar n (sürülern) davran lar ndan esnlenerek gel trlm bu yöntemler sayesnde global mnmum noktas n bulmak çn fonksyonun her yön de trmesnde yerel mnmum noktalar n n tekrarl olarak hesaplanmas zorlu u a lm olur. Bu sayede fonksyonun optmzasyonu sa lan r. Çal man n ger kalan k sm nda; knc bölümde sezgsel algortmalar aç klanm ve sözde kodlar verlm tr. Üçüncü bölümde, çal man n yap ld ehre at gerekl olan aç klamalar yap lm t r. Dördüncü bölümde algortmalara at deneysel sonuçlar ve grafksel aç klamalar sunulmu tur. Be nc bölümde se, genel sonuçlar ve gelecekte yap lmas dü ünülen çal malardan bahsedlm tr.. SEZG SEL OPT M ZASYON YÖNTEMLER Bu bölümde, çal mada kullan lan sezgsel teknkler; parçac k sürü optmzasyonu, tavlama benzetm algortmas, evrmsel algortma ve Weszfelds algortmas s ras yla aç klanm t r..1. Parçac k Sürü Optmzasyonu Parçac k sürüsü optmzasyonu (Partcle Swarm Optmzaton, PSO), ku sürülernn davran lar ndan esnlenerek gel trlm br popülasyon tabanl stokastk optmzasyon tekn dr. Bu teknk, çok parametrel ve çok de kenl optmzasyon problemlerne çözüm bulmak çn kullan l r (Pol vd., 007). 64

3 XI. Üretm Ara t rmalar Sempozyumu, 3-4 Hazran 011 Ku lar n uzayda yern blmedkler yyece aramalar br probleme çözüm aramaya benzetlr. Ku lar yyecek ararken yyece e en yak n olan ku u takp ederler. Parçac k olarak adland r lan her tekl çözüm esas nda arama uzay nda br ku u temsl etmektedr. Parçac k hareket ett nde kend koordnatlar n br fonksyona gönderr ve böylece parçac n uygunluk de erler hesaplan r. Yan yyece e ne kadar uzakl kta oldu u ölçülmü olur. Br parçac k koordnatlar n, çözüm uzay ndak h z n, o ana kadar elde ett uygunluk de ern ve bu de er elde ett koordnatlar haf zas nda saklar. Parçac n her sefernde h z n n ve yönünün nas l de ece, kom ular n n en y koordnatlar ve kend koordnatlar n n br brle m olarak elde edlr. PSO belrl br parçac k sürüsü le ba lat l r ve parçac klar n h zlar, konumlar sürekl olarak güncellenerek optmum çözüm elde edlmeye çal l r. Her terasyonda parçac k konumlar, k de ere göre güncellenr ( ekl 1). Brncs, o ana kadar parçac n kendsnn elde ett en y çözümü sa layan koordnatlard r. Bu de er pbest olarak adland r l r ve haf zada saklan r. knc de er se sürüde o ana kadar tüm parçac klar taraf ndan elde edlen pbest de erler çersnden en y çözümü sa layan koordnatlard r. Bu koordnatlar en y global de er olarak belrlenr ve gbest de er olarak adland r l r. Her parçac n ayr br pbest de er olurken, gbest de er se tüm popülasyon çn tek de ere sahptr. ekl 1. Parçac k Konumlar n n Güncellenmes Bu k de ern bulunmas ndan sonra yukar dak aç klamalar a a da verlen denklemlerle fade edlr. k 1 k k k k k v a v c * rnd ()* ( pbest x ) c * rnd () *( gbest x ) (3) * 1 1 x x v (4) k 1 k k 1 Denklem (3) dek c1 ve c de erler parçac klar pbest ve gbest koordnatlar na do ru çeken stokastk h zlanma termlern fade eden sabtlerdr ve ö renme faktörler olarak adland r l rlar. c1 parçac n geçm en y de erlerne göre hareket etmesn, c se sürüdek d er parçac klar n tecrübelerne göre hareket etmesn sa lar. Denklemdek rnd1() ve rnd () se [0,1] aras nda düzgün da l ma uyan rasgele say lard r. Formüldek k de er se terasyon say s n belrtmektedr. Ayr ca atalet de er olarak kullan lan br sabt vard r ve bu sabt bu çal mada a le temsl edlm tr. Denklem (4) parçac klar n h zlar na göre yen konumlar n belrlemek çn kullan l r (Yap c o lu vd. 007). A a da PSO algortmas n n sözde kodu (pseudo) verlm tr. PSO algortmas n n sözde kodu: For her parçac k çn ba lang ç de erlern ata (konum, h z) End Do For her parçac k çn Uygunluk (ftness) de ern hesapla E er Uygunluk de er pbest de ernden y se Uygunluk de ern yen pbest de er olarak ata End En y pbest de erne sahp parçac n de ern gbest olarak seç 643

4 N. Çeleb For her parçac k çn Denklem (3) kullanarak parçac klar n h zlar n güncelle Denklem (4) y kullanarak parçac klar n yen konumlar n belrle End Whle Maksmum terasyona ersene kadar döngüye devam et... Tavlama Benzetm Algortmas Tavlama Benzetm (Smulated Annealng), optmzasyon problemlernn çözümünde kullan lan rassal br arama yöntemdr ve lk olarak (Krkpatrck vd., 1983) taraf ndan eklsz br kat n n krstal br yap ya dönü mes çn yava yava so utulmas lemnden esnlenerek gel trlm tr. Tavlama Benzetm (TB) algortmas br ba lang ç çözümle ba lar ve ad m ad m yle trme yaparak sonuca ula r. Tavlama benzetm yöntemnn düzenszlk (perturbaton) ve tavlama (annealng) eklnde k öneml özell vard r. Düzenszlk özell mevcut çözümden yen çözümler üretmek çn kullan l r, tavlama özell se s cakl n azalt lma oran n kontrol eder. Mevcut durum her tekrarl lemden (terasyon) sonra d er k durum olan kom u ve optmal çözümle kar la t r l r. Ba lang çta üç durumda brbrnn ayn d r. Ara t rma ba lad nda, mevcut durumda küçük br de klk yap larak kom u durum elde edlr. Her durumun uygunluk de er çözülmes stenen probleme at br amaç fonksyonu kullan larak hesaplan r. E er kom u çözüm, optmal çözüm de ernden dü ük se hem mevcut hem de optmal çözüm de erler br sonrak terasyon çn kom u çözümün de erne e tlenr. E er kom u çözüm de er, mevcut durum çözümünden dü ük fakat optmal çözüm de ernden büyük se, bu durumda yaln zca mevcut durum güncellenr. Kom u çözüm de er, mevcut durum de ernden büyük olmas durumunda, br de m olas l na ba l olarak; mevcut durum çn kom u duruma geç ans hala var olur. E er geç olas l düzgün da l ma göre rasgele üretlen say dan (u) büyük se, o zaman yen durumumuzdak enerj sevyes daha yüksek ve sstem so umuyor s n yor demektr. Bu se sstemn daha kötüye gtt nn br aretdr ve do al olarak kabul edlr br durum de ldr. Bu durumda, terasyon say s br artt r l r ve ba ka br kom u çözüm üretlr. Bu algortmada, her tekrarl lemde yaln zca br kom u çözüm üretlr ve mevcut çözüm le kar la t r l r. Geç olas l n n büyüklü ü, kom u çözümün de er, mevcut durum de er ve s cakl k olarak adland r lan poztf kontrol parametres aras ndak farka ba l d r. Daha yüksek s cakl k (T ), ya da k çözüm aras nda olan daha küçük br fark f ( S ) f ( S), daha yüksek geç olas l sonucunu verr. E er s cakl k kademe kademe azal rken, tekrarl lem say s artarsa, tavlama olarak blnen so utma lemne maruz kal n r. Bu tahmn (stochastc) lem zn verlen en büyük terasyon say s na kadar devam eder (Zolfaghar vd. 1998). T En çok kullan lan tavlama yöntem üstel so utma olarak adland r l r ve e olarak fade edlr (Alkhedhar, 008). Üstel so utma lem br kontrol parametres olan ba lang ç s cakl T le ba lar ve s cakl her terasyonda veya belrl terasyon say s sonunda T 1 T eklnde azalt r. Burada parametres 01 aral nda de en br s cakl k azaltma faktörüdür. Kabul olas l mevcut çözüm le bu çözümden üretlen kom u çözüm aras ndak farkt r. yle trme s ras nda sadece y çözümler kabul edlmez. Ayn zamanda kötü çözümlerde bell br kabul olas l le kabul edlr. Böylece algortman n yerel optmumlardan kurtulmas sa lan r. Bu lem TB nn temel özellklernden brsdr. Bu algortma ortaya ç k ndan tbaren pek çok alanda uygulanm t r. Problemlere uygulanmas ndak kolayl k ve yerel optmumlardan kaç nmak çn kulland rassal metot nedenyle TB, günümüzde ble kullan lan popüler br yöntemdr. TB nn kolay uygulanablrl ve çözüm kaltesnn y olmas yan nda, çözüm zaman n n uzunlu u ve parametre seçmnn zorlu u gb dezavantajlar da vard r. Bu algortman n sözde kodu a a da verlm tr. Br ba lang ç çözümünü seç: S 0 S ve amaç fonksyonu f ( S 0 ) hesapla; Br ba lang ç s cakl n belrle: T 0 ; S cakl k de m sayac n s f rla: t 0 ; S ; f S) f ( S ) ; S 0 S 0 ( 0 S y ; S ) f ( S ) f ( y 0 ( ) 644

5 XI. Üretm Ara t rmalar Sempozyumu, 3-4 Hazran 011 Repeat n 0 ; Repeat S nn br kom usu olan S çözümünü ( S N ( S)) rassal olarak üret; f ( S ) f ( S) ; 0 se S S ; de lse ( 0,1) aral nda düzgün da l mdan br rassal say üret ( u) ve u exp( ) se T f ( S ) f ( ) se S y S S ; S y S ; n n 1; Untl n M t t 1; T T(t) ; Untl (durdurma art sa lanana kadar) S problem çn bulunan sezgsel çözüm y.3. Evrmsel Algortma Evrmsel algortma (EA) organzma popülasyonlar n n çevrelerne adapte olmalar na zn veren byolojk lemler; genetk kal t m, en ynn ya amas evrm fkrne dayanan optmzasyon amaçl gel trlm stokastk br teknktr (Datoussad vd., 00). Evrmsel algortmada, problem çn aday çözümlern br popülasyonu olu turulur ve bu popülasyona oldukça küçük mutasyon (mutaton), üreme (reproducton) ve seçme (selecton) olarak blnen stokastk operetörler kümes teratf olarak uygulanarak zamanla evrmle mes sa lan r. EAda her br probleme farkl br çözüm aday olan kromozomlardan br havuz olu turulmakta ve bu havuz evrmsel yöntemlerle de kl e u rat lmaktad r. Kromozom bçemndek ve problemn br aday çözümü olan bu havuz ö elerne ba ka br fade le problemn çözümünü kodlayan ver yap s na brey (kromozom) veya fenotp denmektedr. Mutasyon aday br çözümü gel güzel de trr; üreme k ayr çözümü yen çözümler olu turmak çn adaylar çftle trr; seçm lem se br popülasyonda bulunan en ba ar l aday çözümler çersnden bell br kalte oran na ba l olarak br sonrak ku a a hang breylern aktar laca n belrler. Havuz ya da popülasyon çersndek br aday n çözüme ne kadar yak n oldu u, çözülmes stenen probleme ba l br amaç fonksyonudur. Algortma her aday n ne kadar güçlü oldu unu bu amaç fonksyonuna göre hesaplar ve buna göre br sonrak nesln olacak ebevynler ya da yok olacak breyler belrler. Daha sonra, makul br yen nesl olu turmak çn ebeveynlere genetk arama lemclern (üreme ve mutasyon) uygular. Bu döngü her defas nda daha güçlü breyler olu turarak tekrarlan r. Bu algortmada genel olarak k üyel Evrmsel Stratej olarak blnen br üreme-seçm (reproducton-selecton) emas kullan l r. Bu emada; ebeveyn say s n, çocuk say s n temsl etmek üzere yer k seçm stratejs vard r (Nssen, 1994). Brnc stratej en y çocuk ya da çocuklar n ebeveyn le yer de trme stratejs (, ) d r. Bu stratejde çocuk(lar) ( ), onun ebeveynnden ( ) türetlr ve daha sonra performans alesnn performans le kars la t r l r. Çocuk ve ebeveynden hangs daha y uygunluk de erne sahpse br sonrak nesl çn o brey ya at l r (seçlr). knc stratej çocuk ve ebeveynn br sonrak nesle aktar lma stratejs ( ) d r. Bu yakla m emas nda se, hem çocuk ve hem de ebeveyn br sonrak nesle beraber ( ) aktar l r. Bu algortmaya at sley ad mlar n n sözde kodu a a da verlm tr. Rassal olarak boyutlu ba lang ç popülasyonunu seç 645

6 N. Çeleb Repeat For 1 to Normal da l ma uyan br olas l kla boyutlu popülasyon çersnden br ebeveyn seç; oran ndak çocuk say s n elde etmek çn mutasyona u rat (hareket ettr) Next Ya: en y çocu u (, ) ebeveyn le yer de trme stratejsn, ya da hem çocuk hem de ebeveynn ( ) br sonrak nesle aktarma stratejsn uygula Untl (Durma krterne er lene kadar).4. Weszfelds Algortmas Weszfelds algortmas n n amaç fonksyonu mevcut tess yerler le yen tess yer aras ndak toplam mesafenn mnmum olmas na çal r. Bu algortma hem düzlemsel hem de k boyutlu ya da üç boyutlu a (network) problemlernn çözümünde kullan lablr. Weszfelds algortmas, amaç fonksyonuna ba l olarak toplam mesafenn mnmum edlmesn amaç ednen Weber problemn teratf br yakla mla çözer (Kotan, 005). Mnmze f w ( x a ) ( y b ) (5) Bu denklemde, w Mevcut lokasyonlar çn a rl klar x Ba lang ç çözümünün ve daha sonrak terasyonlarda elde dlen ba ar l çözümlern x koordnat. y Ba lang ç çözümünün ve daha sonrak terasyonlarda elde dlen ba ar l çözümlern y koordnat. a Mevcut lokasyonun x koordnat. b Mevcut lokasyonun y koordnat. A a da düzlemsel uzayda Eucldean amaç fonksyonu kullan larak yerle m problemn çözmek çn kullan lan Weszfelds algortmas n n ley ad mlar verlm tr. Ad m 1: Ba lang ç koordnatlar n rasgele olarak belrle. Ad m : Her br w ( x a ) ( y b de er çn 6nolu denklem çöz. ) (6) Bu denklemde, x Algortma çn gerekl olan ba lang ç noktas n n x koordnat y Algortma çn gerekl olan ba lang ç noktas n n y koordnat Ad m 3: Her de er çn toplam y ) y denklem 7y kullanarak bul. m 1 (7) Ad m 4: Tüm de erlern formül 8 kullanarak belrle. 646

7 XI. Üretm Ara t rmalar Sempozyumu, 3-4 Hazran 011 (8) Ad m 5: Weszfelds (x) ve Weszfelds ( de erlern formül 9 ve formül 10 yard m yla belrle. WFx ( 1... m) (9) a WFy ( 1... m) (10) b Ad m 6: Tüm de erler çn breysel amaç fonksyonu de erlern toplayarak toplam amaç fonksyonu de ern formül 11 yard m yla belrle. f euc w ( x a ) ( y b ) (11) Ad m 7: Durma krter sa lanana kadar ad mlar tekrar et. Rasgele br ba lang ç noktas göz önüne alarak, knc br deneme de erler ( WFx, WF elde etmek çn algortma de erlendrlr. Elde edlen koordnatlar, br sonrak koordnatlar elde etmek çn br öncek koordnatlar n yerne geçer ve leme bu eklde tekrarl br bçmde devam edlr. x ve y koordnatlar çn Weszfelds de erlern tekrar tekrar hesaplayarak amaç fonksyonu çn optmal çözüme yak n ya da e t çözüm(ler) bulanablr. Br sonrak de er le br öncek de er aras ndak fark s f ra e t veya s f rdan küçük olunca durma artlar sa lanm olur. 3. ÇALI MA ALANI Çal ma alan olarak ele al nan Sakarya ehr, Türkyenn kuzey bat s nda, do udan bat ya uzanan dünyan n blnen en aktf faylar ndan br olan Kuzey Anadolu Fay (KAF) hatt üzernde yer al r. Geçm tek deprem kay tlar ncelend nde Sakarya l oldukça yüksek ssmsteye sahptr. ehrn sahp oldu u zemn özellkler nedenyle muhtelf zamanlarda meydana gelen depremlerde (Tablo 1) büyük hasarlar görmü tür (Sünbül vd., 007). Tablo 1. Son Yetm Y lda Sakaryay Etkleyen Büyük Depremler Deprem Büyüklük 1943 Hendek Bolu-Abant Adapazar Marmara Düzce 7. Deprem bölgeler hartalar na göre Sakarya l, I. dereceden deprem bölges çersnde yer al r Marmara deprem verlerne göre, depremden etklenen bölgede meydana gelen a r hasar n %9u, orta hasar n %18 ve haff hasar n %3u Sakarya lnde meydana gelm tr. Ayn verlere ba l olarak 1999 depremnde meydana gelen can kay plar n n %s Sakarya lnde gerçekle m tr (Bay nd rl k Bakanl, 00). 000 y l nda yap lan br blmsel ara t rmaya göre (Parsons vd., 000), gelecekte Sakarya ln de çne alan Marmara bölgesnde 100 km yar çapl br alan çersnde, 6 büyüklü ünde yen br depremn 10 y l çersnde gerçekle me htmalnn %3±1, 30 y l çersnde gerçekle me htmalnn se %6±15 cvar nda oldu u saptanm t r. Bundan dolay deprem bu l çn üzernde durulmas gereken kaç n lmaz br gerçektr. 4. DENEYSEL SONUÇLAR Bu çal mada, olas br deprem an nda Sakarya lne hzmet verecek afet yard m da t m merkez çn en uygun yerle m yernn belrlenmes problem, parçac k sürü optmzasyonu, tavlama benzetm, evrmsel algortma ve Weszfelds algortmas yöntemler kullan larak çözümlenm ve elde edlen sonuçlara ba l olarak sezgsel arama yöntemler kar la t r lm t r. Çal man n ayr nt lar a a da özetlenm tr. Depreme haz rl k amaçl afet yard m da t m merkez yerle m problem, Weber problem olarak ele al nm olup her lçenn br talep noktas oldu u kabul edlm tr. lçelern geometrk merkezler koordnat düzlemnde enlem ve boylam olmak üzere Tablo de verlm tr. lçeler le tess yer aras ndak mesafeler 647

8 N. Çeleb öklt uzakl k ölçütü le hesaplanm ve amaç fonksyonu olarak formül (5) kullan lm t r. Kapaste k s t göz önüne al nmam t r. Ayr ca w a rl k parametresnn de er tüm talep noktalar çn 1 olarak al nm t r. Tablo. Talep Noktalar n n Koordnatlar Talep Enlem Boylam Noktalar lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe lçe Yöntemlern uygulanmas na at algortmalar n kodlamas JAVA programlama dl le gerçekle trlm tr. Çözümler programlar n letm sstem Wndows Vsta olan, Intel Core Duo.10 GHz lemcl ve 4 GB belle e sahp br blgsayarda yürütülmesyle elde edlm tr. Problemn PSO, TB, EA ve Weszfelds algortmas yöntemler le çözümlenmesnden elde edlen sonuçlar Tablo 3de verlm tr. Tablo 3. Sezgsel Algortmalar le Elde Edlen Optmum Afet Yard m Merkez Yerle m Koordnatlar Sezgsel algortma ad Amaç fonksyonu Enlem Boylam PSO Evrmsel Algortma Tavlama Benzetm Weszfelds Algortmas Deneysel sonuçlar dkkate al nd nda, elde edlen çözümlere göre üç sezgsel algortma (PSO, Evrmsel Algortma ve Weszfelds algortmas ) amaç fonksyonuna göre ayn sonucu verm tr. Tavlama benzetm algortmas se %4lük daha yüksek br de er ürett gözlenm tr. Sezgsel algortmalar ayr ca amaç fonksyonunun terasyon süreçlerne göre kar la t r lm t r. Kar la t rma sonuçlar na at grafksel göstermler her algortma çn ekl -5te s ras yla verlm tr. 3,7800 3,7600 3,7400 3,700 3,7000 3,6800 3,6600 3, terasyon say s ekl. PSO Algortmas terasyon Sürec 648

9 XI. Üretm Ara t rmalar Sempozyumu, 3-4 Hazran 011 4,0000 3,5000 3,0000,5000,0000 1,5000 1,0000 0,5000 0, terasyon say s ekl 3. Evrmsel Algortma terasyon Sürec 3,6930 3,695 3,690 3,6915 3,6910 3,6905 3,6900 3, terasyon say s ekl 4. Tavlama Benzetm Tekn terasyon Sürec 3,6580 3,6560 3,6540 3,650 3,6500 3,6480 3, terasyon say s ekl 5. Weszfelds Algortmas terasyon Sürec 649

10 N. Çeleb Grafkler ncelend nde, evrmsel algortma optmum çözüme lk terasyonda ula t görülmektedr. Yne benzer br durum Weszfelds algortmas çnde söyleneblr. Bu algortmada Evrmsel algortmaya göre çok k sa br zaman sonra, brkaç terasyondan sonra, optmum çözüme ula t görülmektedr. PSO algortmas se bu k algortmadan farkl olarak optmum sonuca daha uzun br sürede ula m t r. Tavlama benzetm algortmas se optmum sonuca bu üç algortmaya göre oldukça uzun br süre sonunda ula ablm tr. Bunun en ana neden, ba lang ç çözümü, ba lang ç s cakl, s cakl k azaltma katsay s ve son s cakl k parametrelernn bu yöntemn ba ar m n n parametre seçmne çok duyarl olmas ndan kaynaklanmaktad r. 5. SONUÇLAR VE GELECEK ÇALI MASI Son y llarda kombnasyonel optmzasyon problemlernn çözümünde yayg n olarak sezgsel arama yöntemler kullan lmaktad r. Bu çal mada, k boyutlu uzayda tek tessl (sngle-faclt yer belrleme problemne Eucldean mesafe ölçüsü kullan larak sezgsel algortmalar yard m yla çözüm sunmak amaçlanm t r. Tavlama benzetm, PSO, evrmsel algortma ve Weszfelds algortmas, Sakarya l afet yard m merkez tess yernn belrlenmes problemne uygulanm olup elde edlen sonuçlar sunulmu tur. Sezgsel arama yöntemler matematk yöntemlerle çözümü zaman alan kombnasyonel optmzasyon problemlernn çözümünde, daha k sa sürede etkn sonuçlar üreteblmektedr. Bu çal mada göz önüne al nan probleme ba l olarak Evrmsel algortma çok h zl sonuç üretm tr. Weszfelds algortmas, evrmsel algortmaya benzer bçmde, fakat evrmsel algortmadan çok az br zaman sonra optmum çözüme ula m t r. Wezsfelds algortmas, düzlemsel yer belrleme problemler çn gel trlm br algortma oldu undan bu sonuç beklenen br sonuçtur. Sürü zekas algortmas (PSO) se d er k algortmaya göre optmum sonuca daha uzun sürede ula m t r. Bunun neden sürü zekas algortmas d er k algortmaya göre daha stokastk br arama yöntem kullanmas ndan kaynaklanmaktad r. Tavlama benzetm algortmas se amaç fonksyonu de erler ve terasyon zamanlar aç s ndan d er üç algortmaya göre daha az ba ar l br sonuç verm tr. Bu sonuç tavlama benzetmnn ba lang ç parametrelerne çok duyarl olmas le zah edleblr. Ancak, ba lang ç parametrelern belrlemek çn gel trlm herhang br kesn yöntem olmad ndan bu durum, sezgsel algortmalar n uygulanmas nda belrl br zorluk olu turmaktad r. Bu çal mada kullan lan statk afet yard m merkez yerle m model yaln zca mesafe krtern kullanmaktad r. Bu ba lang ç çal ma çn yeterl görünse de gelecektek uygulamalarda, nüfus yo unlu u, ula lablrlk ve bölgesel ssmste gb krterler göz önüne al narak kurulacak matematksel modeller yard m yla daha gerçekç çözümler elde edleblecektr. Ayr ca, çok maçl optmzasyon modeller kurarak elde edlecek çözümler le yer seçm konusunda karar verclere yard mc olacak çözümler sunan br çal ma yapmak, gelecekte d er br çal ma konusu olarak dü ünülmektedr. KAYNAKÇA Al-khedhar, A. Smulated Annealng Metaheurstc for Solvng p-medan Problem, Int. J. Contemp. Math. Scences, Vol. 3, no. 8, , 008. Bay nd rl k ve skân Bakanl, 1999 y l Deprem Raporu, 00 Datoussad, S. Verlnden, O. Cont, C. Applcaton of Evolutonary Strateges to Optmal Desgn of Multbody Systems, Multbody System Dynamcs 8: , 00. Hansen, P. Mladenovc, N., Tallard, E., Heurstc Soluton of the Multsource Weber Problem as a p-medan Problem, er m adres: localloc1.pdf Krtpartrck, S. Gelatt C.D. Vecch, M.P. Optmzaton by Smulated Annealng, Scence, Volume 0, Number 4598, 1983 Kotan, S. R. Planar k-centra Sngle Faclty Eucldean Locaton Problem, Master of Scence, College of Engneerng and Technology, Oho Unversty, 005 Osnuga, I.A. Bamghola, O. M. On the Mnmum Norm Soluton to Weber Problem, SAMSA Conference Proceedngs, 5460, 730 November

11 XI. Üretm Ara t rmalar Sempozyumu, 3-4 Hazran 011 Nssen, V. Solvng the Quadratc Assgnment, Problem wth Clues from Nature, IEEE Transact ons on Neural Networks, Vol. 5, no. 1, january 1994 Parsons, T. Toda, S. Sten, RS. Barka, A. Deterch, JH., Heghtened odds of large earthquakes near Istanbul: An nteracton-based probablty calculaton, Scence 88: , 000. Pol, R. Kennedy, J. Blackwell, T. Partcle swarm optmzaton, Swarm Intel., 1: 3357, 007, DOI /s Sünbül, A.B. Da devren, U. Gündüz, Z. Çak lc o lu,. Analyss of the Damage Assessments of Adapazar Cty after 1999 Marmara Earthquake, Internatonal Earthquake Symposum, Kocael, 007 Yapcoglu, H. Smth, A.E. Dozer, G. Solvng the sem-desrable faclty locaton problem usng bobjectve partcle swarm, European Journal of Operatonal Research 177, , 007. Zolfaghar, S. Lang, M., Machne cell/part famly formaton consederng processng tmes and machne capactes: A smulated annealng approach, Computers n Eng, Vol.34, No. 4, pp, ,

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel METAplam kat edlen mesafenn en mzasyonu (PSO) sezgsel k (PSO), Genetk Algortma (GA), Optmzasyon, Meta-Sezgsel 74 OPTIMIZATION OF MULTI- PROBLEM OF ISTANBUL HALK EKMEK A.S. (IHE) BY USING META-HEURISTIC

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

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

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey ISS:1306-3111 e-journal of ew World Scences Academy 2010, Volume: 5, umber: 1, Artcle umber: 1A0066 Serhat Duman EGIEERIG SCIECES M. Kenan Döşoğlu Receved: March 2009 Al Öztürk Accepted: January 2010 Pakze

Detaylı

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1.

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1. ELEKONİK DEELEİ I Kntrl ve Blgsayar Bölümü Yıl ç Sınavı Nt: Nt ve ktap kullanılablr. Süre İKİ saattr. Sru.- r 00k 5k 5k 00Ω 5 6 k8 k6 7 k 8 y k5 0kΩ Mayıs 995 Şekl. Şekl-. de kullanılan tranzstrlar çn

Detaylı

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri 563 VANTİLATÖR TASARIMI Fuat Hakan DOLAY Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Bu çalışmada merkezkaç ve eksenel vantlatör tpler çn gelştrlmş olan matematksel modeln çözümünü sağlayan br blgsayar programı hazırlanmıştır.

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME (JOB SHOP SCHEDULING WITH KRILL HERD ALGORITHM) İlker GÖLCÜK

Detaylı

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ olteknk Dergs Journal of olytechnc Clt: Sayı: 3 s67-7, 009 Vol: o: 3 pp67-7, 009 Genetk Algortma Kullanarak Ekonomk Dağıtım Analz: Türkye Uygulaması M Kenan DÖŞOĞU, Serhat DUMA, Al ÖZTÜRK ÖZET Dünyada

Detaylı

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Enerj Pyasası Düzenleme Kurumundan : KURUL KARARI Karar No: 5398-1 Karar Tarh: 30/12/2014 Enerj Pyasası Düzenleme Kurulunun 30/12/2014 tarhl

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder Br Hava Emşl Hassas Ekm Maknası le Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekm Davut KARAYEL Akdenz Ünverstes, Zraat Fakültes, Tarım Maknaları Bölümü, Antalya dkarayel@akdenz.edu.tr Özet: Ocakvar ekm, toprak çersnde,

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI 1 Rassal Değişken Bir deney ya da gözlemin şansa bağlı sonucu bir değişkenin aldığı değer olarak düşünülürse, olasılık ve istatistikte böyle bir

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

4. Numaralandırdığımız her boru parçasının üzerine taşıdıkları ısı yükleri yazılır.

4. Numaralandırdığımız her boru parçasının üzerine taşıdıkları ısı yükleri yazılır. 4. KOLON ŞEMASI VE BORU ÇAPI HESABI Tesisatı oluşturan kazan, kollektörler, borular,,vanalar, ısıtıcılar,genleşme deposu ile diğer donanım ve armatürlerin tümünün düşey görünüşünü iki boyutlu olarak gösteren

Detaylı

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~.

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~. ~, -e-: ALE VE ~. I H. SOSYAL ~OLTKALAR BAKANllGI AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR BAKANLIGI ÇOCUK HİzMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜGÜ İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ 2012 Ankara KAPSAM MADDE

Detaylı

Belirtilen kapasitede son kata aittir

Belirtilen kapasitede son kata aittir TE Sers Elektrkl Vnçler 00 kg le, ton aras kapastelerde Her türlü kald rma, çekme uygulamas çn, tona kadar standart modeller mevcuttur. Dayan kl l k ve büyük sar m kapastes le genfl br uygulama alan nda

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

Detaylı

AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMESi

AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMESi AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMES Arş. Gör. Yavuz ŞEN* Türl< müzğnde bast mal

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve

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

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır.

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. KAVRAMLAR Büyüme ve Gelişme Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. Büyüme Büyüme, bedende gerçekleşen ve boy uzamasında olduğu gibi sayısal (nicel) değişikliklerle ifade edilebilecek yapısal

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği DKUMA =;';9 ;'; Çft Katlı Kumaş Dokuma Teknğ Double cloth weavng Özet Nhat ÇELK, Yılmaz ERBL Çukurova Ünverstes, Müh Mm Fak Tekstl Mühendslğ Bölümü Bu çalışmada, 'kışlık gys, döşemelkler ve gen et olarak

Detaylı

Veri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün

Veri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün Veri Toplama Yöntemleri Prof.Dr.Besti Üstün 1 VERİ (DATA) Belirli amaçlar için toplanan bilgilere veri denir. Araştırmacının belirlediği probleme en uygun çözümü bulabilmesi uygun veri toplama yöntemi

Detaylı

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com Giriş Yönetim alanında yaşanan değişim, süreç yönetimi anlayışını ön plana çıkarmıştır. Süreç yönetimi; insan ve madde kaynaklarını

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

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

Araştırma Notu 15/177

Araştırma Notu 15/177 Araştırma Notu 15/177 02 Mart 2015 YOKSUL İLE ZENGİN ARASINDAKİ ENFLASYON FARKI REKOR SEVİYEDE Seyfettin Gürsel *, Ayşenur Acar ** Yönetici özeti Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan enflasyon

Detaylı

Fizik I (Fizik ve Ölçme) - Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu

Fizik I (Fizik ve Ölçme) - Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu Fizik I (Fizik ve Ölçme) - Ders sorumlusu: Yrd.Doç.Dr.Hilmi Ku çu Bu bölümde; Fizik ve Fizi in Yöntemleri, Fiziksel Nicelikler, Standartlar ve Birimler, Uluslararas Birim Sistemi (SI), Uzunluk, Kütle ve

Detaylı

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1. GİRİŞ Odamızca, 2009 yılında 63 fuara katılan 435 üyemize 423 bin TL yurtiçi fuar teşviki ödenmiştir. Ödenen teşvik rakamı, 2008 yılına

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ

KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ 8 Şubat 2015 PAZAR Resmî Gazete Sayı : 29261 YÖNETMELİK Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığından: KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA BİRİNCİ

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunayozmen@hotmail.com 1. Giriş Çağdaş deprem yönetmeliklerinde, en çok göz önüne

Detaylı

Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı

Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme Sistemleri Arasındaki Girişimin Minimizasyonu İçin Optimizasyon Yaklaşımı Karasal, Hava ve Uzay Tabanlı Haberleşme stemler Arasındak rşmn nmzasyonu çn Optmzasyon Yaklaşımı Optmzaton Approach to the nmzaton of Interference Between Terrestral, Ar and pace Based Communcaton ystems

Detaylı

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 BİREYSEL EMEKLİLİK SİSTEMİ HAKKINDA YÖNETMELİKTE DEĞİŞİKLİK YAPILMASINA DAİR YÖNETMELİĞİN UYGULANMASINA İLİŞKİN GENELGE (2015/50) Bu Genelge, 25.05.2015

Detaylı

RİSKLİ YAPILAR ve GÜÇG

RİSKLİ YAPILAR ve GÜÇG RİSKLİ YAPILAR ve GÜÇG ÜÇLENDİRME ÇALIŞMALARI Doç.. Dr. Ercan ÖZGAN Düzce Üniversitesi YAPILARDA OLU AN R SKLER N NEDENLER GENEL OLARAK 1. Tasar m ve Analiz Hatalar 2. Malzeme Hatalar 3. çilik Hatalar

Detaylı

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı * İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

MEVCUT OTOMATĐK KONTROL SĐSTEMLERĐNĐN BĐNA OTOMASYON SĐSTEMĐ ĐLE REVĐZYONU VE ENERJĐ TASARRUFU

MEVCUT OTOMATĐK KONTROL SĐSTEMLERĐNĐN BĐNA OTOMASYON SĐSTEMĐ ĐLE REVĐZYONU VE ENERJĐ TASARRUFU MEVCUT OTOMATĐK KONTROL SĐSTEMLERĐNĐN BĐNA OTOMASYON SĐSTEMĐ ĐLE REVĐZYONU VE ENERJĐ TASARRUFU Erdinç S AYIN 1968 yılında Đstanbul'da doğdu. 1989 yılında Đstanbul Teknik Üniversitesi Makina Mühendisliği

Detaylı

YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ

YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ Hazırlayan: Doç.Dr. Hakan Güler Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Karlsruhe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Almanya

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA. Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2

WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA. Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2 Fırat Üniversitesi-Elazığ WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2 1 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği

Detaylı

PROJE ADI DOĞAL ÇEVRECĠ SEBZE-MEYVE KURUTMA SĠSTEMĠ. PROJE EKĠBĠ Süleyman SÖNMEZ Ercan AKÇAY Serkan DOĞAN. PROJE DANIġMANLARI

PROJE ADI DOĞAL ÇEVRECĠ SEBZE-MEYVE KURUTMA SĠSTEMĠ. PROJE EKĠBĠ Süleyman SÖNMEZ Ercan AKÇAY Serkan DOĞAN. PROJE DANIġMANLARI TÜBĠTAK-BĠDEB LĠSE ÖĞRETMENLERĠ (FĠZĠK, KĠMYA, BĠYOLOJĠ VE MATEMATĠK) PROJE DANIġMANLIĞI EĞĠTĠMĠ ÇALIġTAYLARI LĠSE-1 (ÇALIġTAY 2011) FĠZĠK GRUP SES-2011 PROJE ADI DOĞAL ÇEVRECĠ SEBZE-MEYVE KURUTMA SĠSTEMĠ

Detaylı

DENEY 2: PROTOBOARD TANITIMI VE DEVRE KURMA

DENEY 2: PROTOBOARD TANITIMI VE DEVRE KURMA A. DENEYİN AMACI : Protoboard kullanımını öğrenmek ve protoboard üzerinde basit direnç devreleri kurmak. B. KULLANILACAK ARAÇ VE MALZEMELER : 1. DC güç kaynağı, 2. Multimetre, 3. Protoboard, 4. Değişik

Detaylı

İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması

İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması Latif Onur Uğur Süslü Sokak No: 4/2 Mebusevleri, Beşevler, 06580 Ankara E-Posta: latifugur@mynet.com, onurugurtr@yahoo.com

Detaylı

Konsol mesnetleri. 2M-Pratik duvar pergel vinci. Max. Aç kl k. Tafl ma Kapasitesi. Siparifl Numaras. [mt] [kg]

Konsol mesnetleri. 2M-Pratik duvar pergel vinci. Max. Aç kl k. Tafl ma Kapasitesi. Siparifl Numaras. [mt] [kg] Vnç Tekn Pergel Vnçler Duvar Pergel Ekonomk Kald rma Yöntem Do ru yük da l m le sa lan r Tarama alan 180 genfll F Vnç Tekn Konsol mesnetler Maksmum ç kl k yüksekl MPratk, duvar pergel vnc: En yen DIN 18

Detaylı

Zaman pencereli çok araçlı dağıtım toplamalı rotalama problemi için gerçek değerli genetik algoritma yaklaşımı

Zaman pencereli çok araçlı dağıtım toplamalı rotalama problemi için gerçek değerli genetik algoritma yaklaşımı İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:43, Sayı/No:2, 2014, 391-403 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Zaman pencerel çok araçlı dağıtım toplamalı

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

ÖZEL LABORATUAR DENEY FÖYÜ

ÖZEL LABORATUAR DENEY FÖYÜ Deneyin Adı:Evaporatif Soğutma Deneyi ÖZEL LABORATUAR DENEY FÖYÜ Deneyin Amacı:Evaporatif Soğutucunun Soğutma Kapasitesinin ve Verimin Hesaplanması 1.Genel Bilgiler Günümüzün iklimlendirme sistemleri soğutma

Detaylı

5/8 Bağlantı Noktalı Gigabit Ethernet Anahtarı

5/8 Bağlantı Noktalı Gigabit Ethernet Anahtarı 5/8 Bağlantı Noktalı Gigabit Ethernet Anahtarı Kullanım Kılavuzu Onay FCC Beyanı Bu test edilmiş ve FCC Kuralları Kısım 15 de belirtilen teknik özelliklere göre B Sınıfı aygıtların sınırları ile uyumlu

Detaylı

SEYAHAT PERFORMANSI MENZİL

SEYAHAT PERFORMANSI MENZİL SEYAHAT PERFORMANSI MENZİL Uçakların ne kadar paralı yükü, hangi mesafeye taşıyabildikleri ve bu esnada ne kadar yakıt harcadıkları en önemli performans göstergelerinden biridir. Bir uçağın kalkış noktasından,

Detaylı

DEVREDEN YATIRIM İNDİRİMİNİN KULLANIMI HAKKINDA GENEL TEBLİĞ YAYIMLANDI:

DEVREDEN YATIRIM İNDİRİMİNİN KULLANIMI HAKKINDA GENEL TEBLİĞ YAYIMLANDI: SİRKÜLER TARİHİ : 01/10/2010 SİRKÜLER NO : 2010/81 DEVREDEN YATIRIM İNDİRİMİNİN KULLANIMI HAKKINDA GENEL TEBLİĞ YAYIMLANDI: Bilindiği üzere, Anayasa Mahkemesi nin iptal kararı üzerine, 01 Ağustos 2010

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan

Detaylı

İŞLETMENİN TANIMI 30.9.2015

İŞLETMENİN TANIMI 30.9.2015 Öğr.Gör.Mehmet KÖRPİ İŞLETMENİN TANIMI Sonsuz olarak ifade edilen insan ihtiyaçlarını karşılayacak malları ve hizmetleri üretmek üzere faaliyette bulunan iktisadi birimler işletme olarak adlandırılmaktadır.

Detaylı

KÜRESEL GELİŞMELER IŞIĞI ALTINDA TÜRKİYE VE KUZEY KIBRIS TÜRK CUMHURİYETİ EKONOMİSİ VE SERMAYE PİYASALARI PANELİ

KÜRESEL GELİŞMELER IŞIĞI ALTINDA TÜRKİYE VE KUZEY KIBRIS TÜRK CUMHURİYETİ EKONOMİSİ VE SERMAYE PİYASALARI PANELİ KÜRESEL GELİŞMELER IŞIĞI ALTINDA TÜRKİYE VE KUZEY KIBRIS TÜRK CUMHURİYETİ EKONOMİSİ VE SERMAYE PİYASALARI PANELİ 12 NİSAN 2013-KKTC DR. VAHDETTIN ERTAŞ SERMAYE PIYASASI KURULU BAŞKANI KONUŞMA METNİ Sayın

Detaylı

B05.11 Faaliyet Alanı

B05.11 Faaliyet Alanı 82 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B05. C de Fonksiyonlar) Bir tanıtıcının faaliyet alanı, tanıtıcının kod içinde kullanılabileceği program kısmıdır. Örneğin, bir blok içinde

Detaylı

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler BÖLÜM 4. OPERATÖRLER 4.1 Giriş Turbo Pascal programlama dilinde de diğer programlama dillerinde olduğu gibi operatörler, yapılan işlem türüne göre aritmetik, mantıksal ve karşılaştırma operatörleri olmak

Detaylı

Jeotermal Enerjiden Elektrik Enerjisi Üretimi

Jeotermal Enerjiden Elektrik Enerjisi Üretimi Jeotermal Enerjiden Elektrik Enerjisi Üretimi Ali R za VEREL EMO Denizli ube Enerji Komisyonu Üyesi ELTA Elektrik Üretim Ltd. ti. / Denizli Ege Bölgesi Enerji Forumu 1. Giri ekil 1. Jeotermal saha Bilindi

Detaylı

HAYALi ihracatln BOYUTLARI

HAYALi ihracatln BOYUTLARI HAYALi ihracatln BOYUTLARI 103 Müslüme Bal U lkelerin ekonomi politikaları ile dış politikaları,. son yıllarda birbirinden ayrılmaz bir bütün haline gelmiştir. Tüm dünya ülkelerinin ekonomi politikalarında

Detaylı

T.C BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ. DOĞA BİLİMLERİ, MİMARLIK ve MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SOĞUTMA DENEYİ FÖYÜ

T.C BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ. DOĞA BİLİMLERİ, MİMARLIK ve MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SOĞUTMA DENEYİ FÖYÜ T.C BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ DOĞA BİLİMLERİ, MİMARLIK ve MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SOĞUTMA DENEYİ FÖYÜ 2015-2016 Bahar Yarıyılı Prof.Dr. Yusuf Ali KARA Arş.Gör.Semih AKIN Makine

Detaylı

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket (TEİAŞ), 5. İletm Tess ve İşletme Grup Müdürlüğü, Sakarya nhatpamuk@gmal.com.tr

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

Bilgisayar Uygulamaları PSİ105

Bilgisayar Uygulamaları PSİ105 Bilgisayar Uygulamaları PSİ105 Yrd.Doç.Dr. Serdar YILMAZ Kaynak: Marmara Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Bilgisayar Kursu Ders Notları, Kasım 2007 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Başlat Düğmesi Bilgisayarınızı

Detaylı

İÇİNDEKİLER SAYFA Önsöz 4 Stratejik Planlama ve Bütçe Yol Haritası 5 Örnek İşletme Hakkında 6 Gider Yükleme Sistemi 8 Satış Bütçesi Oluşturma 9 Faaliyet Gider Bütçesi Oluşturma 12 Bütçe Sistem Otomasyonu

Detaylı

YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (Değişik:RG-14/2/2014-28913) (1) Bu Yönetmeliğin amacı; yükseköğrenim

Detaylı

Daha fazla seçenek için daha iyi motorlar

Daha fazla seçenek için daha iyi motorlar Daha fazla seçenek için daha iyi motorlar Kollmorgen, Universal Robots'un daha hafif ve daha güçlü olmasını sağlıyor Altı eksenli robotlar; örneğin, işleme ve üretim tesislerinde kullanılmaktadır. Bu robotlar,

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

08.11.2014-10:30 Adı-Soyadı:... No:... NOT:...

08.11.2014-10:30 Adı-Soyadı:... No:... NOT:... OREN435 TESİS PLNLM 014-015 GÜZ YRIYILI RSINVI CEVP NHTRI 1 08.11.014-10:30 dı-soyadı:... No:... NOT:... Sorular eşit puanlıdır. Yardımcı bellek kullanılabilir. Süre 70 fakikadır. 1. Endüstriyel üretim

Detaylı

KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI

KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI PVD Kaplama Kaplama yöntemleri kaplama malzemesinin bulunduğu fiziksel durum göz önüne alındığında; katı halden yapılan kaplamalar, çözeltiden yapılan kaplamalar, sıvı ya

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

Basın Bülteni. Marmaray Projesinde Rota Teknik İmzası BD235 23.06.2014

Basın Bülteni. Marmaray Projesinde Rota Teknik İmzası BD235 23.06.2014 Marmaray Projesinde Rota Teknik İmzası Bosch Rexroth ana bayisi Rota Teknik A.Ş. ile Japon TAISEI ve ANEL firmasının ortak olarak geliştirdiği Marmaray Tünel Havalandırma Elektropnömatik Kontrol Sistemi

Detaylı

SÜRE BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜNİTE 1: : BİLGİ VE TEKNOLOJİ DERS SAATİ: 7

SÜRE BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜNİTE 1: : BİLGİ VE TEKNOLOJİ DERS SAATİ: 7 7. 30Ekim - 2Kasım 202 6. AFTA 22-23Ekim 202 5. 5-9 Ekim 202 4. 8-2 Ekim 202 3. -5 Ekim 202 EYLÜL 2. 24-28 Eylül 202 EYLÜL. 7-2 Eylül 202 202 203 ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜNİTE : : BİLGİ VE TEKNOLOJİ

Detaylı

YILDIZLAR NASIL OLUŞUR?

YILDIZLAR NASIL OLUŞUR? Zeki Aslan YILDIZLAR NASIL OLUŞUR? Yıldız nedir sorusunu insanlık yüz binlerce belki de milyonlarca yıldır soruyordu? Fakat yıldızların fiziksel doğası ve yaşam çevrimleri ancak 1900 lü yıllardan sonra

Detaylı

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret

Detaylı

BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9

BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 Attila Hancıoğlu ve İlknur Yüksel Alyanak Sağlık programlarının izlenmesi, değerlendirilmesi ve ileriye yönelik politikaların belirlenmesi açısından neonatal, post-neonatal

Detaylı

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET DOI= 10.17556/jef.54455 Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 Genişletilmiş Özet Giriş Son yıllarda

Detaylı

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet 57 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B02) Şimdiye kadar C programlama dilinin, verileri ekrana yazdırma, kullanıcıdan verileri alma, işlemler

Detaylı

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI makale JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI Bekir NARĐN *, Yalçın A. GÖĞÜŞ ** * Y.Müh., TÜBĐTAK-SAGE ** Prof. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği

Detaylı

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 Sunum Planı Giriş I)Literatür Uluslararası Literatür Ulusal Literatür II)Karşılaştırmalı Analiz III)

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

En İyi Uygulamalar ve Kullanım Kılavuzu

En İyi Uygulamalar ve Kullanım Kılavuzu En İyi Uygulamalar ve Kullanım Kılavuzu Bu kılavuz, GBT En İyi Uygulamaları ve Kullanım Kılavuzu na bir tamamlayıcı kılavuz oluşturmak için tasarlanmıştır. Green Break Patlamasız Güvenlik Güç Kartuşlarının

Detaylı

Tasarım Raporu. Grup İsmi. Yasemin ÇALIK, Fatih KAÇAK. Kısa Özet

Tasarım Raporu. Grup İsmi. Yasemin ÇALIK, Fatih KAÇAK. Kısa Özet Tasarım Raporu Grup İsmi Yasemin ÇALIK, Fatih KAÇAK Kısa Özet Tasarım raporumuzda öncelikle amacımızı belirledik. Otomasyonumuzun ana taslağını nasıl oluşturduğumuzu ve bu süreçte neler yaptığımıza karar

Detaylı

II. Bölüm HİDROLİK SİSTEMLERİN TANITIMI

II. Bölüm HİDROLİK SİSTEMLERİN TANITIMI II. Bölüm HİDROLİK SİSTEMLERİN TANITIMI 1 Güç Kaynağı AC Motor DC Motor Diesel Motor Otto Motor GÜÇ AKIŞI M i, ω i Güç transmisyon sistemi M 0, ω 0 F 0, v 0 Makina (doğrusal veya dairesel hareket) Mekanik

Detaylı

KALİTE HER ZAMAN PAHALI DEĞİLDİR. Dünyanın 4. Büyük fabrikası teknolojinin önünde

KALİTE HER ZAMAN PAHALI DEĞİLDİR. Dünyanın 4. Büyük fabrikası teknolojinin önünde Japon dizayn ve teknolojisi ile üretilmiş çevre dostu klimalar artık Türkiye de KALİTE HER ZAMAN PAHALI DEĞİLDİR Dünyanın 4. Büyük fabrikası teknolojinin önünde 30.000 kişinin çalıştığı ve Sektöründe ilk

Detaylı

Betonarme ve Prefabrik Yapılarda Risk Değerlendirmesi

Betonarme ve Prefabrik Yapılarda Risk Değerlendirmesi Pamukkale Üniversitesi Betonarme ve Prefabrik Yapılarda Risk Değerlendirmesi Doç. Dr. Şevket Murat ŞENEL Araş. Gör. Mehmet PALANCi RİSK? Belli bir seviyenin üzerinde hasar oluşursa Belli bir şiddetin üzerinde

Detaylı

Temel Bilgisayar Programlama

Temel Bilgisayar Programlama BÖLÜM 9: Fonksiyonlara dizi aktarma Fonksiyonlara dizi aktarmak değişken aktarmaya benzer. Örnek olarak verilen öğrenci notlarını ekrana yazan bir program kodlayalım. Fonksiyon prototipi yazılırken, dizinin

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ

BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ tasarım BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ Nihat GEMALMAYAN Y. Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü Hüseyin ĐNCEÇAM Gazi Üniversitesi,

Detaylı