BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET"

Transkript

1 AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve mülakat aşamasında karar vercler, adayları, subjektf ve objektf krterlere göre değerlendrmşlerdr. Kara Harp Okulu na öğretm elemanı seçmnde mevcut durum yanında, Analtk Hyerarş SüreçAHP), Bulanık AHP ve Bulanık Mantık Algortması uygulanmıştır. Bulanık AHP ve bulanık mantık uygulanırken, karar verclerden dlsel fadeler kullanarak karşılaştırma yapmaları stenmştr. Çalışmanın sonunda, KHOna öğretm elemanı seçmnde uygulanan yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelmeler: Bulanık Mantık, Personel Seçm, Analtk Hyerarş Süreç, Bulanık Analtk Hyerarş Süreç.. GİRİŞ Karar verme, kşlern, kurumların, şrketlern her dönemde karşılaştığı br problemdr. Çoğu zaman karar vermeden kastedlen, alternatfler arasından seçm yapma olarak karşımıza çıkmaktadır. Karar vermenn tanımı, belrl br amaca ulaşmak çn değşk alternatflern belrlenmes ve bunların çnden en etklsnn seçlmes şlem şeklnde yapılablr Stoner, 989: 65-69). Alternatfler arasından seçm yaparken problem gderecek en y alternatf seçlmeye çalışılır. Ancak en y, kşlere göre değşkenlk göstereblmektedr. Bu da karar vercnn, pskolojk, sosyolojk, ekonomk, kültürel gb brçok özellğne bağlıdır. Personel seçmnde br karar verme problem olarak tanımlanablr. Çalışmada, ntelkl personel seçm çn çeştl yaklaşımlardan bahsedlecektr. Ülkemzde de ağırlıklı olarak personel seçm mülakatlarla yapılmaktadır. Karar vercnn en y adayı seçerken zledğ teknkler kşden kşye farklılık göstermektedr. Eğer önceden ş başarablmes çn adayın sağlaması gereken krterler belrlenmşse, o krterler adayın ne kadar sağladığı ölçülmeye çalışılır. Personel seçmnde karar vercler, adayları değerlendrrken subjektflk ortaya çıkmaktadır. Değerlendrmede adayların bazı krterlerden aldığı puanlar test ya da yazılı sınavlardan elde edleblmektedr. Bu tp Y.Müh.Ütğm., KHO Dekanlığı Ss.Ynt.Bl.Böl. Öğretm Elemanı, Doç.Dr., Gaz Ünv. Müh.Mm.Fak. Endüstr Müh. Böl. Öğretm Üyes, 4

2 krterler, objektf krterler olarak adlandırılablr. Objektf krterlerden, adayların aldığı puanlar genel olarak drek hesaba katılablr. Asıl sorun, karar verclern adayları subjektf krterlere göre değerlendrlmesnde ortaya çıkmaktadır. Çalışmada, personel seçm sürecnde mülakat teknğ kullanılırken, adayların değerlendrlmesnde objektf ve subjektf krterler ayrı ayrı ele alınmaktadır. Böylece, en y adayın seçmnde daha başarılı olunacağı düşünülmektedr.. PERSONEL SEÇİM YÖNTEMLERİ Lteratürde kullanılan personel seçm yöntemlernden bazıları Analtk Hyerarş Süreç AHP), Bulanık AHP ve Bulanık Mantık Algortmalarıdır... Analtk Hyerarş Süreç AHP, br problem çözme teknğ olarak Saaty tarafından gelştrlmştr. AHP uygulanablmes çn seçm krterlernn hyerarşk yapısının oluşturulması, karar verclern kl karşılaştırmalar yapması tutarlılığın hesaplanması gerekmektedr. AHP nn en öneml özellğ, karar vercnn karar problemn brbrler le hyerarşk lşks olan elemanlara ayırmasıdır. Bu hyerarşnn en tepesnde karar vercnn nhaî hedef bulunur. Hyerarşnn daha alt sevyelernde bu nhaî hedefe ulaşmak çn göz önüne alınması gereken krterler sıralanır Buede, 986). Tablo. Önem Dereceler Ölçek Tanım Açıklama Eşt Önem Her k elemanın da br üst sevyedek krtere katkısı eşttr. 3 Az Önem Tecrübe ve yargı br elemanın dğer elemana göre braz daha öneml olduğunu göstermektedr. 5 Yüksek Önem Tecrübe ve yargı br elemanın dğer elemana göre oldukça öneml olduğunu göstermektedr. 7 Çok Yüksek Önem Tecrübe ve yargı br elemanın dğer elemana göre çok öneml olduğunu göstermektedr. 9 Son Derece Öneml Br eleman dğer elemana göre mutlak üstünlüğe sahptr.,4,6,8 Ara Değerler İk eleman arasındak önem derecesn yukarıdak ölçekler tam olarak yansıtamadığı zaman kullanılırlar. AHP nn knc aşamasında kl karşılaştırmalar yapılır Saaty, 994). Bu kl karşılaştırmalar br kare matrs le gösterlr. Her karşılaştırma, 5

3 matrste en soldak sütundak br elemanın en üst satırdak br elemana göre üstünlüğünü gösterr. Her aşama kend elemanlarıyla bre br karşılaştırmayı gerektrdğnden Saaty 980: 6-38), her aşamadak elemanların sayısının maksmum 9 u aşmaması gerektğn söyler. Önem dereces Tablo de gösterlen ölçeğe göre belrlenr. AHP de dkkat edlmes gereken br husus da yapılan kıyaslamaların bell br derecede tutarlı olmasıdır. Başka br deyşle, bell br tutarsızlık değernn kabul edlmesdr. Tutarlılık dereces kabul edleblr br düzeyde se süreç devam eder değlse analz sürdürmeden önce kşerl mukayeseler br kez daha gözden geçrlr. Buna göre, tutarsızlık oranının 0. den küçük çıkması tutarsızlığın kabul edleblr sınırlar çnde olduğunu göstermektedr Saaty, 994)... Bulanık Analtk Hyerarş Süreç Bulanık AHP, AHP sürecn, bulanık mantık ve dlsel değşkenlern kullanımını brleştrmş br problem çözme teknğdr. Bulanık AHP çn Chang n 99) bulanık extent boyut) analz metodu dkkate alınmaktadır X = x x,..., ve U, br amaç Kahraman, 004). X, br hedef kümes {, x n } kümes { u, u u } U =,..., olsun. Chang n boyut analz metoduna göre her br hedef alınır ve her br boyut analz g ) sırasıyla uygulanır. Böylece, aşağıda gösterldğ gb, her br hedef çn m boyut analz değer elde edlr. m M, M,..., M, =,,..., n g g g Burada belrtlen tüm j g M j =,,..., m) parametreler l,m, ve u olan üçgensel bulanık sayılardır. Bunlar sırasıyla, en az olası değer, en olası değer ve en genş olası değerdr. Br üçgensel bulanık sayı l, m, u) olarak fade edlr. Chang n boyut analz aşamaları aşağıda verlmştr. Aşama :. hedefe göre bulanık sentetk boyut değer şöyle tanımlanablr: S = m j= M j g * n m = j= M j g 6

4 Brnc aşamanın sonunda aşağıdak fade hesaplanır. n m j = M g,, n n n = j= u m l = = = Aşama : M = l, m, u ) M = l, m, u) fadesnn olablrlk dereces şöyle tanımlanır:, eger m m V M M ) = hgt M M ) = µ M d ) = 0, eger l u l u, dd. m u ) m l ) Aşama 3: Br konveks bulanık sayı M nn, k konveks bulanık sayıdan M =,,...,k) daha büyük olması çn olablrlk dereces şöyle tanımlanır: V M M, M,..., M k ) = V[ M ) ve M M ) ve,..., ve M M M k )] = MnV M M ), =,,...,k. ' d A ) = MnV S S k ) k=,,...,n çn k olmak üzere ağırlık vektörü aşağıdak gb verleblr. ' ' ' ' W = d A ), d A ),..., d )) A =,,..., n) olmak üzere A n elementldr. A n T Aşama 4: Normalzasyon şlem le normalze edlen ağırlık vektörü; T W = d A ), d A ),..., d )) Burada W bulanık olmayan br sayıdır. A n.3. Bulanık Mantık Algortması Personel seçmnde bulanık mantık le lgl çalışma Lang 994) tarafından yapılmıştır. Lang ın çalışmasında, subjektf krterlern derecelendrlmes çn aşağıdak algortma önerlmştr: 7

5 Adım. Karar verclerden seçm krterlernn ve tanımlarının alınması. Adım. Krterler; subjektf ve objektfler olarak ayırmak. Adım 3. Subjektf krterlere önem ağırlıklarını vermek. Adım 4. Br çok krtere karşılık adaylara uygun dereceler vermek. Adım 5. Subjektf krterlern ağırlıklarının cetveln yapmak N t ). Adım 6. Karar verclerle derecelern öncelk cetvellern yapmak, sonra subjektf krterler C t ) altında, adayların P ) bulanık derecelern M t ) br araya getrmek. Adım 7. Brçok objektf krtere karşılık farklı adaylar çn brleştrlmş test sonuçları cetvel yapmak. Adım 8. Brçok subjektf krter göz önünde bulundurarak M t ve N t ler bütünleştrmek ve bulanık uygunluk ndeksn G ) elde etmek. Adım 9. Tüm adaylar çn subjektf derece değerlern ST ) hesaplama. Adım 0. Her br adayın objektf krterlernn test sonuçlarının derece değerlernn OT ) hesaplanması. Adım. Sonuç derece değerlernn hesaplanmasıft ). Adım. En yüksek fnal derece değerne sahp adayın seçlmes..3.. Karar verclern bulanık değerlendrmelern ve bulanık uygunluk ndekslern br araya getrmek Personel P ye, karar verc D j tarafından C t krter çn X tj dlsel derece belrlenmş olsun. X tj, kümesnde j karar vercnn t krterne göre. adaya verdğ en az olası değer q, en olası değer o ve en genş olası değer p dr. A tj, j. karar vercnn t. krtere göre yaptığı ağırlıklandırmada, c en az olası değer, a en olası değer ve b en genş olası değer gösterr. X tj = q tj,o tj,p tj ), =,,..,m, t=,,..,k, j=,,..,n A tj = c tj,a tj,b tj ), t=,,..,k, j=,,..,n, C t krter çn D j karar vercs tarafından dlsel ağırlıklandırma çn verlmş olsun. +) ve *), bulanık toplam ve çarpma şlemdr. M t =/n)*)x t +)X t +).+)X tn ) ve N t =/n)*)a t +)A t +) +)A tn ), q c t t = = n j= n j= c q tj tj / n, ot = o n j= / n, at = a n j= j tj / n, pt = p n j= / n, bt = b n j= tj tj / n, / n, Buradan; 8

6 M t =q t,o t,p t ) ve N t =c t,a t,b t ) bulunur. BALİ-GENCER. adayın bulanık uygunluk ndeks G standart bulanık artmetk şlemlerle elde edlr. G =/k)*)[m *)N )+)M *)N )+)..+)M k *)N k )] Genşleme prensbyle, G üyelk fonksyonu; f T U G H + [ H x) = H + [ H 0, k = ot qt ) at ct ) / t= + x Y ) / T ] + x Z ) / U / / ],, dger Y x Q, Q x Z, durumlarda =,,..,m k, T = [ qt at ct ) + ct ot qt )]/ k, k = pt ot ) bt at ) / t= k t= k, U = [ bt ot pt ) + pt at bt )]/ k, k t= H = T /Tj ), H = U / U ), Y = k t= q tj ct / k, Q = ota k t= t / k, Z = ptbt k t= / k Burada G üçgensel bulanık sayı değldr. Bu bulanık sayı, G =Y, Q, Z,;H, T ;H, U ), =,,..,m şeklnde gösterleblr. Pratkte bu, G =Y, Q, Z ) olarak kullanılablr..3.. Subjektf derece değerlernn hesaplanması Bulanık uygunluk ndeksn oluşturduktan sonra sıra m adayın bulanık uygunluk ndekslernn hesaplanmasındadır. G, m adayın bulanık uygunluk ndeks olsun. M={x,f M x)) x R} kümesn maksmze etmek, 9

7 x x)/ x f M x) = 0, x ), x x x dd G={x,f G x)) x R} kümesn maksmze etmek, x x) / x x ), x x x f G x) = 0, dd fonksyonları le olacaktır. Bu formüllerdek parametreler: x = nf D, x = sup D, m D = D, D = { x f x) > 0}, =,..,m. = Bulanık uygunluk ndeks G nn ymserlk kümes, U G ) = sup f x) f x)) M G x M Bulanık uygunluk ndeks G nn kötümserlk kümes, U G ) = sup f x) f x)) =,,..,m V G x G Bulanık uygunluk ndeks G =Y, Q, Z ; H, T ; H, U ) nn U T G ) derece değer her aday çn; U T M V G ) = ku G ) + k) U G ), 0 k şeklnde yazılır. G bulanık uygunluk ndeksnn U T G ) derece değer yaklaşık olarak aşağıdak gb yazılablr: U G T ) ~ = / [ Z )/ + ) + )/ + )], x x x Q Z x Y x x Q Y =,,..,m Derece değerlernn karşılaştırmasını yapmak çn, subjektf değerlern derece değerler normalze edlr. G ST = U T G ) / m = U T G ) 30

8 .3.4. Objektf derece değerlernn hesaplanması Objektf ve subjektf krterlern test sonuçlarının bağdaşmasını, test değerlern boyutsuz değerlere çevrerek sağlayablrz.. adayın tüm krterler altında derece değer aşağıdak gb hesaplanır. OT = p m [ Tj / j= = T )]/ p j.3.5. Sonuç derece değerlernn hesaplanması Eğer subjektf ve objektf derece değerlernn ağırlıkları aynı değlse, ağılıklandırma katsayısı α şleme dahl edleblr. Sonuç dereces FT,. aday çn formülü aşağıdadır: FT = αst + α) OT 3. UYGULAMA Uygulama, KHO ya yöneylem araştırması öğretm elemanı seçlmes üzerne yapılmaktadır. Mülakat aşamasına gelen 5 aday, 5 karar verc tarafından değerlendrlmektedr. Bu 5 adaydan brnn mevcut durum yanında AHP, Bulanık AHP ve Bulanık Mantık Algortmaları le seçlmes amaçlanmaktadır. 3.. Kara Harp Okulunda Mevcut Durumda Uygulanan mülakat sınavı ve esasları KHO K.lığının öğretm elemanı htyacını başvuru şartlarını taşıdığı anlaşılan personel mülakata alınır. Mülakatlar KKY-5-8 K.K.K. Mülakat Yönerges KKY, 00) esas alınmak üzere K.K. Personel Dare Başkanının başkanlığında K.K. Personel Dare Başkanlığından br üye, Harekât Başkanlığından br üye, KHO K.lığından br üye ve mülakata alınan personeln ana blm dalı ve branşı le lgl KHO K.lığından br öğretm elemanından oluşan 5 kşlk br heyet tarafından yapılır. Mülakatlarda kşnn genel ve sosyal durumu, öğretmenlk kablyetn ve blmsel yeterllğn tespt edc sorular sorulur. Blmsel yeterllk le lgl sorular cevapları le brlkte KHO K.lığınca hazırlanarak mülakat tarhnden en az 5 gün önce K.K.Personel İşler Dare Başkanlığında bulundurulur. Mülakatlarda başarılı olmak çn Tablo de yer 3

9 alan değerlendrme konuları ve puanlarına göre toplam 00 üzernden en az 70 puan almak gerekldr. Tablo. Mülakat Değerlendrme Formu Sıra No Değerlendrlecek Konular Değerlendrme Puanı Genel Görünüşü 0 Anlama ve Anlatma Yeteneğ 0 3 Lderlk Durumu 0 4 Dspln Anlayışı 0 5 Ale ve Sosyal Durumu 0 6 Pskolojk Yapısı 0 7 Blmsel Yeterllğ 40 TOPLAM 00 Aldığı Puan 3.. Mevcut Duruma Göre Örnek Olay Mevcut duruma göre, Tablo de belrtlen krterlere göre 5 karar vercden, mülakat aşamasına kalan 5 adayı değerlendrmeler stenmştr. Tablo 3 te krterlere göre adayların 5 karar vercden aldıkları puanların ortalamaları verlmektedr. Sıra No Tablo 3. Mevcut Duruma Göre Yapılan Değerlendrme Adaylar Krterler Aday Aday Aday 3 Aday 4 Aday 5 Genel Görünüşü GG) Anlama ve Anlatma Yeteneğ AAY) Lderlk Durumu LD) Dspln Anlayışı DA) Ale ve Sosyal Durumu ASD) Pskolojk Yapısı PY) Blmsel Yeterllğ TOPLAM Yukarıdak çzelge ncelendğnde alınan toplam puana göre adayların sıralaması şöyle olmaktadır:, 4, 5,, 3). Bu sıralamaya göre de nc adayın seçlmes uygun olmaktadır AHP le Kara Harp Okuluna Öğretm Elemanı Seçm: Örnek Olay Tablo de lk 6 sırada yer alan krterler subjektf krterler, 7. sırada yer alan krter se objektf krter olarak kabul edlmştr. Kurulda yer alan 5 karar vercden krterler kl karşılaştırma yapması stenmştr. Buna göre, 3

10 Tablo 4 tek krterlern ağırlıkları ve öncelkler AHP teknğne göre bulunmuştur. Tablo 4. Krter Ağırlıklarının Bulunması Krterler GG AAY LD DA ASD PY Krter Ağırlıkları GG 0,4 0,94 0,55 0,55 0,66 0,77 0,46 AAY 0,449 0,389 0,383 0,383 0,333 0,77 0,37 LD 0, 0,9 0,7 0,7 0,33 0,66 0,3 DA 0, 0,9 0,7 0,7 0,33 0,66 0,3 ASD 0,056 0,077 0,063 0,063 0,066 0,055 0,064 PY 0,044 0,077 0,04 0,04 0,066 0,055 0,055 Krter ağırlıkları bulunduktan sonra algortma gereğ tutarsızlık oranının hesaplandığında bulunan 0,07 değer, tutarsızlık sınırı olarak kabul edlen 0, den küçük olduğundan krterlere at ağırlıklar uygundur denleblr. Krter ağırlıklarından sonra karar vercler her br krter çn adayların kl karşılaştırmasını yapmışlardır. Yapılacak şlemler krter ağırlıklarının bulunmasıyla aynıdır. Tüm bu şlemler yapıldıktan sonra elde edlen brleştrlmş karar matrs Tablo 5 te verlmektedr. Tablo 5. Brleştrlmş Karar Matrs Krterler GG AAY LD DA ASD PY Adaylar 0,46 0,37 0,3 0,3 0,064 0,055 TOPLAM P 0,34 0,358 0,96 0,55 0,8 0,77 0,303 P 0, 0,056 0, 0,69,98 0, 0,590 P 3 0, 0,5 0,6 0,35 0,405 0,366 0,909 P 4 0,08 0,088 0,094 0,07 0,067 0,068 0,084 P 5 0,35 0,346 0,363 0,69 0,49 0,68 0,636 Objektf krtere göre adayların aldığı puanlar ve ağırlıkları Tablo 6 da verlmektedr. Tablo 6. Objektf Krtere Göre Adayların Aldığı Puanlar ve Ağırlıkları Aday Blmsel Yeterllk Objektf Krter Ağırlığı OT ) P 39 0,549 P 0,373 P 3 3 0,06 P 4 8 0,830 P , 33

11 Tablo 5 te görülen her br adayın aldığı subjektf ağırlıklar Tablo 6 dak objektf krterden alınan puanla brleştrldğnde Tablo 7 dek sonuçlar elde edlr. Mevcut durumda subjektf krterler 00 üzernden toplam 60 puan le ve objektf krter de 40 puan le değerlendrldğnden subjektf krterlern ağırlığı α = 0, 6 olarak alınacaktır. Tablo 7. Tüm Krterlere Göre Adayların Toplam Ağırlık Çzelges Adaylar Subjektf Krterlere Göre Ağırlık W ) Objektf Krterlere Göre Ağırlık OT ) Toplam Ağırlık FT ) 0,303 0,549 0,839 0,590 0,373 0, ,909 0,06 0, ,084 0,830 0,7 5 0,636 0, 0,47 Her br adayın toplam ağırlıklarına bakıldığında aday sıralaması:, 5, 3,, 4) olmaktadır. Buna göre en yüksek dereceye sahp nc adayın seçlmes uygun olacaktır Bulanık AHP le Kara Harp Okuluna Öğretm Elemanı Seçm: Örnek Olay Bulanık AHP teknğnn Kara Harp Okulu na öğretm elemanı seçmnde kullanılablmes çn öncelkle karar verclern subjektf krterler karşılaştırması stenmştr. Tablo 8 de karar verclern kullandığı bu dlsel fadelern tanımı ve önem derecesn gösteren skala verlmektedr Kahraman, 004). Tablo 8. Dlsel İfade Skalası Mükemmel Çok Güçlü Oldukça Güçlü Zayıf Denk Dlsel İfade Absolute) Very Strong) Farly Strong) Weak) Equal) Bulanık Sayı 7/,4,9/) 5/,3,7/) 3/,,5/) /3,,3/),,) Karar verclern krter karşılaştırmasının bulanık değerlendrme matrs Tablo 9 dadır. 34

12 Tablo 9. Subjektf Krterlern Bulanık Değerlendrme Matrs Krterler GG AAY LD DA ASD PY GG,,) /3,,3/) /3,,3/),,) 3/,,5/) 3/,,5/) AAY /3,,3/),,),,) 3/,,5/) 5/,3,7/) /3,,3/) LD /3,,3/),,),,) /3,,3/) /3,,3/) 3/,,5/) DA,,) /5,/,/3) /3,,3/),,) 3/,,5/) /3,,3/) ASD /5,/,/3) /7,/3,/5) /3,,3/) /5,/,/3),,),,) PY /5,/,/3) /3,,3/) /5,/,/3) /3,,3/),,),,) Aşama : Bulanık değerlendrme matrsnden kl karşılaştırmanın sentetk boyut değerler aşağıdak gb elde edlmştr. S = 6,333; 8; 0)*/49,733; /39,833; /3,84)= 0,7; 0,00; 0,309) GG S AAY = 7,333; 9; )*/49,733; /39,833; /3,84)= 0,47; 0,6; 0,340) S LD = 5,5; 7; 9)*/49,733; /39,833; /3,84)= 0,; 0,75; 0,78) S DA = 5,33; 6,5; 8,67)*/49,733; /39,833; /3,84)= 0,05; 0,63; 0,53) S ASD = 3,75; 4,333; 5,33)*/49,733; /39,833; /3,84)= 0,075; 0,09; 0,6) S PY = 4,33; 5; 6,333)*/49,733; /39,833; /3,84)= 0,083; 0,5; 0,96) Aşama : V S GG 0,867 V S GG S GG AAY LD V S GG S GG ASD V PY V DA V S AAY V S AAY S AAY GG LD V S AAY S AAY ASD V PY V DA V S LD 0,858 V S LD 0,798 S LD GG AAY V S LD S LD ASD V PY V DA V S DA 0,773 V S DA 0,67 S DA GG AAY V S DA S DA ASD V PY V LD 0,9 V S ASD 0,777 V S ASD 0,36 S ASD GG AAY V S ASD 0,535 S ASD DA V PY 0,835 V LD 0,

13 V S PY 0,479 V S PY 0,366 S PY GG AAY V S PY 0,7054 S PY DA Aşama 3: W )) V ASD ' ' ' ' T = d A ), d A ),..., d A n A =,,..., n) V LD 0,696 ' W = 0,867; ; 0,798; 0,67; 0,36; 0,366) Aşama 4: Normalzasyon şlem yapıldıktan sonra subjektf krterler çn ağırlık vektörü aşağıdak gbdr. W = 0,36; 0,74; 0,97; 0,7; 0,03; 0,089) Krterlern ağırlıkları tespt edldkten sonra, her br krter çn karar verclern adayları karşılaştırılmasına sıra gelmektedr. Algortmanın aşamalarında yapılan şlemler aynı olduğundan sadece krterler ve krter ağırlıkları verlecektr. Tablo 0 da tüm krterler çn bulunan krter ağırlıkları adaylara göre verlmektedr. Tablo 0. Ağırlık Vektörlernn Kombnasyonu Krterler Genel Anlama ve Lderlk Dspln Ale ve Pskoljk Görünüş Anlatma Yeteneğ Durumu Anlayışı Sosyal Durumu Yapısı Ağırlık 0,36 0,74 0,97 0,7 0,03 0,089 Adaylar P 0,446 0,487 0,4 0,3063 0,80 0,46 P 0, ,57 0,3 0,86 0,37 P 3 0,47 0,0589 0,904 0,855 0,76 0,765 P 4 0,0948 0,0589 0,9 0,095 0,0848 0,70 P 5 0,66 0,4003 0,877 0,855 0,340 0,476 Adayların subjektf krterlere göre aldığı toplam puanlar aşağıdak gbdr. W = 0,3584 W = 0,58 W = 0,44 W = 0,097 W = 0,553 3 Subjektf ve objektf krterlere göre adayların aldığı toplam ağırlıklar Tablo de verlmektedr. Objektf krtere göre adayların ağırlıkları

14 Tablo 6 da verlmektedr. α = 0, 6 olmak üzere adayların toplam ağırlıkları Tablo de verlmektedr. Adaylar Tablo. Adayların Toplam Ağırlıkları Subjektf Krterlere Göre Ağırlık W ) Objektf Krterlere Göre Ağırlık OT ) 37 Toplam Ağırlık FT ) P 0,3584 0,549 0,37 P 0,58 0,373 0,46 P 3 0,44 0,06 0,659 P 4 0,097 0,830 0,88 P 5 0,553 0, 0,4 Her br adayın toplam ağırlıklarına bakıldığında aday sıralaması;, 5, 3,, 4 olmaktadır. Buna göre en yüksek ağırlığa sahp nc adayın seçlmes uygun olacaktır Bulanık Mantık le Kara Harp Okulu na Öğretm Elemanı Seçm: Örnek Olay Adım : Dğer yöntemlerde belrtlen 7 krter dkkate alınmaktadır. Adım : Belrtlen 7 krterden lk altısı subjektf ve yedncs se objektf krter olarak adlandırılablr. Adım 3: Subjektf krterlern önemn belrlemede karar vercler W, dlsel ağırlıklandırma kümesn kullanacaktır. W = {VL, L, M, H, VH} VL: Çok Düşük, L: Düşük, M: Orta, H: Yüksek, VH: Çok Yüksek) Adım 4: Karar vercler, her br subjektf krter çn adayların uygunluğunu belrlemek amacıyla S, dlsel derecelendrme kümesn kullanacaktır. S={VP,P,F,G,VG} VP: Çok Zayıf, P: Zayıf, F: İdare Eder, G: İy, VG: Çok y) Adım 5: Karar vercler W kümes skalasındak dlsel değerler kullanarak her krtern önem ağırlığını belrlemştr. Buna göre aşağıdak değerler elde edlr. N =0,88;0,98;) N =0,9;;) N 3 =0,74;0,84;0,96) N 4 =0,7;0,8;0,9) N 5 =0,7;0,8;0,96) N 6 =0,76;0,86;0,98)

15 Adım 6: Karar vercler S kümesndek dlsel dercelerle her br subjektf krtere karşılık her br aday çn değerlendrme yaparlar. Karar verclern her br krtere göre adaylara vereceğ dlsel değerlern ağırlıkları aşağıdak gbdr: VPÇok Zayıf) 0;0,;0,) PZayıf) 0;0,;0,4) Fİdare Eder) 0,3;0,5;0,7) Gİy) 0,6;0,8;) VGÇok İy) 0,8;;) Her br subjektf krter çn her br adayın aldığı ortalama bulanık derece. aday t. krter M t aşağıda verlmştr: M =0,58;0,78;0,94) M =0,58;0,78;0,94) M 3 =0,36;0,56;0,76) M 4 =0,68;0,88;) M 5 =0,64;0,84;) M 6 =0,58;0,78;0,94) M =0,48;0,68;0,88) M =0,58;0,78;0,94) M 3 =0,58;0,78;0,94) M 4 =0,58;0,78;0,94) M 5 =0,36;0,56;0,76) M 6 =0,58;0,78;0,94) M 3 =0,58;0,78;0,94) M 3 =0,5;0,7;0,88) M 33 =0,54;0,74;0,94) M 34 =0,5;0,7;0,88) M 35 =0,5;0,7;0,88) M 36 =0,54;0,74;0,94) M 4 =0,6;0,8;0,94) M 4 =0,58;0,78;0,94) M 43 =0,64;0,84;) M 44 =0,54;0,74;0,94) M 45 =0,4;0,6;0,8) M 46 =0,64;0,84;) M 5 =0,58;0,78;0,94) M 5 =0,68;0,88;) M 53 =0,46;0,66;0,8) M 54 =0,68;0,88;) M 55 =0,68;0,88;) M 56 =0,56;0,76;0,88) Adım 7: Adayların yednc krter olan blmsel yeterllkten aldığı puanlar Tablo 6 da verlmektedr. Adım 8: Bu aşamada nc adayın bulanık uygunluk ndeks G bulunmaktadır. G =/k)*)[m *)N )+)M *)N )+)..+)M k *)N k )] G =0,446 ;0,6797;0,908) G =0,433;0,646;0,873) G 3 =0,4;0,655;0,883) G 4 =0,453;0,6585;0,9) G 5 =0,4757;0,6866;0,96) G =Y, Q, Z,;H, T ;H, U ), =,,..,m şeklnde gösterleblr. 38

16 G =0.446 ;0.6797;0.908;5.345,0.0; 8.547,0.038) G =0,433;0,646;0,873; 5.35,0.0; 8.35,0.049) G 3 =0,4;0,655;0,883; 5.575,0.0; 8.095,0.054) G 4 =0,453;0,6585;0,9; ,0.0; ;0.055) G 5 =0,4757;0,6866;0,96;5.435,0.0; 9.876,0.03) Adım 9: Her adayın bulanık uygunluk ndekslernn derece değerler aşağıdadır. x =0,433 x =0,9 olarak bulundu. U T G ) = 0,558 U T G ) = 0,4676 U ) T G3 = 0,4798 U T G4 ) = 0,543 U ) T G5 = 0,5564 Derece değerlernn karşılaştırmasını yapmak çn, subjektf değerlern derece değerler normalze edlr. ST = 0,07 ST = 0,838 ST = 0,886 ST = 0,06 ST = 0,87 3 Adım 0: Tablo 6 da objektf krter ağırlıkları verlmektedr. Adım : Adayların toplam ağırlıkları α = 0, 6 olmak üzere Tablo de verlmektedr. Tablo. Tüm Krterlere Göre Adayların Toplam Ağırlıkları Adaylar Subjektf Krterlere Göre Ağırlık W ) Objektf Krterlere Göre Ağırlık OT ) Çalışmada, Kara Harp Okuluna öğretm elemanı seçmnde çeştl teknklern yaklaşımı ncelenmştr. Personel seçm sürecnde özellkle mülakat aşaması ele alınmıştır. Çünkü, bu aşamada adayların Toplam Ağırlık FT ) 0,07 0,549 0,36 0,838 0,373 0,65 3 0,886 0,06 0,94 4 0,06 0,830 0, ,87 0, 0,0 Adım : Her br adayın fnal derecelerne bakıldığında aday sıralaması;, 5, 4, 3, ) olmaktadır. Buna göre en yüksek dereceye sahp nc adayın seçlmes uygun olacaktır. 4. SONUÇ

17 değerlendrlmes, karar vercye göre olmaktadır. Başka br deyşle öznellk vardır. Mevcut durumda, karar verc, adayları değerlendrrken 0 puan üzernden krterlere göre adaylara puan vermektedr. Ancak bu şeklde br puanlandırma yerne dlsel fadelern kullanılmasının daha kolay ve gerçekç olduğu düşünülmektedr. Bu sebeple, karar verclerden bulanık değerlendrme yapmaları stenmştr. Ntelkl personel seçmnde öncelkle KKY 5-4 yönergesyle belrtlmş değerlendrme krterler subjektf ve objektf krterler olarak kye ayrılmıştır. Objektf krterlere göre adayların aldığı değerler normalze edlerek dkkate alınmıştır. Mülakat aşamasında, karar vercye göre değşklk göstereblen krterler subjektf olanlardır. Subjektf krterler, mevcut duruma göre, AHP ye göre, bulanık AHP ye göre ve bulanık mantık algortmasına göre değerlendrlmştr. Çalışmada uygulama, KHO da yapılmıştır. Aynı örnek olay tüm metotlara uygulanmıştır. Tablo 3 te objektf ve subjektf krterlere göre elde edlmş aday sıralamaları görülmektedr. Tablo 3. Tüm krterlere Göre Aday Sıralamaları Personel Seçm Yaklaşımları Adayların Sıralaması Mevcut Duruma Göre Personel Seçm Değerlendrmes AHP le Personel Seçm Değerlendrmes Bulanık AHP le Personel Seçm Değerlendrmes Bulanık Mantık Algortması le Personel Seçm Değerlendrmes Çalışmada objektf krterlern ağırlığı 0,40 olarak tespt edlmştr. Bu oran da sonucu büyük ölçüde etklemektedr. Tablo 3 ncelendğnde mevcut durum ve lteratürdek metotlarda brnc adayın aynı olduğu görülmektedr. Bu nedenle, metotların karşılaştırılmasının yapılablmes çn sadece subjektf krterlere göre adayların sıralaması Tablo 4 te verlmektedr. Tablo 4. Subjektf Krterlere Göre Adayların Sıralaması Personel Seçm Yaklaşımları Adayların Sıralaması Mevcut Duruma Göre Personel Seçm Değerlendrmes AHP le Personel Seçm Değerlendrmes Bulanık AHP le Personel Seçm Değerlendrmes Bulanık Mantık Algortması le Personel Seçm Değerlendrmes Tablo 4 ncelendğnde sadece subjektf krterlere göre yapılan sıralamalarda mevcut durum harcndek yöntemlerde brnc sırada nc aday mevcut durumda se 4ncü aday yer almaktadır. Tablo 4 ten lteratürdek metotlardan, sadece ve personel seçlmes stendğnde herhang br kullanılablr. Ancak 3 personel seçlmes stendğnde se çzelgeye göre hang metodun terch edleceğ durumuyla karşılaşılacaktır. 40

18 Bu durumda lteratürdek metotların değerlendrlmes yapılmalıdır. Çalışmada kullanılan yaklaşımların duruma göre değşen avantajlı ve dezavantajlı yanları bulunmaktadır. AHP, en çok terch edlen metot olmasına rağmen brtakım dezavantajlara da sahptr. Bu dezavantajlar şu şeklde sıralanablr: - AHP, tahmn etmeden kaynaklanan /9, /8,..., /3, /0,,,...,9 gb tutarsız oranlar yaratır. İkl karşılaştırmalar matrsn br tarafı la 9 arası sayılardan oluşurken, eşlenğ bu sayıların karşılığı olan /9 la / arası sayılardan oluşur. - Esas olarak AHP, y tanımlanmış ve tahll edlmş kesn fadelern olduğu karar verme problemlernde kullanılmalıdır. - AHP de alternatflern sıralanması her zaman doğru olmayablr. - Karar vercnn subjektf değerlendrmes ve terchnn AHP nn sonuçları üzernde büyük etks vardır. Eğer problem üzernde AHP le yapılan değerlendrme yanlış olursa, problemn çözümü sonucunda verlen karar da muhtemelen yanlış olacaktır. - AHP belrszlk ortamlarında kşlern kararlarını tam olarak fade edememelernden kaynaklanan yanlışlıklara sebep olablr. Yukarıda bahsedlen sebeplerden dolayı, AHP nn problem çözmedek olumsuzlukların üstesnden gelmek çn, hyerarşk yapıdak krterlere at görel önemlern ölçülmesnn bulanık ölçeğn yardımıyla yapılması önerlmektedr Juang, 99). AHP ve Bulanık AHP yöntemler karşılaştırılacak olursa aşağıdak yorumlar yapılablr: - Krterler ve alternatflern sayıca fazla olduğu durumlarda AHP nn uygulanması bazı olumsuzluklar yaratablr. Bunun en büyük sebeb, karar verc tarafından yapılması gereken kl karşılaştırmaların fazla olması ve bunun da karar vercde bezgnlk yaratması ve aşırı zaman tüketmesdr. - Bulanık AHP de, AHP yöntemne nazaran kl karşılaştırma dlsel fadelerle yapılması daha kolay ve sağlıklı yapılablmektedr. - Bulanık AHP de kl karşılaştırma yapılması daha kolay olablmesne rağmen dlsel fadelere karşılık gelen bulanık değerlern sınırlarının doğru tespt edlmes gerekr. Bulanık sınırların yanlış tespt edlmes yanlış sonuca götürecektr. - AHP yöntemnde karar vercnn sonucu drek etklemesnn daha zor olduğu görülmektedr. Bunun sebeb olarak da bu yöntemde nha sonuç tümevarım metoduna daha yakın br yaklaşımla bulunmaktadır. - AHP metodunda tutarlılığı br şeklde ölçeblme mkanı olmasına rağmen bulanık AHP de tutarlılığı ölçeblecek br kontrol mekanzması modeln yapısında bulunmamaktadır. Bunu gdermek çn br ver tabanı kullanılarak bulanık ortamlarda da tutarlılık bulunablr. Ver tabanı, personel 4

19 lk elemelerden geçerken yapılan testlerden elde edlecek verlern anlamlı br hale getrldğnde karar vermede veya tutarlılığın bulunmasında yardımcı olablr. Tüm bu blglere dayanılarak öncelkle, personel seçmnde adayların sağlaması gereken krterler objektf ve subjektf krterler olarak kye ayrılmalıdır. Objektf krterler mümkün olduğunca çeştl test ya da yazılı sınavlarla tespt edlmeldr ve adayların aldığı puanlar normalze edlerek nha sonuç çn kullanılmalıdır. Karar vercler, subjektf krterler kend çnde dlsel fadeler kullanarak kl karşılaştırmaya tab tutmalıdır. Daha sonra her br subjektf krtere göre yne dlsel fadeler kullanılarak adayların kl karşılaştırılması yapılmalıdır. Buradak en öneml nokta dlsel fadelere karşılık gelen bulanık değerlern doğru tespt edlmesdr. Subjektf krterlere göre yapılan değerlendrmeden sonra, objektf ve subjektf krterlern brbrne göre ağırlıkları tespt edlmeldr. En sonda se her br adayın aldığı toplam ağırlıklar bulunarak, adaylar sıralanablr. Yukarıda tüm metotlar karşılaştırılarak, olumlu ve olumsuz yönler belrtlmektedr. Bu blgler ışığında, Kara Harp Okuluna öğretm elemanı seçmnde hang metodun uygulanacağına karar vercler karar verecektr. ABSTRACT In ths study, nstructor selecton for Turksh Mltary Academy TMA) has been nvestgated as a decson-makng problem. Intervew was an mportant step n the personnel selecton process. In the study at ths step, subjectve crtera were seperated from objectve crtera as decson makers evaluated canddates. In addton to the exstng methodology, analytc herarchy processahp), fuzzy AHP and fuzzy logc algorthm were used to evaluate canddates durng the personnel selecton process for TMA. Decson-makers were asked to use lngustc terms whle applyng fuzzy AHP and fuzzy logc algorthm. At the concluson ths study, these methods for nstructor selecton for TMA were compared. Key Words: Fuzzy Logc, Personnel Selecton Process, Analytc Herarchy Process. KAYNAKÇA Buede, D.M., 986. Structurng Value Attrbutes. Interfaces, 6): Chang, D.Y., 99. Extent Analyss and Synthetc Decson. Optmzaton Technques and Applcatons, : Harker, P.T. ve Vargas, L.G., 987. Theory of Rato Scale Estmaton: Saaty s Analytc Herarchy Process. Management Scence, 33:

20 Juang, C.H. ve Lee, D.H., 99. A Fuzzy Scale for Measurng Weght Crtera n Herarchcal Structures. Internatonal Fuzzy Engneerng Symposum, Kahraman, C., Cebec, U. ve Ruan, D., 004. Mult-attrbute Comparson of Caterng Servce Companes Usng Fuzzy AHP: The Case of Turkey. Int. J. Producton Economcs, 87: KKY 5-4, 00. Muvazzaf Subaylardan Harp Okuluna Öğretm Elemanı Seçm Yönerges. Ankara: Kara Kuvvetler Basımev Basılı Evrak Depo Müdürlüğü, -5. Lang, G.S. ve Wang, M.J.J., 994. Personnel Selecton Usng Fuzzy MCDM Algorthm. European Journal of Operatonal Research, 78: -33. Saaty, T.L., 994. How To Make a Decson: The Analytc Herarchy Process. Interfaces, 4: Saaty, T.L., 980. The Analytc Herarchy Process. New York: Mc Graw Hll Inc. Stoner, J.A.F. ve Freeman, R.E., 989. Management. New Jersey: Prentce Hall. 43

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

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

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

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

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı

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

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

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması* Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren

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

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI 2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

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

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org Electronc Letters on Scence & Engneerng ) 6) Avalable onlne at www.e-lse.org An Approxmaton to Multsource Suppler Selecton Problem usng Extended Fuzzy AHP and GA Bars Yuce, Ibrahm Dokuzer Sakarya Unversty,

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

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

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

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

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

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

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ RISK EVALUATING BY FUZZY AHP AND FUZZY VIKOR METHODS IN FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ *

HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ * Hava Gücünün Bölgesel Mukayeses HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2 CİLT 5 SAYI 2 (33-42) HAVA GÜCÜNÜN BÖLGESEL MUKAYESESİ * Hv.İsth.Ütğm. Okan ARSLAN ** Hv.İkm.Kur.Alb. Erol YÜCEL Hv.Müh.Yzb.

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI Hall İbrahm KESKİN YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez

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

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN

Detaylı

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Al İhsan ÖZDEMİR * Arş. Gör. Neşe Yalçın SEÇME ** ÖZET İşletmeler açısından tedarkç seçmnn uzun sürel şbrlğ çnde

Detaylı

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Gaz Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs 9 / 2 (2007). 6-80 ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Fath ECER Öz: Fuzzy TOPSIS (Technque for Order Preference

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

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

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

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

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

Detaylı

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL

Detaylı

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Bahar 2014, Clt:10, Yıl:10, Sayı:1, 157-178 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Mehmet PEKKAYA 1 Mesut AKTOGAN 2 LAPTOP

Detaylı

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi 2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Sccene 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Afet Sonrası Hzmet Verecek Ekplern Konuşlanma Yerlernn Belrlenmes

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 01.02.2016 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 01.08.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 07.07.2017 Clt: 19, Sayı: 1, Yıl: 2017, Sayfa: 63-81 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.09673

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

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

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

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

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme tüdergs/d mühendslk Clt:10, Sayı:1, 68-80 Şubat 011 Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sstem seçmnde bulanık çok ölçütlü karar verme Ayhan MENTEġ *, Ġsmal Hakkı HELACIOĞLU İTÜ Fen Blmler Ensttüsü,

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Abant İzzet Baysal Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs The Internatonal Journal of Economc and Socal Research ISSN: 1306-2174 http://www.bfderg.bu.edu.tr Clt/Volume:

Detaylı

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

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

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 13, pp. 206-216 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem

Detaylı

Bir Karar Destek Aracı Bulanık Hedef Programlama ve Yerel Yönetimlerde Vergi Opimizasyonu Uygulaması

Bir Karar Destek Aracı Bulanık Hedef Programlama ve Yerel Yönetimlerde Vergi Opimizasyonu Uygulaması Revew of Socal, Economc & Busness Studes, Vol.2, 242-255 Br Karar Destek Aracı Bulanık Hedef Programlama ve Yerel Yönetmlerde Verg Opmzasyonu Uygulaması Mustafa Güneş Doç. Dr., Endüstr Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi VERİLERİN SUNUMU GM-0 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Br çalışadan elde edlen verler ha ver ntelğndedr. Ha verlerden blg ednek zor ve zaan alıcıdır. Ha verler çok karaşık durudadır. Verlern düzenlenes

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 22.10.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 19.04.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 12.07.2016 Clt: 18, Sayı: 2, Yıl: 2016, Sayfa: 255-272 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.78956

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

ZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü

ZKÜ Mühendislik Fakültesi - Makine Mühendisliği Bölümü ISI VE TERMODİNAMİK LABORATUVARI Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değiştirgeci Deney Föyü ZKÜ Müendslk Fakültes - Makne Müendslğ Bölümü Sudan Suya Türbülanslı Akış Isı Değştrge Deney Föyü Şekl. Sudan suya türbülanslı akış ısı değştrge (H950 Deneyn adı : Boru çnde sudan suya türbülanslı akışta

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

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

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007 Yrd. Doç. Dr. Atlla EVİN Afyon Kocatepe Ünverstes 007 ENERJİ Maddenn fzksel ve kmyasal hal değşm m le brlkte dama enerj değşm m de söz s z konusudur. Enerj değşmler mler lke olarak Termodnamğn Brnc Yasasına

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 11, pp. 159-170 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

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

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

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 24-223, 200 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales FUZZY CHOQUET INTEGRAL APPROACH FOR MULTI CRITERIA

Detaylı