Yapay Arı Kolonisi Algoritması İle Elektrik Güç Sistemi Optimal Yakıt Maliyetinin Belirlenmesi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yapay Arı Kolonisi Algoritması İle Elektrik Güç Sistemi Optimal Yakıt Maliyetinin Belirlenmesi"

Transkript

1 6 th Iteratoal Advaced Techologes Symposum (IATS 11), May 011, Elazığ, Turkey Yapay Arı Kolos Algortması İle Elektrk Güç Sstem Optmal Yakıt Malyet Belrlemes A Öztürk 1, S Çobalı, S Duma, S Tosu 4, K Döşoğlu 5 1,,,4,5 Düzce Üverstes, Düzce/Türkye, 1, 5 Determato of The Optmal uel Cost ower Systems Usg Artfcal Bee Coloy Algorthm Abstract I ths study, for the load suppled by three ut plat, determato of plats power whch satsfes the eergy cost s mmum s doe wth Artfcal Bee Coloy(ABC) Algorthm, a optmzato method or ths am, as a example, fuctos represet eergy producto cost per hour of three termc plats ad the costrat fucto represets total requremet are used rstly, plats power whch satsfes the eergy cost s mmum ad producto cost per hour accordg to ths plats power are determed usg classcal aaltc method(agrage methot) After ths, for same two plats, actve power values that satsfy eergy cost s mmum are determed usg ABC Algorthm ad t s compared wth the cost values calculated usg classcal method The results show t s ecoomzed that use ABC determato of plats power Keywords ower systems, Artfcal Bee Coloy Algorthm, Ecoomc Dspatch I GİRİŞ So zamalarda eerj üretm e düşük malyet le gerçekleştrlmese yöelk olarak yapıla çalışmalarda büyük br artış görümektedr Satraller yakıt malyetler göz öüe alıarak yapıla bu çalışmalar ekoomk yük dağıtımı (EYD) olarak fade edlmştr [1-] EYD optmzasyo çalışmaları le gerçekleştrlr EYD ı temel yapısıı üretm ve letm malyet e aza drlmes oluşturur [4,5] EYD ı uygu çalışma koşullarıı belrlemesde çok farklı çalışmalar yapılmaktadır Bu çalışmalarda leer, oleer, quadratk damk matematksel algortmaları yaı sıra parçacık sürü optmzasyou, ardışıl kuadratk programlama algortması, karıca kolos, yapay bağışıklık temell algortma, tabu araştırma algortması, geetk algortma (GA), sr ağları, bezetm tavlama gb moder metodlar da kullaılmıştır [1-19] Yalçıöz vd EYD problem tabu araştırma yötem le çözmüşlerdr [1] Tosu vd bezetm tavlama algortması le EYD yapmışlardır[] Öztürk vd GA kullaarak EYD ı celemşlerdr [] Kök ve Yalçıöz EYD ı açık artırmalı ve damk olarak ardışıl kuadratk programlama algortması kullaarak çözmüşlerdr [4, 6] Sog vd IEEE 6 baralı sstemde EYD problem yapay karıca kolos algortmasıı kullaarak çözmüşlerdr [5] Yalçıöz ardışıl kuadratk programlama algortması le çok bölgel sstemler çözümüe değmştr [7] Yalçıöz ve Short, Zare vd çalışmalarıda letm kapastes kısıtlarıı dkkate alarak souca ulaşmışlardır [8, 9] Yalçıöz vd sr ağları le, Yalçıöz ad Köksoy Çok amaçlı algortma le, Robert ad Harry se Çok amaçlı evrmsel algortma le sstem çevresel zararlarıı da mmze ederek EYD problem çözmüşlerdr [10-1] Br vd EYD ı termal eerj ve rüzgar eerjs le çalışa satrallerde oluşa sstemler ç celemşlerdr[1] Çetkaya vd tek bölgel güç sstemler ç EYD ı ye br λ (ambda) hesaplama algortması gelştrerek yapmışlardır [14] Gerald vd EYD ı gerçek GA kodlarıı kullaarak çözmüşlerdr [15] Rahma vd se yapay bağışıklık temell optmzasyo algortması le problem celemşlerdr [16] Bu çalışmada ekoomk yük dağıtımı, letm hatlarıda meydaa gele aktf güç kayıpları k yötemle hesaplamıştır Bölüm de ABC algortması taıtılmıştır Bölüm de EYD ı taımı yapılmıştır Bölüm 4 de se agrage ve YAK algortması le EYD hesaplamıştır Souç bölümüde se agrage ve YAK algortması souçları karşılaştırılmış ve YAK algortmasıı EYD problemde kullaılması durumuda sağlaacak ekoomk tasarruf yıllık olarak belrtlmştr II YAK AGORITMASI İşç arıları kayaklara göder ve ektar mktarıı hesapla Gözcü arıları kayaklara göder ve ektar mktarıı hesapla Rasgele ye kayaklar bulmaları ç kaşf arıları göder O aa kadark e y kayağı hafızada tut (durma krter sağlaaa kadar ) 11

2 A Öztürk, S Çobalı, S Duma, K Döşoğlu Hayır Başlagıç yyecek kayağı pozsyoları Nektar mktarıı hesapla İşç arılar ç ye yyecek pozsyolarıı belrle Nektar mktarıı hesapla Tüm gözcüler dağıtıldı mı? Evet E y kayağı pozsyouu hafızada tut Kullaılmaya br bes kayağı bul Btmş bes kayağı ç ye pozsyo üret Soladırma krterler sağladı mı? Evet So yyecek pozsyoları Hayır Şekl 1: YAK algortması akış dyagramı Gözcü ç komşu yyecek kayağıı koumuu belrle Gözcü ç yyecek kayağı seç Her br çevrm üç adımda oluşmaktadır Brc adım, İşç ve gözcü arıları ektar kayaklarıa göderlmes, kc adım gdle kayağı ektar mktarıı hesaplaması ve üçücü adım se kaşf arıı belrleerek ye br ektar kayağıa rasgele koumladırılmasıdır Arı kololer kova etrafıda dolaşarak brbrlere blg aktarmaları sürü zekasıa temel teşkl ede br davraıştır YAK algortmasıa göre br kolode üç grup arı bulumaktadır Bu gruplar; şç, gözcü ve kaşf arı gruplarıdır Algortmada kolodek arıları yarısı şç dğer yarısı se gözcü arı olarak seçlmştr Her br ektar kayağı ç br şç arı bulumaktadır Dolayısı le şç arıları sayısı ektar kayağı sayısıa eşttr [0-] Algortmada yyecek kayakları optmze edlmeye çalışıla problem olası çözümlere karşılık gelmektedr Br kayağa at ektar mktarı, o kayakla fade edle çözümü kalte değer fade etmektedr [] Algortmaı lk adımıda değşke aralıklarıda rasgele x ( 1,, S) çözümler üretlmektedr Algortmaı kc adımıda her şç arı toplam kayak sayısıı yarısıa eşt sayıda ye kayak bulmaktadır Ye kayak bulmada deklem (1) kullaılmaktadır vj xj j( xj xkj) (1) Deklem (1) de k = (t(rad S) + 1) fade etmektedr ve j=1,,d dr v vektörü üretldkte sora, vektörüdek çözümlerle karşılaştırılır ve y ola kayağı kullaır Üçücü adımda gözcü arılar deklem () dek olasılıkla br bes kayağı seçer ft SN ftj j1 () Her kolode rasgele araştırma yapa kaşf arılar bulumaktadır Bu arılar yyecek ararke herhag br ö blg kullamamakta, tamame rasgele araştırma yapmaktadır [5] Kaşf arılar şç arıları arasıda seçlmektedr Bu seçm lmt parametrese bağlı olarak yapılmaktadır Br kayağı fade ede çözüm bell sayıdak deeme le gelştrlememşse bu kayak terk edlr Bu kayağa gelp gde arı da kaşf arı olarak ye ektar kayağı aramaya gder İşç arıı kayağa gelp gtme sayısı lmt parametres le belrler Kaşf arıı ye br kayak bulması deklem () de verlmektedr m max m xj xj ( xj xj )* rad YAK algortmasıda şç ve gözcü arılar keşfedle kayakta faydalama şlemde, kaşf arılar se keşf şlemde görev alır Arılar brm zamada yuvaya getrle yyecek mktarıı (E/T) belrte eerj foksyouu maksmze etmek ç çalışırlar Br maksmzasyo p ( ) problemde de amaç foksyouu, R, maksmze edlmes şlem gerçekleşr, kayağı ( ) pozsyou olmak üzere bu ektar mktarıa karşılık E( ) gelr ve ( c) le oratılıdır ( c) 1,,, S tüm kayakları pozsyo blgler çere ektar kayağı popülasyoudur Gözcü arıları br kayağı seçmeler () değere bağlıdır Kayağı ektar mktarı e kadar fazla olursa, bu kayağı br gözcü arı tarafıda seçlme olasılığı o kadar fazla olmaktadır Ya seçme olasılığı şu şekldedr: S ( ) k 1 ( ) k x () pozsyoudak br kayağı Gözcü arı, şç arıları dasıı zledkte ve (4) eştlğdek olasılık değer le koumudak kayağı seçtkte sora, bu kayağı komşuluğuda br kayak belrler ve kayağı ektarıı almaya başlar Seçle komşuya at pozsyo blgs şu şeklde hesaplamaktadır: (c+1)= (c)± (c) (4) 1

3 KAYIARI OAN İETİM HATTI ŞEBEKESİ Yapay Arı Kolos Algortması İle Elektrk Güç Sstem Optmal (c), k de farklı rasgele üretle popülasyodak br çözüme at ds olmak üzere (c) ve k (c) çözümler bazı bölümler farkıı alıması le hesaplaır (c+1) e at ektar mktarı ( (c+1)), (c) koumudak kayağa at ektar mktarıda daha fazla se arı kovaa gderek bu blgs dğerler le paylaşır ve ye pozsyo olarak (c+1) aklıda tutar, aks durumda (c) y hafızasıda saklamaya devam eder koumudak ektar kayağı lmt parametres sayısıca gelşememş se dek kayak terk edlr ve o kayağı arısı kaşf arı hale gelr Kaşf arı rasgele araştırma yapar ve ye br kayak bulur Bulua ye kayak ye ataır Algortmadak e y kayağı bulma çabası her çevrmde devam eder Algortma maksmum çevrm sayısıa ulaştığıda soa erer Elde edle souçlar optmum soucu verr [0-7] G1 III ROBEMİN TANIMI Güç dağıtım sstemlerde her br müşter talep ettğ güç farklı baralarda ve farklı büyüklüktedr Optmal yük dağıtımı yapablmek ç brm yakıt malyet ($/MW) e yüksek ola satral yüke e yakı oktaya, brm yakıt malyet e düşük ola satral yüke e uzak oktaya yerleştrlerek sstem hat kayıpları mmuma drleblr akat pratkte bu mümkü değldr [16] Bu yüzde sstem yüküü satraller yakıt malyetler göz öüe alarak beslemek daha olağa br durumdur TR 1 T T 1 1 ) ( c b a (7) ( ) Ekoomk yük dağıtım problem her br satral ç güç kapastes sıırladırılmalıdır [17,19] m max (8) Ekoomk yük dağıtımı problemlerde kullaıla malyet eğrs geel olarak kc derecede br foksyo şeklde taımlamıştır Örek olarak farklı yakıt türlü üç adet termk satral yakıt malyet foksyoları, satraller kısıtları ve hat kayıp foksyou deklem (9), (10), (11), (1) de verlmştr Deklem (1) de se kısıt foksyou verlmştr (, 150< 1 <600 (9) 1 1 ) (, 100< <400 (10) 1 ) (, 50< <00 (11) ) (1) (1) 1 Çalışmamızda deklem (9), (10), (11) kullaılarak EYD mmze edlmştr Burada satraller aktf güç sıırlarıa dkkat edlmştr Ayrıca deklem (1) de bulua foksyo da kısıt olarak dkkate alımıştır T1 1 N T TN G GN TR TRN N Şekl : Dağıtım sstem model Elektrk güç sstemde yük deges aşağıdak gb verleblr; 1 D Üretm yapa termk satraller yakıt malyet foksyou deklem (6) de verlmştr Bu dekleme göre sstemdek termk satraller ürettkler eerj toplam malyet deklem (4) de verlmştr c b a (6) T 1 K 1 R (5) IV ROBEMIN ÇÖZÜMÜ Bu çalışmada ele alıa geeratörlü güç sstem ç EYD problem öce klask yötem olarak kabul edle agrage yötem le sora da YAK algortması yötem le çözülmüştür A roblem agrage le Çözümü Üretle gücü yük tarafıda talep edle toplam güç ve hat kayıplarıı toplamıı karşılaması gerekmektedr Bu şart altıda T mmze edlmes amaçlamaktadır Bu problem agrage foksyoları kullaarak çözüleblecek kısıtlamalı br optmzasyo problemdr [] Amaç foksyouu değer bulmak ç, kısıtlama foksyou belrlememş katsayı le çarpılarak amaç foksyoua ekler Bu, agrage foksyou olarak blr ve deklem (14) le fade edlr R T N 1 0 (14) (15) 1

4 A Öztürk, S Çobalı, S Duma, K Döşoğlu agrage foksyouu her br brm çıkış gücüe göre türev alıırke, letm hattıdak kayıpları akımı ve hattı empedasıı foksyou olduğu dkkate alıacaktır agrage foksyouu N adet çıkış çıkışıda herhag bre göre türev alıırsa d d d (1 ) 0 d d d d d d d (16) eştlğ elde edlr Bu durumda sağlaması gereke N adet eştlk ve deklem (11) de verle kısıtlama eştlğ kullaılır Verle değerlere (14) ve (15) eştlkler uygulaırsa, agrage terasyou soucu değerler aşağıdak gb elde edlr λ = 9584 R/ MWh, 1 = 451 MW, = 9999 MW = 1071 MW = 158 MW Brm Yakıt Malyet: 7955 $/MWh teratf olarak bu değerler elde edlmes sürecdek souçlar Tablo 1 de verlmektedr Tablo 1: agrage terasyo değerler İter 1 λ (R/MWh) ,6 9,55 440,6 99,1 15,7 15,7 9,575 4,9 00,1 11,71 15,8 9, ,8 99,9 10,4 15,8 9, ,1 99,9 10,7 15,8 9,584 B roblem YAK Algortması İle Çözümü Algortmada lk olarak rasgele kolo oluşturulmaktadır Kolo boyutu değşke sayısı ve arı sayısı le değşmektedr Bu kolo yarısı şç dğer yarısı se gözcü arıları temsl etmektedr Tablo (), (), (4) dek verler algortmayı örekledrmek ç kolodek arı sayısı 6 ve çevrm sayısı 10 alıarak bulumuştur Tablo : Değşke ç 6 arılı br kolo örekledrlmes İşç Arılar Gözcü Arılar İşç arılar rasgele kayaklara gderek kayak pozsyolarıı hesaplamışlardır ve geçc hafızalarıa almışlardır İşç arı 9 çevrmde hafızasıda tuttuğu very, 10çevrmde daha y br souca ulaştığıda slmştr ve e y soucu hafızasıda tutmuştur Tablo : Geçc hafızadak blg daha y souçla değşm 9çevrm 10(so) çevrm 59,1 14,17 516,40 59,1 14,17 516,40 5,44 86,8 9,68 5,45 86,9 9,68 160,67 59,510 90,49 160,67 59,51 94,44 E y kayak pozsyou blglerde yola çıkarak arılar ektar mktarlarıı hesaplamaktadır Her br çevrmde hesapladıkları ektar mktarlarıı hafızalarıda tutup maksmum çevrm souda e y çözümü almaktadırlar Tablo (4) de her br çevrmdek ektar mktarı verlmştr Tabloya göre mmum değer ola 7907,864 global mmum olarak belrlemştr Tablo 4: Çevrmlerdek optmum ektar mktarı 1çevrm 801,6 6çevrm 8010,57 çevrm 801,6 7çevrm 7907,86 çevrm 801,6 8çevrm 7907,86 4çevrm 801,6 9çevrm 7907,86 5çevrm 801,6 10çevrm 7907,86 Gözcü arılarda şç arılarda aldıkları blglere göre kayaklara gdp ektar mktarıı hesaplamışlardır Belrlee kayağı etrafıda daha y br ektar bulmak ç şç arılar lmt parametres kadar komşu kayağa gdp ektar mktarlarıa bakmışlardır Eğer ye buldukları kayaklar lkde daha y se lk kayağı ektar mktarıı uutup ye buldukları kayağı dğer çevrm ç merkez kabul etmektedrler Eğer daha y br souç buluamazsa şç arılarda br kaşf arı olmakta ve ye kayak aramaktadır Çalışmamızda kulladığımız EYD problemde c : 500, lmt parametres: 000, kolodek arı sayısı:0 olarak seçlmştr YAK algortması deklem (9), (10), (11), (1) ve (1) a uygulamıştırtablo 5 de çevrm sayısıa göre arıları bulduğu kayak pozsyoları verlmektedr Burada ektar kayağı problemmzdek aktf güçler temsl etmektedr Arılar e y ektarı bulmak ç kayaklarıı sürekl değştrmektedrler ve her çevrmde e yy hafızalarıda tutmaktadırlar 500 çevrmdek aktf güç değerler optmzasyou mmum değer global mmum yapa souçlardır Tablo 5: İşç arıları buldukları kayak pozsyoları Çevrm 1 Sayısı

5 Yapay Arı Kolos Algortması İle Elektrk Güç Sstem Optmal Tablo 6 da se şç arıları buldukları kayaklarda elde ettkler maksmum ektar mktarı ya; EYD problemmz mmum yakıt malyet çevrm sayısı le değşm verlmştr Tablo 5 de verle aktf güç değerler deklem (7) de yere koyulduğuda mmum yakıt malyet bulumaktadır Yakıt malyet mmum değer araırke talep edle toplam aktf güç değer ve hatlarda kaybola toplam aktf güç kayıpları satraller tarafıda her durumda karşılaması şartı sıırlayıcı olarak dkkate alımıştır Tablo 6: Kayaklara göre ektar mktarları Çevrm Sayısı Yakıt Malyet( T ) $/h EYD ıdak aktf güç kayıpları se maksmum ektarı buluduğu adak yakıt malyet vere aktf güç değerler deklem (1) da yere koulmasıyla bulumuştur V SONUÇAR YAK algortması le EYD problem çözümü ç algortmada deemeler yapılmış ve e y souç EYD problem çözümü olarak kabul edlmştr YAK algortması durdurma krter sağlaaa kadar brçok kez çalıştırılmış ve e y çözümü vere değerler souç olarak alımıştır Bu çalışmada durdurma krter olarak çevrm sayısı dkkate alımıştır Algortmaı yüz defa çalıştırılması le yaklaşık yüz ellc çevrmde souca gdlebldğ görülmüş ve güverllğ sağlamak adıa çevrm sayısı olarak beş yüz seçlmştr Algortmaı değşk zamalarda çalıştırılması etcesde elde edle souçlarda 10 taes Tablo 7 de verlmştr Ayrıca Şekl de e y çözümü vere optmzasyou souç grafğ yer almaktadır Tablo 7: 10 arklı çalışma le YAK algortması souçları Yakıt Malyet 1 kayıp ( R ) $/h Şekl : E y saat başıa malyet çevrm sayısıa bağlı olarak değşm Bu çalışmada; üç adet termk satralde oluşa sstem ç YAK algortması kullaılarak ekoomk yük dağıtımı problemlere uygulaablrlğ gösterlmştr roblem klask yötemlerde agrage le de çözülmüş olup elde edle souçlar Tablo 8 de gösterlmştr Yöte m agra ge YAK Alg Tablo 8: Ekoomk güç dağıtım değerler T ($/h) YAK algortması le yapıla optmzasyo souçları le agrage optmzasyou arasıda yaklaşık 51 $/h lık br fark olduğu görülmüştür Aradak bu farkı yıllık $ olduğu hesaplamıştır Arta elektrk eerjs htyacıa karşı güç sstemler YAK algortması le bulua aktf güç değerlere göre çalıştırılırsa cdd ekoomk kazaçları sağlaableceğ tespt edlmştr Bu souçlar, YAK algortmasıı gelecekte brçok eerj sstem problemde başarıyla uygulaableceğ kaıtlamaktadır KAYNAKAR [1] T, Yalçıöz, T, Yavuzer, ve H, Altu, Tabu araştırması uygulaarak ekoomk yük dağıtımı problem çözümü, Eleco'00 Elektrk-Elektrok-Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, pp 0-4 (Elektrok Blgsayar), Bursa, 18- Aralık 00 [] S, Tosu, A, Öztürk, Erdoğmuş,, Bçe, Y ve Hasırcı, U, Elektrk Güç Sstemlerde Optmal Yakıt Malyet Bezetm Tavlama(BT) Algortması İle Belrlemes, 5Uluslararası İler Tekolojler Sempozyumu (IAT 09), 1-15 Mayıs 009, Karabük,Türkye [] A, Öztürk, S, Tosu,, Erdoğmuş, ve U, Hasırcı, Elektrk eerj dağıtım sstemlerde ekoomk aktf güç dağıtımıı geetk algortma le belrlemes, BYMS [4] A, Kök, T, Yalçıöz, Açık Artırmalı Ekoomk Yük Dağıtımı İç Ye Br Yaklaşım, 1 Eerj Vermllğ ve Kaltes Sempozyumu, pp 71-75, EVK 005, Kocael, Mayıs 005 [5] Y H, Sog, CSV, Chou, ve Y, M, arge-scale Ecoomc Dspatch by Artfcal At Coloy Search Algorthms Electrc Maches ad ower Systems, Volume 7, Number 7, 1 July 1999, pp

6 A Öztürk, S Çobalı, S Duma, K Döşoğlu [6] A, Kök, ve T, Yalcoz, Serbest elektrk pyasası ortamıda damk ekoomk yük dağıtımı, Elektrk-Elektrok-Blgsayar Mühedslğ 11 Ulusal Kogres, pp , -5 Eylül 005, İstabul [7] T, Yalçıöz, Ekoomk yük dağıtımı ve çok bölgel ekoomk yük dağıtımı problemler çözümü ç ardışıl kuadratk programlama, 4 GA Mühedslk Kogres, Vol 1, pp , Hazra [8] T, Yalcoz, ve MJ, Short, The ecoomc dspatch problem wth trasmsso capacty costrats usg MATAB, UEC 97 Uverstes ower Egeerg Coferece, Machester, pp 81-84, September 1997 [9] M, Zare, A, Roozegar, R, Kazemzadeh, ve JM, Kauffma, Two Area ower Systems Ecoomc Dspatch roblem Solvg Cosderg Trasmsso Capacty Costrats Iteratoal Joural of Electrcal, Computer, ad Systems Egeerg 1; [10] T, Yalcoz, H, Altu, ve U, Hasa, Evrometally costraed ecoomc dspatch va eural etworks Iteratoal Coferece o Electrcal ad Electrocs Eg Eleco 99, pp , 1-5 December 1999 Bursa Turkey [11] TR, Ah Kg, ve CSH, Rughooputh, Eltst Multobjectve Evolutoary Algorthm for Evrometal/Ecoomc Dspatch 00 Cogress o Evolutoary Computato, 00 Cteseer [1] T, Yalcoz, ve O, Köksoy, A Multobjectve Optmzato Method to Evrometal Ecoomc Dspatch Iteratoal Joural of Electrcal ower & Eergy Systems,Vol 9, No 1, pp 4-50, 007 [1] S, Br, HH, Abdallah, ve A, Oual, Ecoomc Dspatch for ower System cluded Wd ad Solar Thermal Eergy eoardo Joural of Sceces, Issue 14, Jauary-Jue 009 p04-0 [14] N, Çetkaya, İ, Erkme, ve A, Ürkmez, Tek Bölgel Elektrk Güç Sstemlerde Ekoomk Yük Dağıtımı İç Ye Br λ (ambda) Hesaplama Algortması, Elektrk-Elektrok-Blgsayar Mühedslğ 10Ulusal Kogres [15] GB, Sheble, ve K, Brttg, Refed Geetc Algorthm Ecoomc Dspatch Example, IEEE Trasactos o ower Systems, Vol:10, No:1,ebruary 1995, Iowa State Uversty Ames, pp: [16] T, Rahma, S, Sulma, ve I, Musr Artfcal Immue-Based Optmzato Techque for Solvg Ecoomc Dspatch ower System, ecture Notes Computer Scece, 8-45, Sprger Berl / Hedelberg [17] T, Yalcoz, H, Altu, ve M, Uzam Ecoomc dspatch soluto usg a geetc algorthm based o arthmetc crossover, IEEE orto owertech'001, aper No AIT1-166, 10-1 September 001 orto, ortugal [18] T, Yalcoz, ve H, Altu, ower Ecoomc Dspatch Usg A Hybrd Geetc Algorthm, IEEE ower Egeerg etters, IEEE ower Eg Revew, Vol 1, No, pp 59-60, 001 [19] H, Altu, ve T, Yalcoz, Implemetg Soft Computg Techques to Solve Ecoomc Dspatch roblem ower Systems, Expert Systems wth Applcatos , 008 [0] D, Karaboga, ve B, Bastürk, A powerful ad effcet algorthm for umercal fucto optmzato: artfcal bee coloy (ABC) algorthm, J Global Optm 007; 9(): [1] D, Karaboga, ve B, Bastürk, O the performace of artfcal bee coloy (ABC) algorthm Appled Soft Computg 008;8(1): [] D, Karaboga, ve B, Bastürk, Artfcal bee coloy (ABC) optmzato algorthm for solvg costraed optmzato problems oudatos of uzzy ogc ad Soft Computg 459(007) , Sprger-Verlag, Berl, 007 [] N, Karaboğa, A ew desg method based o artfcal bee coloy algorthm for dgtal IIR flters, Joural of the rakl Isttute 46(009) 8-48 [4], Kag, J,, ve Q, Xu, Structural verseaalyss by hybrd smplex artfcal bee coloy algorthms, Computers ad Structures 87(009) [5] H, Qua, ve X, Sh, O the Aalyss of erformace of the Improved Artfcal Bee Coloy Algorthm, urth Iteratoal coferece o Natural Computato [6], Bao, ve J, Zeg, Comparso ad Aalyss of the selecto Mechasm the Artcal Bee Coloy Algorthm, Nth Iteratoal Coferece o Hybrd Itellget Systems, 009 [7] A, Sgh, A artfcal bee coloy algothm for the leaf-costraed mumum spag tree problem, Appled Soft Computg 009;9: [8] 16

AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM PROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM

AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM PROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM ROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM Adem KÖK () Takut YALÇINÖZ () Nğde Tedaş, Nğde, ademkok@yahoo.com Nğde Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, tyalcoz@gde.edu.tr

Detaylı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '1 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 Kasım - 1 Aralık 1, Bursa Zıt koumlu Yerçekmsel Arama Algortmasıı Termk Üretm Brmlerde Oluşa Emsyo Kısıtlı Ekoomk Güç Dağıtım Problemlere

Detaylı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '1 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 Kasım - 1 Aralık 1, Bursa Artırma/Azaltma Lmtl ve Yasak İşletm Bölgel Ekoomk Güç Dağıtımı Problemler Yerçekmsel Arama Algortması le Çözümü

Detaylı

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,

Detaylı

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

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

Detaylı

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket (TEİAŞ), 5. İletm Tess ve İşletme Grup Müdürlüğü, Sakarya nhatpamuk@gmal.com.tr

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Akademk Blşm 2013 XV. Akademk Blşm Konferansı Bldrler 23-25 Ocak 2013 Akdenz Ünverstes, Antalya Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk

Detaylı

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

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

Detaylı

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

1. GAZLARIN DAVRANI I

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

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee

Detaylı

HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI

HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI Hızlı Evrmsel Eyleme İç Yapay Sr Ağı Kullaılması HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 006 CİLT SAYI 3 (-8) HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI Abdurrahma HHO Dekalığı Havacılık

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

Detaylı

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ olteknk Dergs Journal of olytechnc Clt: Sayı: 3 s67-7, 009 Vol: o: 3 pp67-7, 009 Genetk Algortma Kullanarak Ekonomk Dağıtım Analz: Türkye Uygulaması M Kenan DÖŞOĞU, Serhat DUMA, Al ÖZTÜRK ÖZET Dünyada

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

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

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

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

Detaylı

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

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

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

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

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey ISS:1306-3111 e-journal of ew World Scences Academy 2010, Volume: 5, umber: 1, Artcle umber: 1A0066 Serhat Duman EGIEERIG SCIECES M. Kenan Döşoğlu Receved: March 2009 Al Öztürk Accepted: January 2010 Pakze

Detaylı

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

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

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

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

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

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

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2 l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

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

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

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

Detaylı

Optimal Güç Akışı Probleminin Çözümü İçin GA, MA ve YAK Algoritmalarının Karşılaştırılması

Optimal Güç Akışı Probleminin Çözümü İçin GA, MA ve YAK Algoritmalarının Karşılaştırılması 6 th Internatonal Advanced echnologes Symposm (IAS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, rkey Comparson of GA, MA and ABC Algorthm for Solton of Optmal ower Flow Abstract In ths stdy, tree dfferent herstc methods

Detaylı

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, Vol(No): pp, year SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder

Detaylı

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

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

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

Detaylı

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERS NOTLARI Hazırlaya: Pro.Dr. Orha ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI I/II. LİNEER

Detaylı

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

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

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42 Poltekk Dergs, 015; 18 (1) : 35-4 Joural of Polytechc, 015; 18 (1) : 35-4 Atakya Bölgesde Rüzgâr Gücü Yoğuluğu ve Rüzgâr Hızı Dağılımı Parametreler İstatstksel Aalz İlker Mert *, Cuma Karakuş ** * Dezclk

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

Detaylı

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ

PERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : - PERDE ÇERÇEVE

Detaylı

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 5, No 3, 60-60, 00 Vol 5, No 3, 60-60, 00 ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ Özka DEMİREL, Ada KAKİLLİ ve Mehmet TEKTAŞ Elektrk

Detaylı

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e

Detaylı

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

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

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

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

Detaylı

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

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ ĐDEA BĐR D/D BUK DÖNÜŞTÜRÜÜNÜN GENEEŞTĐRĐMĐŞ DURUM UZAY ORTAAMA METODU ĐE MODEENMESĐ Meral ATINAY Ayşe ERGÜN AMAÇ Ercüment KARAKAŞ 3,,3 Elektrk Eğtm Bölümü Teknk Eğtm Fakültes Kocael Ünerstes, 4, Anıtpark

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME 6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve

Detaylı

SAYISAL ARAZİ MODELLERİNDE BAZI ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL ARAZİ MODELLERİNDE BAZI ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Selçuk Üverstes ISSN 30/678 Joural of Techcal-Ole Tekk Blmler Meslek Yüksekokulu Tekk-Ole Derg Clt 5, Sayı:-006 SAYISAL ARAZİ MODELLERİNDE BAZI ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Taer Üstütaş

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:0-Sayı/No: : 455-465 (009) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE İKİ PARAMETRELİ WEIBULL DAĞILIMINDA

Detaylı

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

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

Detaylı

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma

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

Detaylı

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Öer.C.9.S.. Temmuz 00.-. ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Semra ERPOLAT Mmar Sa Güzel Saatlar Üverstes Fe Edebyat Fakültes, İstatstk Bölümü,

Detaylı

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

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

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

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

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

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BAZI DAĞILIMLAR İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK VE FARKLI KAYIP FONKSİYONLARI ALTINDA BAYES TAHMİN EDİCİLERİNİN PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Gülca GENCER

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Kabul Edlmş Araştırma Makales (Düzelememş Sürüm) Accepted Research Artcle (Ucorrected Verso) Makale Başlığı / Ttle Karayolu

Detaylı

IV. ORMANCILIKTA SOSYO EKONOMİK SORUNLAR KONGRESİ BİLDİRİLER KİTABI. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Ekonomisi Anabilim Dalı

IV. ORMANCILIKTA SOSYO EKONOMİK SORUNLAR KONGRESİ BİLDİRİLER KİTABI. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Ekonomisi Anabilim Dalı IV. ORMANCILIKTA SOSYO EKONOMİK SORUNLAR KONGRESİ 15-17 EKİM 2015 TRABZON BİLDİRİLER KİTABI Düzeleye Karadez Tekk Üverstes Orma Fakültes Orma Ekooms Aablm Dalı IV. Ormacılıkta Sosyo-Ekoomk Sorular Kogres,

Detaylı

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

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

Detaylı

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

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

Detaylı

AYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI

AYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI 3. İzmr Rüzgâr Sempozyumu // 8-10 Ekm 2015 // İzmr 49 AYNI GÜÇ ÜRETİMİ İÇİN TERMAL VE RÜZGÂR BARALARININ YAKIT MALİYETİ VE EMİSYON AÇISINDAN KARŞILAŞTIRILMASI Mehmet Güçyetmez 1, Ertuğrul Çam 2 1 Ah Evran

Detaylı

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t) III.4. YÜKSEK MEREBE AYLOR MEODLARI Saısal tekkler amacı mmum çaba le olablğce uarlı aklaşımlar ele etmektr. Bu eele çeştl aklaşım ötemler vermllğ karşılaştıracak br krtere gereksm varır. İlk ele alıacak

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

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

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

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

Detaylı

Gün Öncesi Piyasasında PTF Dönemsel Ağırlıklı Fiyat Ortalama Tahmini Periodic Price Avarages Forecasting of MCP in Day-Ahead Market

Gün Öncesi Piyasasında PTF Dönemsel Ağırlıklı Fiyat Ortalama Tahmini Periodic Price Avarages Forecasting of MCP in Day-Ahead Market Gü Öces Pyasasıda PTF Döemsel Ağırlıklı Fyat Ortalama Tahm Perodc Prce Avarages Forecastg of MCP Day-Ahead Market Fath Şeocak, Haka Kahvec Elektrk-Elektrk Mühedslğ Karadez Tekk Üverstes fath@fathseocak.com,

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : 3 : 3 : 369-378

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

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

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

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

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

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

Detaylı

Üretim ve Kalkınma Ekonomisi Sorunları ve Yönetimi Sadettin Özen 1, Samet Gürsev 2

Üretim ve Kalkınma Ekonomisi Sorunları ve Yönetimi Sadettin Özen 1, Samet Gürsev 2 Bu bldr 1- Mart 14 tarhlerde düzelee Üretm Ekooms Kogresde suulmuştur. Özet Üretm ve Kalkıma Ekooms Soruları ve Yöetm Sadett Öze 1, Samet Gürsev Üretm ve kalkıma ekooms temel soruu, taleb, sektörler özgü

Detaylı

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

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

Detaylı

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör. İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest

Detaylı

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama Parçacı Sürü Optmzasyou le DW-SVD abalı Resm Damgalama Veysel Aslataş, Abdullatf Doğa, Rfat Kurba Özet Multmedya eseler ç telf haı ve erşm otrolü amacıyla çeştl damgalama teler gelştrlmştr. Bu çalışmada

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

Enerji İletim Hatlarının Meydana Getirdiği Elektromanyetik Alanların Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

Enerji İletim Hatlarının Meydana Getirdiği Elektromanyetik Alanların Yapay Sinir Ağları ile Tahmini Süleyma Demrel Üverstes, Fe Blmler Esttüsü Dergs, 5-3( 0),-7 Eerj İletm Hatlarıı Meydaa Getrdğ Elektromayetk Alaları Yapay Sr Ağları le Tahm Nhat PAMUK Türkye Elektrk İletm Aom Şrket (TEİAŞ) 5. İletm Tess

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar

Detaylı

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya

Detaylı

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

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

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede

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

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

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

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2015 yılı fo getrs 02/01/2015-04/01/2016 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2015 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel 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

Detaylı

SIMULINK kullanarak güç sistem geçici hal kararlılık analizi. Power system transient stability analysis using SIMULINK

SIMULINK kullanarak güç sistem geçici hal kararlılık analizi. Power system transient stability analysis using SIMULINK SAÜ Fe Bl Der 9. Clt,. Sayı, s. -, 5 SIMULINK kullaarak güç sstem geçc hal kararlılık aalz Serdar Ekc * ÖZ 9..5 Gelş/Receved, 4.5.5 Kabul/Accepted SIMULINK, damk sstemler modellemes, aalz ve smülasyou

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

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

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

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ 4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım

Detaylı