Research Article / Araştırma Makalesi JOB SCHEDULING WITH THE HELP OF DOMINANCE PROPERTIES AND GENETIC ALGORITHM ON HYBRID FLOW SHOP PROBLEM
|
|
- Selim Poçan
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), 2015, Paper Produced from PhD Thesis Preseted at raduate School of Natural ad Applied Scieces, Yıldız Techical Uiversity Yıldız Tekik Üiversitesi, Fe Bilimleri Estitüsü Doktora Tezi Kapsamıda Hazırlaa Yayı Research Article / Araştırma Makalesi JOB SCHEDULIN WITH THE HELP OF DOMINANCE PROPERTIES AND ENETIC ALORITHM ON HYBRID FLOW SHOP PROBLEM Peli ALCAN* 1, Hüseyi BAŞLIİL 2 1 İstabul elişim Üivesitesi, Mühedislik Mimarlık Fakültesi, Edüstri Müh. Bölümü, Avcılar-İSTANBUL 2 Yıldız Tekik Üiversitesi, Makie Fakültesi, Edüstri Mühedisliği Bölümü, Yıldız-İSTANBUL Received/eliş: Accepted/Kabul: ABSTRACT Products are accessed easier with the idustrial revolutio. Product accessibility icreases the customer demad. Cosequetly, to satisfy icreased customer demads compaies expad their maufacturig capacities. After a literature review, we determied that there is hardly ay study o urelated parallel machie ad set up time costraied Hybrid Flow Shop problems. Specifically, the techiques, i.e, domiace properties, that help heuristics methods are ot used. I almost all studies, either heuristics or meta-heuristics methods are applied. The problem complexity plays a importat role i selectig the solutio methodologies. I this dissertatio, geetic algorithm, which is a evolutioary algorithm, with domiace property is used to solve the proposed problem. Keywords: Hybrid flow shop, schedulig, heuristic, metaheuristic, geetic algorithm, domiace properties. HİBRİT AKIŞ TİPİ SIRALAMA PROBLEMİNDE ÜSTÜNLÜK ÖZELLİKLERİ VE ENETİK ALORİTMA YARDIMI İLE İŞ SIRALAMA ÖZ Saayi devrimi ile ürüleri daha kolay ulaşılabilir olması, müşterileri taleplerii arttırmış, arta müşteri taleplerii karşılamak içi de işletmeler, üretim kapasitelerii arttırmaya başlamışlardır. Literatür araştırması soucuda Hibrit Akış Tipi, ilişkisiz paralel makieli ve hazırlık zamaı kısıtlı sistemler üzeride yapıla çalışmaları az olduğu, hele üstülük özellikleri gibi sezgiselleri işii kolaylaştıra yötemleri çok da kullaılmadığı görülmüştür. Makaleleri çoğuda sezgisel ve meta sezgisel yötemler deemiştir. Problemleri oldukça zor olması da yötem seçimleride etkili rol oyamaktadır. Bu tez çalışması kapsamıda suula problemi çözümüde, evrimsel algoritmalarda geetik algoritma, üstülük özellikleri kousu ile birlikte deemiştir. Aahtar Sözcükler: Hibrit akış tipi, çizelgeleme, sezgisel, metasezgisel, geetik algoritma, üstülük özellikleri. 1. İRİŞ Hibrit Akış Tipi (Hybrid Flow Shops-HFS) ise, m aşamalı seri bir sistemde, bir grup işi olduğu, geel bir üretim sistemidir. HFS sistemi, bir dizi aşamada ve her aşamada da bir ya da daha çok paralel makielerde oluşmaktadır. HFS problemii stadart formuda bütü işler * Correspodig Author/Sorumlu Yazar: /e-ileti: palca@gelisim.edu.tr, tel: (505)
2 P. Alca, H. Başlıgil / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 ve makieler zamaı sıfır aıda hazırdırlar. Verile bir aşamadaki makieler özdeştir. Herhagi bir makie bir zamada sadece bir işi işleme tabi tutabilmekte ve herhagi bir iş, belli bir zamada bir makie ile işleme girebilmektedir. Hazırlık zamaları ihmal edilebilirdir. Aşamalar arasıda bulua ara stok kapasiteleri sıırsızdır. Problem bilgisi determiistik yai kesidir ve öcede bilimektedir. Bu çalışmada, HFS yapısı içeriside, her aşamada, literatürde bu tip sistemler içide oldukça az yer bula ilişkisiz paralel makieler kullaılmıştır. Yapıla modellemede görülmüştür ki, örek boyutu büyüdükçe model yavaşlamaktadır. Daha sora modeli çözümüe yardımcı olması açısıda sezgisel tekikler deemiştir. Sezgisel tekikleri e çok kullaılalarıda birisi ola geetik algoritma yötemi uygulamıştır. eetik algoritmaı kullaılabilirliğii ve etkiliğii daha da arttırılması amacıyla üstülük/baskılık özellikleri kullaılmıştır. Verile bir sıralama işlemi içi baskılık özellikleri (Domiace Properties-DP) kullaılarak, optimale yakı bir çözüm elde edilebilmektedir. Büyük boyutlu problemleri çözümü zor olmaktadır. Buu içi, çözüm kalitesii arttırmaya yardımcı olarak, baskılık özelliklerii geetik algoritma ile birleştirildiği, yei bir meta sezgisel ortaya koulabiliir. Li ve Zhag (1999) [1 çalışmalarıda, Hibrit Akış Tipi (HFS) i geel bir çizimii yapmış ve gelecek araştırmaları içi yöledirmelerde bulumuşlardır. eoulaz (2000) [2 maksimum gecikmeyi miimize etmek içi zama aralığı ve öcelik kısıtları ile HFS problemii icelemiştir. Buu içi, problem bazlı sezgiseller öerilmiştir. Oguz vd. (2003) [3 çok işlemcili, 2 aşamalı HFS problemide tamamlama zamaıı miimize etmek içi sezgisel algoritmalar öermişlerdir. Pek çok çalışma (sıralama problemleri üzeride) ya hazırlık zamalarıı görmemezlikte gelmekte ya da iş sıralamasıı olduğu her makiei bağımsız olduğuu varsaymaktadır. Buu soucuda, Zadieh vd. (2006) [4 çalışmalarıda sıralama bağımlı hazırlık zamalarıı olduğu bir HFS problemii (SDST) icelemişlerdir. Sezgisel olarak immu (immü) algoritma (IA) düşüülmüştür. Low vd. (2008) [5 ilişkisiz makieler ile 2 aşamalı HFS problemii icelemişlerdir. Amaç, sistemde tamamlama zamaıı miimize etmektir. Kullaıla sezgiseller, modifiye edilmiş Johso kuralı ve dağıtım kurallarıdır. Behamia vd. (2010) [6 ise HFS ortamıda, sıralama hazırlık zamaları ile işleri sıralamış ve hibrit bir sezgisel kullamışlardır. Uygulamada ise, değişke komşuluk yaklaşımı, ACO (Karıca koloisi Optimizasyou) ve bezetimli tavlama yötemleri uygulamıştır. Wag ve Liu (2013) [7 2 aşamalı beklemesiz HFS (bezer paralel makieli) problemide, eetik Algoritma yı kullamışlardır. Marichelvam vd. (2014) [8 çalışmalarıda, tamamlama zamaıı miimize etmeyi amaç ede, çok aşamalı bir HFS sıralama problemide, so zamalarda geliştirile cuckoo araştırması (ICS) metasezgiselii deemişlerdir. Şekil 1. B&B (Dal-Sıır), TS (Tabu arama), A (eetik Alg.), SA (Bezetimli Tavlama), MP (Matematiksel Programlama), SK (Sevkiyat/Dağıtım Kuralları), Sezgiseller ve D. (Diğer yötemler) i HFS makaleleride dağılımı 128
3 Job Schedulig with the Help of Domiace Properties / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 Şekil 1 de, 2012 seesie kadar ola HFS makaleleride, Dal-Sıır, TS (Tabu arama), A (eetik Alg.), SA (Bezetimli Tavlama), MP (Matematiksel Programlama), SK (Sevkiyat/Dağıtım Kuralları), Sezgiseller ve Diğer yötemleri oraları görülmektedir. Tezi ilerleye bölümleri şu şekilde orgaize edilmiştir: Bölüm 2 de Hibrit Akış Tipi Çizelgeleme kısmı alatılmıştır. 3. Bölüm de eetik Algoritma, 4. Bölüm de Kurulum Zamalı Sıralama Problemleri İçi Üstülük Özellikleri (DP) Yaratımı, 5. Bölüm de eetik Algoritma ve Üstülük Özellikleri Kullaımı Uygulaması irdeleirke, 6. Bölüm de souçlar ve öeriler alatılmıştır. 2. HİBRİT AKIŞ TİPİ ÇİZELELEME (HFS) Her kademe içi birde çok paralel makieler ile akış tipi zama çizelgelemesii oluşturulması durumu geel olarak hibrit akış tipi (HFS) atölye sıralama problemi olarak adladırılmaktadır. Bu durum birçok gerçek düya uygulamasıda karşımıza çıkar [9. Hibrit Akış Tipi, geel olarak, verile bir amaç foksiyouu e iyileye seri m aşamalı durumda prosese gire bir dizi işi sıralaması durumudur. Farklı işler aşamaları ayı sırada ziyaret ederler. Her aşamada, bir iş sadece bir makie tarafıda işlem görür [10. Şekil 2 de bir HFS sistemi görülmektedir. Bir dizi değişke ise şu şekildedir; 1. Proses aşamalarıı sayısı e azıda 2 dir. 2. Her kademe e az bir kademe M(k) > 1 olmak üzere M(k) 1 paralel makie içerir. 3. Bütü işler takip ede ayı üretim aşamasıda (aşama 1, aşama 2,...,aşama m) işlem görmektedir. İş herhagi bir kademeyi e azıda biride işleme tabi tutulmak şartı ile geçebilir. 4. Aşama k da, her j işi, bir pjk proses zamaıa sahiptir. Biz k aşamasıda j işii işlemesii Ojk operasyou ile göstermeliyiz. Şekil 2. HFS yapısı 2.1 İlişkisiz Paralel Makie ile Problem Taımı Esek atölye akış tipi sistemi bir dizi k proses aşamalarıda oluşa bir diziyi O = {1,.., t,..., k} taımlar. Her aşama t dir. Ve dur. m t ilişkisiz paralel makieleride oluşa dizi ise şöyledir; Mt = {1,..., i,..., mt}. bağımsız işi dizisi J = {1,..., j,..., }, M 1,..., M k ile taımlaa bir makie dizisi üzeride prosese girmektedir. Her iş j ve dir. Bırakış zamaı (release date) r j dir ve rj 0 dır. Ayrıca teslim tarihi 0 dır. Her t, aşaması içi sabit stadart bir proses zamaı bulumaktadır. İlişkisiz paralel makieleri kabulü ile, t aşamasıda i makiesideki j işii p ij t proses zamaı şöyledir; ps j t /v ij t dir. Burada, ps j t, t aşamasıdaki j işii stadart proses zamaıdır. v ij t ise, t aşamasıda, i makiesideki j işii ispi hızıdır [
4 P. Alca, H. Başlıgil / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 İşleri proses kısıtlamaları şöyledir; 1. herhagi bir makiede işler öe almasız prosese girmektedir. 2. belli bir zamada her makiede sadece bir operasyo işlem görmektedir. 3. bir işi operasyoları aşamalar arsıda, sırası ile bidirme olmaksızı işlem görmelidir. 4. işleri bölümesie izi verilmez. Paralel şekilde m sayıda birbiride farklı makie vardır. j işi i makieside v ij hızı ile işlem görebilmekte ve işlem süresi p j /v ij olarak gerçekleşmektedir. Makie hızlarıı tüm işlerde bağımsız olması durumuda makie hızı v ij yerie v i gelmektedir. 3. ENETİK ALORİTMA eetik Algoritma temel olarak, evrimsel sistemi doğal işleyişii caladırabilecek şekilde biçimledirilmiştir. A da tüm sezgisel yaklaşımlar gibi rastlatı aramaya dayamaktadır [12. Stadart bir A yordamı ise şöyle olmaktadır [13: Olası çözümleri kodladığı bir çözüm grubu oluşturulur. Toplumda, yai popülasyoda buluacak birey sayısı içi bir stadart yoktur. eel olarak öerile aralığıda bir büyüklüktür. Birey sayısı oluşturulur ve ardıda probleme bağlı olarak kromozomları kodlaması gerekir. Toplumdaki her kromozomu e kadar iyi olduğu buluur. Bu amaçla kullaıla foksiyoa uyguluk foksiyou (fitess fuctio) deir. Bu foksiyo yardımı ile kromozomları uyguluklarıı bulumasıa ise evrimleşme deilir. Uyguluk foksiyou, A ı beyidir. A da probleme özel çalışa tek foksiyo, uyguluk foksiyoudur. Uyguluk foksiyou, kromozomları problemi parametreleri halie getirerek, oları bir bakıma şifresii çözmekte (decodig) ve sora bu parametrelere göre hesaplamayı yaparak, kromozomları uyguluğuu bulmaktadır. Seçile kromozomları eşleyerek yeide kopyalama ve değiştirme operatörleri uygulaır. Souçta yei bir toplum oluşturulur. Bu eşleme kromozomları uyguluk değerlerie göre yapılır. Bu seçim içi, rulet tekerleği seçimi, turuva seçimi gibi seçme yötemleri bulumaktadır. Yeide kopyalama, gelerdeki geetik bilgii biride diğerie geçmesi işlemie bezediği içi çaprazlama olarak adladırılır. Bu işlem toplumda çeşitliliği sağlar. Değiştirme yai mutasyou etkisi sadece bir çözüm üzeride olmaktadır. Yei kromozomlara yer açmak içi eski kromozomlar çıkartılarak sabit büyüklükte bir toplum sağlaır. Tüm kromozomları uygulukları tekrar hesaplaır ve yei toplumu başarısı buluur. İşlemler tekrarlaarak verilmiş zama içide daha iyi ola yei esilleri oluşturulması sağlaır. Souç olarak, toplumları hesaplaması sırasıda e iyi bireyler buluduğuda çözüm elde edilmiş olur eetik Algoritma Operatörleri Hollad tarafıda 1975 de geliştirile eetik Algoritma (A), pek çok kombiatoriyel optimizasyo problemleri içeriside başarılı olarak uygulamıştır. eetik algoritma rassal arama tekiklerii kullaarak çözüm bulmaya çalışa, parametre kodlama esasıa dayalı bir çözüm arama tekiğidir [14. eetik Algoritmalar, yei bir esil oluşturabilmek içi 3 aşamada geçmektedirler [14: Eski esildeki her bir bireyi uyguluk değerii hesaplamak. Bireyleri, uyguluk değerii göz öüe alarak (uyguluk foksiyou ) seçmek. Şeçile bireyleri, çaprazlama (crossover), mutasyo (mutatio) gibi geetik operatörler kullaarak eşleştirmek. 130
5 Job Schedulig with the Help of Domiace Properties / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 eetik algoritmaı etkiliği kullaıla parametrelere bağlı olarak değişmektedir [15. Akış tipi çizelgeleme problemlerii geetik algoritma ile çözümüde çözüm kalitesi üzeride etkisi olduğu bilie bazı parametreler kullaılarak deeyler yapılmıştır. Çaprazlama ve mutasyo, eetik Algoritma yötemii e öemli kısımlarıdır. Yötemi performası bu iki operatörde ciddi maada etkilemektedir. Bu operatörleri her ikisi de, bir popülasyoda yei bir popülasyo oluştururke kullaılmaktadırlar Uyguluk Foksiyou Uyguluk foksiyou taım olarak, kromozomları çözümde gösterdikleri başarı derecesii belirleye bir değerledirme işlevidir. Hagi kromozomları bir soraki esle aktarılacağıa ve hagi kromozomları yok olacağıa, uyguluk değerlerii büyüklüğü ile karar verilir. Zate eetik Algoritma da kullaıla değerledirme işlevi/uyguluk foksiyou, problemi amaç işlevii oluşturmaktadır. Uyguluk foksiyou formül olarak gösterimi ise geel olarak şöyledir [16. Tüm kısıtlar içi bir popülasyodaki ceza puaları toplamı: Uyguluk foksiyou: (f) = l= kromozomdaki ge sayısı, = popülasyodaki kromozom sayısı, t= kısıt sayısı, Cij = i. Kromozomdaki ceza puaıa sahip j. ge, Pk = k. kısıta ait ceza puaı. 4. KURULUM ZAMANLI SIRALAMA PROBLEMLERİ İÇİN ÜSTÜNLÜK ÖZELLİKLERİ (DP) YARATIMI Chag ve Che (2011) [17 makaleleride, geetik algoritma gibi meta sezgiselleri sıralama problemlerie uyumuu yavaş olmasıda bahsederler. Bu uyumu geliştirmek ve ilerletmek içi ise, üstülük özelliklerii (domiace properties-dp) meta sezgisellere eklemesi öemli olmuştur. Optimal sıralamaı üstülük özellikleri, iki bitişik işi, i ve j i yer değişimi temelie dayamaktadır. Üstülük özellikleri, meta-sezgiseller uygulamada öce, ilk verimli çözümleri elde ederler. Böylelikle, DP ilk iyi çözümleri ürettiği zama, metasezgiseller optimuma daha hızlı yakısayabilecektir. Üstülük Özellikleri, eetik Algoritma ve bezeri sezgisel yötemlere, çözüme daha hızlı yakısaması adıa yardım etmektedir. Şekil 3 de paralel makieler üzerideki iş değişimleri gözükmektedir. (1) (2) Şekil 3. Bir paralel makie üzerideki iş değişimleri 131
6 P. Alca, H. Başlıgil / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 Notasyolar şöyle olacaktır; [j: [j koumudaki iştir. P [j[k : [k makieside [j pozisyouda ki işi proses zamaıdır. S [i[j[k : k makieside, i işide sora j pozisyoudaki işi kurulum zamaı. [i[j[k : k makieside i işide sora j pozisyoudaki işi düzeltilmiş proses zamaı (adjusted). Böylece [i[j[k = P [j[k + S [i[j[k dır. C : k 1 deki tamamlama zamaı. 1k : k makieside i işide öceki iş dizisi. 2k : k makieside [i işi ve [j+1 işleri arasıdaki iş dizisi. 3k : k makieside [i işide soraki iş dizisi. Daha öce de belirtildiği gibi, iş değişimleri ile alakalı 2 şart bulumaktadır; bular makieler arası ve makieler içideki değişimlerdir. Şekil 3. Bir paralel makie üzerideki iş değişimleri Notasyolar şöyle olacaktır; [j: [j koumudaki iştir. P [j[k : [k makieside [j pozisyouda ki işi proses zamaıdır. S [i[j[k : k makieside, i işide sora j pozisyoudaki işi kurulum zamaı. [i[j[k : k makieside i işide sora j pozisyoudaki işi düzeltilmiş proses zamaı (adjusted). Böylece [i[j[k = P [j[k + S [i[j[k dır. C : k 1 deki tamamlama zamaı. 1k : k makieside i işide öceki iş dizisi. 2k : k makieside [i işi ve [j+1 işleri arasıdaki iş dizisi. 3k : k makieside [i işide soraki iş dizisi. Daha öce de belirtildiği gibi, iş değişimleri ile alakalı 2 şart bulumaktadır; bular makieler arası ve makieler içideki değişimlerdir Makieler İçi değişim Makieler arası değişim ile ilgili olarak düşüüle 2 durum söz kousudur; bitişik değişim (adjacet exchage) ve bitişik olmaya değişim (o- adjacet exchage). Aşağıdaki formülasyo adjacet exchage ile ilgili olmaktadır: Bitişik Ola Değişim Aşağıdaki şart sağlaıyorsa, değiştirile çizelge asıl çizelgede daha iyidir; ( [i-1[j[k - [i-1[i[k ) + ( [j[i[k - [i[j[k ) + ( [i[j+1[k - [j[j+1[k ) < 0 132
7 Job Schedulig with the Help of Domiace Properties / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 Bitişik Olmaya Değişim Aşağıdaki durumlar sağlaırsa, i işi ve j işi yer değiştirecektir. ( [i-1[j[k - [i-1[i[k ) + ( [j[i+1[k - [i[i+1[k ) + ( [j-1[i[k - [j-1[j[k ) + ( [i[j+1[k - [j[j+1[k ) < 0 1[ k i 1 a1 [ a1[ a[ k 1[ k 2[ k 1[ k [ i1[ i[ k [ i[ i1[ k [ j1[ j[ k [ j[ j1[ k 3[ k 2 [ k 3[ k 2[ k 2[ k a j2 1[ k a j2 [ a1[ a[ k [ i 1[ j [ k [ a1[ a[ k [ j [ i 1 [ k [ j 1 [ i [ k [ i [ j 1 [ k farklılık değeri ise şöyledir; Şekil 4. Bitişik olmaya işleri değişimi = y - x = 2[k - 2[k = ( [i-1[j[k - [i-1[i[k ) + ( [j[j+1[k - [i[i+1[k ) + ( [j-1[i[k - [j-1[j[k ) + ( [i[j+1[k - [j[j+1[k ). sıfırda küçük ise yer değiştirme yapılmaktadır Makieler Arası Değişim Makieler arası değişim (Itra-machie exchagig) kısmı, her hagi iki farklı makiede bulua i ve j işlerii birbiri arasıdaki değişimii tartışmaktadır. Paralel makie sayıları 2 ye eşit ya da daha fazladır, ve gösterimleri i işi ve j işi içi makie sayılarıı göstermektedir. Max {( 3[ + ( [i-1[j[ - [i-1[i[ ) + ( [j[i+1[ - [i[i+1[ ), 3[ + ( [j-1[i[ - [j-1[j[ ) + ( [i[j+1[ - [j[j+1[ ) < C max k 1 i amaç farklılığı k 1 deki her iş dizisii tamamlama zamaı şöyledir; i 1 1[ k [ 1[ [ 1 a a k 1 1[ a1 2[ 1[ [ i1[ i[ [ i[ i1[ 3[ 2[ [ a1[ a[ a j2 133
8 P. Alca, H. Başlıgil / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , [ 1[ [ i1[ j[ [ j[ i1[ 3[ 2[ a j2 [ a1[ a[ Bua göre, makie i amaç farklılığı şöyledir; = x - x = ( [i-1[j[ - [i-1[i[ ) + ( [j[i+1[ - [i[i+1[ ) k 2 i amaç farklılığı Makie k 2 deki tamamlama zamaı şöyledir; i 1 1[ k [ 1[ [ 2 a a k 2 1[ a 1 2[ 1[ [ j1[ j[ [ j[ j1[ 3[ 2[ [ a1[ a[ a j2 2[ 1[ [ j1[ i[ [ i[ j1[ 3[ 2[ a j2 [ a1[ a[ Şekil 5. Farklı makielerdeki i ve j işlerii yer değişimi Amaç farklılığıı, y yi y de çıkararak bulabiliriz. = y - y = ( [j-1[i[ - [j-1[j[ ) + ( [i[j+1[ - [j[j+1[ ) Souç olarak, değişe sıralamaı C max değeri, Max ( 3[ +, 3[ + ) olmaktadır. Bu edele, eğer C max, C max da daha az ise, i ve j işi yer değiştirir. 5. ENETİK ALORİTMA VE ÜSTÜNLÜK ÖZELLİKLERİ KULLANIMI UYULAMASI Model, OPL programlama dilide uzu zama harcamaya başladıkta sora, bir sezgisel/metasezgisel yötemi kullaılmasıı iyi olacağıa karar verilmiştir. Sezgiseli çözümü ve kodlaması içi, programlama dili olarak C# (Csharp) Programlama Dili kullaılmıştır. Öceki kısımlarda da söylediği gibi, geetik algoritma kullaımı içeriside parametre seçimleri öemli olmaktadır. Kullaıla parametreler Çizelge de gösterilmiştir. 134
9 Job Schedulig with the Help of Domiace Properties / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 Çizelge 1. Kullaıla Parametreler Çaprazlama oraı 0.1 Mutasyo oraı 0.1 Dögü sayısı 10 Başlagıç popülasyo sayısı 30 Mutasyo şekli Çaprazlama şekli Seçim Kuralı Keyfi üç iş değiştirme Pozisyoa dayalı çaprazlama Turuva seçimi Öreği, 15/5/2 öreği OPL programıda çok uzu zama harcarke, C# ile çözülmeye çalışılacaktır. Bu verilere göre oluşturula Csharp ekra çıktısı Şekil 6 daki gibi olmaktadır. Bu souç, geetik algoritma ile baskılık özellikleri birleştirilerek alımıştır. Diğer souçlar ise, Çizelge 2 deki gibidir. Şekil İş 2 Aşama 5 Makie içi Csharp ekra çıktısı Çizelge 2. Örek Veriler Tablosu ÖRNEK VERİLER A-DP Cmax OPL Cmax 4 iş / 2 aşama / 2 makie iş / 3 aşama / 3 makie iş / 4 aşama / 4 makie iş / 3 aşama / 3 makie 245 Çözemedi 10 iş / 3 aşama / 5 makie 236 Çözemedi 15 iş / 2 aşama / 5makie 267 Çözemedi 6. SONUÇLAR VE ÖNERİLER Bu çalışma içeriside, öcelikle iş sıralama problemleri içeriside daha az ilgileile bir kou ola Hibrit Akış Tipi (HFS) sistemler icelemiş ve bu kou üzeride bir model düşüülmüştür. HFS yapısı içeriside her aşamada ise, literatürde bu tip sistemler içide oldukça az yer bula ilişkisiz paralel makieler kullaılmıştır. Yapıla modelleme proseside görülmüştür ki, örek boyutu büyüdükçe, model yavaşlamaktadır ve çözümü de zorlaşmaktadır. Sıralama problemleri zate doğası gereği oldukça zor yapıda ola ve çözümü de komplike bir yapı arz ede problemlerdir. Bu edele, modellemei ardıda modeli çözümüe yardımcı olması açısıda, C sharp programı üzeride yazılıp kodlaa metasezgisel bir tekik deemiştir. Çizelgeleme Literatürüde, Metasezgisel çalışmalar içeriside e çok kullaıla 135
10 P. Alca, H. Başlıgil / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 yötemlerde birisi ola geetik algoritma uygulamıştır. Verile bir sıralama işlemi içi baskılık özellikleri kullaılarak, optimale yakı bir çözüm elde edilebilmektedir. Daha öce de söylediği gibi, büyük boyutlu problemleri çözümü zor olmaktadır. Buu içi, çözüm kalitesii arttırmaya yardımcı olarak, baskılık özelliklerii geetik algoritma ile birleştirildiği, yei bir meta sezgisel ortaya koulabileceği bu çalışma içeriside verile e temel ve e öemli oktalarda birisi olmaktadır. Souçta, eetik algoritmaı kullaılabilirliği ile etkiliğii daha da arttırılması adıa, üstülük/baskılık özellikleri metodolojiye ekleerek, oldukça başarılı souçlar elde edilmiştir. İlerleye seelerde, çalışmayı geliştirmek adıa, farklı meta sezgisel ya da sezgisel yötemlerle baskılık özellikleri birleştirilebiliir. Ya da HFS sistemi içeriside baskılık özelliklerii eklediği ve bu şekilde deee bir meta sezgisel yötem içeriside, farklı amaç foksiyoları ele alıabiliir. Ayrıca diğer meta sezgisel yötemler de bu tip bir HFS sistemie dahil edilebiliir. REFERENCES / KAYNAKLAR [1 Li R., Zhag W., Hybrıd Flow Shop Schedulıg: A Survey, Computers & Idustrial Egieerig, 37, (1999) [2 eoulaz V.B., Hybrid flow shop schedulig with precedece costraits ad time lags to miimize maximum lateess, It. J. Productio Ecoomics, 64, (2000) [3 Oguz C., Erca M.F., Cheg T.C.E., Fug Y.F., Heuristic algorithms for multiprocessor task schedulig i a two-stage hybrid flow-shop, Europea Joural of Operatioal Research, 149, (2003) [4 Zadieh M., Fatemi homi S.M.T., Moattar Husseii S.M., A immue algorithm approach to hybrid flow shops schedulig with sequece-depedet setup times, Applied Mathematics ad Computatio, 180, (2006) [5 Low C.Y., Hsu C.J., Su C.T., A two-stage hybrid flowshop schedulig problem with a fuctio costrait ad urelated alterative machies, Computers & Operatios Research, 35, 3, (2008) [6 Behamia J., Fatemi homi S.M.T., Zadieh M., Developmet of a hybrid metaheuristic to miimise earliess ad tardiess i a hybrid flowshop with sequece depedet setup times, Iteratioal Joural of Productio Research, 48, 5, (2010) [7 Wag S., Liu M., A heuristic method for two-stage hybrid flow shop with dedicated machies, Computers & Operatios Research, 40, 1, (2013) [8 Marichelvam M.K., Prabahara T., Yag X.S., Improved cuckoo search algorithm for hybrid flow shop schedulig problems to miimize makespa, Applied Soft Computig, 19, (2014) [9 Ruiz R., Rodríguez J.A.V., The hybrid flow shop schedulig problem, Europea Joural of Operatioal Research, 205, (2010) [10 Belkadi K., ourgad M., Beyettou M., Parallel eetıc Algorıthms Wıth Mıgratıo For The Hybrıd Flow Shop Schedulıg Problem, Joural of Applied Mathematics ad Decisio Scieces, (2006), ID 65746: [11 Jugwattaakit J., Reodech M., Chaovalitwogse P., Werer F., A compariso of schedulig algorithms for flexible flow shop problems with urelated parallel machies, setup times, ad dual criteria, Computers & Operatios Research, 36, 2, (2009) [12 Cura T., Moder Sezgisel Tekikler ve Uygulamaları, Papatya Yayıcılık, (2008). [13 Nabiyev V.V., Yapay Zeka, Seçki Yayıcılık, 2.Baskı, Akara, (2005). [14 oldberg D.E., eetic Algorithms i Search Optimizatio ad Machie Learig, Addio Wesley Publishig Compay, USA, (1989). 136
11 Job Schedulig with the Help of Domiace Properties / Sigma J Eg & Nat Sci 6 (1), , 2015 [15 Che C.L., Vempati V.S., Aljaber, N., A Applicatio of eetic Algorithms for Flowshop Problems, Europea Joural of Operatioal Research, 80, (1995) [16 Biroğlu S., üveç U., eetik Algoritma Çözümü erçekleştire Atölye Çizelgeleme Problemide Ürü Sayısıı Etkisi, azi Üiversitesi Tekik Egitim Fakültesi, Elektrik Egitimi Bölümü, Beşevler, Akara, (2004). [17 Chag P.C., Che, S.H., Itegratig domiace properties with geetic algorithms for parallel machie schedulig problems with setup times, Appl. Soft Comput., 11, 1, (2011)
İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN
DetaylıÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ
Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 2013, Sayfalar 76-80 Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi Pamukkale Uiversity Joural of Egieerig Scieces TEK MAKİNELİ
DetaylıHAZIRLIK ZAMANLARININ ÖĞRENME ETKİLİ OLDUĞU DURUMDA BİR AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ
Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gazi Uiv. Cilt 22, No 2, 353-36, 2007 Vol 22, No 2, 353-36, 2007 HAZIRLIK ZAMANLARININ ÖĞRENME ETKİLİ OLDUĞU DURUMDA BİR AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ Tamer
DetaylıPARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEMEDE TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKMENİN ENKÜÇÜKLENMESİ. Tamer EREN 1 ve Ertan GÜNER 2
S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c., s.-, 006 J. Fac.Eg.Arch. Selcuk Uiv., v.,.-, 006 PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEMEDE TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKMENİN ENKÜÇÜKLENMESİ Tamer EREN ve Erta GÜNER Kırıkkale
DetaylıSIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME. Tamer EREN a,*, Ertan GÜNER b ÖZET
Erciyes Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi 23 (1-2) 95-105 (2007) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıÖğrenme Etkili Tam Zamanında Çizelgeleme Problemi Ve KOBĐ de Uygulama
It.J.Eg.Research & Developmet,Vol.,No.2,Jue 2009 Öğreme Etkili Tam Zamaıda Çizelgeleme Problemi Ve KOBĐ de Uygulama 29 Mesut emil ĐŞLER a, Bilal TOKLU b, Veli ÇELĐK c, Süleyma ERSÖZ d a-devlet Malzeme
DetaylıÇOK ÖLÇÜTLÜ AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİ İÇİN BİR LİTERATÜR TARAMASI
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİ SLİK FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 2004 : 0 : : 9-30 ÇOK ÖLÇÜTLÜ
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
DetaylıİKİ MAKİNE AKIŞ TİPİ ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEMEDE ORTAK TESLİM TARİHİNDEN MUTLAK SAPMALARIN EN KÜÇÜKLENMESİ
Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gazi Uiv. Cilt 24, No 2, 351-357, 2009 Vol 24, No 2, 351-357, 2009 İKİ MAKİNE AKIŞ TİPİ ÖĞRENME ETKİLİ ÇİZELGELEMEDE ORTAK TESLİM TARİHİNDEN MUTLAK SAPMALARIN
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıTermik Üretim Birimlerinden Oluşan Çevresel-Ekonomik Güç Dağıtım Probleminin Genetik Algoritma Yöntemiyle Çözümü
ermik Üretim Birimleride Oluşa Çevresel-Ekoomik üç Dağıtım Problemii eetik Algoritma Yötemiyle Çözümü Celal YAŞAR, Serdar ÖZYÖN, Hasa EMURAŞ 3, Mühedislik Fakültesi, Elektrik-Elektroik Müh. Bölümü, Dumlupıar
DetaylıDiferansiyel Gelişim Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Termik Birimlerde Oluşa Çevresel Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması Differetial evolutio algorithm applied to evirometal ecoomic power dispatch problems cosistig
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıSigma 31, 128-140, 2013
Joural of Egieerig ad Natural Scieces Mühedislik ve Fe Bilimleri Dergisi Research Article / Araştırma Makalesi FUZZY CRITICAL PATH ANALYSIS Sigma 31, 128-140, 2013 Ömer ATLI 1, Cegiz KAHRAMAN 2 1 Hava
DetaylıÖğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı
Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar
Detaylıİstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi
Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıDiferansiyel Gelişim Algoritmasının Valf Nokta Etkili Konveks Olmayan Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
6 th Iteratioal Advaced Techologies Symposium (IATS ), 6-8 May 0, Elazığ, Turkey Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Valf Nokta Etkili Koveks Olmaya Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması S. Özyö, C.
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
DetaylıYatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects
Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım
DetaylıİKİ ÖLÇÜTLÜ BEKLEMESİZ AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKME
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üiversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ BEKLEMESİZ AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKME Tamer EREN Kırıale
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
Detaylı2.2. Fonksiyon Serileri
2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m
DetaylıTUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
DetaylıMACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI
V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-014-065 8-10 Eylül 014, Erciyes Üiversitesi, Kayseri MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI İlke TÜRKMEN 1 Erciyes Üiversitesi, Kayseri Seda ARIK
DetaylıVeri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı
Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik
Detaylı(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.
Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit
DetaylıStandart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme
5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli
DetaylıSerdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA
i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan
DetaylıBileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:
1 BİLEŞİK FAİZ: Basit faiz hesabı kısa vadeli(1 yılda az) kredi işlemleride uygulaa bir metot idi. Ayrıca basit faiz metoduda her döem içi aapara sabit kalmakta olup o döem elde edile faiz tutarı bir soraki
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1
YÖNYLM RŞTRMS afta 1 Öğretim Üyei: Yrd. oç. r. eyazıt Ocakta er grubu: e-mail: bocakta@gmail.com iamik Programlama iamik Programlama (P) bir çok optimizayo problemii çözmek içi kullaılabile bir tekiktir.
DetaylıÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için
ÖzelKredi İstekleriize daha kolay ulaşmaız içi Yei özgürlükler keşfedi. Sizi içi öemli olaları gerçekleştiri. Hayalleriizi süsleye yei bir arabaya yei mobilyalara kavuşmak mı istiyorsuuz? Veya özel güler
DetaylıHarmoni Arama Algoritmasının Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
Çukurova Üiversitesi Mühedislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(2), ss. 65-76, Aralık 2011 Çukurova Uiversity Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture, 26(2), pp.65-76, December 2011 Özet Harmoi
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 5(2) (2009) Available online at www.e-lse.org
Electroic Letters o Sciece & Egieerig 5(2) (2009) Available olie at www.e-lse.org Asthma Disease Diagosis Usig Geetic Algorithms Orha Er a, Nejat Yumusak b, Feyzullah Temurtas a, Abdullah Ceti Tarikulu
DetaylıTAMSAYILI PROGRAMLAMADA DAL KESME YÖNTEMİ VE BİR EKMEK FABRİKASINDA OLUŞTURULAN ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİNE UYGULANMASI
Uludağ Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt XXIV, Sayı 1, 2005, s. 101-114 TAMSAYILI PROGRAMLAMADA DAL KESME YÖNTEMİ VE BİR EKMEK FABRİKASINDA OLUŞTURULAN ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİNE
DetaylıAN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM (ABC) APROACH TO NONCONVEX ECONOMIC POWER DISPATCH PROBLEMS WITH VALVE POINT EFFECT
Fırat Üiversitesi-Elazığ VALF NOKTA ETKİLİ KONVEKS OLMAYAN EKONOMİK GÜÇ DAĞITIM PROBLEMLERİNE YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI (ABC) YAKLAŞIMI AN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM (ABC) APROACH TO NONCONVEX
DetaylıTahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
DetaylıİŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY
Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol
DetaylıDiziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV
Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı
DetaylıZAMANA BAĞLI ELEKTRİK FİYATLANDIRMASINA GÖRE TEK MAKİNE ÇİZELGELEME PROBLEMİ 1. GİRİŞ
Edüstri Mühedisliði Dergisi Cilt: Sayý: Sayfa: (-3) YA/EM 9 Özel Sayısı ZAMANA BAĞLI ELEKTRİK FİYATLANDIRMASINA ÖRE TEK * İletişim yazarı MAKİNE ÇİZELELEME PROBLEMİ Mustafa TACETTİN*, Ümit TERZİ, Alpasla
DetaylıHibrit (Rüzgâr-Güneş) Enerji Sistemlerinin Çevresel Ekonomik Güç Dağıtımı üzerine Etkilerinin İncelenmesi
IMCOFE 15 : INERNAIONAL MULIDISCIPLINARY CONGREE of EURASIA Hibrit (Rüzgâr-Güeş) Eerji Sistemlerii Çevresel Ekoomik Güç Dağıtımı üzerie Etkilerii İcelemesi ÖZYÖN S 1. YAŞAR C. 2 EMURAŞ H. 3 1 serdar.ozyo@dpu.edu.tr,
DetaylıPERİYODİK OPSİYONLU YENİLEME MODELİ PARAMETRELERİNİN SİMÜLASYON YARDIMIYLA BELİRLENMESİ
46 PERİYODİK OPSİYONLU YENİLEME MODELİ PARAMETRELERİNİN SİMÜLASYON YARDIMIYLA BELİRLENMESİ ÖZET Arş. Gör. İbrahim Zeki AKYURT Arş. Gör. Emrah ÖNDER Birçok işletme tarafıda stok politikası olarak, düşük
DetaylıBAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ÇOK GEZGĠNLĠ EN KÜÇÜK GECĠKME PROBLEMĠ ĠÇĠN YENĠ KARAR MODELLERĠ GÖZDE ÖNDER
BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ÇOK GEZGĠNLĠ EN KÜÇÜK GECĠKME PROBLEMĠ ĠÇĠN YENĠ KARAR MODELLERĠ GÖZDE ÖNDER YÜKSEK LİSANS TEZİ 2015 ÇOK GEZGĠNLĠ EN KÜÇÜK GECĠKME PROBLEMĠ ĠÇĠN YENĠ KARAR
DetaylıDoğrusal Olmayan Kısıtlı Programlama ile Yapay Sinir Ağlarının Eğitilmesi ÖZET
Doğrusal Olmaya Kısıtlı Programlama ile Yapay Siir Ağlarıı Eğitilmesi Sabri ERDEM 1 ve Şe ÇAKIR 2 1 Dokuz Eylül Üiv. İşletme Fak., İg. İşletme Bölümü, İzmir, Türkiye sabri.erdem@deu.edu.tr 2 Dokuz Eylül
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
DetaylıOKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA
Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi
DetaylıTOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR
TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.
DetaylıKİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ
KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ M. Turha ÇOBAN Ege Üiversitesi, Mühedislik Fakultesi, Makie Mühedisliği Bölümü, Borova, İZMİR Turha.coba@ege.edu.tr Özet: Kimyasal degei
Detaylı2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.
06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i
DetaylıOPTİMAL HİSSE SENETLERİNİN BELİRLENMESİNDE BULANIK DOĞRUSAL OLMAYAN PORTFÖY MODELİ
OPİMAL HİSSE SENELERİNİN BELİRLENMESİNDE BULANIK DOĞRUSAL OLMAYAN PORFÖY MODELİ Oza KOCADAĞLI Mimar Sia Güzel Saatlar Üiversitesi İstatistik Bölümü, Çırağa Cad. Çiğdem Sok. No. 34349 Beşiktaş, İSANBUL
DetaylıKALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
Altı Sigma Yalı Koferasları (9- Mayıs 8) KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Serka ATAK Evre DİREN Çiğdem CİHANGİR Murat Caer TESTİK ÖZET Ürü ve hizmet kalitesii
DetaylıAtatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 4, 2009 43 ÜRETİM PLANLAMA VE İŞ YÜKLEME METOTLARI
Atatürk Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 4, 2009 43 ÜRETİM PLANLAMA VE İŞ YÜKLEME METOTLARI Osma DEMİRDÖĞEN (*) Dilşad GÜZEL (**) Özet: Üretim plalama süreci, üretim öcesideki
DetaylıTEOG 2016 FEN SORULARI FACEBOOK GRUBU
1) Calıları kedilerie bezeye yei bireyler meydaa getirmesie üreme deir. Calılarda eşeyli ve eşeysiz olmak üzere iki çeşit üreme görülür. Hücrei yapısıda bulua kalıtsal madde, üreme olayıı e temel kavramıdır.
DetaylıMETAL MATRİSLİ DAİRESEL DELİKLİ KOMPOZİT LEVHALARDA ARTIK GERİLMELERİN ANALİZİ
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K Bİ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : -3 : 141-146
DetaylıHAFİF SÖNÜMLEMELİ ESNEK SİSTEMLERİN GİRDİ KOMUTU BİÇİMLENDİRME TEKNİĞİ İLE ARTIK TİTREŞİMLERİNİN AZALTILMASI
1. Ulusal Makie Teorisi Sempozyumu UMTS005 HAFİF SÖNÜMLEMELİ ESNEK SİSTEMLERİN GİRDİ KOMUTU BİÇİMLENDİRME TEKNİĞİ İLE ARTIK TİTREŞİMLERİNİN AZALTILMASI Sadetti KAPUCU, Mahmut KAPLAN Gaziatep Üiversitesi,
DetaylıDeğişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir.
2. DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (DP) 2.1. DP i Taımı ve Bazı Temel Kavramlar Model: Bir sistemi değişe koşullar altıdaki davraışlarıı icelemek, kotrol etmek ve geleceği hakkıda varsayımlarda bulumak amacı ile
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:134-4141 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 28 (3) 41-48 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Düşük Sıcak Kayaklı Isı Pompaları Eerji Maliyet Aalizi Özet Murat KAYA Hitit
DetaylıAYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME
AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME Fahri VATANSEVER 1 Ferudu UYSAL Adullah UZUN 3 1 Sakarya Üiversitesi, Tekik Eğitim Fakültesi, Elektroik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, 54187 Esetepe Kampüsü/SAKARYA
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıBİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül
BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi
DetaylıAÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ
Eskişehir Osmagazi Üiversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XXI, S., 2008 Eg&Arch.Fac. Eskişehir Osmagazi Uiversity, Vol..XXI, No:, 2008 Makalei Geliş Tarihi : 2.02.2007 Makalei Kabul Tarihi : 23.03.2007 AÇIK
DetaylıErgonomik ürün tasarımına bütünleşik bir yaklaşım
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Dergi sayfası: http://dergipark.gov.tr/saufebilder Geliş/Received 17-04-2017 Kabul/Accepted
DetaylıDÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ
DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıMEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ
MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme
DetaylıMühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi
Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM4 Tesis Plalaması 6-7 Güz Döemi 3 Sisteme ekleecek tesis sayısı birde fazladır. Yei tesisler birbirleri ile etkileşim halide olabilirler
Detaylıİstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı
İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
DetaylıObje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi
Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,
DetaylıSAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme
SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace
DetaylıTek Bir Sistem için Çıktı Analizi
Tek Bir Sistem içi Çıktı Aalizi Bezetim ile üretile verile icelemesie Çıktı Aalizi deir. Çıktı Aalizi, bir sistemi performasıı tahmi etmek veya iki veya daha fazla alteratif sistem tasarımıı karşılaştırmaktır.
Detaylıİki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması
Uluslararası Katılımlı 7. Makia Teorisi Sempozyumu, İzmir, -7 Hazira 05 İki Serbestlik Dereceli Mekaizmalarla İşlev Setezide Tasarım oktalarıı Eşit ve Çebişev Aralıkladırması ile Seçimii Karşılaştırılması
DetaylıISL 418 Finansal Vakalar Analizi
23.3.218 2. HAFTA ISL 18 Fiasal Vakalar Aalizi Paraı Zama Değeri Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım ve fiasma kararlarıda rasyoelliği yakalamak
DetaylıKALİTELİ İŞ PAYLAŞIMI PROBLEMİ İÇİN BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI
İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:0 Güz 2006/2 s.3-22 KALİTELİ İŞ PAYLAŞIMI PROBLEMİ İÇİN BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI Efedi N.NASİBOV*, A. Övgü KINAY** ÖZET Bu çalışmada, işleri
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama
DetaylıYENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI
Uludağ Üiversitesi ühedislik-imarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 3, Sayı, 008 YENĐ BĐR ADAPĐF FĐLRELEE YÖNEĐ: HĐBRĐD GS-NLS ALGORĐASI Sedat ĐRYAKĐ * eti HAUN ** Osma Hilmi KOÇAL ** Özet: Bu makalede, adaptif
DetaylıÖZET Doktora Tezi KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstatistik Aabilim Dal
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2009 Her hakkı saklıdır ÖZET Doktora Tezi
Detaylıf n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi
4.2. Pozitif Foksiyoları İtegrali SOU : f ), M +, A) kümeside bulua foksiyoları mooto arta dizisi ve h.h.h. f = f ise f dµ = f dµ gerçekleir. Gösteriiz Bu teorem Mooto yakısaklık teoremide yakısaklık yerie
DetaylıTĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz
TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (
DetaylıTÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi
DetaylıİŞ SIRALAMA VE ÇİZELGELEME
İŞ SIRALAMA VE ÇİZELGELEME Bu resim, Cengiz Pak ın sitesinden ve sunumundan alınmıştır. cengizpak.com.tr İş Sıralama ve Çizelgeleme Nedir? Bir dizi işin, belirli bir özelliğe göre sıraya dizilme işlemidir.
DetaylıON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS
Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...
İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı
DetaylıMekânsal Karar Problemleri İçin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Analizinin Bütünleştirilmesi: TOPSIS Yöntemi
Mekâsal Karar Problemleri İçi Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Aalizii Bütüleştirilmesi: TOPSIS Yötemi Derya Öztürk Odokuz Mayıs Üiversitesi Harita Mühedisliği Bölümü, 55139 Samsu. dozturk@omu.edu.tr
DetaylıRobot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması
Robot Navigasyouda Potasiyel Ala Metodlarıı Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulaması Eyüp Çıar 1 Osma Parlaktua Ahmet Yazıcı 3 1, Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü, Eskişehir Osmagazi Üiversesi,
DetaylıÜstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu
Üstel Öğrenme ve Genel Bozulma Etkili Akış Tipi Çizelgeleme Problemi: Maksimum Tamamlanma Zamanı Minimizasyonu Tamer Eren Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 71451,
DetaylıKALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI
İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:10 Güz 2006/2 s 65-80 KALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI İrfa ERTUĞRUL *,
DetaylıÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ
C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı, 3 97 ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ Yalçı KARAGÖZ Cumhuriyet Üiversitesi
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
DetaylıKırsal Kalkınma için IPARD Programı ndan Sektöre BÜYÜK DESTEK
KAPAK KONUSU Kırsal Kalkıma içi IPARD Programı da Sektöre BÜYÜK DESTEK Kırsal Kalkıma (IPARD) Programı Kırmızı Et Üretimi ve Et Ürülerii İşlemesi ve Pazarlaması alalarıda gerçekleştirilecek yatırımları
DetaylıT.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI
T.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI GAUSS BALANS VE GAUSS KOBALANS SAYILARI ÜZERİNE YÜKSEK LİSANS TEZİ MUSTAFA YILMAZ DENİZLİ, TEMMUZ - 07 T.C. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
Detaylı