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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

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

Transkript

1 MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf E-mal: ÖZET Bu çalışmanın amacı; meslek seçm problem le yüzyüze kalan, özellkle br çok sektörde çalışma olanağı bulablen Endüstr Mühendslğ öğrenclerne sektör seçm sürecnde yardımcı olmak veya başka br değşle karyer planlama süreçlerne yardımcı olmak çn, breylern karyer planlarını oluştururken yararlandıkları kaynakları, göz önüne almaları gereken etmenler ve y br breysel karyer planlama sürecnn nasıl olması gerektğ blglern aktarmak, breysel karyer planlama da kşsel yargıları, duygusal davranışları en azlayan ve ölçüleblr krterler le ölçülemeyen krterler ortak br platformda değerlendrmeye alan Bulanık AHP ve Bulanık TOPSİS yöntemlern kullanarak rasyonel br seçm yapmaktır. Anahtar Kelmeler: Breysel Karyer Planlama, Bulanık Kümeler, Çok Özellkl Karar Verme, Analtk Hyerarşk Proses(AHP), Bulanık AHP, TOPSİS, Bulanık TOPSİS Yöntem.. GİRİŞ İnsanlar belrl konularda fayda elde edeblmek ve etkn strateler belrleyeblmek çn karar verrler. Karar alma, ş dünyasındak en öneml aktvtelerden brdr. Organzasyonlar, karar alma safhaları çn büyük mktarlarda para ve zaman harcamaktadırlar. Bu nedenle, karar verme çn br takım blmsel ölçütlern dkkate alınması daha y karar vermey sağlayacağı gb, para ve kaynak tasarrufu da sağlar. Karar verme problem en genel anlamda, br seçenek kümesnden en az br amaç veya ölçüte göre en uygununun seçm şeklnde tanımlanablr. Buna göre br karar problemnn elemanlarını: Karar vercler, seçenekler, ölçütler ve sonuçlar, karar vercnn beğenler olarak tanımlayablrz. Karar verme, problem bütünüyle anlama ve tanımlama, hyerarşk yapıyı oluşturma, anlamlı sayılarla yargılar verme ve sonuçları değerlendrmeye yönelk br proses olduğu çn bu şlemler en y fade eden ve günümüzde oldukça yaygın br kullanım alanı bulan Analtk Hyerarşk Proses (AHP) ve çok özellkl karar verme yöntemlernden TOPSİS yöntem lerleyen bölümlerde açıklanmıştır.. KARİYER PLANLAMA VE MESLEK SEÇİMİ Karyer planlama, çalışanların, fırsatların, seçeneklern ve sonuçların farkına varmalarını, karyer hedeflern belrlemelern, bu hedeflere ulaşmada yön ve zaman tespt yapmalarını sağlayacak ş, eğtm ve dğer gelşmsel faalyetler programlamaları sürecdr (Mlkovch ve Anderson, 997: 64). Breyn hayatı boyunca yapmayı tasarladığı görevler, ulaşmak stedğ hedef ve pozsyonları kısacası kend geleceğn brbrne kenetlenen halkalar halnde planlaması anlamına gelr. Breyler ş yaşamlarında nerede olduklarını, ne yapabldklern ve gelecekte ne yapableceklern ne kadar y anlarlarsa, nereye gtmek stedklern, oraya ulaşmak çn ne yapmaya gereksnmler olduklarını daha y anlayableceklerdr. Breylere bu olanağı karyer planlama sağlayablmektedr. Karyer planlama sürecnde brey kendsn tanır, becerlern, değerlern ve lg alanlarını belrler. Meslek araştırması ve daha ler pozsyonu olan mesleğ le lgl çalışacağı sektörlern araştırmasını yaparak kend karyer hedeflern oluşturur ve ş yaşamı boyunca başarıyı yakalamak çn planlama yapar.

2 Karyer planlaması yaparken; seçlecek olan meslek veya ş kolunun kşnn kşlk özellklerne, yeteneklerne, becersne, meslek konusuna olan lgsne, ünverste hayatı boyunca yönlenmesne ve bunların hepsnn br araya gelmesyle oluşacak olan karmanın kşy tatmn etme derecesne bakılarak meslek seçm şlemne geçlr. Bu aşamada kş, kend kşsel özellklerne uygun ve tatmn olarak yürütebleceğ meslek veya ş kolunu seçecektr. Breyn belrszlk ortamlarında kend stedğ meslek ve sektöre yönelmes, kend karyer planlarını oluşturması, gelecek çn verlmes gereken öneml kararlar çersnde olması münasebet le alınacak kararların ve atılacak adımların rasyonel ve breyn steklern tam olarak yansıtan y tartılmış kararlar olması gerekmektedr. Bu doğrultuda yapılacak şn cddyet ve uygulanacak yöntemn önem br kez daha gözler önüne serlmektedr. Amaca tam olarak ulaşmak çn meslek ve sektör seçm sürecnn sezgsel yöntemlerle brlkte nesnel yöntemlere dayandırılması gerekmektedr. Bu noktada meslek veya sektör seçm şlemn daha nesnel ve duygusallıktan uzak olarak nceleyeblmek çn lteratürde kullanılan çeştl ağırlıklandırma ve karar verme yöntemler yardımı le konuya yaklaşmaya çalışacağız. Breylern, karyer planlarını hazırlarken dkkat etmeler gereken en öneml nokta steklern ve sahp oldukları yetler sıralarken nesnel olarak davranablmedr. Tarafsız ve olayı tam olarak yansıtan br durumun belrleneblmes, meslek veya sektör seçm sonrası elde ednlen durumla stenen durumun brbrne yakın olması ve tatmn edc sonuçlar doğurması le amacına tam olarak ulaşması demektr. İşte breyler bu zor ve karmaşık karar verme zahmetnden kurtaracak, kafasındak stekler tam stedğ gb sıralatablecek ağırklıklandırablecek yöntemlerden olduğunu düşündüğümüz Analtk Hyerarşk Proses ve çok özellkl karar verme yöntemlernden olan TOPSİS yöntemn bu doğrultuda ncelemeye almış bulunuyoruz. Br sonrak kısımda yöntemler ayrıntılı olarak sunulacak ve daha sonrak kısımlarda breysel karyer planlama sürecn bu yöntemler yardımı le daha sağlıklı nceleme fırsatı bulacağız. 3. YÖNTEM 3.. BULANIK MANTIK (FUZZY) Bulanıklık tam olarak br kelmenn anlamında veya br kavramın tanımlanmasında bulunan belrszlktr(zmmerman,987). Dğer br tanım se br olayın, fadenn veya kavramın semantğnn çerdğ belrszlktr(terano, Asa ve Sugeno, 987). Bulanık mantık temeller, Arsto Mantığına dayanan kl mantık sstemne karşı gelştrlen ve günlük hayatta karşılaşılan değşkenlere üyelk dereceler atayarak olayların hang oranlarla gerçekleştğn belrlemeye çalışan br çoklu mantık sstemdr. Bulanık mantık sstemnde, bulanık kümeler kullanılarak akıl yürütmeler yapılır. Bulanık kavramı lk kez 96 yılında Zadeh tarafından ortaya atılmıştır(eraslan,00). Bulanık küme teors, bulanık mantık sstemne dayalı olarak, nsan yargısının ön planda olduğu, karmaşık gerçek hayat problemlern bastleştrmek, daha etkn ve esnek sonuçlar elde etmek çn gelştrlmştr. Bulanık küme teors, br karar vercnn blnen kısıtlar altında en y kararı vermesne yardımcı olmakla brlkte, karar vercnn stekler doğrultusunda nsan faktörünü de göz önüne alarak yen alternatfler çeren modeller üretmey mümkün kılar. Dğer taraftan, modellerdek belrszlkler sözel değşkenlerle fade etme durumu olduğunda, kullanılan değşkenlern matematksel olarak fade edlmesne de olanak sağlar. Bulanık(fuzzy) kümelernn en büyük özellğ belrszlk çeren sözel ve sayısal blg le verler aynı anda nsan aklına en yakın bçmde modelleyeblmesdr. Günümüz teknolosnde çok yaygın olarak karşımıza çıkan akıllı ve uzman sstemlerle otomasyonda, belrszlk ortamında en y karar vereblme ve modellemenn temelnde bulanık mantık önerme ve çıkarımları bulunur.

3 3.. BULANIK AHP AHP, karar verclern kompleks yapıdak problemlern hyerarşk sstemde çözülmesnde, yüksek mktardak ncelksel ve ntelksel faktörlern değerlendrlmesnde çoklu krter anlaşmazlıkları altında sstematk unsurların bulunmasını sağlar. Bu yöntemle, nsanların veya karar verclern farklı pskolok durumundak gözlemlern de dkkate alarak kend karar verme mekanzmalarını tanıma olanağı sağlanmaya çalışılmaktadır. Böylece kşlern daha etkn karar vermeler amaçlanmıştır. Yöntem oldukça büyük lg görmüş ve Çok Ölçütlü Karar Verme Problemler nde kullanılmıştır. AHP de, karar vercnn amacı doğrultusunda krterlern ve ona at olan alt krterlern belrlenp hyerarşk yapının oluşturulması lk adımıdır. AHP de öncelkle amaç belrler ve bu amaç doğrultusunda seçm etkleyen krterler ortaya konur. Daha sonra krterler göz önüne alınarak alternatfler belrlenr. Sonuçta karar çn hyerarşk br yapı oluşturulmuş olur (Saaty T.L., The Analtc Hyerarcy Process, New York, 980). AHP nn Adımları Şöyledr:. Hyerarşk yapı oluşturulduktan sonra, her br krtern temelnde alternatfler kl karşılaştırma matrsne göre karşılaştırılır.. Daha sonra krterler kend çnde karşılaştırılır. Bu karşılaştırma matrsnn oluşturulmasında Tablo Saaty tarafında önerlen -9 önem skalası kullanılır. Önem Dereces Tanımı Eşt Öneml 3 Orta Derecede Öneml 5 Kuvvetl Derecede Öenml 7 Çok Kuvvetl Derecede Öneml 9 Kesn öneml Tablo. Saaty 9 önem skalası 3. Normalleştrlmş Matrsn Oluşturulması: Normalleştrlmş matrs, her br sütun değernn ayrı ayrı lgl sütun toplamına bölünmes le elde edlr. Normalleştrlmş matrsten hareketle, her br sıra değerlernn ortalaması alınır. İşte elde edlen bu değerler, her br krter çn % önem ağırlıklardır BULANIK AHP NİN ALGORİTMASI Bu aşamada lk olarak Fuzzy Extent Analz metodunun adımları verlmştr: { x x } br amaç kümes ve U { u u,..., } X,,..., x N, u N br hedef kümes olsun. Chang ın (99) Extent Analz metoduna göre, her br amaç alınarak, her br hedef, g çn sırasıyla extent analz metodu uygulanır. Böylece, her br amaç çn m adet extent analz değer elde edlr ve şu şeklde gösterlr: n M, M,..., M,,, n () g Tüm M (, m) g g g,..., değerler üçgensel bulanık sayılardır. Chang ın extent analznn adımları şu şeklde verleblr: Adım :. Amaca bağlı olarak kl karşılaştırmanın sentetk extent değer şu şeklde tanımlanır: m S M g m M g n M g y elde etmek çn, aşağıdak şeklde tanımlı br matrs çn m extent analz değerlernn ek bulanık şlemler uygulanır; ()

4 m M g m m m, m, u (3) I n m ve M g y elde etmek çn aşağıdak şeklde tanımlı M g (,,..., m) değerlernn ek bulanık operasyonları uygulanır. n m n n n M g I, m, u (4) Daha sonra 4. eştlktek vektörün ters hesaplanır: n m M g,, (5) n n n u m I Adım : Brçok bulanık sayı arasından (S ) en zayıf ve en güçlü olanını bulmak çn olablrlk dereces hesaplanır. M l m u M ( l, m, n olablrlk dereces şöyle tanımlanır: (,, ) u) ( M M ) [ mn( µ ( x), ( ))] V sup y x M µ m y (6) M ve M konveks bulanık sayıları se; V ( M M ) htg M, I, M ) µ ( ) ( M d, eğer m m 0, eğer l u (7) ( m u ) ( m l ) l u d.d. burada d, µ M ve µ M arasındak en yüksek kesşm noktası olan D nn ordnatıdır.(bkz Şekl ). M ve M y karşılaştırmak çn hem V ( M M ) hem de V ( M M) değerlern blmek gerekyor. Adım 3: Br konveks bulanık sayının k konveks bulanık sayılardan, M (,,,k) büyük olmasının olablrlk dereces şu şeklde tanımlanır: V ( M M, M,..., M k ) mnv ( M M ),,,k (8) d ( A ) mnv ( S S k ) k,,,n;k (9) Ağırlık vektörü se; T W d ( A ), d ( A ),..., d ( )), A (,,..., n) n elamanlıdır. ( A n.0 V ( M M) M M l m l d u m u Şekl. M ve M nn Kesşm

5 Adım 4: Normalleştrme şlemnden sonra, normaleştrlmş ağırlık vektörü; W d A, d( A ),..., d( )),W bulanık olmayan br sayıdır. ( ) T ( A n 3.3. TOPSİS ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME YÖNTEMİ Topss yöntem çok özellkl karar verme yöntemlernden br tanesdr. Yöntem kullanılarak alternatf seçeneklern belrl krterler doğrultusunda ve krterlern alablecekler maksmum ve mnmum değerler arasında deal duruma göre karşılaştırılması gerçekleştrlmektedr. Topss yöntem lk defa Hwang ve Yoon tarafından gelştrlmştr(98). Topss n altındak temel mantık deal çözümü ve negatf deal çözümü belrlemektr. İdeal çözüm kar krterlern maksmze eden ve malyet krterlern se mnmze eden çözümdür. Negatf deal çözüm se malyet krterlern maksmze eden ve kar krterlern mnmze eden çözümdür. Optmal alternatf se deal çözüme en yakın ve negatf deal çözüme en uzak olan çözümdür. Özet olarak deal çözüm elde edleblen en y değerlerden oluşmakta ken negatf deal çözüm se elde edleblen en kötü değerlerden oluşmaktadır. Br alternatf değerlendrme şlem sırasında deal çözüme en yakın ve negatf deal çözüme en uzak olan alternatf en y alternatftr. Şekl tek örnekte görüldüğü gb k krter arasındak uzaklık sırasıyla A + ve A - olsun. Bunlar sırasıyla deal çözüm ve negatf deal çözümün smgelerdr. Bu noktada A ; A + deal sonucuna ulaşacak en kısa yolu A se A - negatf deal sonucuna ulaşacak en kısa yoldur. Topss yöntem sadece deal çözüm ve negatf deal çözüm arasındak uzaklıkları ele alır ve alternatfler karşılaştırmak çn nsb yakınlıkları değerlendrr. Krter X A. S. A A A İ. A - Şekl. Her alternatf çn deal çözüm ve negatf deal çözüm arasındak uzaklık Metodun hesaplama adımları aşağıdak gb hesaplanmaktadır: Adım : Normalleştrlmş performans matrsn oluşturulması; Bu şlemn amacı matrs grşndek brmler brleştrmektr. Matrsn ornal performansı X ( X İJ ),, () X, krterne olan alternatfnn performansıdır. Adım : Matrsn ağırlıklandırılmış normal performansını oluşturulması; TOPSİS yöntem matrsn ağırlıklandırılmış normal performansını şu şeklde tanımlar: V V ),, () ( V w r,, (3) W, krternn ağırlığıdır. Adım 3: İdeal çözüm ve negatf deal çözümü belrlenmes; İdeal çözüm aşağıdak denklemelere dayanarak hesaplanır: A {( maxv J ), ( mnv J ),,,..., m}, (4) Krter X

6 A {( maxv J ), ( mnv J ),,,..., m}, (5) {,,..., n kar krterne at {,,..., n malyet krterlerne at Adım 4: Her alternatf çn deal çözüm ve negatf deal çözüm arasındak uzaklığı hesaplanması; S S n ( V V ) n ( V V ),,,m, (6),,,m, (7) Adım 5: Her alternatfn deal çözümünün nsb yakınlığını hesapalanması; S C,,,m, (8) S + S 0 C C e yaklaştığında alternatf A ya yaklaşır. Adım 6: Terch sırasınnı kurulması; Alternatfler C n azalan sırasına göre sıralanır. 4. KARAR VERME PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜNE YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROĞRAMI Breysel Karyer Planlama Proğramı (BKPP), ünversteden yen mezun olacak ve meslek - sektör seçm problem le karşılaşacak breylern, br çok krter arasında karar vermeler gerektğ br ortamda, obektf ve doğru karar vermeler çn yardımcı olması çn hazırlanmış br programdır. Programda; lk önce breyden, sektörlern kşlerden stedğ ntelkler -0 arasında ağırlıklandırması stenr. Daha sonra kşlern sektör seçm konusunda mevcut krterlere verecekler cevaplar doğrultusunda kşnn kafasındak sektörün fotoğrafı çeklmeye çalışılır ve kşnn stekler kend arasında br ağırlıklandırmaya tab tutulur. Bu k ağırlıklandırma, Türkye'dek mevcut sektörün kşye sunduğu mkanlar le karşılaştırılarak mevcut sektörler arasından breyn steklerne uygun sektörün seçlmes şlem gerçekleştrlr.modeln blgsayar proğramı üzerndek şleyş Şekl 3 de verlmştr. Sektörlern Breylerden Beklentler Breylern Sektörlerden Beklentler Bulanık AHP Bulanık AHP Bulanık TOPSİS SONUÇ Şekl 3. Modeln blgsayar programı üzernde şleyş

7 Breysel Karyer Planlama Platformu ( BKPP ); yukarıda bahsedldğ üzere breylern meslek seçm sürecnde karar vermelerne yardımcı olmak çn tasarlanmış br programdır. BKPP, Bulanık AHP ve Bulanık TOPSİS metotlarını kullanarak karar verme sürecnde amaca en uygun krterlern sıralamasını yapmaktadır. Bu yöntemler BKPP de formülze edlmştr ve kağıt üzernde şlem yapmadan otomatk olarak hesaplanmaktadır. BKPP nn lk ekranı sektörlern breylerden beklentlern gösteren ekrandır. Her değşk ş kolunda çalışacak nsanın değşk özellklere sahp olması gerektğ düşünülerek bazı krterler belrlenmştr. Bu ekranda kşler, belrlenmş krterler ne derecede karşılayableceklern, bu beklentlern ne kadarını htva ettklern -0 arasında derecelendrerek ekrana yansıtırlar. Breylern bu krterlere verdkler derecelendrmeler, dğer br sayfada formülze edlmş olan. Bulanık AHP algortmasına gelr. Bu algortmada br dz şlemden geçen derecelendrmeler, sektörün kşlerden stedğ ve kşnn krterler karşılayablme ağırlığı olarak yüzde şeklnde ağırlık matrs sonucu olarak karşımıza çıkar. Bu ağırlık matrs daha sonrak aşamalarda kullanılmak üzere otomatk olarak Bulanık TOPSİS Metodunda aktarılır ve Bulanık TOPSİS ekranında şleme grer.

8 BKPP nn knc ekranı, breyn sektörden beklentlern 0 arasında derecelendrdğ ekrandır. Bu ekranda lk ekranda olduğu gb brey, önceden belrlenmş krterler çn sektörden veya ş yaşantısından beklentsn yan kısımda verlmş anlamlarına göre -0 arasında derecelendrr. Bu derecelendrmeler daha sonra kullanılmak üzere otomatk olarak. Bulanık AHP algortmasına aktarılırlar. Breylern knc ekrandak krterlere verdkler derecelendrmeler, dğer br sayfada formülze edlmş olan. Bulanık AHP algortmasına gelr. Bu algortmada br dz şlemden geçen derecelendrmeler, breyn sektörden beklents olarak Bulanık AHP algortmasında ağırlıklandırılır ve yüzde şeklnde ağırlık matrs olarak karşımıza çıkar. Bu ağırlık matrs de lk ekrandan elde edlen ağırlık matrs le brlkte daha sonrak aşamalarda kullanılmak üzere otomatk olarak Bulanık TOPSİS Metodunda aktarılır ve Bulanık TOPSİS ekranında şleme grer. Tüm sonuçların brleşerek karar çn sıralamanın yapılacağı algortma olan Bulanık TOPSİS algortması, bu sayfada formülze edlmştr.. ve. Bulanık AHP algortmalarından gelen ağırlık vektörler, önceden araştırmasını yaptığımız ve Bulanık TOPSİS metodunun statk kısmını oluşturan durum krterler le algortma çersnde br dz şlemden geçrlerek sonuca varılır ve breye en uygun sektörlern sıralaması yapılır. Yapılan sıralama programın nha sonuçu olarak sonuç sayfasına aktarılır.

9 Bulanık TOPSİS metodunda sıralaması yapılan sektörlerden lk üçü son olarak BKPP sonuç sayfasına gelr. Bu sayfada brey, kendsne en uygun sektörü ve uygunluk yüzdesn rahatça göreblr. Bu sonuçları aldıktan sonra brey, meslek seçm şlemnde daha sağlıklı karar vereblecektr. 5. SONUÇ Bu proe kapsamında karar verme problemlernde, çok ölçütlü karar verme teknklernden Bulanık AHP ve Bulanık TOPSİS yöntemler tanıtılmış ve Breysel Karyer Planlama Programı yapılarak blgsayar üzernde alıştırma ve uygulamalar yapılmıştır. AHP yöntem, breylern karmaşık ve baskıcı ortamlarda sağlıklı olarak karar veremedkler, akıllarındak fkrlern baskınlık ve çeknklk derecelern sağlıklı olarak tayn edemedkler durumlarda kullanılan br ağırlıklandırma yöntemdr. TOPSİS yöntem se, yne breylern karmaşık ve baskıcı ortamlarda sağlıklı olarak karar veremedkler ve karşılaştırma yaptıkları seçeneklern bell krterler altında davranışlarını tahmn edemedkler durumlarda kullanılan çok özellkl br karar verme yöntemdr. Bulanık AHP ve TOPSİS, çok özellkl karar verme yaklaşımlarına bulanık küme teorsnn de eklenerek karar verme sürecnde karar verclern sübektflğn ortadan kaldırmak çn, sabt değerler yerne aralık değerler ve sayısal olarak fade edlemeyen durumları tasvr etmek çn lngustk değşkenler kullanmaktadır. Çünkü gerçek hayatta karar problemler htyaç duydukları kesn verlere her zaman ulaşamayablrler veya karar vercler terch ve yargılarında her zaman tutarlı davranamayablrler. Dolayısıyla bulanık mantık yaklaşımı le karar verme sürecndek belrszlk ortadan kalkmış olur. Yapılan uygulamalarda breyden; en uygun sektörü seçmek amacı le önceden belrlenmş olan krterlere la 0 arasında puan vermes stenmştr. Breyden alınan puanlar, önce Bulanık AHP yöntemlernde ağırlık matrslerne dönüştürülmüş, ardından da Bulanık TOPSİS yöntem kullanılarak breye en uygun sektörlern sıralaması yapılmıştır. Sonuçlar ekrana yansıtılmıştır. Bu sonuçları aldıktan sonra breyn, meslek seçm şlemnde daha sağlıklı karar vereblmes sağlanmış olacaktır. 6. KAYNAKÇA Saaty, T.L., 980. The Analytc Herarchy Process, McGraw Hll. Pratyush S., Jan-Bo Y., 998. Multple Crtera Decson Support n Engneerng Desgn, Sprnger. Yurdakul M., İç Tansel Y.,003. Türk Otomotv Frmalarının Performans Ölçümü ve Analzne Yönelk TOPSİS Yöntemn Kullanan Br Örnek Çalışma.Gaz Ünverstes Mühendslk Mmarlık Fakültes Dergs. Sheng-Hshung T.,Chang T.Y., 00. The Evaluaton of Arlne Servce Qualty by Fuzzy MCMD. Pergamon.

10 Dağdevren M.,Eren T.,00. Tedarkç frma seçmnde analtk hyerarşk proses ve 0- hedef programlama yöntemlernn kullanılması. Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Mmarlık Fakültes,Gaz Ünverstes. Chu T.C.,Ln Y.C., 003. A Fuzzy TOPSİS Method for Robot Selecton. Advanced Manufacturng Technology

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve

Detaylı

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

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

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

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

Detaylı

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

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

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

Detaylı

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

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

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

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

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

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

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

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

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

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

Detaylı

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

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

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

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

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

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

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

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

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

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

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

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

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

Detaylı

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

Detaylı

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı) A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BELEDİYELERDE PERFORMANS ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİSİ

BELEDİYELERDE PERFORMANS ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİSİ İTANBUL TEKNİK ÜNİERİTEİ FEN BİLİMLERİ ENTİTÜÜ BELEDİYELERDE PERFORMAN ÖLÇÜMÜ İÇİN ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK BİR MODEL ÖNERİİ YÜKEK LİAN TEZİ Müh. Emre ALİOĞLU Anablm Dalı: AUNMA TEKNOLOJİLERİ Programı: TRATEJİ

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

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

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

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

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

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

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

Detaylı

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

Bilgisayarla Görüye Giriş

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

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

SERMAYE KISITLARI ALTINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMANIN EN İYİ FİYAT BELİRLEME SÜREÇLERİNDE KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA

SERMAYE KISITLARI ALTINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMANIN EN İYİ FİYAT BELİRLEME SÜREÇLERİNDE KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA SERMAYE KISITLARI ALTINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMANIN EN İYİ FİYAT BELLEME SÜREÇLERİNDE KULLANILMASI VE B UYGULAMA Melke Güngör Dokuz Eylül Ünverstes Ekonometr ABD Y.Lsans melkegungorr@gmal.com

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

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

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

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

Detaylı

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü

Detaylı

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

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

Detaylı

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

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

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI Doğuş Ünverstes Dergs 12 (1) 2011 144-155 MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-ROMETHEE YAKLAŞIMI EVALUATING MATERIAL HANDLING SYSTEM ALTERNATIVES USING FUZZY-ROMETHEE

Detaylı

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

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

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

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

Detaylı

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

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

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN PORTFÖY OPTİMİZASYOU Doç.Dr.Aydın ULUCA KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız olarak stratejk

Detaylı

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Süleyman Demrel Ünverstes Vzyoner Dergs ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 44 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Yük End Müh Yusuf ŞAHİN Arş Gör Hasan AKYER ÖZET

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

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

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

Detaylı

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE HİZMET SAĞLAYICI SEÇİMİ Öz Aşır ÖZBEK a Tamer EREN b Hzmet sağlayıcılar ya da üçüncü part lojstk (3PL) frmalar, şletmenn ana faalyetler dışında kalan, geleneksel

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

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

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

Detaylı

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

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

Detaylı

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ Sayı Konu...12.30 : B.30.2.KHU.0.00.00.00- : Özürlü Öğrencler hk. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ VEDİ L~.10. 20 0 5 Yükseköğretm Kurulu Başkanlığına Ilg: 14.09.2009 tarh 29515 sayılı yazınız. Yükseköğretm

Detaylı

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

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

Detaylı

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

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

Detaylı

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 0.0.00 Clt:, Sayı: 4, Yıl: 00, Sayfa: -74 Yayına Kabul Tarh: 7.0.0 ISSN: 0-84 ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE

Detaylı

Servis Amaçlı Robotlarda Modüler ve Esnek Boyun Mekanizması Tasarımı ve Kontrolü

Servis Amaçlı Robotlarda Modüler ve Esnek Boyun Mekanizması Tasarımı ve Kontrolü Servs Amaçlı Robotlarda Modüler ve Esnek Boyun Mekanzması Tasarımı ve Kontrolü Neşe Topuz, Hüseyn Burak Kurt, Pınar Boyraz, Chat Bora Yğt Makna Mühendslğ Bölümü İstanbul Teknk Ünverstes İnönü Cd. No:65,

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değşkenl doğrusal olmayan karar modelnn çözümü Hazırlayan Doç. Dr. Nl ARAS Anadolu Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü İST8 Yöneylem Araştırması Ders - Öğretm Yılı

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

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

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

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

Detaylı

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Endüstr Mühendslğ Anablm Dalı Elf ÖZGÖRMÜŞ Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan MUTLU Ağustos, 2007 DENİZLİ

Detaylı

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

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

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

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

Detaylı

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi

FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi FİNANSAL MODELLEME Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Ünverstes KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız

Detaylı

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

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

Detaylı

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

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

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

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 25-27 Kasım 25 BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ Feyzan ARIKAN Gaz

Detaylı