Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA"

Transkript

1 i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA

2 ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME adlı bu tezin Yüksek Lisans tezi olarak uygun olduğunu onaylarım. Prof. Dr. Çetin ELMAS Tez Yöneticisi Bu çalışma jürimiz tarafından Elektrik Eğitimi Anabilim Dalında Yüksek Lisans tezi olarak kabul edilmiştir. Başkan Bu tez, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tez yazım kurallarına uygundur.

3 iii İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET... i ABSTRACT...ii TEŞEKKÜR...iii ÇİZELGELERİN LİSTESİ... iv ŞEKİLLERİN LİSTESİ... v SİMGELER VE KISALTMALAR...vii 1.GİRİŞ PROBLEMİN TANIMI İşlerin Geliş Türlerine Göre Sınıflandırma Statik ortam Dinamik ortam Problemin Gerçek Uygulama Şartlarıyla Karşılaştırılması Çizelgelemede Kullanılan Öncelik Kuralları ve Kabuller En iyi Çözüm Koşulları Üretim Çizelgeleme ve Sınıflandırılması İhtiyaç üretimi İşlem karmaşıklığı Çizelgeleme kriterleri İhtiyaç tanımlama Çizelgeleme ortamı Performans ölçütleri... 13

4 iv 2.6.Problemin Zorluk Derecesinin Belirlenmesi ATÖLYE ÇİZELGELEME Çizelgelemenin Tanımı Atölye Tipi Çizelgelemenin Üretim İşlem Çizelgelemedeki Yeri Kısıtlayıcı Varsayımlar İşlerle ilgili kısıtlayıcı varsayımlar Makinelerle ilgili kısıtlayıcı varsayımlar İşler ve makinelerle ilgili kısıtlayıcı varsayımlar Atölye Çizelgeleme Değerlendirmesi Ortalama akış süresinin enazlanması Toplam çizelge süresinin ve ortalama akış süresinin azaltılması En fazla gecikmenin (T max ) azaltılması Gecikme süresinin azaltılması Seri İş Akışlı Atölye Çizelgeleme Problemleri İki makineli çok işli problem Üç makineli çok işli problem m makineli n işli problem Permütasyon Tipi İş Sıralama Atölye Çizelgeleme Problemi Çözüm Metodları Johnson algoritması CDS algoritması NEH (Nawaz, Enscore, Ham) algoritması Tabu araştırmaları Tavlama benzetimi... 26

5 v Karınca kolonileri iyilemesi Yapay bağışıklık sistemleri GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritmanın Özellikleri Genetik Algoritmanın Çalışma Prensibi Temel Kavramlar Gen Kromozom Popülasyon (Yığın, kütle) Yeniden üretim işlemi Başlangıç yığınının oluşturulması Uygunluk değeri Genetik operatörlerin uygulanacağı dizilerin seçilmesi Dizi Gösterimi (Kodlama) Seçim Mekanizmaları Orantılı seçim mekanizmaları Sıralı seçim mekanizmaları Turnuva seçim mekanizması Denge durumu seçim mekanizması Genetik Operatörler Çaprazlama operatörü Tek noktalı çaprazlama operatörü İki noktalı çaprazlama operatörü Pozisyona dayalı çaprazlama... 43

6 vi Sıraya dayalı çaprazlama Kısmi planlı çaprazlama Değişim (mutasyon) operatörü Kısıtlı En İyileme Problemlerinde GA Kullanımı GA da Şema Teoremi Basit Bir GA Örneği GA NIN ATÖLYE ÇİZELGELEMEYE UYARLANMASI Parametre Kodlama Operasyona dayalı kodlama İşe dayalı kodlama Liste önceliğine dayalı kodlama İş çifti ilişkisine göre kodlama Öncelik kuralına göre kodlama Tamamlama zamanına dayalı kodlama Makineye dayalı kodlama Rastgele anahtarlı kodlama Yazılım Programının İncelenmesi Tamir (Düzenleme) İşlevinin Atölye Çizelgelemedeki Önemi Ürün Adedinin Atölye Çizelgelemeye Etkisi SONUÇLAR VE DEĞERLENDİRME KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ... 82

7 i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME (Yüksek Lisans Tezi) Serdar BİROĞUL GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Ocak 2005 ÖZET Bu tezde, atölye çizelgeleme probleminin genetik algoritma ile çözümü gerçekleştirilmiştir. Girilen atölye bilgilerine göre gant şeması çizimi yapılmıştır. Atölye çizelgeleme, NP (Non Polinomal, polinomal olmayan) zor diye adlandırılan problem sınıfına girmektedir. Bu tip problemlerin tam çözüm değerleri olmamakta sadece yaklaşık çözüm değerleri bulunabilmektedir. Problemlerin çözümünde; matematiksel yöntemler, sayısal analiz ve sezgisel (rastlantısal arama) metotlar kullanılmaktadır. Atölye tipi çizelgelemede dört makineden daha fazla olan problemlerin çözümünde sayısal analiz ve matematiksel yöntemlerin kullanımı çok zor ve zaman almaktadır. Bu tür problemlerin gerçeğe yakın çözüm değerlerini diğer yöntemlerden daha kısa sürede bulan sezgisel yöntemlerin kullanılması daha verimlidir. Bu tezde rastlantısal arama metodu olan genetik algoritma kullanılmıştır. Bilim Kodu : Anahtar Kelimeler : Atölye çizelgeleme, genetik algoritma, C builder, gant şeması Sayfa Adedi : 80 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Çetin ELMAS Tezin tamamı veya istediğiniz bölümler için benimle iletişime geçiniz!!!

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.

Detaylı

İş Sıralama ve Çizelgeleme. Gülşen Aydın Keskin

İş Sıralama ve Çizelgeleme. Gülşen Aydın Keskin İş Sıralama ve Çizelgeleme Gülşen Aydın Keskin 1. Tabu arama 2. Tavlama benzetimi 3. Genetik algoritmalar (GA) 4. Karınca kolonileri 5. Yapay sinir ağları (YSA) 6. Yapay bağışıklık sistemleri 7. Aç gözlü

Detaylı

Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı

Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gündem Gezgin Satıcı Problemi GSP'yi Çözen Algoritmalar Genetik Algoritmalar

Detaylı

ÜRETİM ÇİZELGELEME. Yrd. Doç. Dr. Pınar Mızrak Özfırat. Celal Bayar Üniversitesi Yayınları Yayın No: 0010

ÜRETİM ÇİZELGELEME. Yrd. Doç. Dr. Pınar Mızrak Özfırat. Celal Bayar Üniversitesi Yayınları Yayın No: 0010 ÜRETİM ÇİZELGELEME Yrd. Doç. Dr. Pınar Mızrak Özfırat Celal Bayar Üniversitesi Yayınları Yayın No: 0010 2013 Celal Bayar Üniversitesi Yönetim Kurulu'nun 2013/13 sayılı ve X no'lu kararı ile basılmıştır.

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.

Detaylı

THE EFFECT OF PRODUCT NUMBER ON SOLVING THE JOP-SHOP SCHEDULING PROBLEM BY USING GENETIC ALGORITHM

THE EFFECT OF PRODUCT NUMBER ON SOLVING THE JOP-SHOP SCHEDULING PROBLEM BY USING GENETIC ALGORITHM GENETİK ALGORİTMA İLE ÇÖZÜMÜ GERÇEKLEŞTİRİLEN ATÖLYE ÇİZELGELEME PROBLEMİNDE ÜRÜN SAYISININ ETKİSİ Serdar BİROĞUL*, Uğur GÜVENÇ* (*) Gazi Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik Eğitimi Bölümü, Beşevler

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik

Detaylı

Genetik Algoritmalarla akış tipi çizelgelemede üreme yöntemi optimizasyonu

Genetik Algoritmalarla akış tipi çizelgelemede üreme yöntemi optimizasyonu itüdergisi/d mühendislik Cilt:1 Sayı:1 Ağustos 2002 Genetik Algoritmalarla akış tipi çizelgelemede üreme yöntemi optimizasyonu Orhan ENGİN *, Alpaslan FIĞLALI İTÜ İşletme Fakültesi, Endüstri Mühendisliği

Detaylı

Veri Yapıları Laboratuvarı

Veri Yapıları Laboratuvarı 2013 2014 Veri Yapıları Laboratuvarı Ders Sorumlusu: Yrd. Doç. Dr. Hakan KUTUCU Lab. Sorumlusu: Arş. Gör. Caner ÖZCAN İÇİNDEKİLER Uygulama 1: Diziler ve İşaretçiler, Dinamik Bellek Ayırma... 4 1.1. Amaç

Detaylı

BMBS BİNA MALİYETİ BİLGİ SİSTEMİ ARAŞTIRMA ÜNİTESİ İNŞAAT SEKTÖRÜNDE BİLGİSAYARA DAYALI BİNA MALİYETİ BİLGİ SİSTEMİ

BMBS BİNA MALİYETİ BİLGİ SİSTEMİ ARAŞTIRMA ÜNİTESİ İNŞAAT SEKTÖRÜNDE BİLGİSAYARA DAYALI BİNA MALİYETİ BİLGİ SİSTEMİ BMBS BİNA MALİYETİ BİLGİ SİSTEMİ ARAŞTIRMA ÜNİTESİ İNŞAAT SEKTÖRÜNDE BİLGİSAYARA DAYALI BİNA MALİYETİ BİLGİ SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ ARAŞTIRMA PROJESİ RAPORU Yürütücü : Prof.Dr. İmre ORHON Haziran 1996 İstanbul

Detaylı

Hazırladığı Tezler Yüksek lisans tezi

Hazırladığı Tezler Yüksek lisans tezi ÖZGEÇMİŞ 1 Adı Soyadı : Dr. Serdar BİROĞUL Doğum Yeri ve Tarihi : İzmit, 10/09/1980 Yabancı Dil : İngilizce İş adresi : Muğla Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Elektronik-Bilgisayar Teknolojisi Bölümü Cep

Detaylı

YAŞAR ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

YAŞAR ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI YAŞAR ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Mevcut Program: TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI 1.Dönem 2.Dönem 521 Doğrusal Eniyileme ve Ağ Modelleri 2-2-3 10 524

Detaylı

İŞ SIRALAMA VE ÇİZELGELEME

İŞ SIRALAMA VE ÇİZELGELEME İŞ SIRALAMA VE ÇİZELGELEME Bu resim, Cengiz Pak ın sitesinden ve sunumundan alınmıştır. cengizpak.com.tr İş Sıralama ve Çizelgeleme Nedir? Bir dizi işin, belirli bir özelliğe göre sıraya dizilme işlemidir.

Detaylı

BİRİNCİ BASIMA ÖN SÖZ

BİRİNCİ BASIMA ÖN SÖZ BİRİNCİ BASIMA ÖN SÖZ Varlıkların kendilerinde cereyan eden olayları ve varlıklar arasındaki ilişkileri inceleyerek anlamak ve bunları bilgi formuna dökmek kimya, biyoloji, fizik ve astronomi gibi temel

Detaylı

2015-2016. Eğitim Programları Tanıtımı TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ DETAY ÇİZELGELEME ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA & ÇİZELGELEME

2015-2016. Eğitim Programları Tanıtımı TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ DETAY ÇİZELGELEME ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA & ÇİZELGELEME Kurumsal Süreçlerinde Optimizasyon 2015-2016 Eğitim Programları Tanıtımı ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA & ÇİZELGELEME TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ SATIŞ & OPERASYON PLANLAMA (S&OP) KAPASİTE & MALZEME

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Özgür BAYATA YÜKSEK LİSANS TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2012 ANKARA

Özgür BAYATA YÜKSEK LİSANS TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2012 ANKARA GENETİK ALGORİTMALARIN DERS ÇİZELGELEME PROBLEMİNDE KULLANIMI VE EĞİTİM KURUMLARINDA UYGULAMASI Özgür BAYATA YÜKSEK LİSANS TEZİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2012

Detaylı

GENETĠK ALGORĠTMALAR ĠLE HAFTALIK DERS PROGRAMININ HAZIRLANMASI

GENETĠK ALGORĠTMALAR ĠLE HAFTALIK DERS PROGRAMININ HAZIRLANMASI ÖZEL EGE LĠSESĠ GENETĠK ALGORĠTMALAR ĠLE HAFTALIK DERS PROGRAMININ HAZIRLANMASI HAZIRLAYAN ÖĞRENCĠLER: Berkin ĠNAN Doğa YÜKSEL DANIġMAN ÖĞRETMEN: Aslı ÇAKIR ĠZMĠR 2014 ĠÇĠNDEKĠLER 1. PROJENĠN AMACI. 3

Detaylı

Dr. Musa KILIÇ Öğretim Görevlisi http://kisi.deu.edu.tr/musa.kilic

Dr. Musa KILIÇ Öğretim Görevlisi http://kisi.deu.edu.tr/musa.kilic Dr. Musa KILIÇ Öğretim Görevlisi http://kisi.deu.edu.tr/musa.kilic BİLGİSAYAR DONANIM Donanım birimleri ekran, klavye, harddisk, ram YAZILIM Yazılımlar ise bilgisayarın donanım yapısını kullanılır hale

Detaylı

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ Bir Servisli Paralel Makinelerde Çizelgeleme Probleminin Genetik Algoritma İle Çözümü Çağrı SEL AĞUSTOS

Detaylı

GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ ZAMANA-BAĞIMLI ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ

GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ ZAMANA-BAĞIMLI ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 27, No 4, 875-879, 2012 Vol 27, No 4, 875-879, 2012 GECİKEN İŞ SAYISI VE GECİKME ARALIĞI ÖLÇÜTLÜ

Detaylı

C PROGRAMLAMA YRD.DOÇ.DR. BUKET DOĞAN PROGRAM - ALGORİTMA AKIŞ ŞEMASI

C PROGRAMLAMA YRD.DOÇ.DR. BUKET DOĞAN PROGRAM - ALGORİTMA AKIŞ ŞEMASI C PROGRAMLAMA DİLİ YRD.DOÇ.DR. BUKET DOĞAN 1 PROGRAM - ALGORİTMA AKIŞ ŞEMASI Program : Belirli bir problemi çözmek için bir bilgisayar dili kullanılarak yazılmış deyimler dizisi. Algoritma bir sorunun

Detaylı

YZM 2116 Veri Yapıları

YZM 2116 Veri Yapıları YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BAŞLAMADAN ÖNCE Bu dersi alan öğrencilerin aşağıdaki konuları bildiği

Detaylı

İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ GENETİK ALGORİTMA

İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ GENETİK ALGORİTMA İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ 1. Giriş GENETİK ALGORİTMA Geniş çözüm uzaylarının klasik yöntemlerle taranması hesaplama zamanını artırmaktadır. Genetik algoritma ile kabul edilebilir doğrulukta kısa sürede bir

Detaylı

WEB PROJESİ YÖNETİMİ. Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir.

WEB PROJESİ YÖNETİMİ. Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir. BÖLÜM 1 1.1 PROJE NEDİR? WEB PROJESİ YÖNETİMİ Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir. 1.2 PROJELERİN ORTAK UNSURLARI NELERDİR? Başlama

Detaylı

PARALEL MAKĠNALARIN GENETĠK ALGORĠTMA ĠLE ÇĠZELGELENMESĠNDE MUTASYON ORANININ ETKĠNLĠĞĠ

PARALEL MAKĠNALARIN GENETĠK ALGORĠTMA ĠLE ÇĠZELGELENMESĠNDE MUTASYON ORANININ ETKĠNLĠĞĠ Ege Akademik BakıĢ / Ege Academic Review 10 (1) 2010: 199-210 PARALEL MAKĠNALARIN GENETĠK ALGORĠTMA ĠLE ÇĠZELGELENMESĠNDE MUTASYON ORANININ ETKĠNLĠĞĠ EFFICIENCY OF MUTATION RATE FOR PARALLEL MACHINE SCHEDULING

Detaylı

Çok Kriterli Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Problemi için Bir Tavlama Benzetimi Yaklaşımı

Çok Kriterli Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Problemi için Bir Tavlama Benzetimi Yaklaşımı Çankaya University Journal of Science and Engineering Volume 7 (2010), No. 2, 141 153 Çok Kriterli Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Problemi için Bir Tavlama Benzetimi Yaklaşımı İzzettin Temiz Gazi Üniversitesi,

Detaylı

YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İNTİBAK ÇİZELGESİ 2010-2011 1.SINIF / GÜZ DÖNEMİ

YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İNTİBAK ÇİZELGESİ 2010-2011 1.SINIF / GÜZ DÖNEMİ YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İNTİBAK ÇİZELGESİ 2010-2011 1.SINIF / GÜZ DÖNEMİ Bu ders 1. Sınıf güz döneminden 2. Sınıf güz dönemine alınmıştır. gerektiği halde alamayan öğrenciler 2010-2011 öğretim yılı

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB Arş. Gör. Ahmet ARDAHANLI Kafkas Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Ders Bilgileri Dersin Hocası: Araş. Gör. Ahmet Ardahanlı E-posta: ahmet.ardahanli@hotmail.com Oda: DZ-33

Detaylı

2013-2014 Bahar Y.Y. E-Mühendislik Yönetimi Proje Dersi Danışman Listesi ve İlgi Alanları

2013-2014 Bahar Y.Y. E-Mühendislik Yönetimi Proje Dersi Danışman Listesi ve İlgi Alanları 2013-2014 Bahar Y.Y. E-Mühendislik Yönetimi Proje Dersi Danışman Listesi ve İlgi Alanları Prof. Dr. Orhan TORKUL 1. Bilişim Sistemleri Analiz ve Tasarımı 2. İş Zekası Sistemleri 3. Ortak Çalışma Sistemleri

Detaylı

2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21

2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21 İçindekiler Önsöz İkinci Basım için Önsöz Türkçe Çeviri için Önsöz Gösterim xiii xv xvii xix 1 Giriş 1 1.1 Yapay Öğrenme Nedir?......................... 1 1.2 Yapay Öğrenme Uygulamalarına Örnekler...............

Detaylı

APQP/PPAP. Prof. Dr. Ali ŞEN

APQP/PPAP. Prof. Dr. Ali ŞEN APQP/PPAP Prof. Dr. Ali ŞEN Ürün Kalite Planlama Döngüsü Geri besleme Değerlendirmesi ve Düzeltici Faaliyetler Planla ve Tanımla Ürün ve Prosesin Geçerli Kılınması Ürün Tasarımı ve Geliştirmesi Proses

Detaylı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,

Detaylı

Eğitim Programları SATIŞ VE OPERASYON PLANLAMA (S&OP) LOJİSTİK PLANLAMA ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA & ÇİZELGELEME TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ

Eğitim Programları SATIŞ VE OPERASYON PLANLAMA (S&OP) LOJİSTİK PLANLAMA ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA & ÇİZELGELEME TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ Kurumsal Süreçlerinde Optimizasyon Eğitim Programları 2016 ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA & ÇİZELGELEME TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ SATIŞ VE OPERASYON PLANLAMA (S&OP) KAPASİTE & MALZEME PLANLAMA

Detaylı

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ 13 1.1. Üretim, Üretim Yönetimi Kavramları ve Önemi 14 1.2. Üretim Yönetiminin Tarihisel Gelişimi 18 1.3. Üretim Yönetiminin Amaçları ve Fonksiyonları

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh.

Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh. Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh. AMACIMIZ Yenilenebilir enerji kaynaklarının tesis edilmesi ve enerji üretimi pek çok araştırmaya konu olmuştur. Fosil yakıtların giderek artan maliyeti ve giderek tükeniyor

Detaylı

AKIŞ TĐPĐ ÇĐZELGELEME PROBLEMLERĐNĐN GENETĐK ALGORĐTMA ile ÇÖZÜM PERFORMANSININ ARTIRILMASINDA DENEY TASARIMI UYGULAMASI

AKIŞ TĐPĐ ÇĐZELGELEME PROBLEMLERĐNĐN GENETĐK ALGORĐTMA ile ÇÖZÜM PERFORMANSININ ARTIRILMASINDA DENEY TASARIMI UYGULAMASI AKIŞ TĐPĐ ÇĐZELGELEME PROBLEMLERĐNĐN GENETĐK ALGORĐTMA ile ÇÖZÜM PERFORMANSININ ARTIRILMASINDA DENEY TASARIMI UYGULAMASI Alpaslan FIĞLALI 1 Orhan ENGĐN 2 Đ.T.Ü. Đşletme Fakültesi Endüstri Mühendisliği

Detaylı

Bireylerin yaşadığı çevreye uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan olumsuzluklara PROBLEM denir.

Bireylerin yaşadığı çevreye uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan olumsuzluklara PROBLEM denir. Bireylerin yaşadığı çevreye uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan olumsuzluklara PROBLEM denir. Bu durumda bireylerin ortaya çıkan olumsuzluklara karşılık çözüm bulmak için yapacakları mücadeleye de PROBLEM

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme

Detaylı

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 1 Temel Algoritma Kavramları. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 1 Temel Algoritma Kavramları. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 1 Temel Algoritma Kavramları Giriş 1) Algoritma geliştirme üzerine temel kavramlar 2) Veri modelleri 3) Veri yapıları 4) Algoritma veya yazılım şekilsel gösterimi

Detaylı

Algoritmanın Hazırlanması

Algoritmanın Hazırlanması Algoritmanın Hazırlanması Algoritma, herhangi bir sorunun çözümü için izlenecek yol anlamına gelmektedir. Çözüm için yapılması gereken işlemler hiçbir alternatif yoruma izin vermeksizin sözel olarak ifade

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Yapay Zeka Sistemleri BIL308 6 3+0 3 4

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Yapay Zeka Sistemleri BIL308 6 3+0 3 4 DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Yapay Zeka Sistemleri BIL308 6 3+0 3 4 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin

Detaylı

T.C. BİLECİK ŞEYH EDEBALI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANSÜSTÜ DERSLERİ

T.C. BİLECİK ŞEYH EDEBALI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANSÜSTÜ DERSLERİ T.C. BİLECİK ŞEYH EDEBALI ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANSÜSTÜ DERSLERİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANSÜSTÜ DERSLERİ KODU DERS ADI T U K AKTS S/Z BM501 Algoritmaların

Detaylı

MONTE CARLO BENZETİMİ

MONTE CARLO BENZETİMİ MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan bir tekniktir. Monte Carlo simülasyonu, genellikle

Detaylı

SNP TEK NÜKLEOTİD POLİMORFİZMLERİ (SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISMS)

SNP TEK NÜKLEOTİD POLİMORFİZMLERİ (SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISMS) SNP TEK NÜKLEOTİD POLİMORFİZMLERİ (SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISMS) Herhangi iki bireyin DNA dizisi %99.9 aynıdır. %0.1 = ~3x10 6 nükleotid farklılığı sağlar. Genetik materyalde varyasyon : Polimorfizm

Detaylı

ÖZET. Yüksek Lisans Tezi

ÖZET. Yüksek Lisans Tezi i ÖZET Yüksek Lisans Tezi ESNEK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ VE GENETİK ALGORİTMA KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ Gülşad CERAN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği

Detaylı

ÜNİT E ÜNİTE GİRİŞ. Algoritma Mantığı. Algoritma Özellikleri PROGRAMLAMA TEMELLERİ ÜNİTE 3 ALGORİTMA

ÜNİT E ÜNİTE GİRİŞ. Algoritma Mantığı. Algoritma Özellikleri PROGRAMLAMA TEMELLERİ ÜNİTE 3 ALGORİTMA PROGRAMLAMA TEMELLERİ ÜNİTE 3 ALGORİTMA GİRİŞ Bilgisayarların önemli bir kullanım amacı, veri ve bilgilerin kullanılarak var olan belirli bir problemin çözülmeye çalışılmasıdır. Bunun için, bilgisayarlar

Detaylı

AÇIK ATÖLYE TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN PARALEL DOYUMSUZ METASEZGİSEL ALGORİTMA İLE ÇÖZÜMÜ

AÇIK ATÖLYE TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN PARALEL DOYUMSUZ METASEZGİSEL ALGORİTMA İLE ÇÖZÜMÜ ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0164 Ömer Akgöbek 1 Serkan Kaya 2 Ünal Değirmenci 3 Orhan Engin 4 ENGINEERING SCIENCES Zirve University

Detaylı

Makine Teorisi (MFGE 305) Ders Detayları

Makine Teorisi (MFGE 305) Ders Detayları Makine Teorisi (MFGE 305) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Makine Teorisi MFGE 305 Güz 2 2 0 3 4 Ön Koşul Ders(ler)i MFGE 204 - Mühendislik

Detaylı

Algoritmalar ve Programlama. Algoritma

Algoritmalar ve Programlama. Algoritma Algoritmalar ve Programlama Algoritma Algoritma Bir sorunu / problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için gerekli olan sıralı mantıksal adımların tümüne algoritma denir. Algoritma bir sorunun çözümü

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI İlaç Tasarımında Yeni Yazılımların Geliştirilmesi: Elektron Konformasyonel-Genetik Algoritma Metodu ile Triaminotriazin Bileşiklerinde Farmakofor Belirlenmesi ve Nicel Biyoaktivite Hesabı; ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Örnek 4: Örnek Özyinelemeli fonksiyon örneği Bölüm 9. C++ programlama dilinde Nesne ve sınıf

Örnek 4: Örnek Özyinelemeli fonksiyon örneği Bölüm 9. C++ programlama dilinde Nesne ve sınıf İçindekiler 1. Giriş... 1 1.2. c++ Programı Yapısı... 2 1.3.Using Direktifi... 5 Bölüm 2. Veri türleri, değişken kavramı, sabit ve değişken bildirimleri ve c++ da kullanımı 7 2.1. Temel veri türleri...

Detaylı

Ders Kodu Dersin Adı Dersin Ġntibak Durumu

Ders Kodu Dersin Adı Dersin Ġntibak Durumu ENDÜSTRĠ SĠSTEMLERĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ ĠNTĠBAK ÇĠZELGESĠ 2010-2011 1.SINIF / GÜZ DÖNEMĠ IUE100 Akademik ve Sosyal Oryantasyon CS 115 Programlamaya Giriş I Bu ders 1. Sınıf güz döneminden 2. Sınıf güz

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİ VE RÜZGÂR ENERJİSİ DÂHİL OLAN HİBRİT GÜÇ SİSTEMİNDE FARKLI ALGORİTMALAR İLE EKONOMİK YÜK DAĞITIMININ İNCELENMESİ

GÜNEŞ ENERJİSİ VE RÜZGÂR ENERJİSİ DÂHİL OLAN HİBRİT GÜÇ SİSTEMİNDE FARKLI ALGORİTMALAR İLE EKONOMİK YÜK DAĞITIMININ İNCELENMESİ 3. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 8-10 Ekim 2015 // İzmir 29 GÜNEŞ ENERJİSİ VE RÜZGÂR ENERJİSİ DÂHİL OLAN HİBRİT GÜÇ SİSTEMİNDE FARKLI ALGORİTMALAR İLE EKONOMİK YÜK DAĞITIMININ İNCELENMESİ Gül Kurt 1, Deniz

Detaylı

MESLEK LİSELERİ HAFTALIK DERS ÇİZELGELERİNİN GENETİK ALGORİTMALAR YARDIMIYLA OLUŞTURULMASI Tuncay YİĞİT 1

MESLEK LİSELERİ HAFTALIK DERS ÇİZELGELERİNİN GENETİK ALGORİTMALAR YARDIMIYLA OLUŞTURULMASI Tuncay YİĞİT 1 25 2006 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:19, s.25-39 ÖZET MESLEK LİSELERİ HAFTALIK DERS ÇİZELGELERİNİN GENETİK ALGORİTMALAR YARDIMIYLA OLUŞTURULMASI Tuncay YİĞİT 1 Haftalık

Detaylı

AKIŞ ŞEMASI AKIŞ ŞEMASI AKIŞ ŞEMASI ŞEKİLLERİ GİRİŞ

AKIŞ ŞEMASI AKIŞ ŞEMASI AKIŞ ŞEMASI ŞEKİLLERİ GİRİŞ GİRİŞ AKIŞ ŞEMASI Bir önceki ünitede algoritma, bilgisayarda herhangi bir işlem gerçekleştirmeden ya da program yazmaya başlamadan önce gerçekleştirilmesi düşünülen işlemlerin belirli bir mantık ve plan

Detaylı

Hülya Özdağ (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Nilgün Aygör (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Aykut Parlak (YTÜ Matematik Mühendisliği)

Hülya Özdağ (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Nilgün Aygör (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Aykut Parlak (YTÜ Matematik Mühendisliği) Karınca Kolonisi Algoritmasının Zaman Çizelgelemesi Üzerine: Bir Modellemesi ve Uygulaması Hülya Özdağ (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Nilgün Aygör (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Aykut Parlak (YTÜ Matematik Mühendisliği)

Detaylı

Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu

Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu Tamer Eren Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 71451,

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik

Detaylı

BARIŞ TATİL SİTESİ DOKÜMAN KONTROLÜ PROSEDÜRÜ

BARIŞ TATİL SİTESİ DOKÜMAN KONTROLÜ PROSEDÜRÜ Sayfa 1/7 Revizyon Takip Tablosu REVİZYON NO TARİH AÇIKLAMA 00 01.11.2014 İlk Yayın 1. AMAÇ Bu prosedürün amacı, Yönetim Faaliyetlerinde ve KYS Kalite Yönetim Sisteminde kullanılan dokümanların hazırlanması,

Detaylı

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati Kredi AKTS (T+U+L) ŞEBEKE MODELLERİ EN-413 4/I 3+0+0 3 5 Dersin Dili : İngilizce Dersin Seviyesi : Lisans

Detaylı

İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ TABU ARAMA ALGORİTMASI (TABU SEARCH)

İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ TABU ARAMA ALGORİTMASI (TABU SEARCH) İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ TABU ARAMA ALGORİTMASI (TABU SEARCH) Tabu Arama Algoritması, optimizasyon problemlerinin çözümü için F.Glover tarafından geliştirilmiş iteratif bir araştırma algoritmasıdır. Temel

Detaylı

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik biçiminde verilmesi durumunda amaca

Detaylı

T.C. MALTEPE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ LİSANS PROGRAMI. 2011-12 Bahar Yarıyılı

T.C. MALTEPE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ LİSANS PROGRAMI. 2011-12 Bahar Yarıyılı T.C. MALTEPE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ LİSANS PROGRAMI 2011-12 Bahar Yarıyılı ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA BİL 133 5 AKTS Kredisi 1. yıl 1. yarıyıl Lisans Zorunlu 4 saat/hafta

Detaylı

EĞİTİMDE VERİMLİLİĞİ ARTIRAN DERS PROGRAMLARININ HAZIRLANMASI İÇİN GENETİK ALGORİTMA KULLANIMI

EĞİTİMDE VERİMLİLİĞİ ARTIRAN DERS PROGRAMLARININ HAZIRLANMASI İÇİN GENETİK ALGORİTMA KULLANIMI EĞİTİMDE VERİMLİLİĞİ ARTIRAN DERS PROGRAMLARININ HAZIRLANMASI İÇİN GENETİK ALGORİTMA KULLANIMI Fatma Daban Dr. Ersin Özdemir Mustafa Kemal Üniversitesi Özet Eğitim kurumları, kaynaklarını belirli zaman

Detaylı

ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX

ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX XI İÇİNDEKİLER ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX 1. GİRİŞ... 1 2. PLANLAMANIN TARİHÇESİ... 7 2.1 Literatürdeki Planlayıcılar ve Kullandıkları Problem... Gösterimi

Detaylı

Bilgi Güvenliği Eğitim/Öğretimi

Bilgi Güvenliği Eğitim/Öğretimi Bilgi Güvenliği Eğitim/Öğretimi İbrahim SOĞUKPINAR Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü İçerik Bilgi Güvenliği Eğitim/Öğretimi Dünyadaki Örnekler Türkiye deki Örnekler GYTE de Bilgi Güvenliği Dersi Sonuç ve

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

Endüstri Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Dersler Tablosu

Endüstri Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Dersler Tablosu Endüstri Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Dersler Tablosu Zorunlu Dersler Ders Kodu Ders Adı Teorik Uygulama Toplam AKTS IENG540 Optimizasyon Modelleri ve Algoritmalar 3 0 3 8 IENG560 Olasılıksal Analiz

Detaylı

Genetik Algoritma ile Elde Edilen Uyumlu Renklerin Web Şablonları Üzerinde Gerçeklenmesi

Genetik Algoritma ile Elde Edilen Uyumlu Renklerin Web Şablonları Üzerinde Gerçeklenmesi Genetik Algoritma ile Elde Edilen Uyumlu Renklerin Web Şablonları Üzerinde Gerçeklenmesi Şerif Okumuş Melih Orhan Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta {serifokumus,melihorhan}@yahoo.com.tr

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON ANALİZİNDE GERÇEK DEĞER KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA

DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON ANALİZİNDE GERÇEK DEĞER KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA Istanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl:8 Sayı:15 Bahar 2009 s.167-178 DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON ANALİZİNDE GERÇEK DEĞER KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA Timur KESKİNTÜRK * Serap ŞAHİN ÖZET

Detaylı

2014-2015 Bahar Y.Y. E-Mühendislik Yönetimi Proje Dersi Danışman Listesi ve İlgi Alanları

2014-2015 Bahar Y.Y. E-Mühendislik Yönetimi Proje Dersi Danışman Listesi ve İlgi Alanları 2014-2015 Bahar Y.Y. E-Mühendislik Yönetimi Proje Dersi Danışman Listesi ve İlgi Alanları Prof. Dr. Orhan TORKUL 1. Bilişim Sistemleri Analiz ve Tasarımı 2. İş Zekası Sistemleri 3. Ortak Çalışma Sistemleri

Detaylı

Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s DERS ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN MELEZ GENETİK ALGORİTMALAR İLE PERFORMANS ANALİZİ

Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s DERS ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN MELEZ GENETİK ALGORİTMALAR İLE PERFORMANS ANALİZİ Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s. 242-262 242 DERS ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN MELEZ GENETİK ALGORİTMALAR İLE PERFORMANS ANALİZİ ÖZ Mustafa GERŞİL * Türker PALAMUTÇUOĞLU ** Ders çizelgelemenin

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR ve ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİ BTÖ201- Programlama Dilleri 1 Hazırlayanın; Adı Soyadı Çağdaş KARADEMİR Numarası 20742248 Ders Sorumlusu Hakan Tüzün İçindekiler Problem

Detaylı

ÜRETİMDE SONLU KAPASİTE ÇİZELGELEME VE YAZILIMIN ÖNEMİ! Üretim ve Planlama Direktörü

ÜRETİMDE SONLU KAPASİTE ÇİZELGELEME VE YAZILIMIN ÖNEMİ! Üretim ve Planlama Direktörü ÜRETİMDE SONLU KAPASİTE ÇİZELGELEME BİLAL AKAY Üretim ve Planlama Direktörü 1 Üretim planlama yazılımı denince birçoğumuzun aklına ilk gelen, MRP/ERP grubundaki yazılımlardır. Genellikle Üretim Planlama

Detaylı

Çizelgeleme (IE 434) Ders Detayları

Çizelgeleme (IE 434) Ders Detayları Çizelgeleme (IE 434) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Çizelgeleme IE 434 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin

Detaylı

KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON

KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON İnsanların, daha iyi nasıl olabilir ya da nasıl elde edilebilir?, sorusuna cevap aramaları, teknolojinin gelişmesini sağlayan en önemli etken olmuştur. Gerçek hayatı daha kolay

Detaylı

SIRA BAĞIMLI HAZIRLIK OPERASYONLARI İÇİN TEK EKİPLİ PARALEL MAKİNALARDA ÇİZELGELEME PROBLEMİNE KARMA YAKLAŞIM

SIRA BAĞIMLI HAZIRLIK OPERASYONLARI İÇİN TEK EKİPLİ PARALEL MAKİNALARDA ÇİZELGELEME PROBLEMİNE KARMA YAKLAŞIM Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 26, No 4, 731-740, 2011 Vol 26, No 4, 731-740, 2011 SIRA BAĞIMLI HAZIRLIK OPERASYONLARI İÇİN TEK EKİPLİ PARALEL MAKİNALARDA ÇİZELGELEME

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI DÖNEM I 5. DERS KURULU PROGRAMI BÜYÜME, GELİŞME VE HÜCRESEL PATOLOJİ

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI DÖNEM I 5. DERS KURULU PROGRAMI BÜYÜME, GELİŞME VE HÜCRESEL PATOLOJİ BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI DÖNEM I 5. DERS KURULU PROGRAMI BÜYÜME, GELİŞME VE HÜCRESEL PATOLOJİ Dönem Koordinatörü Koordinatör Yardımcısı Ders Kurulu Sorumlusu : Doç.

Detaylı

Zaman Ayarlayıcı İşlemler

Zaman Ayarlayıcı İşlemler Zaman Ayarlayıcı İşlemler LOGO Haziran 2008 İçindekiler Logo-GO Zaman Ayarlayıcı İşlemler...3 Zamanlanmış Görevler...5 Zamanlanmış Görev Bilgileri...5 Hatırlatıcı...8 Hatırlatıcı Bilgileri...9 Mesajlar...11

Detaylı

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir.

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ Kuyruk sistemleri, Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. Üretimde, atölye çevresi kuyruk şebekelerinin karmaşık bir ilişkisi olarak düşünülebilir. Bir

Detaylı

Eğitim Programları SATIŞ VE OPERASYON PLANLAMA (S&OP) LOJİSTİK VE DAĞITIM PLANLAMA

Eğitim Programları SATIŞ VE OPERASYON PLANLAMA (S&OP) LOJİSTİK VE DAĞITIM PLANLAMA Kurumsal Süreçlerinde Optimizasyon Eğitim Programları 2016 Revizyon Tarihi Ekim 2015 ÜRETİMDE GENEL PLANLAMA VE ÇİZELGELEME TALEP PLANLAMA & SATIŞ TAHMİN TEKNİKLERİ SATIŞ VE OPERASYON PLANLAMA (S&OP) KAPASİTE

Detaylı

Üretim Sistemleri (IE 509) Ders Detayları

Üretim Sistemleri (IE 509) Ders Detayları Üretim Sistemleri (IE 509) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Üretim Sistemleri IE 509 Seçmeli 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin

Detaylı

Kablo Üretim Çizelgeleme Paketi. dinamo Kablo GANT. dinamo KABLO Kablo Üretim Planlama/Çizelgeleme Paketi Bilgi Dosyası

Kablo Üretim Çizelgeleme Paketi. dinamo Kablo GANT. dinamo KABLO Kablo Üretim Planlama/Çizelgeleme Paketi Bilgi Dosyası dinamo Kablo GANT dinamo KABLO Kablo Üretim Planlama/Çizelgeleme Paketi Bilgi Dosyası KABLO Üretim Planlama ve Maliyetlendirme Yazılımı dinamo Kablo GANT Kimin İçin? dinamo Kablo GANT, kablo üretimi yapan,

Detaylı

HÜPP PYTHON I.HAFTA ALGORİTMA MANTIĞI, AKIŞ DİYAGRAMLARI VE PYTHON'A GİRİŞ

HÜPP PYTHON I.HAFTA ALGORİTMA MANTIĞI, AKIŞ DİYAGRAMLARI VE PYTHON'A GİRİŞ HÜPP PYTHON I.HAFTA ALGORİTMA MANTIĞI, AKIŞ DİYAGRAMLARI VE PYTHON'A GİRİŞ PROGRAMLAMAYA GİRİŞ Herhangi bir program yazabilmemiz için öncelikle önümüzde bir problem, soru olması gerekir. Problemi belirledikten

Detaylı

Genetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden

Genetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden Genetik Algoritmalar Nesin Matematik Köyü Evrim Çalıştayı 20-23 Nisan, 202 Genetik Algoritmalar (GA Đçerik Biyolojiden esinlenme GA nın özellikleri GA nın unsurları uygulama Algoritma Şema teoremi Mustafa

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri (nt lgorithm) Doç.Dr. M. li kcayol 996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki en kısa yolu bulmalarından

Detaylı

Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6

Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6 ix Yazılım Nedir? 2 Yazılımın Tarihçesi 3 Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5 Yazılımın Önemi 6 Yazılımcı (Programcı) Kimdir? 8 Yazılımcı Olmak 9 Adım Adım Yazılımcılık 9 Uzman

Detaylı

MAK 101 Makine Mühendisliğine Giriş. Mühendislik Branşları Örnekleri. Mühendislik. Makine Mühendislerinin İşleri Arasında:

MAK 101 Makine Mühendisliğine Giriş. Mühendislik Branşları Örnekleri. Mühendislik. Makine Mühendislerinin İşleri Arasında: MAK 101 Makine Mühendisliğine Giriş Makine Mühendisliği Konuları Temel Ve Mühendislik Yaklaşımı Mühendislik Engineering(ingenerare) : Yaratmak Mühendislik: Temel Bilimleri kullanarak; yapılar, aletler

Detaylı

OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. 1/6

OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ.  1/6 OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1/6 OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA PROGRAMI 2/6 ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Otomotiv Mühendisliği Doktora Programı Otomotiv Mühendisliği Doktora programının

Detaylı

Bilgisayar Programı Nedir?

Bilgisayar Programı Nedir? BİL1002 Bilgisayar Programlama PROF.DR.TOLGA ELBİR Bilgisayar Programı Nedir? Program, bilgisayarda i belirli libir amacı gerçekleştirmek için geliştirilmiş yöntemlerin ve verilerin, bilgisayarındonanımınınyerine

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ 6. SINIF DERS NOTLARI 2

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ 6. SINIF DERS NOTLARI 2 PROGRAMLAMA Bir problemin çözümü için belirli kurallar ve adımlar çerçevesinde bilgisayar ortamında hazırlanan komutlar dizisine programlama denir. Programlama Dili: Bir programın yazılabilmesi için kendine

Detaylı

İş Sıralama Kuraları 201 Johnson Algoritması

İş Sıralama Kuraları 201 Johnson Algoritması / İş Sıralama Kuralları 201 / Johnson Algoritması 1 Ardışık 2 makinede işler nasıl sıralanır? İş Sıralama Kuraları 201 Johnson Algoritması Bu sunum sadece cengizpak.com.tr site üyeleri içindir cengizpak.com.tr

Detaylı

Yapay Bağışık Sistemler ve Klonal Seçim. Bmü-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN

Yapay Bağışık Sistemler ve Klonal Seçim. Bmü-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Yapay Bağışık Sistemler ve Klonal Seçim Bmü-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Bağışık Sistemler Bağışıklık sistemi insan vücudunun hastalıklara karşı savunma mekanizmasını oluşturan

Detaylı

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Algoritma & Matlab.

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim :  (264) Sayısal Analiz. Algoritma & Matlab. Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Algoritma & Matlab 1 Algoritma Algoritma ; verilerin bilgisayara hangi çevre biriminden

Detaylı