En Küçük Yayılma Modeli İle İç Anadolu Bölgesinde Bir Kargo Firmasının Dağıtım Güzergâhının Belirlenmesi *

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "En Küçük Yayılma Modeli İle İç Anadolu Bölgesinde Bir Kargo Firmasının Dağıtım Güzergâhının Belirlenmesi *"

Transkript

1 Ü Sosyal ve konomi k raştırmalar ergi si 13 (21): 1-9, 2011 SS: , n üçük Yayılma odeli İle İç nadolu ölgesinde ir argo irmasının ağıtım üzergâhının elirlenmesi * sman ÇVİ 1 S. Serdar R 2 ustafa ÖZ 3 1 aramanoğlu ehmetbey Üniversitesi, İktisadi ve İdari ilimler akültesi, İşletme ölümü, R 2 aziosmanpaşa Üniversitesi, İktisadi ve İdari ilimler akültesi, İşletme ölümü, TT 3 umhuriyet Üniversitesi, Suşehri Timur arabal eslek Yüksekokulu, SİVS Özet u çalışmada, bir kargo firmasının İç nadolu bölgesindeki il ve bu illerin ilçeleri arasındaki dağıtım güzergâhı belirlenmeye çalışılmıştır. u belirleme işleminde şebeke analizi yöntemlerinden biri olan en küçük yayılma algoritması kullanılmıştır. Çalışma sonucunda İç nadolu bölgesindeki her bir ilin ilçeleri arasındaki en kısa dağıtım şebekesi belirlenmiştir. yrıca, İç nadolu bölgesindeki iller arasındaki en kısa dağıtım güzergâhı belirlenmiş ve bu mesafe 1473 km olarak bulunmuştur. nahtar elimeler: Yöneylem raştırması, Şebeke nalizi, n üçük Yayılma odeli etermining of a argo irm s Route in entral natolia Region with the Smallest Spanning odel bstract n this study, it has been tried to determine the distribution route among the cities in entral natolia Region and the districts of these cities. The smallest spread algorithm which is one of the network analysis methods has been used. s a result of this study, the smallest distribution network between the districts of each city in entral natolia region has been determined. oreover, the smallest distribution route among the cities in entral natolia Region and this distance has been determined to be 1473 km. eywords: perations Research, etwork nalysis, The Smallest Spanning odel * u makale, ustafa ÖZ ın. ÇVİ ve S.S. R nın danışmanlığında hazırladığı Şebeke nalizi ve İç nadolu ölgesinde ir Uygulama isimli Y. isans tezinden (literatür kısmına ilaveler yapılarak) özetlenmiştir. İRİŞ Teknolojik gelişmeler işletmeleri de hızlı bir değişim hareketinin içerisine çekmiştir. ünümüzde her işletme, mevcut piyasa içerisinde en iyi olma yolunda rakipleri ile yarış içerisinde olmak durumundadır. u nedenle, karar alma birimleri en iyi hamlelerin yapılması amacıyla bir çok bilim alanından organizasyonlarına en uygun adımları entegre etmeye başlamışlardır. u entegrasyon dâhilinde yöneylem araştırması önemli bir yere sahiptir. Yöneylem raştırmasının temelleri askeri hareketlere dayanmış olmasına rağmen, organizasyonlarda ve işletmelerde yaygın kullanıma sahiptir. ojistik faaliyetlerinde bulunan işletmeler için Yöneylem raştırmasının şebeke analizleri modeli önemli bir yol haritası hükmündedir. u model, mevcut kaynakların optimum şekilde koordine edilmesini ve yerleştirilmesini sağlayan bir dizi faaliyetler bütünüdür. Özellikle kargoculuk faaliyetlerinde, paketin müşteriye en kısa zamanda ulaştırılması çok önemlidir. u sebeple oluşturulacak kargo ağının, en uygun ve kullanışlı yerlerde oluşturulması, güzergâh olarak da aktif yolların tercih edilmiş olması gerekmektedir. öyle bir seçim için kullanılacak yöntemlerin başında şebeke analizlerinden birisi olan minimum yayılma modeli (en küçük yayılma modeli, minimum yayılan ağaç algoritması, minimum kapsayan ağaç algoritması) gelmektedir. Çalışmada, ras olding.ş. bünyesinde olan ras argo.ş. nin İç nadolu ölgesi nde mevcut yapılanması dikkate alınarak, güncel karayolları ışığında alternatif bir şebeke modelinin, minimum yayılan ağaç algoritmasıyla oluşturulması hedeflenmiştir. Şebeke oluşturulmadan önce, gerekli literatür taraması yapılmış ve minimum yayılma modeli hakkında kısa bilgi verilmiştir. Sonra Türkiye güncel karayolları dikkate alınarak, minimum yayılan ağaç algoritması yardımı ile İç nadolu ölgesinde optimal bir şebeke oluşturulmaya çalışılmıştır. 1. İTRTÜR ÖZTİ aliyet kalemlerinin artmasına neden olan günümüz işletme koşullarında, minimum yayılan ağaç (Y) algoritması, özellikle yönetim ve organizasyonel süreçte, kaynakların gerekli hedeflere optimal dağıtımında sıkça kullanılan yöntemlerden biridir. u model, işletmelerde olduğu gibi mimarlık, elektronik ve benzeri birçok alanda da kullanılabilmektedir.

2 2. Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, 2011 Y, bilgisayar bilimindeki en eski ve en temel algoritma yöntemlerindendir (Planeta, 2006: 2). İlk Y algoritması 1926 yılında oruvka tarafından keşfedilmiştir yılında ise arnik tarafından, daha sonraları adı Prim algoritması olarak da bilinen standart prosedürü açık ve kesin olarak yeniden formüle edilmiştir. oruvka, çalışmasında yüksek gerilim hattı şebekesinin tasarımını, Y problemi olarak tanımlamış ve matematiksel modelini geliştirmiştir (huja, 1993: 5). oruvka nın çalışması, algoritma olarak tek başına pek kullanışlı olmamasına rağmen, mevcut terminolojiyi de kullanarak formüle edilmesi kolay bir algoritmadır (ešetřil, 1997: 17). unun yanında, ruskal algoritması, 1956 yılında William ruskal tarafından kaleme alınmıştır. aha yaygın adı Prim lgoritması olarak bilinen bir diğer algoritmanın, 1957 yılında Prim tarafından bulunduğu kabul edilir. ncak bu algoritma 1930 yılında Prim den önce Vojtěch arnik tarafından keşfedilmiştir. Yinede literatürde Prim algoritması olarak anılmaktadır. u algoritmalar, grafik üzerinde sırasıyla zamanı, köşeleri ve kenarların nerede olduğunu gösterir yılında Yao, Y yı daha da geliştirmiştir (Plenata, 2006:3). Yao nun çalışmasını daha önceki çalışmalardan farklı kılan şey ise, daha önce algoritmalarda kullanılan m ve n bloklarını, zaman faktörünü Y için kullanılabilir hale getirerek kırmış olmasıdır. una, Yao nun (m log log n) zaman algoritması denir (Pettie, 1999:1). Subhash. arula ve esar. o, 1980 yılında, derece kısıtlı Y modeli hakkında yayın yapmışlardır. enel anlamda, redman ve Tarjan ın, tam zamanında çalışan bir algoritma elde etmek için ibonacci yığınlarını kullandığı 1980 lerin ortalarına kadar Y algoritması ile ilgili yeni bir gelişme olmamıştır yılında, Prim, ruskal ve oruvka algoritmalarının fikirlerinin bir arada kullanımı ile birlikte redman ve Tarjan, ibonacci yığınlarını kullanarak olaylar arasında daha az faaliyet için ihtiyaç duyulan iterasyon sayısını veren bir algoritma sunmuşlardır (Pettie, 1999: 1). unların yanı sıra abow, alil, Spencer ve Tarjan, ibonacci yığınlarını daha da iyileştiren yayınlar yapmışlardır yılında ise Tomomi atsui, düzlemsel grafiğe minimum kapsayan ağaç sorunu için lineer bir zaman algoritması oluşturmuştur (atsui, 1994:1). Yapılan çalışma daha önce heriton ve Tarjan ın çalışmalarına yapısal anlamda benzese de, atsui nin algoritmasında, aktiviteleri yeniden düzeltme zorunluluğu olmadığı için kullanımı daha kolay bir algoritma elde edilmiş ve sonuç ise Prim algoritmasına göre 4 derece (birim) daha düşük yayılmayla sonuçlanmıştır yılında, ernard hazelle, hızlı hatlar bulmak yönünde çalışmalar yapmıştır (www.wikipedia.org) yılında, ani Sh. ahmood, derece kısıtlı Y problemi üzerine çalışma yapmış ve algoritmanın performansını yorumlamıştır (ahmood, 2005:2) yılında ise enç Yiğit., genelleştirilmiş minimum yayılma algoritması için 3 yeni sezgisel algoritma geliştirmiştir. u üç algoritmalardan en ilginç olanı ise genelleştirilmiş minimum yayılma algoritması için kuş sürüsü algoritmalarının uygulanması olmuştur (enç, 2007: 59). 2. İİU YY ĞÇ RİTS inimum yayılan ağaç algoritması, doğrudan veya dolaylı olarak dalların en kısa bağlantılarını kullanarak şebekenin dallarının birbiriyle ilişkilendirilmesini ele alır(taha, 2000: 213). iğer bir ifadeyle, bir şebekedeki tüm düğümleri en az maliyetle (para, süre ) birbirine bağlayan yaylar grubunu bulan şebeke modelleri minimum yayılma modeli (algoritması) olarak adlandırılır(ulucan, 2007: 216). inimum yayılma modelinde amaç, her bir olay veya nokta çiftleri arasında en kısa yolu bularak şebeke içinde toplam en kısa uzaklığı sağlayan yolu bulmaktır. Öztürk e (2007: 570) göre, ilgili modelin çözümü için aşağıdaki işlemlerin izlenmesi gerekir: Şebeke içinde rastgele bir nokta seçilerek kendisine en yakın nokta ile birleştirilir; birleştirilmiş noktaya en yakın birleştirilmemiş nokta bulunarak bu iki nokta birleştirilir; tüm noktalar birleştirilinceye kadar işlem devam ettirilir. aşlangıç noktasının rastgele seçimi, minimum yayılma uzaklığının bulunmasını etkilemez. Unutmamak gerekir ki, algoritmada birden fazla minimum yayılma algoritması elde edilebilir ve bunun sebebi serimde birden fazla aynı sonucu veren algoritma elde edilebiliyor olmasındandır. Yönsüz bir diyagram =(V,) ve diyagramdaki her bir hattın (i,j)є maliyet kalemleri verildiğinde, tüm düğümleri bağlayan en küçük maliyetli alt diyagram Y olacaktır. urada V, diyagramda bulunan düğümler setini, de diyagramda bulunan hatların setini ifade etmek üzere, 0-1 tam sayılı doğrusal programlama problemi olarak tanımlanan Y için matematiksel model aşağıdaki gibi formüle edilebilir(ahmood, 2005: 4); maç onksiyonu; in(f)= c i, jx i, j (1) (i, j ) ısıtlar (i, j ) x = V -1 (2) i, i, j (i, j ) (S) j x S -1 S V (3) x ij = 0 ya da 1 (i,j) Є (4) u modelde, (1) nolu eşitlik yayılan ağacın maliyetini en az duruma getirmektedir. (2) nolu kısıt V -1 adet hattın seçilmesini, (3) nolu kısıt ise seçilen hatların setinin bir

3 . Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, döngüye sebep olmamasını sağlamaktadır. u kısıttaki (S); başlangıç ve bitiş düğümünün S kümesinde olduğu hatların bir kümesini göstermektedir. u modeldeki kısıtların sayısı şebekedeki düğümlerin sayısına bağlı olarak üstel artış göstermektedir. Çözüm analizinde en yaygın kullanılan modeller, Prim ve ruskal algoritmalarıdır. Prim algoritması her iterasyonda bir ağaç oluşturarak çalışmaktadır. ncak, ruskal algoritmasının bazı iterasyonları ağaç olmayan, orman olarak tanımlanan yapıyı oluşturabilir. yrıca Prim algoritması diyagramdaki herhangi bir düğümün seçilmesiyle başlatılabilir(enç, 2007: 7). Çoğu şebeke tasarımlarında Y ile çözümler gerçekleştirilebilmektedir ancak tasarımların çeşitliliği, kaynakların kompleks olması vb. durumlarında bazı ilave kısıtlar ve dönüşümlerden geçirilmiş yeni Y modelleri de vardır. unlar (ahmood; 2005:5); 1.üğüm kısıtlı minimum yayılan ağaç problemi 2.Stokastik minimum yayılan ağaç problemi 3.apasite kısıtlı minimum yayılan ağaç problemi 4.erece kısıtlı minimum yayılan ağaç problemi 5.uadratik minimum yayılan ağaç problemi şeklinde sıralanabilir. şağıda ruskal modeli ile Y için çözüm yöntemi adımları verilmiştir(enç, 2007: 8-9) ruskal algoritması 1956 yılında oseph ruskal tarafından geliştirilmiştir. =(V,) diyagramı yönsüz ve bağlı bir diyagram olmak üzere ruskal algoritmasının adımları aşağıdaki gibidir. dım 1: Sayaç, i=1 olarak başlatılır. diyagramında bulunan ayrıtlardan mümkün olduğunca küçük ağırlıklı (maliyetli) bir ayrıt seçilir (eє). dım 2: 1 i n 2 olmak üzere eğer e 1, e 2,..., e i seçilmiş ise diyagramının kalan ayrıtları arasından, a) ğırlık değeri mümkün olduğunca küçük bir ayrıt olmak ve b) e 1, e 2,..., e i+1 ayrıtlarıyla (ve ilgili düğümlerle) tanımlı diyagramının alt diyagramına döngü oluşturmamak üzere e i+1 ayrıtı seçilir. dım 3: Sayaç, i=i +1 olarak güncellenir. ğer i=n 1 ise şebekesinin alt şebekesi e 1, e 2,..., e n -1 olmak üzere toplam (n-1) adet ayrıt ve n adet düğüm kullanılarak bağlanmış ve şebekesinin optimal ağacı elde edilmiş olur. ğer i<n-1 ise dım 2 ye dönülür. u çerçevede izleyen bölümde İç nadolu ölgesinin illeri ve illerin ilçeleri arasındaki mesafeler minimum yayılan ağaç algoritması yardımıyla hesaplanmıştır. 3. UYU Çalışmada, ras olding.ş. bünyesinde olan ras argo.ş. in İç nadolu ölgesi nde mevcut yapılanması dikkate alınarak, güncel karayolları ışığında alternatif bir şebeke modeli, minimum yayılan ağaç algoritmasıyla oluşturulmaya çalışılmıştır. İç nadolu ölgesi içerisinde yer alan 13 ilin her birisi için birer minimum yayılan ağaç algoritması oluşturulmuş ve bu algoritmalar aşağıdaki şekillerde gösterilmiştir. argoculuk faaliyetlerinde uzaklıklar ne olursa olsun dağıtım şehir merkezinden yapıldığı için çalışmamızda uygunluk açısından bu kıstas dikkate alınmıştır. erhangi bir lojistik faaliyet söz konusu olduğunda bu algoritmalar teorik noktada birer yol haritası olarak kullanılabilecek niteliktedir. ojistik faaliyetlerde yolların kaliteleri, rakımlar, engebeler, meyiller ve coğrafik şartlar da güzergâh belirlemede birer faktördür. ncak çalışmamızda bu etkenler sabit kabul edilmiştir. Tablo 1 den hareketle hazırlanan Şekil 1 de ksaray iline ait mevcut şebeke görülmektedir. u şebeke merkez ilçe veya ilçelerden herhangi birinden diğer bir ilçeye gidilmek istendiğinde şematik olarak ne türlü alternatiflerin olduğunu göstermektedir. Şekil 1. ksaray İli İlçeler rası Ulaşım Şebekesi erkez() noktası başlangıç olarak kabul edilip tablodaki veriler dikkate alındığında, erkez() e en kısa mesafenin ülağaç() olduğu görülmektedir. erkez()'e ülağaç() eklenir. ir sonraki noktanın belirlenmesi için tabloya tekrar bakıldığında bunun üzelyurt() a ait nokta olduğu görülür. erkez() ile aralarındaki mesafe 49 km. dir. ncak ülağaç ile üzelyurt arasındaki mesafe 33 km. olduğu için üzelyurt ilçesi ülağaç ilçesine bağlanır. aha sonra erkez, ülağaç, üzelyurt a bağlanacak diğer ilçenin belirlenmesi için şebekeye eklenmeyen diğer ilçeler yeniden incelenir. Tablo dikkate alındığında bu ilçenin rtaköy() olduğu görülür ve (rtaköy() Tablo 1. ksaray İli İlçeler rası Uzaklıklar(km.) SRY erkez() ğaçören() skil() ülağaç() üzelyurt()) rtaköy() erkez() ğaçören() 81 skil() ülağaç() üzelyurt() rtaköy() Sarıyahşi()

4 4. Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, 2011 merkeze bağlanır. Şebekeye eklenmeyen ilçeler yeniden incelendiğinde şebekeye en kısa mesafenin 26 km. ile ğaçören() olduğu görülür. u ilçe de en kısa mesafede bulunduğu rtaköy() e bağlanır. Şebekeye eklenmeyen ilçeler arasında diğer en kısa mesafe ğaçören() e uzaklığı 51 km olan Sarıyahşi() ilçesidir. Sarıyahşi() ğaçören() e eklenir. Şebekeye eklenmemiş tek ilçe skil() dir. uraya en kısa mesafe ise erkez() dır(70 km). u işlemler yapıldıktan sonra Şekil 2. de görüldüğü gibi ksaray iline ait en küçük yayılan ağaç diyagramı oluşur. Şekilden anlaşılacağı üzere ksaray ili için 3 ayrı araç gerekmektedir. u araçlar ile minimum km. mesafesi ile ksaray ili ve ilçeleri arasında en az km. kat ederek her ilçeye ulaşılabilecektir = =253 km. olarak belirlenmiştir. 25 şağıdaki Tablo 2, nkara iline ait ilçeler arası uzaklıkları kilometre cinsinden göstermektedir. Şekil 3 te ise alternatif yolların tamamı görülmektedir. nkara için; erkez() noktası başlangıç olarak kabul edilip tablodaki veriler dikkate alındığında erkez() e en kısa mesafenin kyurt() olduğu görülür. aha sora erkez() ve kyurt() a en kısa mesafe diğer ilçeler arasından tablo yardımı ile belirlenir. una göre şebekede kyurt() a alecik() ilçesi dâhil edilir. erkez, alecik ve kyurt ilçelerine en kısa mesafeye bakılır ve kyurt() a Çubuk() eklenir. rtık şebeke dört ilçeden oluşmaktadır. Şebeke dâhilinde olmayan R 26 erkez () 70 Tablo 2. nkara İli İlçeler rası Uzaklıklar(km.) 55 Şekil 2. ksaray İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması kyurt () yaş () ala ( ) 44.Pazarı () 33 Çamlıdere () = erkez = ğaçören = skil = ülağaç = üzelyurt = rtaköy = Sarıyahşi Çubuk () lmadağ () Şekil 3. nkara İli İlçeler rası Ulaşım Şebekesi diğer ilçelerden şebekeye en kısa ilçe olan lmadağ(), alecik() e eklenir. iğer en kısa ilçe ise erkez() ve azan() arası olacaktır. aha sonra ızılcahamam() ilçesi azan() ilçesine bağlanır. u adımdan sonra Çamlıdere() ilçesi ızılcahamam() ilçesine bağlanır. ir sonraki ilçe ise yaş() tır ve yaş(), azan() a eklenir. aha sonra ala() ilçesi erkez() e eklenir. alan ilçelerden en kısa bağlanmamış ilçe olan üdül(), yaş() ilçesine eklenir. rdından eypazarı(), üdül() ilçesine eklenir ve daha sonra allıhan() da eypazarı() na eklenir. Şebeke dâhilinde olmayan ilçelerden en kısa mesafe ile şebekeye eklenen ilçe Polatlı(P) dır ve bu da yaş() a eklenir. rdından aymana(), Polatlı(P) ilçesine eklenir. Yine kalan ilçelere bakıldığında Şereflikoçhisar(R), ala() ya eklenir. Şebekeye eklenmeyen tek ilçe vren(), Şereflikoçhisar(R) a bağlandığında şebeke tamamlanmış olacaktır. Yukarıdaki Şekil 4, nkara iline ait en küçük yayılma diyagramını göstermektedir. vren () üdül () aymana () alecik () azan ().amam () allıhan () kyurt() 34 yaş() ala() eypazarı() Çamlıdere() Çubuk() lmadağ() vren() üdül() aymana() alecik() azan() amam() allıhan() Polatlı(P) Ş.koçhisar(R) P R Polatlı (P)

5 . Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, R Şekil 4. nkara İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması P 70 = erkez = kyurt = yaş = ala = eypazarı = Çamlıdere = Çubuk = lmadağ = vren = üdül = aymana = alecik = azan = ızılcahamam = allıhan P= Polatlı R= Şereflikoçhisar +++++R+R+++P+P+ +++= =702 km. olarak belirlenmiştir. şağıdaki Tablo 3 ve Şekil 5 ten hareketle onya iline ait ilçeler arası en küçük yayılma şebekesi Şekil 6 da gösterildiği gibi elde edilir. Tablo 3. onya İli İlçeler rası Uzaklıklar(km.) Y erkez () hırlı () kören () kşehir () ltınekin () eyşehir () ozkır ().beyli () Çeltik () Çumra () erbent ().ucak ().isar () mirgazi () reğli ().Sınır (Ö) adim (P).Pınar (Q) üyük (R) lgın (S) 119 hırlı () kören () kşehir () ltınekin () eyşehir () ozkır () eyli () Çeltik () Çumra () erbent () ucak () isar () mirgazi () reğli ().sınır (Ö) adım (P).Pınar (Q) üyük (R) lgın (S) adınhanı (Ş) arapınar (T) ulu (U) Sarayönü (Ü) Seydişehir (V) Taşkent (W) Tuzlukçu (X) Yalıhüyük (Y) adınhanı (Ş) arapınar (T) ulu (U) Sarayönü (Ü) Seydişehir (V) Taşkent (W) Tuzlukçu (X) Yalıhüyük (Y) Yunak (Z)

6 6. Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, 2011 U Ü V W X V Ü U Y Z T Ş S R Q P Ö Ö Şekil 5. onya İli İlçeler rası Ulaşım Şebekesi Q 90 T 12 P W U Y V 9 30 R Ö Z 20 S X 30 Ş Ü 50 Şekil 6. onya İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = erkez = hırlı = kören = kşehir = ltınekin = eyşehir = ozkır = ihanbeyli = Çeltik = Çumra = erbent = erebucak = oğanhisar = mirgazi = reğli Ö= üneysınır P= adim Q= alkapınar R= üyük S= lgın Ş= adınhanı T= arapınar U= ulu Ü= Sarayönü V= Seydişehir W= Taşkent X= Tuzlukçu Y= Yalıhüyük Z= Yunak Q+T+T+T+Ö+Ö++P+PW++Y+ YV+V++R+R++S+SX+X+XZ+Z+SŞ+ ŞÜ+Ü+Ü++U= =1052 km. olarak belirlenmiştir. iğer illere de daha önceki illere yapılan işlemler yapılmış ve aşağıdaki en küçük yayılma diyagramları elde edilmiştir(fazla yer kaplaması nedeniyle bundan sonraki illerin uzaklık tabloları ile şebekeleri verilmemiştir) = erkez = tkaracalar = ayramören = Çerkeş = ldiven = lgaz = ızılırmak = orgun = urşunlu = rta = Şabanözü = Yapraklı Şekil 7. Çankırı İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = =286 km. olarak belirlenmiştir = erkez = lput = eylikova = Çifteler = ünyüzü = an = İnönü = ahmudiye = ihalgazi = ihalıççık = Sarıcakaya = Seyitgazi = Sivrihisar Şekil 8. skişehir İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = =442 km. olarak belirlenmiştir

7 . Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, Şekil 9. araman İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = erkez = yrancı = aşyayla = rmenek = âzımkarabekir = Sarıveliler ++++= = 273 km. olarak belirlenmiştir Şekil 10. ayseri İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = =593 km. olarak belirlenmiştir = =175 km. olarak belirlenmiştir = =223 km. olarak belirlenmiştir = erkez = kkışla = ünyan = eveli = elâhiye = acılar = İncesu = Özvatan = Pınarbaşı = Sarıoğlan = Sarız = Talas = Tomarza = Yahyalı = Yeşilhisar = erkez = ahşili = alışeyh = Çelebi 7 = elice = arakeçili = eskin 5 = Sulakyurt 21 = Yahşihan Şekil 11. ırıkkale İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması Şekil 12. ırşehir İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması 53 = erkez = kçakent = kpınar = oztepe = Çiçekdağı = eman = ucur Şekil 13. evşehir İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = = 186 km. olarak belirlenmiştir = erkez = cıgül = vanos = erinkuyu = ülşehir = acıbektaş = azaklı = Ürgüp Şekil 14. iğde İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması ++++ = =179 km. olarak belirlenmiştir Şekil 15. Sivas İli İlçeler rası Ulaşım Şebekesi P++R+R+R+ +++= =689 km. olarak belirlenmiştir P Şekil 16. Yozgat İli n üçük Yayılan ğaç lgoritması = =9 km. olarak belirlenmiştir = erkez = ltunhisar = or = Çamardı = Çiftlik = Ulukışla = erkez = kıncılar = ltınyayla = ivriği = oğanşar = emerek = ölova = ürün = afik = İmranlı = angal = oyulhisar = Suşehri = Şarkışla = Ulaş P= Yıldızeli R= Zara = erkez = kdağmadeni = ydıncık = oğazlıyan = Çandır = Çayıralan = Çekerek = adışehri = Saraykent = Sarıkaya = Sorgun = Şefaatli = Yenifakılı = Yerköy

8 8. Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, 2011 Tablo 4. İç nadolu ölgesi İller rası Uzaklıklar(km.) İR R () SRY () ÇR ().ŞİR () R () YSRİ (). () RŞİR () Y () VŞİR () İĞ () SİVS () SRY() 225 ÇR() 1 1 SİŞİR() R() YSRİ() R() RŞİR() Y() VŞİR() İĞ() SİVS() YZT() u algoritmaların yanı sıra, İç nadolu ölgesi içerisinde olan illerin, il merkezleri arasındaki uzaklıklar Tablo 4 te gösterilmiştir. İç nadolu ölgesi dâhilinde olan il merkezlerinden, aynı bölgedeki başka il merkezlerine gitmek amaçlı oluşturabilecek alternatif yollar Şekil 17 de gösterilmiştir. Şekil 17. İç nadolu ölgesi İller rası Ulaşım Şebekesi aha önceki iller için uygulanan en kısa yayılan ağaç algoritması modelinin ilerleme aşamaları İç nadolu ölgesi dâhilindeki tüm iller için de uygulandığında Şekil 18 deki şebeke oluşacaktır Şekil 18. İç nadolu ölgesi İller rası n üçük Yayılan ğaç lgoritması = nkara = ksaray = Çankırı = skişehir = araman = ayseri = ırıkkale = ırşehir = onya = evşehir = iğde = Sivas = Yozgat İller bazında kullanılan yöntemle hareket edildiğinde mevcut şebekede toplam en kısa yayılma mesafesi; = = 1473 km. olarak bulunmuştur. 4. SUÇ ojistik faaliyetlerinde oluşturulacak hattın en güvenli ve en kazançlı olması gerekliliği kaçınılmazdır. ojistik veya kargoculuk misyonlu işletmeler, hedeflerine göre olabildiğince kullanışlı bir ağa sahip olma ve bu ağlar arasında koordinasyonun ve ulaşımın en kısa zamanda gerçekleşmesini sağlamak zorundadırlar. argoculukta mevcut alternatifler içerisinde müşterinin her zaman daha kısa zamanda paketini teslim eden firmayı tercih etme olasılığı yüksektir. uradan hareketle alıcıların rasyonel hareket ettiği savına dayanılarak, firmaların ve alıcıların en önemli önceliğinin zaman olduğu söylenebilir. argoculukta standart maliyet kalemleri her zaman geçerli olmamaktadır. unun sebeplerinin başında çoğu zaman müşteri memnuniyeti gelmektedir. Örneğin bazen bir müşteri paketi için bir araç yola çıkarılmakta, böylece de yapılan lojistik faaliyetin maliyeti çok yüksek olabilmektedir. ar elde edebilmek için ise basit bir mantıkla düşünüldüğü zaman; toplam hâsılatın toplam maliyetten büyük olması esası vardır. u temelden hareket edildiğinde, çoğu zaman maliyet kalemlerinden hangisinin dikkate alınmasının önceliği tartışılır hale gelebilmektedir. İşte bu tür durumlarda maliyeti minimize etmek için yapılabilecek en mantıklı faaliyet en kısa yolların tercih edilmesiyle paketin müşteriye iletilmesidir. u şekilde hem maliyet kalemindeki artışların önemli bir derecede önüne geçilebilecek (hatta azaltılabilecek) hem de müşteri memnuniyetine zarar verilmemiş olacaktır. u çalışmada ise bahsi geçen mantıkla hareket edilmiştir. Çalışma sürecinde, İç nadolu ölgesine ait her bir ilin ilçeleri arasında en uygun şebeke algoritmaları elde edilmiştir. yrıca İç nadolu bölgesindeki iller arasındaki en kısa mesafe de belirlenmiştir(1473 km).

9 . Çevik ve ark. / Ü Sosyal ve konomik raştırmalar ergisi, 13 (21): 01-09, argo işletmelerinde dağıtım, merkez ilçeden diğer ilçelere doğru akış halindedir. u sebeple, elde edilen şebekeler de dikkate alındığında, müşteri memnuniyeti artırılırken maliyeti de azaltabilmek için ya merkez ilçedeki araç sayıları artırılmalı ya da alıcıya teslimler haftalık dilimlere ayrılmalıdır. Yine çalışma sonuçlarından, iller arası uzaklıklar da dikkate alınarak, ana yükleme noktalarından hangi il merkezlerine ne büyüklükte araçların gitmesi gerektiği de belirlenebilir. Yapılan çalışma, kargoculuk için başlamış olsa da otobüs firmaları, tur şirketleri, nakliye şirketleri, postacılık vb. gibi taşımacılık yapan her firma için küçük bir el kitabı olarak kullanılabilecek niteliktedir. Söz konusu şebekeler dikkate alınarak ilgili bir firma, incelenen bölgelerin il ve ilçeleri arasında kolaylıkla rota tayin edebilecektir. Pettie, S. (1999), inding inimum Spanning Trees in (m α (m, n)) Time, epartment of omputer Sicence, The University of Texas at ustin, U.S.. Taha,.. (2000), Yöneylem raştırması, Çeviren ve Uygulayan Ş. lp aray- Şakir snaf, iteratür Yayıncılık, İstanbul. Ulucan,. (2007), Yöneylem raştırması, Siyasal itabevi, nkara. Winston, W..(2004), peration Research: pplications and lgorithms, engage earning, uxbery, U.S.. YÇ huja, R.. agnanti, T.., rlin,.. (1993), etwork lows: Theory, lgorithms, and pplications, Prentince all. oğan, İ. (1994), Yöneylem raştırması Teknikleri, ilim teknik Yayınevi, skişehir. enç, Y.. (2007), ybrid ethod for The eneralized inimum Spanning Tree Problem (enelleştirilmiş Yayılma Problemi İçin arma Çözüm Yöntemleri), aşkent Üniversitesi en ilimleri nstitüsü (Yüksek isans Tezi), nkara. arris,. (1997), Proje Yönetimi, ayat Yayıncılık, İstanbul. tree/ İpekgil oğan, Ö. ve üler. (2006), Proje Yönetimi: raştırma ve eliştirme Projelerinin aşarısına tki den ritik aktörler, arış Yayınları, İzmir. ahmood,.sh. (2005), erece ısıtlı inimum Yayılan ğaç Problemi için enetik lgoritmalar, azi Üniversitesi en ilimleri nstitüsü, nkara. atsui, T. (1994), inear Time lgorithm for the inimum Spanning Tree Problem on a Planar raph epartment of athematical ngineering and nformation Physics aculty of ngineering, University of Tokyo, Tokyo, apan. arula, S. ve o,.. (1980), egree- onstrained inimum Spanning Tree, omput& ps., Res., 7, :2-249, ngland. esetril,. (1997), ew Remarks on The istory of ST- Problem, rchivum athematicum, U.S.. Öztürk,. (2007), Yöneylem raştırması, kin itabevi, ursa. Özgen,. (1987), Üretim Yönetimi, izim üro asımevi, nkara. Planeta,.S. (2006), inear Time lgorithm ased on ultilevel Prefix Tree or inding Shortest Path with Positive Weights and inimum Spaning tree in a etworks, omputing Research Repository - RR.

EBEKE MODELLERİ. ebeke Yapısına Giriş. Konu 3

EBEKE MODELLERİ. ebeke Yapısına Giriş. Konu 3 EBEKE MODELLERİ Konu ebeke Yapısına Giriş Elektriksel yapıların bulunduğu şebekeler Ulaşım sistemi Ulaştırma modeli İstasyonlardan oluşan sistem - Televizy zyon şebekesi ebeke Problemi Bir şebeke problemi

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr.

Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr. Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST8 Yöneylem Araştırması Dersi 00-0 Bahar Dönemi Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS AÇIKLAMA Bu sunu izleyen kaynaklardaki örnek ve bilgilerden faydalanarak

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

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak EM302 Yöneylem Araştırması 2 Dr. Özgür Kabak TP Çözümü TP problemlerinin çözümü için başlıca iki yaklaşım vardır kesme düzlemleri (cutting planes) dal sınır (branch and bound) tüm yaklaşımlar tekrarlı

Detaylı

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş Dr. Özgür Kabak Doğrusal Olmayan Programlama Eğer bir Matematiksel Programlama modelinin amaç fonksiyonu ve/veya kısıtları doğrusal değil

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm

Detaylı

Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees

Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees B-tree lerde bir node dolunca bölme işlemi yapılmaktadır Bölme sonucunda oluşan iki node da yarı yarıya doludur B*-tree lerde bölme işlemi geciktirilerek node ların

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Bu bölümde eşitsizlik kısıtlarına bağlı bir doğrusal olmayan kısıta sahip problemin belirlenen stasyoner noktaları

Detaylı

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

Tedarik Zincirlerinde Yer Seçimi Kararları (Location Decisions)

Tedarik Zincirlerinde Yer Seçimi Kararları (Location Decisions) Tedarik Zincirlerinde Yer Seçimi Kararları (Location Decisions) Öğr. Üyesi: Öznur Özdemir Kaynak: Waters, D. (2009). Supply Chain Management: An Introduction to Logistics, Palgrave Macmillan, New York

Detaylı

Akademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri

Akademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri Akademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri BLM2881 2015-1 DR. GÖKSEL Bİ R İ C İ K goksel@ce.yildiz.edu.tr Ders Planı Hafta Tarih Konu 1 16.09.2015 Tanışma, Ders Planı, Kriterler, Kaynaklar, Giriş Latex

Detaylı

BIP116-H14-1 BTP104-H014-1

BIP116-H14-1 BTP104-H014-1 VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.

Detaylı

İl Milli Eğitim Müdürlüğü ne bağlı resmi okullar

İl Milli Eğitim Müdürlüğü ne bağlı resmi okullar KONYA İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ İl Milli Eğitim Müdürlüğü ne bağlı resmi okullar 200 Kişi (150 Bayan, 50 Erkek) Konya Lisesi Toplantı Salonu 09.10.2013 Çarşamba Saat : 10.00 09.10.2013 Çarşamba Saat :

Detaylı

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem

Detaylı

Mukavemet-I. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mukavemet-I. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mukavemet-I Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 5 Eğilmede Kirişlerin Analizi ve Tasarımı Kaynak: Cisimlerin Mukavemeti, F.P. Beer, E.R. Johnston, J.T. DeWolf, D.F. Mazurek, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok.

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

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi ULAŞIM Kara taşımacılığı 2023 hedeflerinde büyük merkezler otoyollarla bağlanırken, nüfusu nispeten küçük merkezlerin bu otoyollara bölünmüş yollarla entegre edilmesi hedeflenmektedir. Harita 16 ve Harita

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME

Detaylı

DEMOGRAFİK GÖSTERGELER

DEMOGRAFİK GÖSTERGELER Milyon Milyon DEMOGRAFİK GÖSTERGELER 1. NÜFUS VE GÖÇ 1.1 Nüfus 1. 2012 yılı Adrese Dayalı Nüfus Kayıt sistemine göre; TR72 bölgesi, Türkiye toplam nüfusunun %3,1 ine sahip olup, 26 Düzey 2 Bölgesi arasında

Detaylı

ULAŞIM. MANİSA www.zafer.org.tr

ULAŞIM. MANİSA www.zafer.org.tr ULAŞIM Kara taşımacılığı 2023 hedeflerinde büyük merkezler otoyollarla bağlanırken, nüfusu nispeten küçük merkezlerin bu otoyollara bölünmüş yollarla entegre edilmesi hedeflenmektedir. Harita 15 ve Harita

Detaylı

Karar Verme ve Oyun Teorisi

Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karmaşık karar problemlerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla,

Detaylı

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.

Detaylı

İçerik: Graflar. Tanım. Gösterim. Dolaşma Algoritmaları. Yönlü ve yönsüz graflar Ağırlıklı graflar. Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi

İçerik: Graflar. Tanım. Gösterim. Dolaşma Algoritmaları. Yönlü ve yönsüz graflar Ağırlıklı graflar. Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Tanım Yönlü ve yönsüz graflar ğırlıklı graflar İçerik: Graflar Gösterim Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi olaşma lgoritmaları BS (Breath irst Search) S (epth-irst Search) 1 Graflar Graf, matematiksel anlamda,

Detaylı

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar

Detaylı

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler.

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler. Graflar (Graphs) Graf gösterimi Uygulama alanları Graf terminolojisi Depth first dolaşma Breadth first dolaşma Topolojik sıralama Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Graflar Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri

Detaylı

YAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN

YAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN YAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN Yapı Sistemleri: İzostatik (Statikçe Belirli) Sistemler : Bir sistemin tüm kesit tesirlerini (iç kuvvetlerini) ve mesnet reaksiyonlarını

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME

Detaylı

VERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1

VERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Çizge Üzerinde

Detaylı

Sistem Analizi Ders Notları Bölüm 2

Sistem Analizi Ders Notları Bölüm 2 2. SİSTEM MODELLERİ Sistem Analizi Ders Notları Bölüm 2 Sistemlerin işleyişini ve durumlarını izah etmek ve göstermek amacıyla çeşitli modellerden faydalanılır. Bu modeller aşağıdaki şekilde sınıflandırılabilir:

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

EBG101 PROGRAMLAMA TEMELLERİ VE ALGORİTMA

EBG101 PROGRAMLAMA TEMELLERİ VE ALGORİTMA 3. HAFTA EBG101 PROGRAMLAMA TEMELLERİ VE ALGORİTMA Öğr. Gör. S. M. Fatih APAYDIN apaydin@beun.edu.tr EMYO Bülent Ecevit Üniversitesi Kdz. Ereğli Meslek Yüksekokulu PROBLEM ÇÖZME (PROBLEM SOLVING) nereden

Detaylı

PROJE YÖNETİMİ / PROJE ÇİZELGELEME (CPM / PERT)

PROJE YÖNETİMİ / PROJE ÇİZELGELEME (CPM / PERT) 1 PROE YÖNETİMİ / PROE ÇİZELELEME (PM / PERT) * Projeleri başarıyla tamamlamak için, yönetilebilir alt işlere ayırmak gerekir. u işlerin her birine FLİYET denir. Öncelikleri : * Faaliyetler oranı öncelik

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

DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ

DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ Takdim Planı Çalışmanın Amacı Problemin Tanımlanması Tehlikeli Madde Taşımacılığında

Detaylı

Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları

Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Yöneylem Araştırması II IE 323 Güz 3 2 0 4 5.5 Ön Koşul Ders(ler)i IE 222

Detaylı

İl Milli Eğitim Müdürlüğü ne bağlı resmi okullar

İl Milli Eğitim Müdürlüğü ne bağlı resmi okullar KONYA İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ İl Milli Eğitim Müdürlüğü ne bağlı resmi okullar 190 Kişi Konya Lisesi Toplantı Salonu Seçim Başlangıç Tarihi ve Saati 14.10.2014 Salı Saat : 10.00 Seçim Bitiş Tarihi ve

Detaylı

Altın Oran Arama Metodu(Golden Search)

Altın Oran Arama Metodu(Golden Search) Altın Oran Arama Metodu(Golden Search) Bir f(x) (tek değişkenli) fonksiyonunu ele alalım. [Bazı x ler için f (x) bulunamayabilir.] Aşağıdaki DOP modelini çözmek istediğimizi var sayalım. Max f(x) a x b

Detaylı

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

TAMSAYILI PROGRAMLAMA TAMSAYILI PROGRAMLAMA Doğrusal programlama problemlerinde sık sık çözümün tamsayı olması gereken durumlar ile karşılaşılır. Örneğin ele alınan problem masa, sandalye, otomobil vb. üretimlerinin optimum

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 İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU Tek değişkenli bir f(x) fonksiyonunu ele alalım. [Bazı x ler için f (x) bulunamayabilir.] Aşağıdaki DOP modelini çözmek istediğimizi var sayalım. Max f(x)

Detaylı

Programlama Giriş. 17 Ekim 2015 Cumartesi Yrd. Doç. Dr. Mustafa YANARTAŞ 1

Programlama Giriş. 17 Ekim 2015 Cumartesi Yrd. Doç. Dr. Mustafa YANARTAŞ 1 17 Ekim 2015 Cumartesi Yrd. Doç. Dr. Mustafa YANARTAŞ 1 Ders Not Sistemi Vize : % 40 Final : % 60 Kaynaklar Kitap : Algoritma Geliştirme ve Programlama Giriş Yazar: Dr. Fahri VATANSEVER Konularla ilgili

Detaylı

Kredi Limit Optimizasyonu:

Kredi Limit Optimizasyonu: Kredi Limit Optimizasyonu: «Teorik Değil Pratik" Simge Danışman Analitik Direktörü, Experian EMEA Kar Gelişimi Kredi Limit Optimizasyonu Optimizasyona Genel Bakış Profilleme Modelleme Karar Matrisleri

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

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma Programcılık, program çözme ve algoritma Program: Bilgisayara bir işlemi yaptırmak için yazılan komutlar dizisinin bütünü veya

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

Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları (MS-Access)

Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları (MS-Access) Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları (MS-Access) İstanbul Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü Prof. Dr. Nebiye MUSAOĞLU Doç. Dr. Elif SERTEL Y. Doç. Dr. Şinasi

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

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI 29 İSG011 1/7 İSG PROJE YÖNETİMİ İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI AMAÇ: İSG de Proje yönetimi ile tehlike araştırma yöntemleri hakkında bilgilendirme Slayt III BÖLÜM CPM GANT PERT YÖNTEMİLERİ VE

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta 12. Proje Yönetimi

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta 12. Proje Yönetimi YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta Proje Yönetimi KRİTİK YOL METODU (CPM) Şebeke modelleri çok fazla sayıda faaliyet içeren büyük ölçekli, karmaşık projelerin çizelgelenmesinde etkin şekilde kullanılabilir.

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. MARDİN ARTUKLU ÜNİVERSİTESİ MİDYAT MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI (UZAKTAN ÖĞRETİM) ÖNLİSANS PROGRAMI Eğitim Öğretim Yılı

T.C. MARDİN ARTUKLU ÜNİVERSİTESİ MİDYAT MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI (UZAKTAN ÖĞRETİM) ÖNLİSANS PROGRAMI Eğitim Öğretim Yılı T.C. MARDİN ARTUKLU ÜNİVERSİTESİ MİDYAT MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI (UZAKTAN ÖĞRETİM) ÖNLİSANS PROGRAMI 2017-2018 Eğitim Öğretim Yılı ALGORİTMA VE PROGRAMLAMAYA GİRİŞ BPU101 5 AKTS 1. yıl/1.yarıyıl

Detaylı

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

Detaylı

Konu 2. Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

Konu 2. Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Ulaştırma ve Atama Modelleri Konu 2 Ulaştırma Modeli 1. Farklı kaynaklardan kl temin edilen bir ürün, mümkün olan minimum maliyetle farklı istikametlere taşınmaktadır. 2. Her kaynak noktası sabit sayıda

Detaylı

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü 3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,

Detaylı

Ulaştırma ve Atama. Konu 2. Ulaştırma Modeli. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

Ulaştırma ve Atama. Konu 2. Ulaştırma Modeli. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Ulaştırma ve Atama Modelleri Konu 2 Ulaştırma Modeli 1. Farklı kaynaklardan temin edilen bir ürün, mümkün olan minimum maliyetle farklı istikametlere taşınmaktadır. 2. Her kaynak noktası sabit sayıda ürün

Detaylı

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI SORU 1 Meryem, 7 arkadaşı ile bir voleybol maçına katılmayı planlamaktadır. Davet ettiği arkadaşlarından herhangi bir tanesinin EVET deme olasılığı 0,8 ise, en az 3 arkadaşının

Detaylı

Süreç Yönetimi. Logo

Süreç Yönetimi. Logo Süreç Yönetimi Logo Kasım 2013 SÜREÇ YÖNETİMİ Süreç belirlenen bir amaca ulaşmak için gerçekleştirilen faaliyetler bütünüdür. Örn; Sistemde kayıtlı personellerinize doğum günü kutlama maili gönderme, Deneme

Detaylı

Ulaştırma Problemleri

Ulaştırma Problemleri Ulaştırma Problemleri Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir. Bu modelde, malların kaynaklardan (fabrika gibi )hedeflere (depo gibi) taşınmasıyla ilgilenir. Buradaki amaç

Detaylı

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Akış Diyagramları ve Sözde Kodlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Sözde Kodlar (pseudo-code) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 3 Sözde Kod Sözde

Detaylı

1).S.Ü. MÜH.-MİM. FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ/KONYA mutosun@selcuk.edu.tr, mustosun@hotmail.com tel: 0542 644 83 19

1).S.Ü. MÜH.-MİM. FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ/KONYA mutosun@selcuk.edu.tr, mustosun@hotmail.com tel: 0542 644 83 19 YAPILARDA ENERJİ TASARRUFUNA YÖNELİK ÇABALAR İÇİN BİR BİLGİSAYAR ANALİZ PROGRAM MODELİ Dr. Mustafa TOSUN 1 1).S.Ü. MÜH.-MİM. FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ/KONYA mutosun@selcuk.edu.tr, mustosun@hotmail.com

Detaylı

ÜNİTE LOJİSTİK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Ufuk KULA İÇİNDEKİLER HEDEFLER ULAŞIM FAALİYETLERİNİN OPTİMİZASYONU

ÜNİTE LOJİSTİK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Ufuk KULA İÇİNDEKİLER HEDEFLER ULAŞIM FAALİYETLERİNİN OPTİMİZASYONU HEDEFLER İÇİDEKİLER ULAŞIM FAALİYETLERİİ OPTİMİZASYOU Giriş Matematiksel Modelleme Örneği Ulaşım Optimizasyonu Modelleri En Kısa Yol Problemi Gezgin Satıcı Problemi Araç Rotalama Problemi LOJİSTİK YÖETİMİ

Detaylı

10. ÜNİTE ENERJİ İLETİM VE DAĞITIM ŞEBEKELERİ

10. ÜNİTE ENERJİ İLETİM VE DAĞITIM ŞEBEKELERİ 10. ÜNİTE ENERJİ İLETİM VE DAĞITIM ŞEBEKELERİ KONULAR 1. Elektrik Enerjisi İletim ve dağıtım Şebekeleri 2. Şebeke Çeşitleri 10.1. Elektrik Enerjisi İletim ve dağıtım Şebekeleri Elektrik enerjisini üretmeye,

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

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim :  (264) Sayısal Analiz. Giriş. Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Giriş 1 Amaç : Mühendislik problemlerinin bilgisayar ortamında çözümünü mümkün kılacak

Detaylı

SEKONDER KORUMA. 1_Ölçme Trafoları (Akım Trafosu / Gerilim Trafosu) 2_Sekonder Röleler 3_Anahtarlama Elemanları (Kesiciler / Ayırıcılar) 2_RÖLELER

SEKONDER KORUMA. 1_Ölçme Trafoları (Akım Trafosu / Gerilim Trafosu) 2_Sekonder Röleler 3_Anahtarlama Elemanları (Kesiciler / Ayırıcılar) 2_RÖLELER SEKONDER KORUM 1_Ölçme Trafoları (kım Trafosu / Gerilim Trafosu) 2_Sekonder Röleler 3_nahtarlama Elemanları (Kesiciler / yırıcılar) 2_RÖLELER - KIM RÖLELERİ (R) 1-Düşük kım Rölesi 2-şırı kım Rölesi (R)

Detaylı

BÖLÜM 04. Çalışma Unsurları

BÖLÜM 04. Çalışma Unsurları BÖLÜM 04 Çalışma Unsurları Autodesk Inventor 2008 Tanıtma ve Kullanma Kılavuzu SAYISAL GRAFİK Çalışma Unsurları Parça ya da montaj tasarımı sırasında, örneğin bir eskiz düzlemi tanımlarken, parçanın düzlemlerinden

Detaylı

Ağaç (Tree) Veri Modeli

Ağaç (Tree) Veri Modeli Ağaç (Tree) Veri Modeli 1 2 Ağaç Veri Modeli Temel Kavramları Ağaç, bir kök işaretçisi, sonlu sayıda düğümleri ve onları birbirine bağlayan dalları olan bir veri modelidir; aynı aile soyağacında olduğu

Detaylı

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre): DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir

Detaylı

KÜTLELER DİYAGRAMI VE TOPRAK DAĞITIMI. Toprak İşleri. Toprak Dağıtımının Amaçları

KÜTLELER DİYAGRAMI VE TOPRAK DAĞITIMI. Toprak İşleri. Toprak Dağıtımının Amaçları KÜTLELER DİYAGRAMI VE TOPRAK DAĞITIMI Toprak Dağıtımının Amaçları 1) Toprak işlerinde en ekonomik dengelemeyi sağlamak 2) Dolgu yapımı için kullanılacak kazıların taşımasında ortalama taşıma mesafesini

Detaylı

ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ

ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 GÜZ Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak Modelleme Çizge Olarak Modelleme Yönlü Çizge Kenar - Köşe 2 / 90 Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak

Detaylı

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ Mutlu SEÇER* ve Özgür BOZDAĞ* *Dokuz Eylül Üniv., Müh. Fak., İnşaat Müh. Böl., İzmir ÖZET Bu çalışmada, ülkemizde çelik hal

Detaylı

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu Türk-Alman Üniversitesi Ders Bilgi Formu Dersin Adı Dersin Kodu Dersin Yarıyılı Yöneylem Araştırması WNG301 5 ECTS Ders Uygulama Laboratuar Kredisi (saat/hafta) (saat/hafta) (saat/hafta) 6 2 2 0 Ön Koşullar

Detaylı

Ortak Akıl MATEMATİK DENEME SINAVI

Ortak Akıl MATEMATİK DENEME SINAVI Ortak kıl YGS MTEMTİK ENEME SINVI 040- Ortak kıl dem ÇİL yhan YNĞLIŞ arış EMİR elal İŞİLİR eniz KRĞ Engin POLT Ersin KESEN Eyüp ULUT Fatih SĞLM Fatih TÜRKMEN Hakan KIRI Kadir LTINTŞ Köksal YİĞİT Muhammet

Detaylı

TEST. Dik Üçgen ve Pisagor Bağıntısı. 4. Dik Kenarlar Hipotenüs. 5. Aşağıdaki dik üçgenlerden hangisinin çevre uzunluğu en fazladır?

TEST. Dik Üçgen ve Pisagor Bağıntısı. 4. Dik Kenarlar Hipotenüs. 5. Aşağıdaki dik üçgenlerden hangisinin çevre uzunluğu en fazladır? ik Üçgen ve Pisagor ağıntısı. Sınıf atematik Soru ankası TEST 1.. ik enarlar Hipotenüs m m cm 1 cm cm 60 cm y cm 100 cm z cm 1, cm 1,3 cm ir el fenerinden çıkan ışık m yol alarak yukarıdaki m uzunluğundaki

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Hessien Matris-Quadratik Form Mutlak ve Bölgesel Maksimum-Minimum Noktalar Giriş Kısıtlı ve kısıtsız fonksiyonlar için

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri

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

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) TESİS PLANLAMA EN-424 4/II 3+0+0 3 4 Dersin Dili : Türkçe Dersin Seviyesi : Lisans

Detaylı

MerSis. Bilgi Teknolojileri Bağımsız Denetim Hizmetleri

MerSis. Bilgi Teknolojileri Bağımsız Denetim Hizmetleri MerSis Bağımsız Denetim Hizmetleri risklerinizin farkında mısınız? bağımsız denetim hizmetlerimiz, kuruluşların Bilgi Teknolojileri ile ilgili risk düzeylerini yansıtan raporların sunulması amacıyla geliştirilmiştir.

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I /0 İçerik Matematiksel Modelin Kurulması Grafik Çözüm DP Terminolojisi DP Modelinin Standart Formu DP Varsayımları 2/0 Grafik Çözüm İki değişkenli (X, X2) modellerde kullanılabilir,

Detaylı

İÇERİK PROGRAMLAMAYA GİRİŞ ALGORİTMA AKIŞ DİYAGRAMLARI PROGRAMLAMA DİLLERİ JAVA DİLİNİN YAPISI JAVA DA KULLANILAN VERİ TİPLERİ JAVA DA PROGRAM YAZMA

İÇERİK PROGRAMLAMAYA GİRİŞ ALGORİTMA AKIŞ DİYAGRAMLARI PROGRAMLAMA DİLLERİ JAVA DİLİNİN YAPISI JAVA DA KULLANILAN VERİ TİPLERİ JAVA DA PROGRAM YAZMA İÇERİK PROGRAMLAMAYA GİRİŞ ALGORİTMA AKIŞ DİYAGRAMLARI PROGRAMLAMA DİLLERİ JAVA DİLİNİN YAPISI JAVA DA KULLANILAN VERİ TİPLERİ JAVA DA PROGRAM YAZMA UYGULAMA Örnek: Yandaki algoritmada; klavyeden 3 sayı

Detaylı

Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON)

Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON) Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON) Dokuz Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 35160, İzmir ndemir@demir.web.tr, dalkilic@cs.deu.edu.tr Özet: Bu makalede, Feistel yapısı kullanan

Detaylı

Endüstri Mühendisliğine Giriş

Endüstri Mühendisliğine Giriş Endüstri Mühendisliğine Giriş 5 ve 19 Aralık 2012, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye. Yard. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak Endüstri Mühendisliği Bölümü,, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye erkankabak@beykent.edu.tr

Detaylı

Ders Notlarının Creative Commons lisansı Feza BUZLUCA ya aittir. Lisans: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/

Ders Notlarının Creative Commons lisansı Feza BUZLUCA ya aittir. Lisans: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ Eşzamanlı (Senkron) Ardışıl Devrelerin Tasarlanması (Design) Bir ardışıl devrenin tasarlanması, çözülecek olan problemin sözle anlatımıyla (senaryo) başlar. Bundan sonra aşağıda açıklanan aşamalardan geçilerek

Detaylı

Hakkımızda. www.kita.com.tr. KITA, 1995 te kurulmuş entegre bir lojistik hizmet üreticisidir.

Hakkımızda. www.kita.com.tr. KITA, 1995 te kurulmuş entegre bir lojistik hizmet üreticisidir. İstanbul, 2013 Hakkımızda KITA, 1995 te kurulmuş entegre bir lojistik hizmet üreticisidir. KITA, taşıma ve lojistik hizmetlerinde mükemmelliği hedef alarak ve kalifiye insan kaynağını en etkin şekilde

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması Ağaç, verilerin birbirine sanki bir ağaç yapısı oluşturuyormuş gibi sanal olarak bağlanmasıyla elde edilen hiyararşik yapıya sahip

Detaylı

Doç. Dr. Bilge DORAN

Doç. Dr. Bilge DORAN Doç. Dr. Bilge DORAN Bilgisayar teknolojisinin ilerlemesi doğal olarak Yapı Mühendisliğinin bir bölümü olarak tanımlanabilecek sistem analizi (hesabı) kısmına yansımıştır. Mühendislik biliminde bilindiği

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun

Detaylı

Afet Yardım Operasyonlarında CBS Tabanlı Acil Müdahale Sistemi

Afet Yardım Operasyonlarında CBS Tabanlı Acil Müdahale Sistemi Afet Yardım Operasyonlarında CBS Tabanlı Acil Müdahale Sistemi Erdinç Bakır 1, Dr. Onur Demir 1 & Dr. Linet Ozdamar 2 1 Bilg. Müh. Bölümü 2 Sistem ve End. Müh. Bölümü Yeditepe University, Istanbul, Turkey

Detaylı

PROGRAMLAMAYA GİRİŞ. Öğr. Gör. Ayhan KOÇ. Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay.

PROGRAMLAMAYA GİRİŞ. Öğr. Gör. Ayhan KOÇ. Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay. PROGRAMLAMAYA GİRİŞ Öğr. Gör. Ayhan KOÇ Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay., 2007 Algoritma ve Programlamaya Giriş, Ebubekir YAŞAR, Murathan Yay., 2011

Detaylı

ANKARA İLİ, ETİMESGUT İLÇESİ, BAHÇEKAPI MAHALLESİ 48.504 / 2 ADA PARSEL FİZİBİLİTE RAPORU

ANKARA İLİ, ETİMESGUT İLÇESİ, BAHÇEKAPI MAHALLESİ 48.504 / 2 ADA PARSEL FİZİBİLİTE RAPORU ANKARA İLİ, ETİMESGUT İLÇESİ, BAHÇEKAPI MAHALLESİ 48.504 / 2 ADA PARSEL FİZİBİLİTE RAPORU Mart 2014 1 1. LOKASYON VE GENEL BİLGİLER: Fizibilite çalışmasına konu edilen taşınmaz; Ankara İli, Yenimahalle

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen

Detaylı