Evrimsel ekoloji. Erol Akçay. Proximate mechanisms and the evolution of cooperation. University of Pennsylvania.
|
|
- Eser Özoğuz
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Evrimsel ekoloji Erol Akçay Proximate mechanisms and the evolution of cooperation University of Pennsylvania Matematiksel Evrim Yazokulu 9 Eylül 2013 Nesin Matematik Köyü, Şirince, İzmir
2 Evrimsel ekoloji nedir? Canlılar çevrelerine ve birbirlerine nasıl adapte olurlar? Evrim oyununun ekolojik sahne ye konması Bir çok konu başlığı: ~ Yiyecek arama, avcılardan kaçma ~ Eş seçimi ve üreme sistemleri Evelyn Hutchinson ~ Türler arası etkileşimler: av-avcı, asalaklık, mutualizm ~ ve daha bir çok konu
3 Ders planı 1. Eniyilik (optimalite) modelleri: yiyecek arama örneği 2. Evrimsel oyun kuramı ve evrimsel olarak dengeli stratejiler 3. Akraba seçilimi ve özgeciliğin evrimi
4 Eniyilik modelleri Enerji alım oranını en yükseğe çıkarmak için hangi bölgede ne kadar vakit geçirmeli?
5 Eniyilik modelleri Bölgelere rastgele iniyor Bölgede kalma zamanına karar vermesi gerek
6 Eniyilik modelleri Kalan av miktarı (ve av bulma hızı) zamanla düşer Kalan av miktari Geçen zaman
7 Eniyilik modelleri Net enerji alımı (kazanılanharcanan enerji) tepe yaptıktan sonra düşmeye başlar Yakalanan av-harcanan enerji Geçen zaman
8 Eniyilik modelleri 1. Bölge 2. Bölge Farklı bölgelerin av miktarı ve net kazanç fonksiyonları farklı olacak. Yakalanan av-harcanan enerji Geçen zaman
9 Charnov 1976 modeli pi: i tipi bölgelerin sıklığı ES: Bölgeler arası seyahat ederken harcanan toplam enerji Ts: Bölgeler arası seyahat ederken harcanan zaman EAi: i tipi bölgede avlanırken birim zamanda harcanan enerji h(ti): i tipi bölgede geçen zamana (ti) göre av bulma hızı g(ti)=h(ti)-ti*eai: i tipi bölgeden ti zamanında net enerji kazanımı Eric Charnov, 1976, Theoretical Population Biology
10 Charnov 1976 modeli Bir av arama döngüsü: Bölgeye in (i tipi) => ti kadar zaman geçir => başka bölgeye uç Bir döngünün beklenen süresi: i p i t i + T S Bir döngüden beklenen enerji kazanımı: i p i g i (t i ) E S Varsayım: Doğal seçilim, enerji/zamanı maksimize etmeye çalışır max i p i g i (t i ) E S i p i t i + T S = max H ( )
11 Charnov 1976 modeli Herhangi bir j bölgesinde geçen zamanı ele al Birinci derece koşulu: H t j p j = t j g' j (t j ) i p i g i (t i ) E S i i p i g i (t i ) E S p i t i + T S i H t j = 0 p i t i + T S = p jg' j (t j ) p i t i + T S i = g' (t ) H j j ( ) = 0 i i p i g i (t i ) E S p i t i + T S p 2 j = 0 p j sıfırdan büyük olduğu için, parantezin içindeki değer sıfır olmalı
12 Ders planı 1. Eniyilik (optimalite) modelleri: yiyecek arama örneği 2. Evrimsel oyun kuramı ve evrimsel olarak dengeli stratejiler 3. Akraba seçilimi ve özgeciliğin evrimi
13 Evrimsel oyun kuramı Oyun kuramı: bireyler arasındaki etkileşimlerin modellenmesi John von Neumann Oscar Morgenstern (1944)
14 Tutsak ikilemi İki tutsak, polis suçlarını kanıtlayamıyor, itiraf etmeleri gerek Birinci oyuncu İkinci oyuncu Kazanç matrisi: Kimin ne yaptığına göre kim ne kazanıyor Strateji: bir ya da öbür davranışı seçme planı
15 Tutsak ikilemi İki tutsak, polis suçlarını kanıtlayamıyor, itiraf etmeleri gerek Birinci oyuncu İkinci oyuncu İnkar et (işbirliği) Gammazla (ihanet) İnkar et 3, 3 0, 5 Gammazla 5, 0 1, 1 Kazanç matrisi: Kimin ne yaptığına göre kim ne kazanıyor Strateji: bir ya da öbür davranışı seçme planı
16 Tutsak ikilemi İki şarkı serçesi, birbirlerine komşu bölgeleri var Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol 3, 3 0, 5 Çatış 5, 0 1, 1
17 Nash dengesi John Nash Bir strateji profili, öyle ki: Hiçbir oyuncu, diğerlerinin stratejileri sabit tutulursa, kendi stratejilerini değiştirerek daha iyi bir kazanç elde etmesi mümkün değilç
18 Bir strateji, öyle ki: Evrimsel olarak dengeli strateji Popülasyondaki bütün bireyler aynı stratejiyi uyguluyorsa, a) o strateji bütün alternatiflerden daha yüksek yetiye sahip b) eğer aynı s.d. sahip bir strateji varsa, baştaki strateji bu alternatife karşı daha yüksek yetiye sahip John Maynard Smith George Price
19 Tekrarlanan oyunlar... Strateji: bir oyun planı (1. elde bir davranış, ikincide başka, vs. vs.) Hep Çatış -- Hep Barışçıl ol stratejileri sıkıcı Şartlı stratejiler: Önceki eldeki davranışa göre davranışını değiştir. Kısasa kısas : İlk elde barışçıl ol, sonra rakip ne yaptıysa aynısını yap.
20 Tekrarlanan oyunlar Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol 3, 3 0, 5 Çatış 5, 0 1, 1 Barışçıl ol 3, 3 0, 5 Çatış 5, 0 1, 1... Strateji: bir oyun planı (1. elde bir davranış, ikincide başka, vs. vs.) Hep Çatış -- Hep Barışçıl ol stratejileri sıkıcı Şartlı stratejiler: Önceki eldeki davranışa göre davranışını değiştir. Kısasa kısas : İlk elde barışçıl ol, sonra rakip ne yaptıysa aynısını yap.
21 Evrimsel kazanç matrisi Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Tek el kazanç matrisi t>r>p>s
22 Evrimsel kazanç matrisi Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol r, r s, t Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Çatış t, s p, p Tek el kazanç matrisi t>r>p>s Hep Barışçıl ol Hep Çatış Kısasa Kısas Hep Barışçıl ol Hep Çatış Kısasa kısas
23 Evrimsel kazanç matrisi Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Tek el kazanç matrisi t>r>p>s 1 1 δ s 1 1 δ t δ t 1 δ s 1 1
24 Evrimsel kazanç matrisi Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol r, r s, t Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Çatış t, s p, p Tek el kazanç matrisi t>r>p>s Hep Barışçıl ol Hep Barışçıl ol Hep Çatış 1,, 1 δ s 1 1 δ t Kısasa Kısas Hep Çatış,, Kısasa kısas δ t 1 δ s 1 1
25 Evrimsel kazanç matrisi Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Tek el kazanç matrisi t>r>p>s 1 1 δ s 1 1 δ t 1 1 δ r δ t 1 δ s 1 1 t δ r s + δ t + δ δ s + δ 1 1 δ r
26 Evrimsel kazanç matrisi Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol r, r s, t Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Çatış t, s p, p Tek el kazanç matrisi t>r>p>s Hep Barışçıl ol Hep Barışçıl ol Hep Çatış Hep Çatış,, Kısasa kısas 1,, 1 δ s 1 1 δ t δ t 1 δ s 1 1 t δ r s + δ t + δ Kısasa Kısas 1 1 δ r δ s + δ 1 1 δ r
27 Evrimsel kazanç matrisi Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Hep çatış her zaman evrimsel olarak dengeli (neden?) Tek el kazanç matrisi Kısasa kısasin dengeli olmasi için koşul: 1 1 δ r > t δ s 1 1 δ t δ t 1 δ s 1 1 t δ r s + δ t + δ 1 1 δ r yani oyunun tekrarlanma olasılığı yeterince büyükse: δ > t r t p δ δ s + δ 1 1 δ r
28 Evrimsel kazanç matrisi Barışçıl ol Çatış Barışçıl ol r, r s, t Oyunun tekrarlanma ihtimali: δ Çatış t, s p, p Hep çatış her zaman evrimsel olarak dengeli (neden?) Tek el kazanç matrisi Hep Barışçıl ol Hep Barışçıl ol Hep Çatış Kısasa Kısas Kısasa kısasin dengeli olmasi için koşul: δ yani oyunun tekrarlanma 1 1 olasılığı yeterince Hep Çatış,, büyükse: Kısasa kısas 1 1 δ r > t + 1,, 1 δ s 1 1 δ t 1 δ t 1 δ s 1 1 t + δ > t r t p 1 1 δ r δ s + δ t + δ 1 1 δ r s + δ 1 1 δ r
29 Price denklemi G i G k G m G i ' G i G l ' G j G l G j G m T=1 zamanındaki popülasyon T=2 zamanındaki popülasyon Population at time T 1 Population at time T 2
30 Price denklemi G i G k G m G i ' G i G l ' G j G l G j G m T=1 zamanındaki popülasyon T=2 zamanındaki popülasyon Population at time T 1 Population at time T 2 Popülasyonların bir zamandan öbürüne nasıl değiştiğini beimleyen çok genel bir özdeşlik. Ortamala özelliğin değişimi Seçilim etkisi İletim etkisi (mutasyon, çevresel değişim, vs.) Price, 1970, Nature; 1972, Ann. Hum. Genet.
31 Price denklemi Komşular tarafından etkilenen yeti The fitness version (symmetry) Kendi fenotipinin etkisi Başkalarının fenotiplerinin etkileri The payoff version (separate pop. structure&dem. from fecundity)
32 Price denklemi Price denkleminin akraba seçilimi açılımı (eklenebilir gen etkisi) The fitness version (symmetry) The payoff version (separate pop. structure&dem. from fecundity)
33 Price denklemi Price denkleminin akraba seçilimi açılımı (eklenebilir gen etkisi) Yeti versiyonu (simetriyi kullandık) The payoff version (separate pop. structure&dem. from fecundity) Akrabalık
34 Price denklemi Price denkleminin akraba seçilimi açılımı (eklenebilir gen etkisi) Yeti versiyonu (simetriyi kullandık) Oyun sırasındaki kazançlara dayalı versiyonu (zayıf seçilim)
35 Price denklemi Price denkleminin akraba seçilimi açılımı (eklenebilir gen etkisi) Yeti versiyonu (simetriyi kullandık) Oyun sırasındaki kazançlara dayalı versiyonu (zayıf seçilim) Doğrudan doğurganlık etkisi (kendi fenotipine bağlı) Akrabalık (ölçeklenmiş) Dolaylı doğurganlık etkisi (başkalarının fenotiplerine bağlı)
36 Price denklemi Cooperate Not cooperate p 1 p 2 Oyun kuramı Cooperate R 1, R 2 S 1, T 2 Not cooperate T 1, S 2 P 1, P 2 p 4 a p 3 Popülasyon yapısı Reproduction Dispersal of young Competition/ Mortality Doğrudan doğurganlık etkisi (kendi fenotipine bağlı) Akrabalık (ölçeklenmiş) Dolaylı doğurganlık etkisi (başkalarının fenotiplerine bağlı)
37 Neden ölçeklenmiş akrabalık? Üreme Yavruların dağılması Rekabet/Ölüm G m G i G k G m G G k G k i G j G l G i G i G k G l G i G k G i G m G i G k G i G j G l Alt-popülasyon düzeyinde yüksek akrabalık
38 Neden ölçeklenmiş akrabalık? Üreme Yavruların dağılması Rekabet/Ölüm Yavrular arasında daha da yüksek akrabalık
39 Neden ölçeklenmiş akrabalık? Üreme Yavruların dağılması Rekabet/Ölüm Göç frekansları popülasyon düzeyine yaklaştırıyor, ama tamamen değil
40 Neden ölçeklenmiş akrabalık? Üreme Yavruların dağılması Rekabet/Ölüm X X X X X X X X X X X X X X X Akrabalar birbirleri ile rekabet içinde! X
41 Neden ölçeklenmiş akrabalık? Üreme Yavruların dağılması Rekabet/Ölüm Yüksek akrabalığa yola açan süreçler (yerel dağılım, popülasyon yapısı) aynı zamanda akrabalar arasında rekabete de yol açar Yüksek akrabalığın seçilime etkisini kısmen ya da tamamen götürebilir!
42 Akrabalığı nasıl ölçekliyoruz? Yaşam öyküsü ve demografiye bağlı. Ada modeli + örtüşen nesiller burda m= bucak arası göç oranı; D= bucakların (deme) sayısı; n=bucağın popülasyon büyüklüğü
43 Özgeciliğin evrimi Özgecilik: kendisine zarar vermek pahasına başkasına yardım etmek. Özgeciliğin evrimi için koşul: Hamilton kuralı William Hamilton
OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıOyun Teorisine (Kuramına) Giriş
Oyun Teorisi Oyun Teorisine (uramına) Giriş Şimdiye kadar, karar modellerinde bireysel kararlar ve çözüm yöntemleri ele alınmıştı. adece tek karar vericinin olduğu karar modellerinde belirsizlik ve risk
DetaylıSaf Stratejilerde Evrimsel Kararlılık Bilgi Notu Ben Polak, Econ 159a/MGT 522a Ekim 9, 2007
Saf Stratejilerde Evrimsel Kararlılık Ben Polak, Econ 159a/MGT 522a Ekim 9, 2007 Diyelim ki oyunlarda stratejiler ve davranışlar akıl yürüten insanlar tarafından seçilmiyor, ama oyuncuların genleri tarafından
DetaylıDARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI
DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJENİN ADI: OYUN TEORİSİ İLE İSTANBUL TRAFİĞİNİN İNCELENMESİ HAZIRLAYANLAR: ECE TUNÇKOL-BERKE OĞUZ AKIN MEV KOLEJİ ÖZEL
DetaylıADIM ADIM YGS LYS Adım EVRİM
ADIM ADIM YGS LYS 191. Adım EVRİM EVRİM İLE İLGİLİ GÖRÜŞLER Evrim, geçmiş ile gelecekteki canlıların ve olayların yorumlanmasını sağlayarak, bugün dünyada yaşayan canlılar arasındaki akrabalık derecesini
DetaylıOyun Teorisi IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar
Oyun Teorisi IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar Bu ders notlarının hazırlanmasında Doç. Dr. İbrahim Çil in ders notlarından faydalanılmıştır. Yrd. Doç. Dr. Hacer GÜNER GÖREN Pamukkale Üniversitesi
DetaylıTam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için
Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıEND. İKTİSADI VE OYUN TEORİSİ (BİRİNCİ ÖDEV)
END. İKTİSADI VE OYUN TEORİSİ (BİRİNCİ ÖDEV) AÇIKLAMALAR Ödevlerinizin teslimi, 14 Kasim 2013 günü saat 09:30-12:30 da yapılacaktır. Sorular aynı gün örgün (13:15) ve ikinci öğretim (17:00) dersinde çözüleceği
DetaylıHardy Weinberg Kanunu
Hardy Weinberg Kanunu Neden populasyonlarla çalışıyoruz? Popülasyonları analiz edebilmenin ilk yolu, genleri sayabilmekten geçer. Bu sayım, çok basit bir matematiksel işleme dayanır: genleri sayıp, tüm
DetaylıADIM ADIM YGS LYS Adım EKOLOJİ 15 POPÜLASYON GENETİĞİ
ADIM ADIM YGS LYS 108. Adım EKOLOJİ 15 POPÜLASYON GENETİĞİ Belirli bir bölgede yaşayan aynı türlerin oluşturduğu topluluğa popülasyon denir. Popülasyon genetiği, popülasyonu temel alan genetik koludur.
Detaylıİki kişili-sıfır toplamlı oyunlar. Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. Varsayımlar. Sıfır toplamlı oyunlar
İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıOYUN TEORİSİNE DOĞRU Yard.Doç.Dr.Deniz Giz
OYUN TEORİSİNE DOĞRU Yard.Doç.Dr.Deniz Giz ÖZET Herhangi bir teori veya bir modelin amacı bir soruna çözüm bulmaktır. Bir oyunun çözümü oyuncuların nasıl karar vereceklerinin öngörülmesine bağlıdır. Oyuncular
DetaylıMendel Dışı kalıtım. Giriş
Mendel Dışı kalıtım DR. UMUT FAHRİOĞLU, PHD MSC Giriş Bir organizmanın fenotipinin genotipin bakarak tahmin edilebilmesi için birçok farklı faktörün çok iyi anlaşılabilmesi lazım. Mendel kalıtım modellerindeki
DetaylıGENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.
DetaylıÖzet: Oyun Teorisi ve Rekabetçi Strateji I
Özet: Oyun Teorisi ve Rekabetçi Strateji I Küçük Rakamlar ve Stratejik Davranış Düopol örneğiyle eğlence ve oyunlar Aynı anda arka arkaya (sırayla) seçim Tek bir kere oynanan- Tekrarlanan oyun Üretim miktarı
DetaylıGenetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden
Genetik Algoritmalar Nesin Matematik Köyü Evrim Çalıştayı 20-23 Nisan, 202 Genetik Algoritmalar (GA Đçerik Biyolojiden esinlenme GA nın özellikleri GA nın unsurları uygulama Algoritma Şema teoremi Mustafa
DetaylıTEKELC REKABET VE OLİGOPOL PİYASALAR
BÖLÜM 12 TEKELC REKABET VE OLİGOPOL PİYASALAR Tekelci rekabet (Monopolistic competition) Piyasya girişin serbest olduğu ve her firmanın kendi markasını (brand) üretip sattığı, ürünün farklılaştırılmış
DetaylıKONU 7 KOMÜNİTE EKOLOJİSİ. Aslı Sade Memişoğlu
KONU 7 KOMÜNİTE EKOLOJİSİ Aslı Sade Memişoğlu 1. İki tür arasındaki etkileşim tipleri İki farklı türe ait bireyler arasında farklı etkileşimler olabilir: Nötral, 0: ilgili türler birbirlerinden etkilenmezler
DetaylıPopulasyon Genetiği. Populasyonlardaki alel ve gen frekanslarının değişmesine neden olan süreçleri araştıran evrimsel bilim dalı.
Bu dersin içeriği, Populasyonun tanımı, Alel ve genotip frekansı, Gen havuzu, Gen frekansı, Gerçek/Doğal populasyonlar ve ideal populasyonlar, Populasyon genetiğinin çalışma alanları, HW kanunu -giriş,
DetaylıAra Sınav Yanıtları Econ 159a/MGT 522a Ben Polak Güz 2007
Ara Sınav Yanıtları Econ 159a/MGT 522a Ben Polak Güz 2007 Aşağıdaki yanıtlar puanları almak için gerekenden daha fazladır. Genelde daha öz açıklamalar daha iyidir. Soru 1. (15 toplam puan). Kısa yanıtlı
DetaylıGENETĐK Popülasyon Genetiği. Doç. Dr. Hilâl Özdağ. Pierce B., Genetics: A conceptual Approach,
GENETĐK 111-503 Popülasyon Genetiği Doç. Dr. Hilâl Özdağ 1 Popülasyon Genetiği Popülasyon genetiği bireylerin oluşturduğu toplulukların genetik yapısını ve bu yapının zamanla nasıl değiştiğini inceleyen
DetaylıÖğrencilerde Akıllı Telefon Kullanımının Özellikleri Bakımından Oyun Teorisi ile Analiz Edilmesi
Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 7(2). 67-76 2015 Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi http://iibfdergi.aksaray.edu.tr Öğrencilerde Akıllı Telefon
DetaylıEkonomi I. Doç.Dr.Tufan BAL. 11.Bölüm: Oligopol Piyasası. Not:Bu sunun hazırlanmasında büyük oranda Prof.Dr.Tümay ERTEK in Temel Ekonomi kitabından
Ekonomi I 11.Bölüm: Oligopol Piyasası Doç.Dr.Tufan BAL Not:Bu sunun hazırlanmasında büyük oranda Prof.Dr.Tümay ERTEK in Temel Ekonomi kitabından faydalanılmıştır. 2 11.1.Oligopol Piyasasının Özellikleri
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıYrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Yrd. Doç. Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY
Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Yrd. Doç. Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY 2. Baskı Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Yrd. Doç. Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY Karikatürler: Pelin BİLİT
Detaylı12. SINIF KONU ANLATIMI 29 EKOLOJİ POPÜLASYON EKOLOJİSİ
12. SINIF KONU ANLATIMI 29 EKOLOJİ POPÜLASYON EKOLOJİSİ POPÜLASYON EKOLOJİSİ Belirli bir alanda yaşayan aynı tür canlılar topluluğuna popülasyon denir. Ekosistemin en küçük birimi popülasyondur. Belirli
DetaylıYöneylem Araştırması Dersi OYUN TEORİSİ. Oyuncusu Stratejisi. Stratejileri. Oyuncusu Stratejisi Stratejisi Cı Cı (3 4
Yöneylem Araştırması Dersi OYUN TEORİSİ ÖRNEK 1- Satır oyuncusunun iki (Tı, T 2 ), sütun oyuncusunun dört (Y 1, Y 2, Y 3, Y 4 ) stratejisinin bulunduğu bir oyunun, satır oyuncusunun kazançlarına göre düzenlenen
DetaylıÖZEL EGEBERK ANAOKULU Sorgulama Programı. Kendimizi ifade etme yollarımız
Disiplinlerüstü Temalar Kim Olduğumuz Bulunduğumuz mekan ve zaman Kendimizi ifade etme Kendimizi Gezegeni paylaşmak Bireyin kendi doğasını sorgulaması, inançlar ve değerler, kişisel, fiziksel, zihinsel,
DetaylıSloan Yönetim Okulu 15.010/15.011 Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Güzl 2004 Professors Berndt, Chapman, Doyle ve Stoker
Sloan Yönetim Okulu 15.010/15.011 Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Güzl 2004 Professors Berndt, Chapman, Doyle ve Stoker ÖDEV #5 ÇÖZÜMLER 1. a. Oyun Analizi i. Nash Dengesi Bir çift hamle Nash dengesidir
DetaylıCEBİRDEN SEÇME KONULAR
CEBİRDEN SEÇME KONULAR MATRİS OYUNLARI HAZIRLAYANLAR : METEHAN ŞAHİN 080216030 SEDA SAYAR 080216062 AYSU CANSU ÇOĞALAN 080216058 ÖĞRETİM GÖREVLİSİ : PROF.DR. NEŞET AYDIN ARŞ. GRV. AYKUT OR ÇANAKKALE 2012
DetaylıGenetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:
Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.
DetaylıEkoloji, ekosistemler ile Türkiye deki bitki örtüsü bölgeleri (fitocoğrafik bölgeler)
Ekoloji, ekosistemler ile Türkiye deki bitki örtüsü bölgeleri (fitocoğrafik bölgeler) Başak Avcıoğlu Çokçalışkan Kırsal Çevre ve Ormancılık Sorunları Araştırma Derneği Biraz ekolojik bilgi Tanımlar İlişkiler
Detaylı14.12 Oyun Teorisi. 3. Geriye doğru tümevarım. Yol haritası. 1. Maliyetli aramalı Bertrand rekabeti. 2. Ufak sınav. 4.
14.12 Oyun Teorisi Muhamet Yıldız Güz 2005 Ders 8: Geriye Doğru tümevarım Yol haritası 1. Maliyetli aramalı Bertrand rekabeti 2. Ufak sınav 3. Geriye doğru tümevarım 4. Ajanda seçimi 5. Stackelberg rekabeti
DetaylıDEVRE VE SİSTEM ANALİZİ ÇALIŞMA SORULARI
DEVRE VE SİSTEM ANALİZİ 01.1.015 ÇALIŞMA SORULARI 1. Aşağıda verilen devrede anahtar uzun süre konumunda kalmış ve t=0 anında a) v 5 ( geriliminin tam çözümünü diferansiyel denklemlerden faydalanarak bulunuz.
DetaylıKARAR TEORİSİ VE ANALİZİ. OYUN TEORİSİ Prof. Dr. İbrahim Çil
KARAR TEORİSİ VE ANALİZİ OYUN TEORİSİ Prof. Dr. İbrahim Çil Bu derste; Oyun teorisi konusu ele alınacak. Neden oyun teorisine gerek duyulduğu açıklanacak, statik oyunların yapısı ve çözüm yöntemleri üzerinde
Detaylı14.12 Oyun Teorisi. Ders 16: Eksik Bilgi Statik Durum. Yol haritası. 1. Bayesyen nash Dengesi. 2. Örnekler. 3. Cournot Duopolü. 4.
14.1 Oyun Teorisi Muhamet Yıldız Güz 005 Ders 16: Eksik Bilgi Statik Durum Yol haritası 1. Bayesyen nash Dengesi. Örnekler 3. Cournot Duopolü 4. Ufak sınav 5. Karma stratejiler 1 Bayesyen Oyun (Normal
DetaylıAklımızı Değişen İklime mi Borçluyuz? Nüzhet Dalfes İTÜ
Aklımızı Değişen İklime mi Borçluyuz? Nüzhet Dalfes İTÜ Ani iklim değişiklikleri insanın aklını başına mı getirdi? Akıl Zekâ=intelligence William H. Calvin Nörofizyolog Washington Üniversitesi,Tıp Fakültesi
DetaylıGENETİK ALGORİTMALAR BÜŞRA GÜRACAR
GENETİK ALGORİTMALAR BÜŞRA GÜRACAR 201420404036 İÇERİK Genetik Algoritmanın, Amacı Kullanım Alanları Kavramları Uygulama Adımları Parametreler Genetik Algoritma Kodlama Türleri Genetik Algoritma Genetik
DetaylıMutasyon ve Genetik Sürüklenme
Mutasyon ve Genetik Sürüklenme Bir popülasyondaki alel frekanslarını değiştiren doğal sebepler Doğal seçilim Mutasyon Genetik sürüklenme Kurucu etki (Founder effect) Popülasyon darboğazı, MUTASYON Genel
Detaylı14.12 Oyun Teorisi Ders Notları
14.12 Oyun Teorisi Ders Notları Giriş Muhamet Yıldız (Ders 1) Oyun Teorisi Çok Kişili Karar Teorisi için yanlış bir isimlendirmedir. Oyun Teorisi, birden çok ajanın bulunduǧu ve her ajanın ödülünün diǧer
DetaylıProje Yönetimi. 2010 2011 Bahar Yarıyılı. Yrd. Doç. Dr. Ömer GİRAN
Proje Yönetimi 2010 2011 Bahar Yarıyılı Yrd. Doç. Dr. Ömer GİRAN KISIM I PROJE YÖNETİMİ ÇERÇEVESİ 1. Bölüm Giriş Proje Yönetimi Bilgi Birikimi PMBOK Kılavuzu Kılavuzu Proje Yönetimi Bilgi Birikimi Kılavuzu,
DetaylıYZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR
YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR Sınıflandırma Yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees) Örnek Tabanlı Yöntemler (Instance Based Methods): k en yakın komşu (k nearest
DetaylıKONU 5 Evrim Mekanizmaları I: Seçilim ve Mutasyon. Aslı Sade Memişoğlu
KONU 5 Evrim Mekanizmaları I: Seçilim ve Mutasyon Aslı Sade Memişoğlu Başlıklar 5.1 Popülasyonlarda Mendel Genetiği: Hardy- Weinberg denge prensibi 5.2 Seçilim 5.3 Seçilim Modelleri: Popülasyon genetiği
DetaylıYrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY
Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY OYUN TEORİSİ (İŞLETME, EKONOMİ VE FİNANS ÖĞRENCİLERİ İÇİN ) Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY
DetaylıEMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms)
2017-2018 Güz Yarıyılı EMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms) 4 Genetik Algoritma Örnek Uygulamalar (Sırt Çantası Problemi, Sınav Programı Çizelgeleme) Yrd. Doç. Dr. İbrahim
DetaylıSTRATEJİK DÜŞÜNCE OYUN KURAMI
STRATEJİK DÜŞÜNCE OYUN KURAMI OYUN KURAMI İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR a.oyuncular: Oyunda en az iki oyuncu veya rakip olmalı ve onların akılcı hareket ettikleri ve kazanmak için en iyisini yaptıkları varsayılır.
DetaylıFinal Sınavı. Güz 2005
Econ 159a/MGT 522a Ben Polak Güz 2005 Bu defter kitap kapalı bir sınavdır. Sınav süresi 120 dakikadır (artı 60 dakika okuma süresi) Toplamda 120 puan vardır (artı 5 ekstra kredi). Sınavda 4 soru ve 6 sayfa
Detaylı2 Çeşit Populasyon mevcuttur. Gerçek/Doğal Populasyonlar: Örneğin yaşadığınız şehirde ikamet eden insanlar.
2 POPULASYON 2 Çeşit Populasyon mevcuttur Gerçek/Doğal Populasyonlar: Örneğin yaşadığınız şehirde ikamet eden insanlar. 2 Çeşit Populasyon mevcuttur İdealize Edilmiş Populasyonlar: Genotip ve alel frekanslarının
DetaylıKAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ BİRİNCİ VE İKİNCİ ÖĞRETİM DERSLERİ
I. YARIYIL Adı Teori Uygulama KSU MT101 Analiz I 6 4 2 5 7 MT107 Soyut Matematik I 4 4 0 4 5 MT109 Analitik Geometri I 4 4 0 4 5 FZ173 Fizik I 4 4 0 4 4 OZ101 Türk Dili I 2 2 0 2 2 OZ121 Ingilizce I 2
DetaylıGridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,
Detaylı12. SINIF KONU ANLATIMI 33 HAYATIN BAŞLANGICI
12. SINIF KONU ANLATIMI 33 HAYATIN BAŞLANGICI Canlılar öldükten sonra yumuşak dokular saprofitler tarafından ayrıştırılır. Kemik ve kabuk gibi sert yapılar ise ayrıştırılamaz. Bu yapılar minerallerle kayaçlara
DetaylıİŞLETME POLİTİKASI (Dış Çevre Analizi)
1) Genel Çevre Analizi Politik Çevre, Demografik Çevre, Teknolojik Çevre,Yasal Çevre, Ekonomik Çevre, Sosyokültürel Çevre, Uluslararası Çevre Ne Düşünürsünüz? Sizce bir beyaz eşya üreticisini yerel politikacılar
DetaylıProgramlama Dilleri 1. Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları
Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları Ders 3 Genel Bakış Giriş Rastgele Sayı Rastgele Sayı Üreteci rand Fonksiyonunun İşlevi srand Fonksiyonunun İşlevi Monte Carlo Yöntemi Uygulama 1: Yazı-Tura
Detaylı14.12 Oyun Teorisi. Ders 13: Sonsuz Tekrarlı Oyunlar I. Yol haritası. 1. Tek-sapma prensibi. 2. Sonsuz tekrarlı Girişimden caydırma oyunu
14.12 Oyun Teorisi Muhamet Yıldız Güz 2005 Ders 13: Sonsuz Tekrarlı Oyunlar I Yol haritası 1. Tek-sapma prensibi 2. Sonsuz tekrarlı Girişimden caydırma oyunu 3. Sonsuz tekrarlı Tutuklular ikilemi 4. Folk
Detaylı2. Cournot Modeli: iki firma aynı anda homojen bir ürünün çıktı miktrı üzerine rekabet ediyorsa ne olur
Sloan Yönetim Okulu 15.010/15.011 Massachusetts Teknoloji Enstitüsü PROBLEM ÇÖZME NOTLARI #7 Temel Oyun Teorisi Cuma - Kasım 5, 2004 BUGÜNÜN PROBLEM ÇÖZMEIN ÖZETİ 1. Oyun teorisi tanımları: oyun teorisindeki
DetaylıBu optimal reklam-satış oranının reklam etkinliğini (reklam esnekliği) fiyat esnekliğine bölerek de hesaplarız anlamına gelir.
Sloan Yönetim Okulu 15.010/ 15.011 Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Đş Kararları için Đktisadi Analiz Profesör McAdams, Montero, Stoker ve van den Steen 2000 Final Sınavı Cevapları: Asistanların Notlandırması
DetaylıKarar Vermede Oyun Teorisi Tekniği Ve Bir Uygulama
97 Karar Vermede Oyun Teorisi Tekniği Ve Bir Uygulama Bahman Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmanın amacı, günümüzde rekabet ortamında karar verme durumunda olan sistemlerin araştırılmasıdır. Bu amaçla verileri
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Oyun Teorisi Yaklaşımı
Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Oyun Teorisi Yaklaşımı Doç. Dr. İhsan KAYA Oyun Teorisi-Doç. Dr. İhsan KAYA 1 Tanım: Oyun teorisi «Birbiriyle rekabet halinde olan
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I 1/19 İçerik Yöneylem Araştırmasının Dalları Kullanım Alanları Yöneylem Araştırmasında Bazı Yöntemler Doğrusal (Lineer) Programlama, Oyun Teorisi, Dinamik Programlama, Tam Sayılı
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME
DetaylıBölüm 5. Çevre Unsurlarının Ölçülmesi ve Durum Belirleme Matrisleri
Bölüm 5 Çevre Unsurlarının Ölçülmesi ve Durum Belirleme Matrisleri Genel Çevre Ölçümleme Teknikleri Çevresel Unsurun Olasılık Derecesi, Çevresel Unsurun İşletmeye Etki Derecesi, Çevresel Unsurun İşletme
Detaylı14.12 Oyun Teorisi Ders Notları
14.1 Oyun Teorisi Ders Notları Muhamet Yıldız Ders 15-18 1 Eksik Bilgili Statik Oyunlar Şu ana kadar, herhangi bir oyuncu tarafından bilinen herhangi bir bilgi parçasının tüm oyuncular tarafından bilindiği
DetaylıÇiftlik hayvanları endüstrisinin yapısı elit Çok yönlü ticari Kantitatif genetik formulleri özeti Temel genetik: Genel öneri: Genellikle iki yönlü tablo kullanılır Sorular sorudaki probleme ilişkin verilen
DetaylıEvrim Mekanizmaları II: Göç, Genetik Sürüklenme, ve Rastgele Olmayan Çiftleşme. Yrd. Doç. Dr. Aslı Sade Memişoğlu
Evrim Mekanizmaları II: Göç, Genetik Sürüklenme, ve Rastgele Olmayan Çiftleşme Yrd. Doç. Dr. Aslı Sade Memişoğlu Giriş 2 yy önce ABD İllinois Eyaleti neredeyse tamamen çayırlarla kaplıydı Milyonlarca büyük
DetaylıİŞLETME POLİTİKASI (Stratejik Yönetim Süreci)
İŞLETME POLİTİKASI (Stratejik Yönetim Süreci) İşletmenin uzun dönemde yaşamını devam ettirmesine ve sürdürülebilir rekabet üstünlüğü sağlamasına yönelik bilgi toplama, analiz, seçim, karar ve uygulama
Detaylı1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...
İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri...
DetaylıYÖNETİM Sistem Yaklaşımı
YÖNETİM Sistem Yaklaşımı Prof.Dr.A.Barış BARAZ 1 Modern Yönetim Yaklaşımı Yönetim biliminin geçirdiği aşamalar: v İlk dönem (bilimsel yönetim öncesi dönem). v Klasik Yönetim dönemi (bilimsel yönetim, yönetim
DetaylıGoogle Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri
Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri Onur KARASOY 1, Serkan BALLI 2 1 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı 2 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilişim Sistemleri
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU FREKANS DAĞILIMLARINI TANIMLAYICI ÖLÇÜLER Düzenlenmiş verilerin yorumlanması ve daha ileri düzeydeki işlemler için verilerin bütününe ait tanımlayıcı ve özetleyici ölçülere ihtiyaç
Detaylıyöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I
yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I i Yayın No : 3197 Eğitim Dizisi : 149 1. Baskı Ocak 2015 İSTANBUL ISBN 978-605 - 333-225 1 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları
DetaylıOPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta
GİRİŞ OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta Mühendislik açısından bir işin tasarlanıp, gerçekleştirilmesi yeterli değildir. İşin en iyi çözüm yöntemiyle en verimli bir şekilde yapılması bir anlam ifade eder.
DetaylıADIM ADIM YGS LYS. 91. Adım KALITIM -17 GENETİK VARYASYON MUTASYON MODİFİKASYON ADAPTASYON - REKOMBİNASYON
ADIM ADIM YGS LYS 91. Adım KALITIM -17 GENETİK VARYASYON MUTASYON MODİFİKASYON ADAPTASYON - REKOMBİNASYON GENETİK VARYASYON Aynı türün bireyleri arasındaki farklılığa VARYASYON denir. Varyasyonların hepsi
Detaylı14.12 Oyun Teorisi Ders Notları
4.2 Oyun Teorisi Ders Notları Muhamet Yıldız Ders 2-3 Tekrarlı Oyunlar Bu ders notlarında, daha küçük bir oyunun tekrarlandığı ve bu tekrarlanan küçük oyunun statik oyun adını aldığı oyunları tartışacağız.
DetaylıOLASILIK PROBLEMLERİ I (BAĞIMSIZ OLAYLAR, KOLMOGOROV BELİTLERİ VE KOŞULLU OLASILIK)
İST65-0-02-OLASILIK I (BAĞIMSIZ OLAYLAR, KOLMOGOROV BELİTLERİ VE KOŞULLU OLASILIK). A ve B olayları ayrık olaylar ve olasılıkları sıfırdan farklı ise, bu olayların bağımlı olduklarını tanıtlayınız. A ve
DetaylıKonu 10 Oyun Teorisi: Oligopol Piyasaların İç Mahiyeti
.. Konu 10 Oyun si: Oligopol Piyasaların İç Mahiyeti Hadi Yektaş Uluslararası Antalya Üniversitesi İşletme Tezsiz Yüksek Lisans Programı 1 / 82 Hadi Yektaş Oyun si: Oligopol Piyasaların İç Mahiyeti İçerik.1.2.3.4
DetaylıPSY 329 EVRİMSEL PSİKOLOJİ İnsan Zihninin Biyopsikolojik İncelenmesi
PSY 329 EVRİMSEL PSİKOLOJİ İnsan Zihninin Biyopsikolojik İncelenmesi Bölüm 1 EVOLUTIONARY PSYCHOLOGY, Prof. Dr. Hakan ÇETİNKAYA 1 Amaç: İnsan zihin/beyin mekanizmalarını evrimsel bakış açısından anlamak.
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları
Detaylıİşletmelerde Stratejik Yönetim
İşletmelerde Stratejik Yönetim Bölüm 1 Stratejik Yönetim İlgili Terim ve Kavramlar Yönetim ve Stratejik Yönetim Örgüt İki veya daha fazla bireyin amaçlarını gerçekleştirmek için bir araya gelerek işbirliği
DetaylıDr. Hakan Karaş. Bakırköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Hastanesi BARİLEM Evrimsel Psikiyatri Grubu
Dr. Hakan Karaş Bakırköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Hastanesi BARİLEM Evrimsel Psikiyatri Grubu Araştırmacı: Yok Danışman: Yok Konuşmacı: Yok Grubun kollektif refahına katkı (Brewer&Kramer,1986) Gruplara
DetaylıKarar Verme ve Oyun Teorisi
Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karmaşık karar problemlerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla,
DetaylıFonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar
01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu
DetaylıDavranışın evrimi. Seçilimi doğrudan ölçer (mikroevrim) Kesikli karakterler sürekli karakterler
Davranışın evrimi Fosiller Karşılaştırılmalı metot (makroevrim) Filogenetik bilgileri kullanarak davranışsal karakterlerin nasıl evrimleştiğini açıklar Yada genleri Bir filogeni boyunca, tahminii faktörleri
DetaylıProje Çevresi ve Bileşenleri
Proje Çevresi ve Bileşenleri 1.3. Proje Çevresi Proje çevresi, proje performans ve başarısını önemli ölçüde etkiler. Proje takımı; sosyoekonomik, coğrafı, siyasi, yasal, teknolojik ve ekolojik gibi kuruluş
DetaylıFenotip: Bir canlının gözle görülebilen tüm özelliklerine fenotip adı verilir. Canlının dış görünüşüdür. Genotip ve çevre etkisiyle meydana gelir.
Kalıtım(Genetik) Nedir? İnsanlar çevreleriyle ilgilenmeye başladıktan sonra her dölün daima atasına benzediğini gözlemişlerdir. Bir çocuğun bazı halleri, davranışları, yetenekleri anne ve babasına benzer.
DetaylıSınırlı Dikkat ile Rekabet Modelleri. Uzay Çetin, Haluk Bingöl. 4 Şubat 2015
Sınırlı Dikkat ile Rekabet Modelleri 1 / 18 Sınırlı Dikkat ile Rekabet Modelleri Uzay Çetin, Haluk Bingöl Işık Üniversitesi - Boğaziçi Üniversitesi 4 Şubat 2015 Sınırlı Dikkat ile Rekabet Modelleri 2 /
DetaylıPOPÜLASYON EKOLOJİSİ
POPÜLASYON EKOLOJİSİ Herhangi bir türün populasyonuna ait bir fert bazı durumlarda (ya da özel durumlarda) o populasyonun temsilcisi olarak kabul edilebilir, ancak genel anlamda bir fert hiçbir zaman bir
DetaylıGRUP SÜREÇLERİ. Doç.Dr.Hacer HARLAK
GRUP SÜREÇLERİ ??? Bir insan topluluğu ne zaman bir grup haline gelir? Verilen görevleri bir dinleyici önünde mi yoksa yalnızken mi daha iyi yaparız? Gruplar bireylerden daha çok mu ya da daha iyi mi çalışır?
Detaylı2018 TYT TÜRKÇE KONU LİSTESİ - KAYNAK BİTİRME PLANI BİTİRİLEN KAYNAKLAR
2018 TYT TÜRKÇE KONU LİSTESİ - KAYNAK BİTİRME PLANI 1. Sözcük Anlamı 2. Söz Yorumu 3. Deyim ve Atasözü 4. Cümle Anlamı 5. Cümle Yorumu 6. Paragrafta Anlatım Teknikleri 7. Paragrafta Konu - Ana Düşünce
Detaylı2018 TYT TÜRKÇE KONU LİSTESİ - KAYNAK BİTİRME PLANI BİTİRİLEN KAYNAKLAR
2018 TYT TÜRKÇE KONU LİSTESİ - KAYNAK BİTİRME PLANI 1. Sözcük Anlamı 2. Söz Yorumu 3. Deyim ve Atasözü 4. Cümle Anlamı 5. Cümle Yorumu 6. Paragrafta Anlatım Teknikleri 7. Paragrafta Konu - Ana Düşünce
DetaylıToplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı
Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2013-2014 Güz Dönemi Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş
DetaylıKALITIM-2 MENDEL İN ÇALIŞMALARI SELİN HOCAYLA BİYOLOJİ DERSLERİ
KALITIM-2 MENDEL İN ÇALIŞMALARI SELİN HOCAYLA BİYOLOJİ DERSLERİ Gregor MENDEL kalıtımın esaslarını belirleyen bilim adamıdır. Kalıtımın kurucusu olarak bilinir.yaptığı çalışmalar MENDEL KANUNLARI adını
DetaylıGerçekten Asal Var mı? Ali Nesin
Bu yazıda hile yapıyorum... Bir yerde bir hata var. Gerçekten Asal Var mı? Ali Nesin K endinden ve birden başka sayıya bölünmeyen a asal denir. Örneğin, 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19 asal dır. Ama 35 asal
DetaylıYrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Yrd. Doç. Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY
Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Yrd. Doç. Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY 2. Baskı Yrd. Doç. Dr. Çiğdem ÖZARI Yrd. Doç. Dr. Kemal Kağan TURAN Prof. Dr. Veysel ULUSOY Karikatürler: Pelin BİLİT
DetaylıMilletlerin akrabalığı
Milletlerin akrabalığı Türklük, bir ırka aidiyet ve bir kan meselesi değil; bir Millet'e mensubiyet ve bir kültür meselesidir. Prof. Dr. D. Ali ERCAN daliercan@gmail.com 16.6.2014, Ankara Değerli arkadaşlar,
DetaylıMATEMATİK 29. KPSS KPSS. Genel Yetenek Genel Kültür. yıl. Eğitimde. Lise ve Ön Lisans Adayları İçin. konu anlatımlı
KPSS Genel Yetenek Genel Kültür Lise ve Ön Lisans Adayları İçin MATEMATİK KPSS 206 Pegem Akademi Sınav Komisyonu; 204 KPSS ye Pegem Yayınları ile hazırlanan adayların, 00'ün üzerinde soruyu kolaylıkla
DetaylıFAZ (FArklı Zar) Temmuz 2011. Umut & Yeşim Uludağ FAZ V. 1.0. Kişi Sayısı: 3 Yaş grubu: 8 yaş ve üstü Oyun Türü: Taş hareketi, strateji, olasılık
FAZ (FArklı Zar) Kişi Sayısı: 3 Yaş grubu: 8 yaş ve üstü Oyun Türü: Taş hareketi, strateji, olasılık FAZ oyununda, kırmızı (birinci oyuncu), beyaz (ikinci oyuncu), ve mavi (üçüncü oyuncu) renkli, 3 adet
DetaylıTartışılacak Konular. Tekel. Tekel Gücü (Monopoly Power) Tekel Gücünün Kaynakları. Tekel Gücünün Sosyal Maliyeti. Bölüm 10Chapter 10 Slide 2
Monopol ve Monopson Tartışılacak Konular Tekel Tekel Gücü (Monopoly Power) Tekel Gücünün Kaynakları Tekel Gücünün Sosyal Maliyeti Bölüm 10Chapter 10 Slide 2 Tartışılacak Konular Monopson (Monopsony) Monopson
DetaylıDersin Kodu 1206.7102. Dersin Seviyesi
Evrim Dersin Adı Dersin Seviyesi Evrim Dersin Kodu 1206.7102 Dersin Türü Dersin AKTS Kredisi 4,00 Haftalık Ders Saati (Kuramsal) 2 Haftalık Uygulama Saati 0 Haftalık Laboratuar Saati 0 Dersin Verildiği
DetaylıTEOG Deneme 1. 3. Aşağıda verilen soy ağacı bir ailedeki bireylerin kirpik uzunluklarının kalıtımını göstermektedir.
1. TEOG Deneme 1 3. Aşağıda verilen soy ağacı bir ailedeki bireylerin kirpik uzunluklarının kalıtımını göstermektedir. Bir araştırmacı belirli özelliklere sahip canlıların, bu özelliklere sahip olmayan
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
Detaylı