Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences"

Transkript

1 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL COPUTING IN FUZZY DECISION AKING SYSTES Serka BALLI *, Bahadır KARASULU Blş Ssteler ühedslğ Bölüü, Tekolo Fakültes, uğla Sıtkı Koça Üverstes, 4, uğla. Blsayar ühedslğ Bölüü, ühedslk arlık Fakültes, Çaakkale Osekz art Üverstes, 00, Çaakkale. Gelş Tarh/Receved: 4.0.0, Kabul Tarh/Accepted: *Yazışıla yazar/correspodg author do: /paes Özet Bazı karar problelerde, alteratf, krter ve karar vercler sayısı çok yüksektr. Bu yüzde hesaplaa şle daha zor, zaa alıcı ve karaşık br hal alır. Bu karaşık şleler daha kısa sürede gerçekleştrleblek ç paralel hesaplaa b popüler tekololer evcuttur. Bu çalışada, Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec (BAHS) ve TOPSIS (Techque for Order Preferece by Slarty to Ideal Soluto) yötelerde oluşa bulaık br karar vere sstede paralel hesaplaaı tasarlaası ve gerçekleştr celeştr. Paralel hesaplaa, hesaplaaı e yoğu olduğu BAHS adııda gerçekleştrlştr. Öerle yöte, hooe ve heteroe blsayarlarda ayrı ayrı deeş ve souçlar tartışılıştır. Aahtar keleler: Bulaık karar vere, Paralel hesaplaa, Bulaık aaltk hyerarş sürec, TOPSIS. Grş Paralel hesaplaa; uzu ve karaşık br hesaplaa şle souçlarıı, ser hesaba göre daha hızlı elde etek ç şle parçalara ayrılıp uyarlaası yolu le çok sayıda şlecde eş zaalı olarak şletlesdr. Paralel blsayarlar ç popüler br taksoo lk kez chael Fly, [] tarafıda taılaıştır. Bu taksoo teel hedef, br proble çözüles ç proble, daha küçük alt görev parçalarıa bölektr. Böylece bu parçalar eş zaalı çalışacak şeklde düzeleeblektedr []. Çok çeştl paralel blsayar (şlec) yapıları vardır. Bu yapılar, şlecler (şlee eleaları) arasıdak veya şlec ve bellek arasıdak bağlatıya göre belrlerler. Geellkle, paralel blsayarlar koutları şlee bçe göre sııfladırılırlar. Bua göre paralel blsayarlar; şlecler ayı zaada ayı koutları şleelere ya tek kout/çoklu ver (SID) akışıa göre veya her br şlec farklı koutları şlees ya çoklu kout/çoklu ver (ID) akışıa göre adladırılırlar. Buu yaıda paralel şlec akeler setrk (tü şlecler ayı sevyede olası) ve asetrk (şlecler bazı görevler ç ayrılası ve öcelkler olası) çoklu şlecler olak üzere k aa gruba ayrılırlar. Setrk Çoklu İşlecler (SÇİ), k veya daha fazla özdeş şlecye sahp olable br blsayar ars tesl ederler. Bu şlecler tek br paylaşılı aa belleğe erşektedrler. Güüüzde brçok gücel sste SÇİ ars kullaaktadır. Çok-çekrdekl şleclerde, SÇİ ars çoklu çekrdekler her bre ayrı brer şlecyş b uygulaır. Uygu şlet sste desteğ le ver bellekte erede olduğuu pek öel oladığı br bçde Abstract I soe decso probles, the ubers of alteratves, crtera ad decso-akers are very hgh. Therefore the calculato process becoes ore dffcult, te cosug ad coplex. To acheve these coplex tasks a shorter te, popular techoloes such as parallel coputg are avalable to use. I ths study, desg ad pleetato of parallel coputato a fuzzy decso akg syste whch cossts of the ethods: Fuzzy Aalytc Herarchy Process (FAHP) ad TOPSIS (Techque for Order Preferece by Slarty to Ideal Soluto) was vestgated. Parallel coputg was carred out FAHP phase that s ost tesve phase of calculato. Proposed ethod was tested hoogeeous ad heterogeeous coputers separately ad results were dscussed. Keywords: Fuzzy decso akg, Parallel coputg, Fuzzy aalytc herarchy process, TOPSIS. herha br ş yükü ç herha br şlec çalıştırılablese olaak sağlar. Ayrıca SÇİ ssteler şlecler arası yük degese de olaak taır. Asetrk Çoklu İşlecler (ASÇİ) se, özel br ş ç özelleştrlş ayrı şlecler kullaırlar, bu duru doğal olarak karaşıklığı da artıraktadır. Blsayar küelerde oluşa çoklu-şlecl ssteler (NASA ı br proes olarak başlaya Beowulf proesde olduğu b), tü şlecler ç tü bellek kapastes erşleblr değldr. Bu çalışada; bulaık karar vere ssteler ç kullaıla sste, setrk çoklu şlecler sııfıa rektedr. Karar probleler geel olarak brde fazla krter çerr ve klask çok krterl karar vere (ÇKKV) algortaları kullaılarak çözüleblektedr. Bu probleler çoğu zaa belrsz ve doğrusal olaya özellkler çerektedr. Bu tür belrszlk çere durularda doğrusal olaya özellkler odellees ç klask karar vere yöteler yetersz kalakta ve bulaık atık, bulaık çıkarı ve yapay sr ağları b yapay zeka (YZ) tekklere htyaç duyulaktadır. Paralel hesaplaa yüksek hesaplaa gücü gerektre probleler ç çok farklı alalarda uygulaaktadır. Bu çalışada ele alıa karar vere kousudak paralel hesaplaa le ll araştıralara bakılacak olursa; Gergel ve Stro, [] global olarak optal karar vereye at zaaala probleler ç blsayar küeler ssteler üzerde paralel hesaplaa ç ye br şea öerşlerdr. Herha br erkez şlec oladığı bu tekdüze şea, çok boyutlu proble drgee fkr teel alır. Ye çoklu hartalaaları (Peao eğr tp b) kullaıı le ayı şeklde, brçok boyutlu proble çok değşkel problelere drgees paralel br yolda yapılableceğ 6

2 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 belrtşlerdr. Bu yolla her br şlec br dğer şlec tarafıda elde edle bly paylaşaktadır. Rah v.d., [4] bulaık TOPSIS kullaa web tabalı ve yüksek başarılı br tıbb teşhs sste gelştrşlerdr. Bulaık TOPSIS e göre hesaplaa çok fazla sayıda rş değerler ve hesaplaa olduğuda çalışa süres kısaltak ç bu hesaplaaları eş zaalı olarak çalışasıı ögörüşler ve hesaplaaları paralelleştrles gerçekleştrlşlerdr. ÇKKV le ll tekklerde ola Pareto yüzey oluşturulasıda, solu br elea aalz, bezet veya çok krterl yaklaşılar çere her br foksyou değerledrles ş hesaplaa olarak oldukça karaşık hale gelektedr. Wuppalapat v.d., [5] hesaplaa süres bu açıda düşürülebles ç paralel şlecler kullaılası tekğ çalışalarıda tartışışlardır. Br test proble olarak br yapısal topolo proble seçlş ve Pareto yüzey k farklı küe kullaılarak oluşturuluştur. Yaaoto v.d., [6] statstksel verler hesaplaası ç Jasp statstksel aalz sstede yüksek düzeyde paralel hesaplaa foksyoları gelştrşlerdr. Bu çalışalarda paralel hesaplaa le k veya daha fazla şlec (veya blsayar) kullaııı ser hesaplaaya göre daha avatalı yaları olduğu ortaya çıkaktadır. Bu çalışada se şlet sste seç proble ç BAHS ve TOPSIS yötelerde oluşa bulaık br karar vere sstede paralel hesaplaaı tasarlaası ve gerçekleştr ele alııştır. Paralel hesaplaa, hesaplaaı e yoğu olduğu BAHS adııda gerçekleştrlştr. Öerle yöte, hooe ve heteroe blsayarlarda ayrı ayrı deeş ve souçlar tartışılıştır. akale kc bölüüde bulaık karar vere, BAHS ve TOPSIS yöteler detayları verlektedr. Üçücü bölüde gelştrle paralel hesaplaalı karar vere algortası alatılakta ve dördücü bölüde elde edle bulgular suulaktadır. Beşc bölüde souçlar ve tartışalara yer verlektedr. Bulaık Karar Vere Geel olarak, kes olaya bl veya br terch yapısıı gösterlesde kullaıla bulaık atık, Zadeh, [] tarafıda gelştrlştr. Bulaık atık ve küeler aa özellğ belrszlğ odelleesdek yeteeğdr []. Edüstryel alada belrsz ssteler odelleesde ta ve kes bl olada da karar verey kolaylaştırır [9]. Klask küe teorsde br üye küeye attr ya da değldr yaklaşıı vardır. Bu teorde atlk kousuda ta ve kesk br ayrı söz kousudur bu yüzde üyelk sıırları da ta ve kes olarak belldr. Fakat gerçek hayatta karşılaşıla çoğu problede klask küe teors yetersz kalaktadır [0]. Bulaık küe, klask küe br uzatısıdır. Klask küeler sadece ta üyelğ veya üye olaayı gösterrke, bulaık küeler ayı zaada kıs üyelk de suarlar. Bulaık verler daha esektr ve bulaık ver kullaılası le daha hassas souçlar elde edlr []. Bella ve Zadeh, [] bulaık karar vere teors olarak ble ye br yöte ortaya koyuşlardır. Bulaık karar vere aa çalışa alaı belrszlk altıda karar veredr. Çükü elzde krterlere, alteratflere ve souçlara lşk sayısal değerler değl sözle fade edle dlsel değerler evcuttur ve bu belrszlk oluşturur. Bulaık Karar Vere algortk olarak Şekl de gösterlştr. Grş değerler karar vere ütese göderlr ve burada bulaıklaştıra yapılır ve ll karar vere odel gerçekleştrlerek souç elde edlr. Karar vere yöte olarak çalışada ele alıa çok krterl karar vere tekkler BAHS ve TOPSIS yöteler sorak bölülerde detaylı olarak alatılaktadır. Grş değerler Bulaıklaştıra Karar Vere Ütes Souç Şekl : Bulaık karar vere.. Bulaık Aaltk Hyerarş Sürec Bl Tabaı Aaltk Hyerarş Sürec Saaty, [] tarafıda gelştrle br ÇKKV yötedr. Bu çalışada, BAHS ç üçge bulaık sayılar ve kl karşılaştıralardak setetk ertebe değerler ç ertebe aalz kullaılıştır. X x x, x,..., ese küez ve, x G g, g, g,..., g se hedef küez olsu. Chag, [4]-[5] ı ertebe aalz yötee göre her br ese alıakta ve her br hedef ç sırasıyla ertebe aalz yapılaktadır. Böylece her br ese ç aşağıda gösterldğ b ertebe aalz değer buluaktadır:,,...,,,...,, Burada, ( =,,...,) değerler heps üçge bulaık sayıdır. Buda sora gerçekleştrlecek ola Chag ı ertebe aalz aşağıdak adılarda oluşaktadır. Adı :. eseye at bulaık setetk ertebe değer şu şeklde buluur: S elde etek ç, aşağıdak b ertebe değerler ç bulaık toplaa şle gerçekleştrlr: l, (), u () ve değerler ç aşağıdak b bulaık toplaa şle gerçekleştrlr: elde etek ç se ( =,,...,) l,, u () ve sora vektörü ters aşağıdak forülle buluur: 6

3 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 u,, l ~ ~ Adı : ( l,, u) ve ( l,, u), k üçge bulaık sayı olak üzere, ( l,, u) ( l,, u) gerçekleşe olasılığı şu şeklde hesaplaır: ~ ~ V sup ~ ( x), ~ ( y) (5) yx ve bu aşağıdak eştlğe eşttr: ~ ~ ~ ~ V hgt( ) ( (6) ) d, eger 0, eger l u l u, dğer durularda ( u ) ( l ) Şekl de eştlk e göre d oktası ve (4) () arasıdak e büyük kesşe oktası D ordatıdır. ve y karşılaştırak ç V ve V değerlere htyacıız vardır.. TOPSIS etodu İlk olarak Hwag ve Yoo, [6] tarafıda ortaya koula TOPSIS, uygulaası daha bast yaklaşılarda brdr. Bu tekğe göre, e y alteratf, poztf deal çözüe e yakı ve egatf deal çözüe e uzak alteratftr []. etot aşağıdak adılarda oluşaktadır: Adı. Karar atrs eştlk 5 dek b oralze edlr: w r,,,..., J,,,..., J w () Adı. Ağırlıkladırılış oralze atrs aşağıdak b elde edlr: v w * r,,,,..., J,,,,..., () Adı. Poztf deal çözü ve egatf deal çözü aşağıdak b buluur: * * * * A { v, v,..., v,} A v v v {,,...,,} aksu değerler u değerler () (4) Adı 4. Her br alteratf poztf ve egatf deal çözüde uzaklığı hesaplaır: * * d ( v v ),,,..., J (5) l l d u u ~ ~ V Şekl : ve kesş. Adı : Br koveks bulaık sayıı k koveks bulaık (=,, k) sayıda büyük ola olasılığı şu şeklde taılaaktadır: V (,,... ) ad ( ) ad V... ad ( k ) V( ),,,,..., k k her br k,,..., ; k ç da V ( S Sk ) olduğuu varsayalı. Bu duruda ağırlık vektörü aşağıdak bdr: ( d( A ), d( A ),..., d( A T () W )) (9) Burada, (,,... ) alteratflerdr. A Adı 4: Noralzasyo yoluyla elde edle oralze edlş ağırlık vektörü aşağıdak bdr: W d( A ), d( A ),..., d( )) (0) ( A T ( ),,,..., d v v J (6) Adı 5. Her br alteratf yakılık katsayıları aşağıdak forülle hesaplaır: d CC,,,..., J * d d () Adı 6. CC yakılık katsayı değerler brbryle karşılaştırılası le alteratfler sıralaası elde edlş olur. Paralel Hesaplaalı Karar Vere Algortası Ballı ve Korukoğlu, [] çalışasıda ele alıa şlet sste seç proble ç karar algortası Şekl tek bdr. Bu algortaya ek olarak BAHS hesaplaaları ç paralel hesaplaa yöte gelştrlştr. Ser algortada BAHS ç karşılaştıra değerler yapıldıkta sora, 0 ayrı karar atrs ç değerler BAHS adııda tek tek hesaplaarak TOPSIS adııa aktarılaktadır. Burada 0 atrs BAHS bölüüde ser olarak hesaplaası yere paralel hesaplaa tekğ kullaılarak çözüles öerlştr. Gelştrle ser algortaı BAHS bölüüe ek olarak paralel hesaplaaı br alt kata bçde eklees sayesde, hesaplaaı çekrdek kısı ola atrs hesapları paralel olarak yapılablr hale gelştr. Bu yolla süreçler kedlere at ver kısıı yöeterek bularda üretle kedlere at souçları elde edeblşlerdr. Bu bölüde sora, bu souçlar br araya getrlerek sorak ser çalışa TOPSIS adııa rd olarak verlektedrler. Bu şle taae daha üst katalarda bağısız olarak, gelştrle paralel hesaplaa altyapısı tarafıda yapılaktadır. Burada W bulaık değldr. 6

4 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Karşılaştıra değerler Sste ayrıca farklı doaı özelklere sahp heteroe yapıdak blsayarlar üzerde de deeş ve souçlar karşılaştırılıştır. Kullaıla heteroe blsayarları özellkler Tablo de verlştr. Tablo : Heteroe blsayarları özellkler. Alt kata BAHS TOPSIS Souçlar Şekl : Karar vere algortası. Paralel hesaplaa Dağıtık ve dak bellekl ve br çok şlecye (sürece) destek vereblecek br algortaı gelştrles, ver ve başarıı arttıracaktır. Ser algortaı gelştrlesde sora, böyle br sste progralaasıda esa geçe ara yüzü (essage Passg Iterface-PI) le yapısal ANSI C dl (GNU C) olaaklarıı kullaılası terch edlştr [9]. Progra gelştrlesde PI paralel kütüphaes ola PI ı geş çapta taşıablrlk ve yüksek başarıa sahp br gerçekleştr ola PICH (http://www.cs.al.gov/research/proects/pch) kullaıı terch edlştr. PICH he PI-, he de PI- ye at özellkler çerr. PICH aaçları arasıda blsayar küeler (asaüstü ssteler, paylaşılı-bellekl ssteler, çok çekrdekl arler) de çere brçok farklı hesaplaa ve letş platforuu etk br şeklde desteklees, geşletleye uygu br çatı oluşturulası gelektedr. PICH taae ücretsz olarak dağıtılır. PI stadardı paralel uygulaalar ç edüstrde stadart hale gelştr. esa-geçe progralaa paradgası, e esk ve e geş paralel blsayar progralaa yaklaşııdır. Paralel hesaplaada şlecler ç ver çeşde göre bölülee ve hartalaa yapılaktadır [0]. Bölülee, şleclere (süreçlere) dağıtılak üzere ver yapılarıı kşsel odüllere bölerek oluşturula br yol ke; hartalaa, bu odüller veya ll foksyoları ll şleclere (süreçlere) ll odül gelecek şeklde ataasıdır []. Çalışaızda kullaıla paralel hesaplaa tekğ, ll ver hesabıı yapa foksyoları brçok süreç akes (hesaplaa küese dahl edlş şlecler/süreçler) arasıda eşt ktarlarda bölüştürüles le paylaşılası lkese dayaaktadır. Bu atıkla ver bazlı hartalaa yapılıştır. Yazılıı gelştrlesde sora yazılıı yeterce güçlü br sstede deees aşaasıa gelştr. Bu aşaada GB bellekl Itel Core Duo sl k çekrdekl şlec de oluşa (her br.40 GHz) sekz adet hooe doaı özellklere ve Wdows XP bt şlet sstee sahp, brbrlere 00 bps hızıdak etheret le ağ a bağlı blsayarlar test şleler ç seçlştr. İşlet Sste İşlec Blsayar sayısı Wdows XP bt Petu 4 Wdows Vsta bt Petu 4 Wdows XP bt Core Duo Wdows XP 64 bt Core Duo Yazılıı bu blsayarlarda br üzerde öce ser olarak, sorasıda çeştl blsayar (şlec) sayıları baz alıarak paralel çalıştırılası sağlaış ve böylece deey souçları elde edlştr. Sırasıyla,,, 4, 6, şlec sayısı deeş ve başarı optzasyou dkkate alıarak yazılıda bua uygu değşklkler de yapılıştır. Gelştrle yötede ser ve paralel çalışacak şeklde haralaış algortaya at algortk akış aşağıdak bdr:. Başla,. Karşılaştıra değerler dosyada oku,. İll dz ve değşkeler taıla, 4. Gerekl dz eleaları ve/veya değşkeler değerler sıfırla, 5. PI ı başlat, 6. İşlec sayısı ve klkler tespt et,. Hesaplaada geçe süre tespt ç saat tutaya başla,. Kaç adet şlec le çalışılacağıı ll paraetreye göre belrle, 9. Grş değerler üzerde BAHS yöte gerçekleştr, 0. Elde edle yerel souçları şlec sırası (rak) sıfır ola (ya rak uarası sıfır ola şlec veya yöetc şlec olarak adladırıla süreç düğüü) üzerde topla,. Her br adıda elde edlş ola BAHS souçlarıı ll dosyaya yazdır,. Saat tutayı btr,. PI ı btr, 4. BAHS de gele değerler üzerde TOPSIS yöte uygula, 5. TOPSIS le elde edle sıralaa souçlarıı dosyaya yazdır, 6. Dur. Algorta ser olarak başlaakta, daha sora BAHS yöte paralel çalıştırılıp souçlar TOPSIS yöte le brleştrlektedr. Hesaplaa süreler tü algorta ç değl paralel çalıştırıla BAHS yöte çdr. Yukarıdak algortadak sekzc adıda belrtle paraetreye göre hesaplaılası stele atrsler ll şlec sayısıa bölüerek şlecler arasıda dağıtılak suretyle (şlec hartalaa) hesaplatılaktadırlar. Öreğ 6 şlecl duruda BAHS bölüüdek 0 adet atrs her br beşerlk gruplar halde şleclere dağıtılıştır. atrsler x9 boyutlarıdadır. Topla 0 bulaık değer kullaılıştır. Her br bulaık değer sayısal değerle fade edldğ ç toplada 0 adet sayısal değer vardır. 64

5 Ver (% olarak) Hızlaa (Speedup) S. Ballı, B. Karasulu Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar Bulgular Çalışaızda deeyler sırasıda elde edle hızlaa oraları (başarı) ve ver yüzdelkler aşağıdak tablo ve grafklerde verlektedr. Gee Adahl, [] tarafıda ortaya koula ve Adahl Kauu olarak da aıla geel br odel paralel şledek hızlaa oraı ç uygulaıştır []. Hızlaa dey (Sp) ç (e bast bçde) Adahl Kauu forülü, T() Sp( p) T ( ) p () şekldedr. Burada, p, şlec sayısıdır, T(), tek şlec çalıştırıldığıda geçe süre, T(p) se p adet şlec çalıştırıldığıda geçe süredr. Ver ç (e bast bçde) kullaıla forül se, T() ( p) T( ) p p (9) şekldedr. Ölçüler BAHS yöte ç prograı öce ser sora da paralel çalıştırılası yoluyla elde edlştr. Hooe tek ve çok şlecl progra ç ser hesap (ya p=) ke ve paralel hesapta (p=, p=, p=4, p=6 veya p=) ke geçe süreler, bu sürelere at hızlaa değerler ve bu hızlaa değerlere at ver değerler Tablo de gösterlektedr. Tablo : Hooe blsayarlar ç süreler, hızlaa ve ver tablosu. İşlec Sayısı Geçe Süre (saye) Hız Oraları x Ver (% olarak) 5x x x x x Hızlaa ç bulua regresyo foksyou Hızlaa= - 0,0 +,059 p - 0,04 p şekldedr. s=0,0660 ve R =99,% olarak buluuştur. Burada s, regresyo stadart hatasıı gösterektedr. R se [0,00] aralığıda değer alır ve regresyo eğrs gerçek verye e kadar yaklaştığıı gösterektedr. Şekl 4 tek düz çz le gösterle eğr gerçek hızlaa değerler, keskl çzlerle gösterle eğr se karesel eğr uydura le elde edle hızlaa grafğ gösterr. Şekl 4 te hooe şlec le çalıştırıla paralel prograı, hızlaa grafğde tepe perforasıa (Sp=.45) ya doyu oktasıa, ayı ada çalışa 6 şlec buluduğu br deey çalıştırası sırasıda ulaştığı görülektedr. Ver ç bulua regresyo foksyou Ver 04,-,00 p şekldedr. s=,549 ve R =9,% olarak buluuştur. Şekl 5 te görüleceğ b, çalışada şlecl bezetdek tepe ver değer % 5. dür. Bu ver değere acak şlecl deeyde ulaşılası ve daha sorak şlec sayılarıda ver düşes başlıca ede, proble ked doğası gereğ şle yapa foksyoları karaşıklığı le doğru oratılıdır. Ver e optal değer ye e yüksek hızlaaı da elde edldğ 6 şlecl deey sırasıda elde edlştr. Heteroe tek ve çok şlecl blsayarlar ç de ayı şleler gerçekleştrlş ve geçe süreler, bu sürelere at hızlaa değerler ve bu hızlaa değerlere at ver değerler Tablo te verlştr İşlec Sayısı (p) Şekl 4: Hooe blsayarlar le elde edle hızlaa grafğ İşlec Sayısı (p) Şekl 5: Hooe blsayarlar le elde edle ver grafğ. Tablo : Heteroe blsayarlar ç süre değerler, hızlaa ve ver tablosu. İşlec Sayısı Geçe Süre (saye) Hız Oraları 40 x Ver (% olarak) 5 x x x x x Hızlaa ç bulua regresyo foksyou Hızlaa= 0,564+0,4 p - 0,056 p şekldedr. s=0,0006 ve R =9,5% olarak buluuştur. Şekl 6 da heteroe şlec le çalıştırıla paralel prograı, hızlaa grafğde tepe perforasıa (Sp=.59) ya doyu oktasıa, ayı ada çalışa 6 şlec buluduğu br deey çalıştırası sırasıda ulaştığı görülektedr. Ver ç bulua regresyo foksyou Ver =09,-,9 p+,66 p şekldedr. s=4,05 ve R =, % olarak buluuştur. Şekl de görüleceğ b, çalışada heteroe şlecl bezetdek tepe ver değer % 5.5 dr. Ver e optal değer ye e yüksek hızlaaı da elde edldğ 6 şlecl deey sırasıda elde edlştr. Bu değer ver alt ve üst sıırı arasıdak farkı ortalaasıa oldukça yakı br değerdr. Hooe ve heteroe ssteler karşılaştırası Şekl ve Şekl 9 da verlektedr. Elde edle değerler tek br grafk 65

6 Ver (% olarak) Hızlaa (Speedup) Ver (% olarak) Hızlaa (Speedup) S. Ballı, B. Karasulu Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 üzerde karşılaştırdığıızda, hooe sste farklı şlec sayıları le her br deey çalıştırası ç e etk souçları verdğ gözleektedr. Heteroe sstelerde farklı şlec hızları, paralel hesaplaaya at hızlaa ve ver düşürücü yöde etk etştr. Her k sstede de ayı algorta ayı şlet sste üzerde çalıştırılış olasıa rağe sadece hooe sstede daha y souçlar elde edles bu fkr destekleektedr. Şekl de de görülebleceğ b, hooe şlecl sste le elde edle hızlaa souçları, heteroe sste le elde edlelere göre daha ydr. Şekl 9 da se ver değerler ç, hooe şlecl sste le elde edle souçlar heteroe sstee göre daha fazla çıkaktadır. Fakat 6 şlecl optal ver değer geçldkte sora k sste arasıdak fark ttkçe kapaaktadır. Buu başlıca ede; gelştrle algorta ayı kalakla beraber, proble ked doğası gereğ şle yapa foksyoları karaşıklığı le ver düşüşüü doğru oratılı olasıdır. 5 Souç ve Tartışa Gerçek hayatı karaşıklığıda ve saları algılaa kapastes sıırlı olasıda dolayı, kes olarak kavrayaadığıız çeştl durular vardır k bular acak sözel olarak fade edleblr ve bu duru belrszlk oluşturur. Böyle durularda uygu br şeklde karar verles oldukça zordur ve y br seçe yeteeğ gerektrr. Karar problede uza ssteler, bulaık atık, yapay sr ağları b YZ tekkler kullaılarak uza bls, eksk ve belrsz bl ve durular odelleeblr. Bulaık küeler, karar vercye daha geş br hareket alaı sağlayarak, uygulaaları gerçek düyayı yasıta becerse büyük katkı sağlaaktadır. Bu bakış açısıyla, ele alıa problede yer ala çok sayıda ve yoğu hesaplaa gerektre BAHS şleler ç paralel hesaplaa yöte gelştrlerek sste daha hızlı çalışası sağlaış, ver ve başarıı arttırılıştır. TOPSIS, BAHS de gele souçları brleştrdğ ve tek br şle yaptığı ç paralelleştreye uygu değldr. Gelştrle paralel hesaplaalı karar vere algortası hooe ve heteroe yapıdak blsayarlar ç ayrı ayrı deeş ve BAHS hesaplaalarıı paralelleştre ç uygu olduğu görülüştür. Adahl Kauu u doğal br soucu olarak yapıla deeyler soucuda, sste başarı oraıı şlec sayısı artırıldıkça arttığı fakat br oktada sora şlec artııı başarıyı etkleedğ görülüştür. Bu duru belrl br şlec sayısıda doyu oktasıa ulaşıldığıı gösterektedr. Bua at grafklerde görülebleceğ b, tepe başarııa erşldğ oktada e verl hesaplaaı da gelştrle algorta tarafıda gerçekleştrldğ gözleleştr. Hooe sste, heteroe sstee göre avataı, hızlaa ve ver değerler daha yüksek olarak elde edlş olası harcde hesaplaa karaşıklığıı değşeese rağe ölçekleeblrlğ öe gösteresdr. Heteroe sstede daha hızlı veya daha yavaş şlec sstee dahl edles veya çıkarılası, topla başarıı öel ölçüde etkleektedr. Bu yüzde heteroe sstede ölçekleeblrlk br soru teşkl edeblecekke, hooe sstede şlecler ayı hızlara sahp oldukları ç başarı, ölçekl olarak azalıp artırılablecek yapıdadır. Buda sorak çalışalarda, çok kşde oluşa grup karar vere sırasıda paralel hesaplaaı uygulaablrlğ, karaşık probleler ç uzu hesaplaalar gerektre ÇKKV yöteler ve YZ tekkler elez kullaılarıı paralel olarak gerçekleştrler araştırılacaktır İşlec Sayısı (p) Şekl 6: Heteroe blsayarlar le elde edle hızlaa grafğ İşlec Sayısı (p) Şekl : Heteroe blsayarlar le elde edle ver grafğ Heteroe sste Hooe sste İşlec Sayısı (p) Şekl : Hooe ve heteroe ssteler hızlaa açısıda karşılaştırası İşlec Sayısı (p) Heteroe sste Hooe sste Şekl 9: Hooe ve heteroe ssteler ver açısıda karşılaştırası. 66

7 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar Kayaklar [] Fly,., Soe coputer orgazatos ad ther effectveess, IEEE Trasactos o Coputers, (9), , 9. [] Graa A., Gupta A., Karyps G. ve Kuar V., Itroducto to Parallel Coputg, Addso Wesley Publshg, Newyork, A.B.D., 00. [] Gergel, V.P. ve Stro, R.G., Parallel coputg for globally optal decso akg o cluster systes, Future Geerato Coputer Systes, (5), 6-6, 005. [4] Rah, S., Gady, L. ve ogharreba, N., A web-based hgh-perforace ultcrtera decso support syste for edcal dagoss, Iteratoal Joural of Itellget Systes, (0), 0-099, 00. [5] Wuppalapat, S., Belegudu, A.D., Azz, A. ve Agarwala, V., ultcrtera decso akg wth parallel clusters structural topology optzato, Advaces Eeerg Software, 9 (5), 46-4, 00. [6] Yaaoto, Y., Nakao, J. ve Fuwara, T., Parallel coputg the statstcal syste Jasp, Coputatoal Statstcs, 5 (), 9-9, 009. [] Zadeh, L.A., Fuzzy sets, Iforato Cotrol,, -5, 965. [] Kahraa, C., Cebec, U. ve Rua, D., ult-attrbute coparso of caterg servce copaes usg fuzzy AHP: the case of Turkey, Iteratoal Joural of Producto Ecoocs,, -4, 004. [9] Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N., Perforace evaluato of Turksh ceet frs wth fuzzy aalytc herarchy process ad TOPSIS ethods, Expert Systes wth Applcatos, 6 (), 0-5, 009. [0] Che, G. ve Pha, T.T., Itroducto to fuzzy sets, fuzzy loc ad fuzzy cotrol systes, CRC Press, New York, A.B.D., 00. [] L, H.Y., Hsu P.Y. ve Shee, G.J., A Fuzzy-Based Decso- akg Procedure for Data Warehouse Syste Selecto, Expert Systes wth Applcatos, (), 99-95, 00. [] Bella, R.E. ve Zadeh, L.A.,. Decso-akg a fuzzy evroet, aageet Scece, (4), 4-64, 90. [] Saaty, T.L., The aalytc herarchy process, cgraw-hll, A.B.D., 90. [4] Chag, D.Y., Extet Aalyss ad Sythetc Decso Optzato Techques ad Applcatos, World Scetfc, Sgapore, 99. [5] Chag, D.Y., Applcatos of the extet aalyss ethod o fuzzy AHP, Europea Joural of Operatoal Research, 95, , 996. [6] Hwag, C.L. ve Yoo, K., ultple attrbutes decso akg ethods ad applcatos, Sprger-Verlag, New York, A.B.D., 9. [] Betez, J.., art, J.C. ve Roa, C., Usg fuzzy uber for easurg qualty of servce the hotel dustry, Tours aageet, (), , 00. [] Ballı S. ve Korukoğlu, S., Operatg Syste Selecto Usg Fuzzy AHP ad TOPSIS ethods, atheatcal ad Coputatoal Applcatos, 4 (), 9-0, 009. [9] Ballı S., elez Zek Karar Destek Ssteler Tasarıı ve Gerçekleştr, Doktora Tez, Ege Üverstes, İzr, 00. [0] Karasulu, B., Ballı, S., Korukoğlu, S. ve Uğur, A., Kutup Degelee Proble İç Yüksek Başarılı Br Optzasyo Tekğ, Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, 4 (), 5-, 00. [] Adahl, G.., Valdty of sgle-processor approach to achevg large-scale coputg capablty, Proceedgs of AFIPS Coferece, Resto, VA., 96, [] El-Rew H. ve Abd-El-Barr., Advaced Coputer Archtecture ad Parallel Processg, JohWley ad Sos, New York, A.B.D.,

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

Detaylı

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 0 CİLT 5 SAYI 3 (3-33) HAVA SAVUNA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRI PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLESİ Hv.üh.Yzb. Sezg KAPLAN* HHO K.lığı

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI 0 Ercyes Üverstes İktsad ve İdar Bller Fakültes Dergs, Sayı:, Ocak-Hazra 009, ss.19-7 TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI A. İhsa ÖZDEMİR * Gökha SEÇME ** ÖZ Ye s çevresdek

Detaylı

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa

Detaylı

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

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Brlk Hava Savua Öcelkler Tespte Bulaık Br Yaklaşı Mehet Kabak Öz Hava savua desteğ belrlees proble savua ssteler verllğde öel br etkye sahp ve karaşık br koudur.

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof.

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ Gaz Üv. Müh. M. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt, No, -7, 7 Vol, No, -7, 7 ARMATÜRLERİN ÜÇ BOYUTLU IŞIK ŞİDDET DAĞILIMLARININ BİLGİSAYAR ORTAMINDA FORMÜLASYONU VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ İsal Serka ÜNCÜ

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

Detaylı

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı. 3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilileri Dergisi Siga 2005/3 THE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SOFTWARE SELECTION PROBLEMS Hüseyin BAŞLIGİL * Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ

ORTAK BAĞIMSIZ DENETİM VE MALİ MÜŞAVİRLİK LİMİTED ŞİRKETİ ORTAK BAĞIMSI Z DENETİ M VE MALİ MÜŞAVİ RLİK LİMİTED ŞİRKETİ 6102 SAYILI YENİ TÜRK TİCARET KANUNUNUN ANONİM VE LİMİTED ŞİRKETLERE GETİRDİKLERİ www.ortakusavr.co Sayfa 1 ÖNSÖZ Tcar hayatııza br çok yelk

Detaylı

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ MANYETİK OLAAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLADA KÜTLE AKTAIM KATSAYILAININ İNCELENMESİ Metn ŞENGÜL, Ahet. ÖZDUAL* Şeker Enttüü Etegut/ANKAA; *H.Ü. Kya Mühendlğ Bölüü Beytepe/ANKAA ÖZET Bu çalışanın

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN

Detaylı

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ Ertuğrul AKBAŞ 1 Özle AK 2 1, 2 CBR Yazılı Danışanlık ve Blş steler, 41410, Gebze-Kocael 1 e-posta: ertugrul@cbr.co.tr 2 e-posta: ozle@cbr.co.tr

Detaylı

Yapay Sinir Ağları İle Tek Eksenli Bileşik Eğilme Altındaki Betonarme Kolon Kesitlerinin Donatı Hesabı

Yapay Sinir Ağları İle Tek Eksenli Bileşik Eğilme Altındaki Betonarme Kolon Kesitlerinin Donatı Hesabı Fırat Üiv. Fe ve Müh. Bil. Dergisi Sciece ad Eg. J of Fırat Uiv. 20 (1), 135-143, 2008 20 (1), 135-143, 2008 Yapa Siir Ağları İle ek Ekseli Bileşik Eğile Altıdaki Betoare Kolo Kesitlerii Doatı Hesabı Ahet

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2 Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr

Detaylı

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2 Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü

Detaylı

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullanılarak Rüzgar Santralleri için En Uygun Yer Tayini Eleco 2014 Elektrik Elektroik Bilgisayar ve Biyoedikal Mühedisliği Sepozyuu, 27 29 Kası 2014, Bursa Coğrafi Bilgi Sisteleri (CBS) ve Bulaık Aalitik Hiyerarşi Metodu (FAHP) Kullaılarak Rüzgar Satralleri

Detaylı

BİLYALI RULMAN YUVARLANMA ELEMANI KUSURUNUN TİTREŞİM ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ

BİLYALI RULMAN YUVARLANMA ELEMANI KUSURUNUN TİTREŞİM ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING CLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JURNAL F ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : : : 5-6 BİLYALI RULMAN

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI

EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI 03 III. ULUSAL HIDROLIK PNÖMATIK KONGRESI VE SERGISI 411 EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI Mehmet YUNT Ark YETIS Koray K. SAFAK Osma S. TÜRKAY ÖZET Pömatk sstemler

Detaylı

ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BOYUTLANDIRILMASI ÖZET

ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BOYUTLANDIRILMASI ÖZET Polteknk Ders Journal o Poltechnc Clt: 6 aı: s. 505-5, 00 Vol: 6 No: pp. 505-5, 00 ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZAYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFE İTEMLERİN BOYUTLANDIRILMAI Öer KELEŞOĞLU, Mehet ÜLKER Fırat Ünverstes,

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI

AES S KUTUSUNA BENZER 4-BİT GİRİŞE VE 4-BİT ÇIKIŞA SAHİP S KUTULARININ TASARIMI S S KUTUSUN NZR -İT GİRİŞ V -İT ÇIKIŞ SHİP S KUTULRININ TSRIMI M. Tola SKLLI, rca ULUŞ, daç ŞHİN, ata ÜYÜKSRÇOĞLU ilisaar Mühedisliği ölüü, Mühedislik-Miarlık akültesi,traka Üiversitesi, dire e-posta:

Detaylı

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 0. Türkiye Harita Bilisel ve Tekik Kurultayı 8 Mart - Nisa 005, Akara İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI ÖE MMOB arta ve Kaastro Müesler Oası ürkye arta Blsel ve ekk Krltayı Mayıs Akara DENGELEME PROBLEMİNE EDEF PROGRAMLAMA AKLAŞIMI Mstaa ŞİMŞEK arta Geel Kotalığı Akara staassek@gkltr B çalışaa; e küçük karelerle

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma Kocael Üerstes Sosyal Blmler Esttüsü Dergs (4) 27 / 2 : 5-77 Açık Artırma Teors Üzere Br Çalışma Şeket Alper Koç Özet: Bu çalışmada haleler üzere teork r araştırma yapılacaktır. Belrl arsayımlar altıda

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,

Detaylı

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ Brkl Hasar Teorler ve Yorula Çatlağına Göre Öür Değerlendreler HAVACILIK VE UZAY TEKOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 00 CİLT SAYI (-9) BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞIA GÖRE ÖMÜR DEĞERLEDİRMELERİ Gökhan

Detaylı

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

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

Detaylı

DÖNEL PARABOLOİD ŞEKLİNDEKİ PARÇALARIN BSD FREZE TEZGAHLARINDA İMALATININ ARAŞTIRILMASI

DÖNEL PARABOLOİD ŞEKLİNDEKİ PARÇALARIN BSD FREZE TEZGAHLARINDA İMALATININ ARAŞTIRILMASI DEÜ MÜHENDİSLİK FKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 4 Sayı: 1 sh. 89-97 Ocak 2002 DÖNEL PRBOLOİD ŞEKLİNDEKİ PRÇLRIN BSD FREE TEGHLRIND İMLTININ RŞTIRILMSI (THE INVESTIGTION OF MNUFCTURING OF WORK

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

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

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

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

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

Detaylı

BİR İMALAT ŞİRKETİNİN İYİLEŞTİRME PROJESİ SEÇİMİNDE BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN UYGULANMASI

BİR İMALAT ŞİRKETİNİN İYİLEŞTİRME PROJESİ SEÇİMİNDE BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN UYGULANMASI Süleyan Deirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bililer Fakültesi Dersi Y.05, C.0, S.3, s.39-340. Suleyan Deirel University The Journal of Faculty of Econoics and Adinistrative Sciences Y.05, Vol.0, No.3,

Detaylı

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

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

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

Detaylı

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ AKIŞKA BORUSU ve ATİLATÖR DEEYİ. DEEYİ AMACI a) Lüle ile debi ölçmek, b) Dairesel kesitli bir borudaki türbülaslı akış şartlarıda hız profili ve eerji kayıplarıı deeysel olarak belirlemek ve literatürde

Detaylı

CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ

CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ MAKALE CAM TEMPERLEME FIRININDA ENERJİ ANALİZİ Yavuz Tütüoğlu * TMMOB Makia Mühedisleri Odası Kocaeli Şubesi, İzit-Kocaeli yavuztutuoglu@oorgtr Alpasla Güve TMMOB Makia Mühedisleri Odası Kocaeli Şubesi,

Detaylı

PİPELİNE İŞLEMCiLERDEN OLUŞAN ÇOK işlemcili SİSTEMİN PERFORMANSI

PİPELİNE İŞLEMCiLERDEN OLUŞAN ÇOK işlemcili SİSTEMİN PERFORMANSI SAU Fe Bilileri Estitüsü Dergisi 3.Cilt 1.Sayı (1999) 4-7 PİPELİNE İŞLEMCiLERDEN OLUŞAN ÇOK işlemcili SİSTEMİN PERFORMANSI Aşkı DEMIRKOL * Mesut RAZBONYALI** *Sakarya Üiversitesi Mühedislik Fakültesi Bilgisayar

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Endüstr Mühendslð Dergs Clt: 23 Sayý: Sayfa: (4-5) YA/EM 200 Özel Sayısı TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Burcu GÖKALP, Banu SOYLU 2 * Merez Çel AŞ 2 Ercyes Ünverstes,

Detaylı

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+... MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız

Detaylı

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ

KOMPOZİT MALZEMELERİN SÜRÜNME DAVRANIŞININ SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING OLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SIENES YIL İLT SAYI SAYFA : 2004 : 0 : : 59-66 KOMPOZİT

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

KONSTRUKSİYONDA ŞEKİLLENDİRME

KONSTRUKSİYONDA ŞEKİLLENDİRME T.C. Uludağ Üverstes Fe Blmler Esttüsü ake ühedslğ Bölümü KOSTRUKSİYODA ŞEKİLLEDİRE PROJE: HASSAS DÖE SAYISI AYAR EKAIZASI TASARII Prof. Dr. Em GÜLLÜ Hazırlaya: ake üh. İlyaz İDRİZOGLU 585 Bursa 9 İÇİDEKİLER

Detaylı

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

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

Detaylı

Bir Kompleks Sayının n inci Kökü.

Bir Kompleks Sayının n inci Kökü. Prof.Dr.Hüsy ÇAKALLI Br Komplks Sayıı c Kökü. hrhag br sab doğal sayı olmak ür, br komplks sayıı c kökü, c kuvv bu sayıya ş ola komplks sayıdır. ( r(cos s olsu v (cos s dylm. Bu akdrd ( [ (cos s] dr v

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Paukkale Üniversitesi Mühendislik Bilileri Dergisi Paukkale University Journal of Engineering Sciences ÇOK KRİTERLİ ABC ANALİZİ PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ AÇISI: BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ - İDEAL

Detaylı

EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama

EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama tüdergs/d ühedsl Clt:4, Sayı:3, 5-3 Hazra 005 EMG şaretler dalgacı döüşüü ve blaı atı sııflayıcı llaara sııflaa Yücel KOÇYİĞİT *, Mehet KORÜREK İTÜ Eletr-Eletro Faültes Eletro ve Haberleşe Mühedslğ Bölüü,

Detaylı

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ

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

Detaylı

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine Br Telekomükasyo Problem Matematksel Modellemes Üzere Urfat Nuryev, Murat Erşe Berberler, Mehmet Kurt, Arf Gürsoy, Haka Kutucu 2 Ege Üverstes, Matematk Bölümü, İzmr 2 İzmr Yüksek Tekolo Esttüsü, Matematk

Detaylı

Hayır açıkla alar ör ek olarak veril iştir. Evet. Ko u Başlığı. Soru lu Kişi Tarih. Kontrol Listesi

Hayır açıkla alar ör ek olarak veril iştir. Evet. Ko u Başlığı. Soru lu Kişi Tarih. Kontrol Listesi Ö)EL GÜVENLİK FAALİYETİNİN Uvaı: Adresi: DEĞERLENDİRMENİN YAPILDIĞI TARİH GEÇERLİLİK TARİHİ Kou Başlığı Ö)EL GÜVENLİK BÜROLARI VE Ö)EL GÜVENLİK GÖREVLİLERİNİN Hİ)MET VERDİĞİ ALANLAR İÇİN GENEL DURUMLAR

Detaylı