KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA *

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA *"

Transkript

1 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA * Ahmet Serhat ULUDAĞ ** Muhammet Emin DEVECİ *** USING THE MULTI CRITERIA DECISION MAKING METHODS IN FACILITY LOCATION SELECTION PROBLEMS AND AN APPLICATION Öz Üretim / işlemler yönetimi kapsamında önemli yer tutan kararlardan biri olan kuruluş yeri seçim kararları aynı zamanda; sonuçları nedeniyle işletmelerin başarı, performans, karlılık ve rekabetçi yapıları üzerinde önemli etkiler bırakabilecek stratejik kararlar arasında kabul edilmektedir. Bu tip kararlar, yüksek miktarda sermayenin yapılacak yatırıma bağlanmasıyla müteallik olduklarından, hata payının olabildiğince azaltılması ek mali külfetlerin önüne geçilmesi için son derece kritik bir konudur. Kuruluş yeri seçimi gibi stratejik kararlar çoğu durumda birbirleriyle çelişen, pek çok kriterin dikkate alınması gereken kararlardır. Bu özellikleri nedeniyle, bu tip kararlarda tüm değerlendirme kriterlerini değerlendirme sürecine dahil edecek yöntemlerin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, adı geçen bu yöntemlerden; Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemlerinin kuruluş yeri seçim problemlerinin özel bir türü olan havalimanı kuruluş yeri seçimi probleminde uygulanabilirliği araştırılmıştır. Yöntemler gereği; karar vericilerin değerlendirmelerinin, çözüm sürecine dahil edilebilmesi maksadıyla yamuk bulanık sayılar kullanılmış; problem her iki yönteme göre çözülmüş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Kuruluş Yeri Seçimi, Çok Kriterli Karar Verme, Yamuk Bulanık Sayılar, Bulanık VIKOR, Bulanık TOPSIS * Bu çalışma, Şubat 2013 tarihinde İspanya nın Barcelona şehrinde düzenlenen 2 nd International Conference on Operations Research and Enterprise Systems (ICORES 2013) de sunulan Comparison of Two Fuzzy Multi Criteria Decision Methods for Potential Airport Location Selection başlıklı bildiri niteliğindeki ön çalışmanın; kullanılan veriler aynı olmakla birlikte, yöntemler ve içerik bakımından zenginleştirilmiş, farklılaştırılmış ve genişletilmiş halidir. ** Gazi Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, *** Yıldız Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, 257

2 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: Abstract The decision of selecting the place of incorporation one of the significant decisions within the scope of production / transactions management is deemed to be one of the strategic decisions that may have significant effects on the success, performance, profitability and competitive structures of enterprises due to its results at the same time. Since these sorts of decisions involve assigning high amount of capital to the investment to be made, minimization of error probability as much as possible is an extremely critical issue for preventing additional financial burdens. Those strategic decisions including selecting the place of incorporation are such decisions which usually conflict with one another and which require considering several criteria. Due to these characteristics such methods that would include all assessment criteria in the assessment process should be used for those decisions. In this study, applicability of the methods of Fuzzy VIKOR and Fuzzy TOPSIS, two of the abovementioned methods in the problem of selecting the place of incorporation of airport, which is a special type of the problems of selecting the place of incorporation was investigated. Inclined fuzzy numbers were used for the purpose of including the decision makers assessments in the solution process as required by the methods; the problem was solved using both methods and the results were compared. Keywords: Facility Location Selection, Multi-criteria Decision Making, Trapezoid Fuzzy Numbers, Fuzzy VIOR, Fuzzy TOPSIS 1. Giriş İşletme yönetimi kapsamındaki kararlar, temelde, stratejik, taktiksel ve operasyonel olmak üzere üçe ayrılmaktadır (Üreten, 2005: 44). Bunlardan stratejik kararlar, sonuçları uzun vadede hissedilen, işletmenin geleceğini etkileyen ve yüksek miktarda sermayenin bağlanmasını gerektiren kararlar olup; ilk seferde doğru kararın alınması hayati önem taşımaktadır. Operasyonel kararlar, bir üst seviyede belirlenmiş olan stratejik kararların fonksiyonel seviyedeki yansımaları olup; stratejik kararlarca belirlenmiş çerçevede ve onları destekler nitelikte rol üstlenen orta vadeli kararlardır. Operasyonel kararlar ise, günlük, haftalık ve aylık bir zaman dilimi için geçerli olan, en alt seviyedeki kararlardır. Ürün, süreç tasarımı, kapasite planlaması, kuruluş yeri seçimi, tesis içi yerleştirme ve ağ tasarımları gibi konularda işletmenin tamamını etkileyecek nitelikte olan kararlar, stratejik kararlardan bazılarına örnek teşkil etmektedir. Çalışmamızda özel bir türüne çözüm aranan kuruluş yeri seçim problemleri ve bu kapsamda alınacak olan kararlar da, pek çok kriterin etkileşim halinde olması, yüksek miktarda sermayenin bağlanması ve 258

3 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: etkilerinin uzun soluklu olmasından dolayı, stratejik kararlar arasında yer almaktadır. Kuruluş yeri seçim kararlarıyla; işletmenin amaç ve hedeflerine ulaşmasına hizmet edecek ve aynı zamanda rekabetçi yapısını destekleyecek şekilde üretim tesisleri, depolar, dağıtım merkezleri, satış ofisleri gibi sabit varlıkların nereye konumlandırılması ve sayılarının ne olması gerektiği gibi sorulara cevap aranmaktadır. Adı geçen bu sabit varlıklar esasen, işletmenin tedarik zincirinin asli unsurları olduğundan, kuruluş yeri seçim kararlarıyla tedarik zinciri yönetimi (TZY) 1 arasında sıkı bir ilişki mevcuttur. Daha önce de ifade ettiğimiz üzere, kuruluş yeri seçim kararları gibi stratejik kararlar pek çok farklı kriterin etkisi altında şekillenmektedir. Pazara yakınlık, tedarikçilere ve hammadde kaynaklarına yakınlık, işgücü temin durumu ve maliyeti, altyapı olanakları, yasal düzenlemeler ve teşvikler kuruluş yeri seçim kararlarını şekillendiren başlıca kriterlerdir. Her durumda, bu kriterler arasında en uygun olanı seçmek mümkün olamadığından, kriterler arasında karşılıklı ödünleşme kaçınılmaz olmaktadır. Farklı çalışmalarda farklı hiyerarşilerde sunulmakla birlikte; genelde, en uygun kuruluş yeri seçiminde sırasıyla ülke, bölge, alan ve son olarak tesis yeri seçimini takip eden bir yol izlenmektedir. Bununla birlikte, işletmenin faaliyet gösterdiği sektöre ve büyüklüğüne göre kuruluş yeri seçim kararlarında izlenen yol ve yöntemler değişebilmektedir. Özellikle, küçük ölçekli işletmelerde kuruluş yeri seçimi gibi stratejik kararlar işletme sahip ve yöneticileri tarafından sezgisel olarak alınırken; işletme büyüdükçe takip edilen yol daha formel bir yapı sergilemekte ve seçim sürecinde kullanılan yöntemler sezgisellikten uzaklaşarak, bilimsel özellikler gösteren yöntemlere doğru yaklaşmaktadır. Konuyla ilgili yazında, bu tip problemlerin çözümüne örnek teşkil eden pek çok çalışma yer almaktadır. Bu çalışmaların bir kısmında kullanılan yöntemler sadece nicel faktörleri dikkate alırken; bir kısmında ise hem nitel hem de nicel faktörleri dikkate alan yöntemler bir arada kullanılmıştır. Nicel faktörleri dikkate alan çalışmalarda ağrılıklı olarak matematiksel modeller yardımıyla çözüme gidildiği anlaşılmaktadır 2. Bununla birlikte matematiksel modellerin kullanılması, her durumda 1 TZY: Müşterilere ve diğer paydaşlara değer katacak, bilgi, hizmet ve ürünleri sağlayacak, son kullanıcı ve başlangıç noktası arasındaki anahtar işletme süreçlerinin entegrasyonu dur (Lambert, 2004: 19). 2 Kuruluş yeri seçim problemlerine matematiksel modeller yardımıyla çözüm arayan çalışmalar için bknz: Spath (1984), Aikens (1985), Owen ve Daskin (1998), Melo vd. (2009). 259

4 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: ulaşılan sonuçların etkinliğini garanti etmemektedir. Zira, kuruluş yeri seçimi gibi kararlarda her durumda alternatif kuruluş yerlerinin değerlendirilmesi için 0 ve 1 gibi net ifadeler kullanmak mümkün olamamaktadır. Bu gibi durumlarda sadece nicel verilerden hareketle bir sonuca ulaşmak sonucun etkinliğine gölge düşürebilmektedir. Bu eksikliğin giderilmesi amacıyla bu tip problemlerin çözümü için çok kriterli karar verme yöntemleri geliştirilmiş ve pek çok çalışmaya konu olmuştur. Lakin, çok kriterli karar verme yönetmlerinin de karar vericilerin değerlendirmelerini çözüm sürecine dahil etmede yetersiz kalması farklı arayışları doğurmuş; bu arayışların sonucunda bulanık mantığın bahsedilen bu yöntemlere adapte edilmesiyle Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin kullanımı yaygınlaşmıştır. Bu sayede, karar vericilerin belirsizlik içeren değerlendirmelerinin çözüm sürecine dahil edilmesi sağlanmış ve sonuçların etkinliği arttırılmıştır. Takip eden kısımda, kuruluş yeri seçim problemlerinin çözümüne odaklanmış çalışmalardan çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanan çalışmalara ilişkin olarak gerçekleştirilmiş literatür araştırmasına yer verilmiştir. 2. Literatür Araştırması Literatürde, kuruluş yeri seçim problemlerinin çözümünde kullanılan pek çok farklı çok kriterli karar verme yönetimi yer almaktadır. Bu çalışmalardan birinde Yang ve Lee (1997), kuruluş yeri seçim problemine Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemini kullanarak çözüm getirmeye çalışmışlardır. Alternatif kuruluş yerlerinin değerlendirilmesi için pazar, ulaşım, işgücü ve toplum ana başıkları altında toplanan dört ana kriter ve on iki alt kriter belirlemişlerdir. Badri (1999) çalışmasında, AHP yönetimi tek başına kullanmak yerine, söz konusu yönetimi hedef programlamayla birlikte kullanarak hibrid bir yaklaşım sergilemiş ve bir biyokimya işletmesinin kuruluş yeri seçimi problemine çözüm aramıştır. Yang vd. (2008), AHP nin geliştirilmiş hali olan Analitik Ağ Süreci (ANP) yöntemini kullandıkları çalışmalarında, alternatif kuruluş yerlerinin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirerek karar verici konumunda olanlara yardımcı olabilmek için üç aşamalı bir model önerisinde bulunmuşlardır. Kriterlerin belirlenmesi, ana kriterlerin detaylandırılarak alt kriterlerin belirlenmesi ve son olarak modelin oluşturulması bahsedilen bu üç aşamayı oluşturmaktadır. Erden ve Çoşgun (2010) tarafından yapılan bir diğer çalışmada, AHP ve Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) yöntemi birlikte kullanılmış ve bu hibrid yaklaşımla 260

5 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: önceden seçilmiş itfaye istasyonları için optimal yer seçimi problemine çözüm aramıştır. Bu çalışmada, GIS coğrafi konumların belirlenmesi için kullanılmış, ardından AHP yöntemiyle belirlenen konumların değerlendirilmesi için ana kriterler belirlenmiştir. Bir başka çalışmada Deluka-Tibljas vd. (2010), AHP yöntemini bir otoparka en uygun yer seçmek amacıyla kullanmışlardır. Konuyla ilgili olarak gerçekleştirilen literatür araştırması, bu tip problemlerin çözümünde AHP nin sıklıkla kullanıldığını göstermiştir. Bu durum, AHP nin kullanıcılara sağladığı anlaşılabilirlik ve uygulama kolaylığından kaynaklanmaktadır. Kuruluş yeri seçim problemlerinde AHP sıklıkla kullanılmakla birlikte, diğer çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanarak bu tip problemlere çözüm arayışı içerisinde olan çalışmaların sayısında da artış gözlenmektedir. Bu bağlamda Gündoğdu (2011), yaptığı çalışmada çevresel konulara yönelik ilginin artmasını da dikkate alarak, çevresel öncelikler etrafında fabrikların kuruluş yeri seçim problemine ELECTRE I yöntemini kullanarak çözüm arayışı içerisine girmiştir. Bir başka çalışmada Zhang (2011), biyo yakıt üreten bir işletmenin kuruluş yeri seçim problemine çözüm getirmek maksadıyla; iki aşamdan oluşan bir GIS modeli kullanmıştır. Modelin ilk aşamasında, potansiyel demiryolları, karayolları ve diğer taşıma modları tespit edilmiş, takip eden ikinci aşamada ise taşıma maliyetleri dikkate alınarak en uygun kuruluş yeri belirlenmiştir. Bir başka çalışmada, Doğan (2012), uluslararası bir üretim tesisi için kuruluş yeri seçim problemine Bayes Ağları ve Toplam Sahiplik Maliyeti yöntemlerini bir arada kullanarak çözüm aramıştır. Geliştirilen modelle, karar vericiler minimum toplam maliyeti veren kuruluş yerini seçmişlerdir. Kuruluş yeri seçim problemlerinde matematiksel modeller ve geleneksel çok kriterli karar verme yöntemleri sıklıkla kullanılmakla birlikte, bu yöntemler beraberinde bazı sakıncaları da doğurmaktadır. Zira, bu yöntemler alternatiflerin değerlendirilmesi aşamasında ya nicel değerleri ya da iyi/kötü şeklindeki net ifadeleri dikkate almaktadır. Bu ise, karar vericilerin çoğu durumda değerlendirme ve yargılarını net bir şekilde çözüme dahil edilmesini güçleştirmektedir. Bu güçlük, karar vericilerin değerlendirme ve yargılarının her durumda iyi/kötü gibi net olmamasından (bir ucunda iyi, 1, evet diğer ucunda kötü, 0, hayır şeklindeki ifadelerin yer almasında ileri gelmektedir ki bu, Aristo mantığı olarak ifade edilmektedir) başka bir ifadeyle bu değerlendirme ve yargıların karar vericiler tarafından çoğu durumda çok iyi, iyi, orta iyi, kötü, çok kötü gibi ifadelerle dile getirilmesinden 261

6 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: kaynaklanmaktadır. Gerçek hayatta karşılaşılan problemlerde de, alternatifler arasında değerlendirme yaparken her zaman kesin yargılara varmak mümkün olamamaktadır. Bu tip belirsizlik içeren değerlendirme ve yargıların çözüm sürecine dahil edilememesi, matematiksel modellerin ve geleneksel çok kriterli karar verme problemlerinin en sık eleştirildiği nokta olup; ulaşılan sonuçların doğruluğunu da tartışmaya açmıştır. Bu tartışmaların ve çözüm için alternatif yöntem arayışlarının bir sonucu olarak, 1965 yılında Lüftü-zade tarafından geliştirilen, Bulanık Mantık teorisi geleneksel çok kriterli karar verme yöntemleriyle birlikte kullanılmaya başlamış ve bu sayede Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri literatürdeki yerini almıştır. Bulanık Mantık, gündelik hayattaki davranışların matematiksel formu olup, temelinde bulanık küme teorisi yatmaktadır. Aristo mantığına benzer bir şekilde üyelik fonksiyonu [0, 1] değerleriyle açıklanmakta; fakat, ondan farklı olarak üyelik ilişkisinde ara değerler de dikkate alınmaktadır. Bulanık mantığın bir diğer önemli farkı ise, belirsizlik içeren durumların gerçekleşme ihtimalinin belirlenebilmesidir (Vural, 2002: ). Literatürde çok kriterli karar verme yöntemleriyle bulanık mantığın bir arada kullanıldığı farklı konularda yapılmış pek çok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmalardan birinde Liang ve Wang (1991), çok kriterli karar verme yönetimiyle bulanık küme teorisini bir arada kullanarak; değerlendirme kriterlerinin ağırlıklandırılmasını ve kuruluş yerinin belirlenmesini amaçlamışlardır. Yine aynı yöntemle Chen (2001), dağıtım merkezleri kuruluş yeri seçim problemine çözüm aradığı çalışmasında, karar vericilerin dilsel ifadelerini çözüm sürecine dahil etmek için üçgen bulanık sayıları kullanmış ve alternatifleri sıralamıştır. Kaboli vd. (2008) ve Tabari vd. (2008), ise çalışmalarında kuruluş yeri seçim problemlerinin çözümü için bulanık küme teorisiyle AHP yöntemini bir arada kullanmışlardır. Ulukan ve Kop (2009), bir atık imha tesisinin kuruluş yeri probleminin çözümünde dilsel ifadelerin bulanıklaştırılması için yamuk bulanık sayıları kullanmışlardır. Yamuk bulanık sayılar yardımıyla ağırlıkları bulunan kriterler ve alternatifler çözüm sürecine dahil edilmiştir. Son olarak Bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak alternatifler sıralanmış ve en uygun kuruluş yeri seçilmiştir. Kahraman (2003), bir motor imalatçısının kuruluş yeri seçimi probleminin çözümü için; Blin in Bulanık Yöntemi, Bulanık Sentetik Değerlendirme, Yager in Ağırlıklandırılmış Amaçlar ve Bulanık AHP olmak üzere dört farklı çok kriterli karar verme yöntemini bir arada kullanmış ve yöntemler arasındaki farklılıklara işaret etmiştir. Özdağoğlu (2011), AHP nin geliştirilmiş hali olan ANP yöntemiyle bulanık mantığı 262

7 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: bir arada kullanarak kuruluş yeri problemine çözüm getirmiştir. Bir başka çalışmada ise Ertuğrul ve Kasapoğlu (2008), tekstil sektöründe faaliyet gösteren imalatçı bir firmanın kuruluş yeri seçim problemine Bulanık TOPSIS yöntemiyle çözüm arayışı içerisine girmiştir. Momeni vd. (2011), VIKOR yöntemini genişletmişler ve yöntemle bulanık mantığı birleştirerek kuruluş yeri seçim problemine çözüm aramışlardır. Problemin çözümü için kullanılan Bulanık VIKOR yönteminin algoritması sekiz adım oluşacak şekilde sunulmuştur. 3. Metodoloji Bu çalışma; ilki, kuruluş yeri seçim kararları, problemlerinin genel yapısı ve bu problemlerin çözümünde kullanılan yöntemleri belirlemeye yönelik gerçekleştirilen literatür araştırmasının yer aldığı birinci kısım; ikincisi, çalışmaya konu olan kuruluş yeri seçim probleminin çözümünde kullanılacak olan Bulanık Mantık, Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemlerinin algoritmasının sunulduğu ikinci kısım ve sonuncusu ise, kuruluş yeri seçim problemlerinin özel bir türü olan havalimanı kuruluş yeri seçim probleminin çok kriterli karar verme yöntemleriyle çözümü kavuşturulduğu üçüncü bölüm olmak üzere üç ana kısımdan oluşmaktadır. Çalışmanın uygulama kısmında çözümü aranan havalimanı kuruluş yer seçim problemi, kuruluş yeri problemlerinin özel bir türü olup; yüksek miktarda sermayenin bağlanmasını gerektiren stratejik bir yatırımdır. Bu tip yatırım kararları pek çok farklı kriterin etkisi altında şekillenmektedir. Bu nedenle, gerek nitel gerek nicel tüm değerlendirme faktörlerini çözüm sürecine dahil edecek yöntemlerin kullanılmasını zorunluluk haline getirmektedir. Bu zorunluluklardan dolayı, çalışmamıza konu olan problemin çözümü için bu gereksinimleri karşılayacak Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemlerinin kullanılmasına karar verilmiştir. Çalışmamızda Bulanık VIKOR için on bir, Bulanık TOPSIS için dokuz adımdan oluşan hiyerarşik bir yol takip edilmiştir. Karar vericilerin değerlendirmelerinin söz konusu yöntemlere aktarılması için ise, yamuk bulanık sayıların kullanılması tercih edilmiştir. Her iki yönteme göre çözülen problemin, sonuçları karşılaştırılarak uygulama sonlandırılmıştır. Problemin çözümü için kullanılan yöntemlere ilişkin açıklamalar bir sonraki bölümde sunulmakla birlikte; bundan önce yöntemlerin bulanık mantık ile ilişkisine kısaca değinilmiştir. 263

8 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: Bulanık Mantık ve Bulanık Küme Teorisi Birden fazla ve birbirleriyle etkileşim halindeki faktörler dikkate alınarak verilmesi gereken karar türlerinde, çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması nihai seçim kararının etkinliğini arttırmaktadır. Lakin, geleneksel çok kriterli karar verme yöntemleri, karar vericilerin belirsizlik içeren dilsel ifadelerini karar sürecine dahil etmede yetersiz kalmışlardır. Bu yetersizlik sonuçların doğruluğunu tartışmaya açmış ve yeni arayışlara neden olmuştur. Bu arayışların bir sonucu olarak bulanık mantık ve bulanık küme teorisinin geleneksel çok kriterli karar verme yöntemleriyle birlikte kullanılması fikri ortaya çıkmıştır. Bu vakte kadar, bahsedilen problem türlerinin çözümünde benimsenen Aristo mantığına benzer bir şekilde, bulanık küme teorisi de üyelik ilişkisi üzerine inşa edilmiştir. Aristo mantığından farklı olarak, bulanık mantıkta üyelik ilişkisi açıklanırken ara değerlerde göz önüne alınmaktadır. Nitekim, gündelik yaşamda karşılaşılan problemler kesin yargıların yanı sıra belirsizliği de barındırmaktadır. Bulanık mantık, bu belirsizlikleri dikkate alan bir yapı sergilemektedir. Bir bulanık kümede her bir elemana bir üyelik derecesi atanır. Bulanık mantık, Aristo mantığındaki klasik küme teorisinin daha hassas ve esnek halidir. Bu bağlamda, bir bulanık kümede, elemanların üyelik derecesi [0, 1] arasında değişen farklı üyelik derecelerinden herhangi birisini alabilmektedir. Aristo mantığı ve bulanık mantık arasındaki bu farklılığı basit bir örnekle açıklamaya çalışalım. Uzun boylu insanlardan oluşan bir küme tasavvur edelim. Aristo mantığında bu küme, örneğin, 1,90 cm ve üzerindeki boylu insanların oluşturduğu küme şeklinde tanımlanır. A şahsı 1,90 cm boyunda ise kümenin üyesidir ve üyelik derecesi 1 dir, B şahsı 2,05 cm boyunda ise yine kümenin elemanıdır ve üyelik derecesi yine 1 dir; fakat C şahsı 1,89 cm boyunda ise, kümenin elemanı olarak kabul edilmez ve üyelik derecesi 0 olarak atanır. Aristo mantığında, kümenin sınırları nettir ve ara değerler göz ardı edilir. Örneğimizden yola çıkarsak, Aristo mantığında bu kümenin elemanları ya uzun boyludur ya da değildir. Bulanık mantıkta ise, yine üyelik derecesinin açıklanmasında [0, 1] değerleri kullanılmakla birlikte, ara değerler de dikkate alınmaktadır. Yine örneğimize dönecek olursak bulanık mantığa göre de; A ve B şahsı kümenin elemanıdırlar ve üyelik dereceleri 1 dir. C şahsı ise oldukça uzun şeklinde tanımlanabilir ve yine kümenin elemanı olarak kabul edilir. C şahsının üyelik derecesi ise, örneğin, 0,95 olarak atanır. Kümeye D şahsı olarak bir dördüncü eleman ekleyelim ve bu şahsın boyu 1,45 cm olsun. Aristo mantığında bu şahıs kümenin elemanı değildir ve üyelik 264

9 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: derecesi 0 dır. Bulanık mantıkta ise; D şahsı kümenin elemanıdır, fakat çok kısa olarak tanımlanır ve üyelik derecesi 0 ya da sıfıra çok yakın bir değerdir. Bir bulanık kümede, dilsel değişken ve üyelik fonksiyonu olmak üzere iki kavram ön plana çıkmaktadır. Dilsel değişken, karar vericilerin değerlendirme kriterleri ve alternatifler hakkındaki düşüncelerini sözel olarak ifade ettikleri halidir. Bu ifadeler, üyelik fonksiyonu kullanılarak nicel değerlere dönüştürülür. Dilsel ifadelerin nicel değerlere dönüştürülmesinde kullanılan farklı üyelik fonksiyonları mevcuttur. Bunlardan en sık kullanılanları üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonlarıdır (Ecer, 2006: 78-82). Çalışmamızda yamuk üyelik fonksiyonun kullanılması tercih edildiğinden aşağıda sadece yamuk bulanık sayılara ve bunlarla yapılan bazı temel işlemlere ilişkin kısa değerlendirmelere yer verilmiştir. 3.2.Yamuk Bulanık Sayılar Yamuk üyelik fonksiyonu, = (n 1, n 2, n 3, n 4 ) ile ifade edilmektedir. Burada; n 1 ve n 2 yamuk bulanık sayısının alt ve üst değerini, n 2 ve n 3 ise bu iki sayı arasındaki sınırları göstermektedir. Aşağıda bir yamuk bulanık sayı, Şekil 1 de ise yamuk üyelik fonksiyonu gösterilmiştir. Devamında ise, yamuk bulanık sayılarla yapılan temel bazı işlemlere yer verilmiştir. 1 0 x n 1 n 2 n 3 n 4 Şekil 1: Yamuk Üyelik Fonksiyonu (Chen vd., 2006: 292). ~ n x 0, x n1, n2 n1 1, x n 4, n3 n4 0, x n n x n 1 2 n x n 3 1 x n 4 2 n x n 3 4 ~ m m, m, m, m ve n, n, n, n ~ n yamuk bulanık sayılar ve 1 r pozitif bir reel sayı olmak üzere; yamuk bulanık sayılarla yapılan bazı temel işlemler aşağıda gösterilmiştir (Küçük ve Ecer, 2007: 50-51): ~ ~ m n m n, m n, m n, m n

10 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: ~ ~ m n ~ m n, m n, m n, m n 1 m r m1r, m2r, m3r, m4r ~ ~ m n 4 2 m n, m n, m n, m n Bulanık mantık, bulanık küme teorisi ve yamuk bulanık sayıların ardından, çalışmamıza konu olan havalimanı kuruluş yeri seçim probleminin çözümü için kullanılacak olan Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemlerine ilişkin açıklamalara ve yöntemlerin algoritmasına aşağıda yer verilmiştir Bulanık VIKOR VIKOR yöntemi, çok kriterli kompleks sistemlerin optimizasyonu amacıyla, 1998 yılında Opricovic tarafından geliştirilmiştir. Yöntem, birden fazla kriterin dikkate alınarak alternatifler arasında bir sıralama ve seçim yapılması gereken durumlarda, maksimum grup faydası ve minimum bireysel pişmanlığı sağlayacak uzlaştırıcı çözüme ulaşmayı hedeflemektedir (Opricovic ve Tzeng, 2004: 447). Bulanık mantık ve bulanık küme teorisinin geleneksel VIKOR yöntemine adapte edilmesiyle ortaya çıkan Bulanık VIKOR yöntemi ise; bulanık çevrede, nihai karar üzerinde belirleyici olan ve birbirleriyle çelişen farklı kriterlerin söz konusu olduğu durumlarda kullanılması uygun olan bir yöntemdir (Opricovic, 2011: ). Çalışmamızda Bulanık VIKOR yöntemi için on bir basamaktan oluşan bir yol takip edilmiş olup, takip edilen bu yol aşağıda gösterilmiştir. Basamak 1: Alternatifler ve alternatifleri değerlendirmek için kullanılan kriterler hakkında bilgi sahibi olan n sayıda uzman kişiden oluşan bir karar verici grubu kurulur. Basamak 2: k adet değerlendirme kriteri ve m adet alternatif belirlenir. Basamak 3: Bu aşamada, belirlenen kriterlerin ve alternatiflerin değerlendirilmesi için uygun dilsel değişkenler tespit edilir. Çalışmamızda dilsel değişkenlerin bulanıklaştırılması için yamuk bulanık sayıların kullanılması tercih edilmiş olup; dilsel değişkenler ve bunlara karşılık gelen yamuk bulanık sayılar Tablo 1 de gösterilmiştir. 266

11 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: Tablo 1. Dilsel Değişkenler ve Bunlara Karşılık Gelen Yamuk Bulanık Sayılar Kriter Ağırlıkları İçin Dilsel Değişkenler Alternatiflerin Derecelendirilmesi İçin Dilsel Değişkenler Dilsel Değişken Yamuk Bulanık Sayı Dilsel Değişken Yamuk Bulanık Sayı Çok Düşük (ÇD) (0; 0; 0,1; 0,2) Çok Kötü (ÇK) (0; 0; 1; 2) Düşük (D) (0,1; 0,2; 0,2; 0,3) Kötü (K) (1; 2; 2; 3) Orta Düşük (OD) (0,2; 0,3; 0,4; 0,5) Orta Kötü (OK) (2; 3; 4; 5) Orta (O) (0,4; 0,5; 0,5; 0,6) Orta (O) (4; 5; 5; 6) Orta Yüksek (OY) (0,5; 0,6; 0,7; 0,8) Orta İyi (Oİ) (5; 6; 7; 8) Yüksek (Y) (0,7; 0,8; 0,8; 0,9) İyi(İ) (7; 8; 8; 9) Çok Yüksek (ÇY) (0,8; 0,9; 1; 1) Çok İyi (Çİ) (8; 9; 10; 10) (Chen, 2006: 293; Küçük ve Ecer, 2007: 51) Basamak 4: Dilsel değişkenlerin ve bunlara karşılık gelen bulanık sayıların belirlenmesini takiben, aşağıda (1) ve (2) numaralı eşitliklerle gösterilen; her bir kriterin ve alternatifin bulanık ağırlıkları hesaplanır. Eşitliklerdeki n oluşturulan karar verici grubundaki uzman kişi sayısına karşılık gelmekte olup; çalışmamızda üçtür., j kritere göre; i alternatifinin derecesi ve ise; j kriterinin önem ağırlığıdır. Basamak 5: Bu aşamada, (3) ve (4) numaralı eşitlikler kullanılarak bulanık karar matrisi oluşturulur. 267

12 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: Eşitliklerdeki; : j inci kritere göre i inci alternatifin derecesi, : i inci kriterin önem ağırlığı, : Bulanık karar matrisini ifade etmektedir. Basamak 6: Bu aşamada, (5) ve (6) numaralı eşitliklerle gösterilen; her bir kritere ait en iyi ve en kötü değerler hesaplanır. Basamak 7: i alternatifinin en iyi bulanık değerlere uzaklığını ifade eden ve (7) numaralı eşitlikle gösterilen ve i alternatifinin bulanık en kötü değerlere uzaklığını ifaden ve (8) numaralı eşitlikle gösterilen değerleri j=1, 2,., n için hesaplanır (Akyüz, 2012). : Kriterlerin ağırlığını ve önemini ifade etmektedir. Basamak 8: Maksimum grup faydasını ifade eden;, (9), (10) ve (11) değerleri hesaplanır. 268

13 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: uzlaştırıcı çoğunluk kuralını ve ise farklı görüştekilerin minimum bireysel pişmanlığını ifade etmektedir. Bu hesaplamalardan sonra indeksi elde edilir; bu indeks grup faydası ile bireysel pişmanlığın birlikte değerlendirilmesi ile hesaplanır. v değeri ise, kriterlerin çoğunluğunu veya maksimum grup faydasını (v=0.5) sağlayan stratejinin önemine dikkat çekerken, 1-v bireysel pişmanlık değerine karşılık gelmektedir (Opricovic, 2011: ). Basamak 9: Bu aşamada, yamuk bulanık sayılar durulaştırılır (eşitlik 12) ve alternatifler indeksine göre sıralanır. Bu indeksin, değerinin küçük olması alternatifin tercih edilebilirliğini arttırmaktadır. Basamak 10: Karar vericileri ortak bir paydada buluşturacak olan, uzlaştırıcı çözümü belirlemek için (13) ve (14) numaralı eşitliklerle gösterilen iki koşulun uygunluğu kontrol edilir. 1.Koşul: Kabul edilebilir avantaj 2.Koşul: Karar vermede kabul edilebilir istikrar Alternatif a, S ve/veya R değerlerine göre yapılan sıralamada en iyi alternatif olmalıdır (Opricovic ve Tzeng, 2004). Eğer 1. Koşul sağlanmaz 269

14 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: ve olursa, ve aynı uzlaştırıcı çözüm olur. Eğer 2. koşul kabul edilmezse; her ne kadar nın nispi bir avantajı olsa da, karar vermede tutarsızlık vardır. Bundan dolayı ve uzlaştırıcı çözümleri aynıdır. Basamak 11: Q indeksi değeri minimum olan alternatif en iyi alternatif olarak seçilir Bulanık TOPSIS Hwang ve Yoon (1981), geleneksel çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To An Ideal Solution) yönteminin, alternatifler arasında bir sıralama ve seçim yapmanın gerekli olduğu durumlar için geliştirildiğini ifade etmişlerdir. Yöntemin ana felsefesi, alternatiflerin pozitif ve negatif ideal çözümlere uzaklıklarının belirlenmesi ve buna göre alternatifler arasında bir sıralama yapılmasıdır (Chen, 2000: 1-4). TOPSIS yöntemi de, diğer geleneksel karar verme yöntemleri gibi alternatiflerin değerlendirilmesi aşamasında nicel değerlerden hareket etmektedir. Daha önce ifade ettiğimiz üzere, gerçek hayatta karşılaşılan problemlerin belirsizlikler içermesi, karar vericilerin değerlendirme ve yargılarını çoğu zaman dilsel olarak ifade etmeyi tercih etmeleri, ulaşılan sonuçların doğruluğunu tartışmaya açmıştır. Bu sürecin bir sonucu olarak literatüre giren, Bulanık TOPSIS yöntemi ise, TOPSIS gibi geleneksel karar verme yöntemlerine bulanık mantığın adapte edilmesiyle ortaya çıkmıştır. Yöntemde, dilsel olarak ifade edilen değerlendirmeler bulanıklaştırılarak analize dahil edilmektedir. Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR yöntemlerinde takip edilen yol benzerlik göstermekle birlikte, yöntemler bulanık karar matrislerinin normalizasyon aşamalarında farklılaşmaktadır. Normalizasyon işlemine kadar ki, aşamalar aynı olduklarından Bulanık TOPSIS yönteminde takip edilen yol yöntemlerin farklılaştığı altıncı basamaktan itibaren gösterilmiş olup; çözüm için dokuz basamaktan oluşan bir yol benimsenmiştir. Basamak 6: Bulanık VIKOR yönteminin beşinci basamağında hesaplanan, bulanık karar matrisinden hareketle; (15) numaralı eşitlikle gösterilen normalize edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulur. 270

15 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: Eşitliklerdeki; Normalize edilmiş bulanık karar matrisini, : Bulanık karar matrisinde bir sütunundaki üçüncü bileşenlerin maksimum değerini, : Bulanık karar matrisindeki her bir değerin değerine bölünmesiyle elde edilen normalize edilmiş değerleri, Her bir a, b, c, d: Bulanık karar matrisindeki değerleri, temsil etmektedir. Basamak 7: Her bir kriterin ağırlığı dikkate alınarak, (17) numaralı eşitlikle gösterilen ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulur. Eşitliklerdeki; : Normalize edilmiş bulanık karar matrisini temsil etmektedir. Basamak 8: Her bir alternatifin; (19) numaralı eşitlikle gösterilen Bulanık Pozitif İdeal Çözüm ve (20) numaralı eşitlikle gösterilen Bulanık Negatif İdeal Çözümden uzaklığı (21) ve (22) numaralı eşitklikler kullanılarak hesaplanır. 271

16 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: ile tanımlanır. Eşitliklerdeki d(.,.), iki üçgen bulanık sayı arasındaki uzaklığı göstermekte olup; bu uzaklık vertex yöntemi kullanılarak hesaplanır. Vertex metodu; m ve n gibi iki bulanık sayı arasındaki uzaklığın hesaplanmasında (23) numaralı eşitlikte kullanılır (Chen, 2000: 3). ve Adım 9: Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözüme uzaklıkların hesaplanmasından sonra, (24) numaralı eşitlik kullanılarak alternatiflerin yakınlık katsayıları hesaplanır. Yakınlık katsayısı 1 e en yakın olan alternatifin, diğer alternatiflere göre seçilme şansı o derece yüksektir (Chen, 2000: 6, Ecer, 2006: 87). 272

17 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13: Kuruluş Yeri Seçim Problemlerinin Özel Bir Türü Olarak Havalimanı Kuruluş Yeri Seçim Problemi Teknolojik alanda ortaya çıkan yeniliklerle birlikte; ekonomik, sosyal ve kültürel alanlarda radikal değişiklikler yaşanmıştır. İnsanların seyahat ve serbest ticaret yapma özgürlüğüne kavuşmaları, teknolojik imkanların ticareti, seyahati kolaylaştırması; bölgeler ve kıtalararası beşeri ve maddi unsurların transferini desteklemiş ve hızlandırmıştır. Seyahat ve ticaret gibi faaliyetlerin omurgasını oluşturan taşımacılık sektörü de teknolojik yeniliklere paralel olarak hızlı bir gelişim göstermiştir. Temel taşıma sistemleri olan; karayolu, demiryolu, denizyolu, havayolu ve boru hattı taşımacılığında etkinlik, verimlilik ve hız, söz konusu gelişmeler paralelinde artmıştır. Bunun yanı sıra; insanların gelirlerinin artmasıyla birlikte, havayolu taşımacılığı kullanıcılarına sunduğu hizmetlerin hızından dolayı sürekli gelişme gösteren bir taşımacılık sistemi olarak ön plana çıkmıştır. Havayolu taşımacılığının etkin ve verimli bir şekilde gerçekleşebilmesi her şeyden evvel sisteme uygun alt ve üst yapının varlığını gerektirmekte; bu gereklilik, havalimanlarının mevcudiyetini havayolu taşımacılığının sağlıklı bir şekilde yürütülebilmesi için ön koşul haline getirmektedir. Bu çalışma, havalimanı yatırım sürecinde; neden olacağı yüksek maliyetler ve geri dönülemez sonuçları dikkate alındığında stratejik karar niteliği taşıyan kuruluş yeri seçimi konusuna odaklanmış olup; Ankara da halen hizmet göstermekte olan Esenboğa Havalimanı na ilişkin eleştirilerin varlığı ve kapasiteyi artırmak adına ikinci bir pist yapılmasının gündemde olduğu bir dönemde; merkezi otoritenin, Esenboğa Havalimanı na ek olarak, Ankara da ikinci bir havalimanı yapılmasına karar vermesi durumunda kuruluş yeri için en uygun bölgenin seçimine çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması yoluyla çözüm arayışlarının bir sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Olası ikinci bir havalimanı kuruluş yerinin belirlenmesi amacıyla, konunun uzmanlarından oluşan, kamu ve özel sektör mensubu üç kişilik bir karar verici gurubu oluşturulmuş; literatürden hareketle belirlenen havalimanı kuruluş yeri seçim kriterlerine ve alternatiflere, adı geçen karar vericilerle yapılan bir dizi görüşme neticesinde son şekli verilmiştir. Olası ikinci bir havalimanı kuruluş yerinin tespit edilmesi için literatürden hareketle; karar kriteri olarak 9 ana başlık altında 34 alt değerlendirme kriteri ve 5 bölge alternatif kuruluş yeri için uygun 273

18 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: bulunmuştur 3. Alternatiflerin belirlenmesinde, bölgelerin merkeze olan uzaklıkları temel alınmıştır. Söz konusu problemin çözümü için; Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemleri kullanılmış, her bir yöntemden elde edilen bulgular karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Karar vericilerin, karar kriterlerine ve alternatiflere ilişkin değerlendirmelerin bulanıklaştırılması amacıyla yamuk bulanık sayıların kullanılmasına karar verilmiştir. Çözüm aranan probleminin genel yapısı, karar kriterleri ve alternatif bölgelerin konumları Şekil 2 de gösterilmiştir. Problemin çözümünün yer aldığı bir sonraki bölüme geçmeden önce, Türkiye de ve Ankara da havayolu taşımacılığının ve havalimanlarının durumuna ilişkin genel bir bilginin sunulması, çalışmayı tamamlaması bakımdan tarafımızca gerekli görülmüştür. Türkiye de uzun yıllar boyunca devlet kontrolü altında bulunan havayolu taşımacılık sektörü, özel sektörün piyasaya girişi önündeki engellerin kaldırılmasıyla birlikte; 2010 yılı itibariyle 16 havayolu işletmesinin rekabet içerine girdiği bir sektör haline gelmiştir. Ülkemizdeki toplam havalimanı sayısı, 2011 yılı itibariye, 12 si iç ve dış hat, 34 ü iç hat olmak üzere, toplam 46 dır yılı verilerine göre; toplam uçak sayısı 332 adet, iç ve dış hatlarda taşınan toplam yolcu sayısı adet, toplam kargo ton iken, havalimanlarımıza iniş kalkış yapan uçak sayısı toplam adettir. Ankara nın merkezine yaklaşık 30 km mesafede yer alan ve halen Ankara nın Çubuk ilçesinde hizmet vermekte olan Esenboğa Havalimanı 2006 yılında hizmete girmiştir. Günde ortalama yolcuya hizmet vermekte ve 175 adet uçak iniş kalkış yapmaktadır. Esenboğa Havalimanı; toplamda m 2 iç ve dış hatlar terminali, m 2 otoparkı, m 2 apron alanı, m 2 duty free alanı, m 2 yiyecek-içecek alanı, adet araç kapasiteli kapalı otoparkı ve yolcu kapasitesiyle; 2010 yılında yolcu ve adet uçak trafiğine sahne olmuştur (www.tuik.gov.tr, Çalışmanın takip eden kısmında, ele alınan kuruluş yeri probleminin sırasıyla Bulanık VIKOR ve Bulanık TOPSIS yöntemleriyle çözümüne yer verilmiş; devamında ise elde edilen bulgular karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. 3 Kuruluş yeri seçim kriterleri için bknz: Ashrafzadeh (2012), Kumar ve Kumanan (2011), Athawale ve Chakraborty (2010), Hu vd. (2009), Tabari vd. (2008), Eleren (2007), Chen (2001), Yang ve Lee (1997), Liang ve Wang (1991). 274

19 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:1-30 Potansiyel Havalimanı Kuruluş Yeri Seçim Problemi Coğrafi Özellikler Arazinin Topoğrafyası Arazinin Jeolojik ve Tektonik Yapısı İklim Şartları Don, sis, fırtına veya sel riski Yıllık ortalama sıcaklı, basınç ve nem miktarı Rüzgar Hızı Genişleme Potansiyeli Genişleme Potansiyeli Kapasite Oranı Yasal Sınırlamalar ve Düzenlemeler Katma Değer Vergisi Muafiyeti Gümrük Vergisi Muafiyeti, Vergi İndirimi Sosyal Sigortalar Prim Desteği (İşveren Payı) Gelir Vergisi Stopajı ve İndirimi Sosyal Sigortalar Prim Desteği (İşçi Payı) Faiz Ödeme desteği Katma Değer Vergisi Geri Ödemesi Arazi Tahsisi Altyapı Olanakları Kanalizasyon sistemi İletişim Ağının Durumu Enerji Ağının Durumu Ulaşım Ağının Durumu Ulaşım Şehir Merkezi ve Yerleşim Alanlarıyla Bağlantısı Trafik Yoğunluğu Şehir Merkezi ve Yerleşim Alanlarına Ulaşım Maliyet Arazi Maliyeti İnşaat Maliyetleri Talep Gelecekteki Talebe İlişkin Beklentiler Çevresel ve Sosyal Etki Bölgenin Ekolojik Dengesine Etkisi Atıkların Çevreye Etkisi Bölge Ekonomisine Katkısı Bölgenin Sosyal Yaşamına Etkisi Bölge Sakinleri İçin Oluşturduğu Potansiyel Risk Güvenlik Riski Trafik Yoğunluğu ve Riski Bölge Sakinlerinin Yatırıma İlişkin Tutumları Şekil 2. Havalimanı Kuruluş Yeri Probleminin Genel Yapısı, Kriterler ve Alt Kriterler 275

20 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: Havalimanı Kuruluş Yeri Seçim Probleminin Bulanık VIKOR Yöntemiyle Çözümü Bu başlık altında çalışmamıza konu olan havalimanı kuruluş yeri seçim problemi, ilk olarak, Bulanık VIKOR yöntemine göre çözülmüştür. Karar vericilerin dilsel ifadelerini bulanıklaştırmak için yamuk bulanık sayılar kullanılmıştır. Basamak 1: Yöntem gereği, konu hakkında bilgisi olan uzman kişilerden oluşan üç kişilik bir karar verici grubu oluşturulmuştur. Karar vericiler kamu ve özel sektörde çalışan ve havalimanı projelerinde aktif olarak görev yapmış kişilerden seçilmiştir. Bu bağlamda çalışmamızda karar verici sayısı yani n=3 tür. Basamak 2: Bu aşamada, potansiyel havalimanı kuruluş yeri için alternatif beş bölge ve bu alternatiflerin değerlendirilmesi için dokuz ana başlık altında yer alan toplam otuz dört alt karar kriteri belirlenmiştir. Tablo 2. Bulanık Ağırlık Matrisi Bulanık Ağırlık Matrisi Bulanık Ağırlıklar(w j ) Bulanık Ağırlıklar(w j ) Kriterler n 1 n 2 n 3 n 4 Kriterler n 1 n 2 n 3 n 4 C 1 0,73 0,83 0,87 0,93 C 18 0,27 0,37 0,43 0,53 C 2 0,53 0,63 0,67 0,77 C 19 0,27 0,37 0,43 0,53 C 3 0,63 0,73 0,77 0,83 C 20 0,27 0,37 0,43 0,53 C 4 0,47 0,57 0,63 0,73 C 21 0,23 0,33 0,37 0,47 C 5 0,63 0,73 0,77 0,83 C 22 0,23 0,33 0,37 0,47 C 6 0,33 0,43 0,47 0,57 C 23 0,23 0,33 0,37 0,47 C 7 0,43 0,53 0,57 0,67 C 24 0,20 0,30 0,40 0,50 C 8 0,50 0,60 0,60 0,70 C 25 0,23 0,33 0,37 0,47 C 9 0,70 0,80 0,80 0,90 C 26 0,70 0,80 0,80 0,90 C 10 0,37 0,47 0,53 0,63 C 27 0,53 0,63 0,67 0,77 C 11 0,30 0,40 0,50 0,60 C 28 0,60 0,70 0,70 0,80 C 12 0,77 0,87 0,93 0,97 C 29 0,77 0,87 0,93 0,97 Tablo 2 nin Devamı C 13 0,60 0,70 0,80 0,87 C 30 0,70 0,80 0,80 0,90 C 14 0,73 0,83 0,87 0,93 C 31 0,47 0,57 0,63 0,70 C 15 0,70 0,80 0,90 0,93 C 32 0,70 0,80 0,80 0,90 C 16 0,80 0,90 1,00 1,00 C 33 0,37 0,47 0,53 0,63 C 17 0,27 0,37 0,43 0,53 C 34 0,57 0,67 0,73 0,80 Basamak 3: Karar kriterlerinin ve alternatiflerin değerlendirilmesinde kullanılan dilsel değişkenler belirlenmiş ve bu ifadelerin 276

21 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:1-30 bulanıklaştırılması için yamuk bulanık sayıların kullanılmasına karar verilmiştir. Dilsel değişkenler ve bunlara karşılık gelen yamuk bulanık sayılar daha önce Tablo 1 de gösterildiğinden tekrar edilmemiştir. Basamak 4: Bulanık VIKOR yönteminin algoritmasının gösterildiği kısımda yer alan Basamak 4 teki (1) ve (2) numaralı eşitlikler yardımıyla bulanık ağırlık matrisi oluşturulmuş ve Tablo 2 de gösterilmiştir. Basamak 5: Yine Bulanık VIKOR yönteminin algoritmasının gösterildiği kısımda yer alan Basamak 5 teki (3) ve (4) numaralı eşitlikler yardımıyla bulanık karar matrisi oluşturulmuş; fakat matrisin boyutlarının çok büyük olmasından dolayı burada gösterilmemiştir. Basamak 6: Bulanık VIKOR yönteminin algoritmasının gösterildiği kısımda yer alan Basamak 6 daki (5) ve (6) numaralı eşitlikler kullanılarak, sırasıyla Bulanık En İyi ve Bulanık En Kötü değerler hesaplanmış ve Tablo 3 de gösterilmiştir. Tablo 3. Bulanık En İyi ve Bulanık En Kötü Değerler Kriterler Bulanık En İyi Değerler ( ) Bulanık En Kötü Değerler ( ) n 1 n 2 n 3 n 4 n 1 n 2 n 3 n 4 C 1 6,67 7,67 8,33 9,00 3,00 4,00 5,00 6,00 C 2 6,67 7,67 8,33 9,00 3,00 4,00 5,00 6,00 C 3 7,67 8,67 9,33 9,67 2,00 3,00 4,00 5,00 C 4 6,67 7,67 8,33 9,00 2,67 3,67 4,33 5,33 C 5 7,67 8,67 9,33 9,67 3,33 4,33 4,67 5,67 C 6 5,00 6,00 6,00 7,00 1,67 2,67 3,33 4,33 C 7 4,67 5,67 6,33 7,33 1,67 2,67 3,33 4,33 C 8 3,00 4,00 5,00 6,00 1,33 2,00 3,00 4,00 C 9 6,33 7,33 7,67 8,67 3,00 4,00 4,00 5,00 C 10 3,33 4,33 4,67 5,67 1,67 2,67 3,33 4,33 C 11 5,67 6,67 7,33 8,33 1,67 2,67 3,33 4,33 C 12 5,33 6,33 6,67 7,67 1,67 2,67 3,33 4,33 C 13 5,33 6,33 6,67 7,67 2,33 3,33 3,67 4,67 C 14 6,33 7,33 7,67 8,67 1,33 2,33 2,67 3,67 C 15 7,67 8,67 9,33 9,67 4,33 5,33 5,67 6,67 C 16 7,67 8,67 9,33 9,67 4,33 5,33 5,67 6,67 C 17 2,67 3,67 4,33 5,33 2,67 3,67 4,33 5,33 C 18 2,67 3,67 4,33 5,33 2,67 3,67 4,33 5,33 C 19 2,67 3,67 4,33 5,33 2,67 3,67 4,33 5,33 C 20 2,67 3,67 4,33 5,33 2,67 3,67 4,33 5,33 C 21 2,33 3,33 3,67 4,67 2,33 3,33 3,67 4,67 277

22 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13:1-30 Tablo 3 ün Devamı C 22 2,33 3,33 3,67 4,67 2,33 3,33 3,67 4,67 C 23 2,33 3,33 3,67 4,67 2,33 3,33 3,67 4,67 C 24 2,00 3,00 4,00 5,00 2,00 3,00 4,00 5,00 C 25 2,33 3,33 3,67 4,67 2,33 3,33 3,67 4,67 C 26 7,00 8,00 9,00 9,33 1,67 2,67 3,33 4,33 C 27 5,67 6,67 7,33 8,33 2,33 3,33 3,67 4,67 C 28 6,33 7,33 7,67 8,67 1,00 1,67 2,33 3,33 C 29 5,33 6,33 6,67 7,67 1,67 2,67 3,33 4,33 C 30 6,67 7,67 8,33 9,00 2,67 3,67 4,33 5,33 C 31 3,67 4,67 5,33 6,33 1,67 2,67 3,33 4,33 C 32 1,67 2,67 3,33 4,33 0,33 0,67 1,33 2,33 C 33 3,67 4,67 5,33 6,33 0,67 1,33 1,67 2,67 C 34 7,67 8,67 9,33 9,67 2,67 3,67 4,33 5,33 Basamak 7: Bulanık VIKOR yönteminin algoritmasının gösterildiği kısımdaki Basamak 7 deki (7) ve (8) numaralı eşitlikler kullanılarak her bir alternatifin en iyi bulanık ve en kötü bulanık değerlere uzaklıkları hesaplanmış ve Tablo 4 de gösterilmiştir. Tablo 4. ve Değerleri Alternatifler n 1 n 2 n 3 n 4 n 1 n 2 n 3 n 4 A 1 3,33 3,89 4,29 4,73 0,70 0,80 0,80 0,90 A 2 4,78 5,55 6,03 6,39 0,70 0,80 0,80 0,90 A 3 10,11 11,73 13,28 14,28 0,77 0,87 0,93 0,97 A 4 9,64 11,27 12,66 14,02 0,80 0,90 1,00 1,00 A 5 10,69 12,21 13,28 14,43 0,73 0,83 0,87 0,93 Basamak 8: Bulanık VIKOR yönteminin gösterildiği kısımda Basamak 8 de gösterilen;, ve değerleri hesaplanmış ve Tablo 5 de gösterilmiştir. Tablo 5.,, ve Değerleri n 1 n 2 n 3 n 4 Min 3,33 3,89 4,29 4,73 Max 10,69 12,21 13,28 14,43 Min 0,7 0,8 0,8 0,9 Max 0,8 0,

23 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:1-30 Basamak 9: Bu aşamada, yamuk bulanık sayılar durulaştırılmış ve alternatifler indeksine göre sıralanmıştır. Alternatiflerin hesaplanan değerleri Tablo 6 da gösterilmiştir. Yamuk bulanık sayıların durulaştırılması için Bulanık VIKOR yönteminin algoritmasının gösterildiği Basamak 9 daki (12) numaralı eşitlik kullanılmıştır. Tablo 6. Alternatiflerin Hesaplanan İndeks Değerleri Alt. n 1 n 2 n 3 n 4 İndeks Sıra İndeks Sıra İndeks Sıra A 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0, , ,800 1 A 2 0,098 0,100 0,097 0,086 0, , ,800 1 A 3 0,794 0,805 0,833 0,826 0, , ,883 3 A 4 0,929 0,944 0,965 0,979 0, , ,925 4 A 5 0,667 0,667 0,667 0,667 0, , ,842 2 Basamak 10: Kabul koşullarını karşılayıp karşılamadığına teyit edilmiştir 1. Koşul: Kabul edilebilir avantaj sağlanamamıştır. 2. Koşul: Karar vermede kabul edilebilir istikrar ve olduğu için 1. koşul Karar vermede kabul edilebilir istikrar: Q i, S i ve R i indekslerine göre yapılan sıralama, Tablo 7 de gösterilmiştir. Tablo 7. Karar Vermede Kabul Edilebilir İstikrar Q i A 1 > A 2 > A 5 > A 3 > A 4 S i A 1 > A 2 > A 4 > A 3 > A 5 R i A 1 = A 2 > A 5 > A 3 > A 4 Basamak 11: Alternatifler indeks değerlerine göre; A 1, A 2, A 5, A 4 ve A 3 şeklinde sıralanmış olup; indeks değeri en küçük olan A 1 alternatifi Bulanık VIKOR yöntemine göre en uygun kuruluş yeri olarak belirlenmiştir. 279

24 AIBU Journal of Social Sciences, Spring 2013, Vol:13, Year:13, Issue:1, 13: Havalimanı Kuruluş Yeri Seçim Probleminin Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Çözümü Yukarıda Bulanık VIKOR yöntemine göre çözümü sunulan havalimanı kuruluş yer seçim problemi, bu aşamada Bulanık TOPSIS yöntemine göre de çözülmüştür. Daha önce de ifade ettiğimiz üzere, her iki yöntem bulanık sayıların durulaştırılması aşamasına kadar aynıdır. Bu nedenle Bulanık TOPSIS yönteminin çözümü, yöntemlerin farklılaştığı Basamak 6 dan itibaren gösterilmiştir. Bulanık VIKOR yönteminde olduğu gibi, karar verici sayısı üç, alternatif kuruluş yeri sayısı beş, ana değerlendirme kriteri sayısı dokuz, son olarak alt değerlendirme kriteri sayısı otuz dörttür. Bulanık TOPSIS yönteminde de, Bulanık VIKOR yönteminde kullanılan dilsel ifadelerin aynısı kullanılmış olup; dilsel ifadelerin bulanıklaştırılması için yamuk bulanık sayılar kullanılmıştır. Bulanık TOPSIS yönteminde takip edilen yol daha önceki kısımlarda sunulduğundan detaya girilmeden sonuçlar üzerinde yoğunlaşılmıştır. Basamak 6: Daha öncede ifade ettiğimiz üzere yöntemler bu aşamaya kadar aynı olduklarından, Bulanık VIKOR yönteminin beşinci basamağında hesaplanan bulanık karar matrisinden hareketle; Bulanık TOPSIS yönteminin algoritmasının gösterildiği Basamak 6 daki (15) numaralı eşitlikle gösterilen normalize edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulmuş; fakat ortaya çıkan matrisin boyutlarının büyük olmasından dolayı burada gösterilmemiştir. Basamak 7: Normalize edilmiş bulanık karar matrisinin oluşturulmasını takiben bu aşamada, yine ilgili yöntemin algoritmasının yedinci basamağında (17) numaralı eşitlikle gösterilen ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulmuş; fakat yine elde edilen matrisin büyük boyutları nedeniyle burada gösterilmemiştir. Basamak 8: Bulanık TOPSIS yönteminin algoritmasının sunulduğu kısımda (19) ve (20) numaralı eşitliklerle gösterilen; her bir alternatifin Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözümden uzaklıkları, (21) ve (22) numaralı eşitlikler kullanılarak hesaplanmıştır. Alternatiflerin Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözümden uzaklıkları Tablo 8 de gösterilmiştir. 280

25 AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:1-30 Tablo 8. Alternatiflerin Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözümden Uzaklıkları (BPİÇ ve BNİÇ) BPİÇ BNİÇ A 1, A* A 2, A* A 3, A* A 4, A* A 5, A* A 1, A- A 2, A- A 3, A- A 4, A- A 5, A- C 1 0,37 0,29 0,54 0,59 0,58 0,67 0,76 0,49 0,45 0,44 C 2 0,51 0,44 0,64 0,68 0,68 0,52 0,59 0,39 0,36 0,35 C 3 0,41 0,34 0,69 0,73 0,73 0,63 0,69 0,32 0,30 0,29 C 4 0,48 0,54 0,54 0,70 0,73 0,56 0,49 0,50 0,33 0,30 C 5 0,34 0,37 0,40 0,66 0,62 0,69 0,66 0,63 0,36 0,41 C 6 0,63 0,63 0,78 0,78 0,81 0,40 0,39 0,24 0,25 0,22 C 7 0,56 0,59 0,77 0,66 0,63 0,48 0,44 0,26 0,37 0,41 C 8 0,56 0,56 0,74 0,70 0,65 0,48 0,49 0,30 0,34 0,38 C 9 0,33 0,38 0,63 0,59 0,41 0,71 0,67 0,39 0,44 0,62 C 10 0,61 0,61 0,61 0,73 0,69 0,44 0,44 0,44 0,31 0,35 C 11 0,78 0,83 0,68 0,63 0,65 0,25 0,20 0,35 0,42 0,39 C 12 0,29 0,34 0,66 0,44 0,44 0,77 0,72 0,38 0,61 0,61 C 13 0,40 0,57 0,57 0,66 0,66 0,66 0,47 0,47 0,37 0,37 C 14 0,52 0,30 0,57 0,76 0,71 0,51 0,75 0,46 0,27 0,32 C 15 0,27 0,37 0,41 0,46 0,53 0,78 0,67 0,62 0,59 0,50 C 16 0,21 0,21 0,31 0,31 0,48 0,86 0,86 0,74 0,74 0,55 C 17 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 C 18 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 C 19 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 C 20 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 C 21 0,73 0,73 0,73 0,73 0,73 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 C 22 0,73 0,73 0,73 0,73 0,73 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 C 23 0,73 0,73 0,73 0,73 0,73 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 C 24 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 C 25 0,73 0,73 0,73 0,73 0,73 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 C 26 0,31 0,42 0,66 0,74 0,65 0,73 0,62 0,36 0,28 0,51 C 27 0,54 0,47 0,58 0,65 0,73 0,50 0,57 0,46 0,39 0,30 C 28 0,41 0,68 0,68 0,80 0,83 0,63 0,35 0,34 0,23 0,20 C 29 0,49 0,55 0,66 0,49 0,29 0,54 0,49 0,38 0,54 0,77 C 30 0,60 0,65 0,60 0,48 0,32 0,42 0,38 0,42 0,56 0,72 C 31 0,54 0,63 0,72 0,58 0,72 0,51 0,41 0,32 0,45 0,32 C 32 0,79 0,79 0,63 0,64 0,49 0,28 0,28 0,44 0,41 0,61 C 33 0,68 0,61 0,80 0,80 0,87 0,36 0,44 0,23 0,23 0,16 C 34 0,58 0,71 0,68 0,47 0,38 0,45 0,31 0,34 0,56 0,65 Basamak 9: Her bir alternatifin Bulanık Pozitif ve Negatif İdeal Çözüme uzaklıkların hesaplanmasından sonra, yöntemin algoritmasının gösterildiği kısımda (24) numaralı eşitlikle gösterilen formül kullanılarak alternatiflerin yakınlık katsayıları hesaplanmış ve Tablo 9 da gösterilmiştir. 281

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM

NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM Deniz Koçak Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler, Ekonometri Bölümü, Ankara denizkocak36@gmail.com

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi

Detaylı

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul Karar Destek Sistemleri Prof.Dr. Günay Erpul Karar Verme Karar verme, karar vericinin/karar vericilerin mevcut tüm seçenekler arasından amaca/amaçlara en uygun bir veya birkaç seçeneği seçmesi olarak tanımlanır.

Detaylı

Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı

Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2013-2014 Güz Dönemi Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI

Detaylı

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Arş Gör. Burcu AVCI ÖZTÜRK 1 Doç. Dr. Zehra BAŞKAYA 2 ÖZET İşletmelerde satış elemanı seçim süreci bir çok

Detaylı

Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ İLE PERSONEL SEÇİMİ: KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ İLE PERSONEL SEÇİMİ: KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Istanbul Commerce University Journal of Science İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 15(30), Güz 2016 http://dergipark.gov.tr/ticaretfbd Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ

Detaylı

Tedarik Zincirlerinde Yer Seçimi Kararları (Location Decisions)

Tedarik Zincirlerinde Yer Seçimi Kararları (Location Decisions) Tedarik Zincirlerinde Yer Seçimi Kararları (Location Decisions) Öğr. Üyesi: Öznur Özdemir Kaynak: Waters, D. (2009). Supply Chain Management: An Introduction to Logistics, Palgrave Macmillan, New York

Detaylı

BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA

BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA Hacer GÜNER Pamukkale Üniversitesi Özcan MUTLU Pamukkale Üniversitesi Özet Günümüzün yok edici rekabet ortamında işletmeler, ayakta kalabilmek için

Detaylı

TESİS TASARIMI ve PLANLAMASI -Giriş-

TESİS TASARIMI ve PLANLAMASI -Giriş- TESİS TASARIMI ve PLANLAMASI -Giriş- Hazırlayan Yrd. Doç. Selçuk Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi - Endüstri Mühendisliği Bölümü İşletme: İnsanların ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla mal ve

Detaylı

AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI

AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS METHOD AND APPLICATION IN AREA SELECTION OF READY MIXED CONCRETE PLANT ÖZET Ömür TEZCAN*

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

Çok Amaçlı Karar Verme

Çok Amaçlı Karar Verme Çok Amaçlı Karar Verme [multi criteria decision making] Erdem Kocamustafaoğulları The George Washington University erdemk@gwu.edu Çok Kriterli Karar Verme Semineri Amaçlar Neden Çok Kriterli Karar Verme

Detaylı

Afet Yardım Operasyonlarında CBS Tabanlı Acil Müdahale Sistemi

Afet Yardım Operasyonlarında CBS Tabanlı Acil Müdahale Sistemi Afet Yardım Operasyonlarında CBS Tabanlı Acil Müdahale Sistemi Erdinç Bakır 1, Dr. Onur Demir 1 & Dr. Linet Ozdamar 2 1 Bilg. Müh. Bölümü 2 Sistem ve End. Müh. Bölümü Yeditepe University, Istanbul, Turkey

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi -Bileşenler, Katılımcılar, Kararlar- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN

Tedarik Zinciri Yönetimi -Bileşenler, Katılımcılar, Kararlar- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Tedarik Zinciri Yönetimi -Bileşenler, Katılımcılar, Kararlar- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Tedarik Zinciri Bileşenleri Tedarik zincirlerinde üç temel bileșenden söz edilebilir: Aktörler: Tedarik zinciri

Detaylı

KAPASİTE PLANLAMASI ve ÖLÇME KRİTERLERİ

KAPASİTE PLANLAMASI ve ÖLÇME KRİTERLERİ KAPASİTE PLANLAMASI ve ÖLÇME KRİTERLERİ Kuruluş yeri belirlenen bir üretim biriminin üretim miktarı açısından hangi büyüklükte veya kapasitede olması gerektiği işletme literatüründe kapasite planlaması

Detaylı

ÇALIŞMA RAPORU KONU: TURİZM YÖNETİMİ PROGRAM: TURİZM YÖNETİMİ VE PLANLAMA TÜRÜ/SÜRESİ: LİSANSÜSTÜ DİPLOMA, 04/10/2010 01/10/2011

ÇALIŞMA RAPORU KONU: TURİZM YÖNETİMİ PROGRAM: TURİZM YÖNETİMİ VE PLANLAMA TÜRÜ/SÜRESİ: LİSANSÜSTÜ DİPLOMA, 04/10/2010 01/10/2011 ÇALIŞMA RAPORU KONU: TURİZM YÖNETİMİ PROGRAM: TURİZM YÖNETİMİ VE PLANLAMA TÜRÜ/SÜRESİ: LİSANSÜSTÜ DİPLOMA, 04/10/2010 01/10/2011 HAZIRLAYAN: MURAT KOÇAK Müfettiş KÜLTÜR VE TURİZM BAKANLIĞI Teftiş Kurulu

Detaylı

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre): DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir

Detaylı

Ali ELEREN. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (13) 2007, ÖZET

Ali ELEREN. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (13) 2007, ÖZET Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (3) 2007, 280-295 KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN FUZZY TOPSIS YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ: DERİ SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ CHOOSING PLANT LOCATION BY FUZZY TOPSIS TECHNIQUE; A CASE STUDY: TANNING INDUSTRY

Detaylı

SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321

SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321 SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321 Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin Ekonomik Performanslarının TOPSIS Metodu ile Karşılaştırılması Comparison of the Economic Performance of Turkish Republics in Central

Detaylı

VİKOR-MAUT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇUKUROVA BÖLGESEL HAVAALANI YERİ SEÇİMİ

VİKOR-MAUT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇUKUROVA BÖLGESEL HAVAALANI YERİ SEÇİMİ VİKOR-MAUT YÖNTEMLERİ KULLANILARAK ÇUKUROVA BÖLGESEL HAVAALANI YERİ SEÇİMİ Medine Nur Türkoğlu ve * 2 Yrd. Doç. Dr. Özer Uygun Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

KURULUŞ YERİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS-VIKOR YAKLAŞIMININ KULLANIMI: OTEL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

KURULUŞ YERİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS-VIKOR YAKLAŞIMININ KULLANIMI: OTEL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA KURULUŞ YERİ SEÇİMİNDE BULANIK AHS-VIKOR YAKLAŞIMININ KULLANIMI: OTEL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA ÖZ İlker Murat AR 1 Birdoğan BAKİ 2 Fatih ÖZDEMİR 3 Kapasite kullanım oranı ve yatırımın geri dönüş performansı

Detaylı

Anahtar Kelimeler: Tesis Yeri Seçimi, Bulanık Topsis Yöntemi, Beden Eğitimi.

Anahtar Kelimeler: Tesis Yeri Seçimi, Bulanık Topsis Yöntemi, Beden Eğitimi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi The Journal of International Social Research Cilt: 8 Sayı: 36 Volume: 8 Issue: 36 Şubat 2015 February 2015 www.sosyalarastirmalar.com Issn: 1307-9581 EĞİTİM TESİSLERİNİN

Detaylı

Sistem Mühendisliği. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Sistem Mühendisliği. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Sistem Mühendisliği Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Organizasyon Teorileri 20. yüzyılın başından itibaren insan ilişkilerinin her alandaki giderek artan önemi, iki dünya savaşı ve 1960 ların sosyal devrimleri,

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

Stratejik Pazarlama 7. Hafta. Doç. Dr. Hayrettin Zengin

Stratejik Pazarlama 7. Hafta. Doç. Dr. Hayrettin Zengin Stratejik Pazarlama 7. Hafta Doç. Dr. Hayrettin Zengin Pazar Fırsatları Ölçümü ve Pazar Çekiciliği Analizi Pazar fırsatı Mevcut ve gelecekteki olası değişimler sonucunda tüketicilerde ortaya çıkabilecek

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

Ç.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2016 Cilt:34-5

Ç.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2016 Cilt:34-5 BULANIK AHP İLE PERSONEL SEÇİMİ VE ADANA İLİNDE UYGULAMASI Personel Selection With Fuzzy Analytıcal Hıerarchy Process and Applıcatıon ın ADANA Cennet Beste ÖNEL Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Oya

Detaylı

T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI

T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI 20 ŞUBAT 2014 ANKARA SUNUM PLANI 1.Teşvik Sistemi 2.Atık Geri Kazanım veya Bertaraf Tesisi Yatırımları 3.Alt Bölge Destekleri 2 SUNUM PLANI 1.Teşvik

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Alt Yüklenici Seçimi: İnşaat Sektöründe Bir Uygulama

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Alt Yüklenici Seçimi: İnşaat Sektöründe Bir Uygulama Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Alt Yüklenici Hilal AYDIN hilalaydin07@gmail.com betulokul@hotmail.com Yrd. Doç. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi, Mühendislik ve Tasarım Fakültesi bayvaz@ticaret.edu.tr

Detaylı

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

ULAŞIM. AFYONKARAHİSAR 2015 www.zafer.org.tr

ULAŞIM. AFYONKARAHİSAR 2015 www.zafer.org.tr ULAŞIM 2023 kara taşımacılığı hedeflerinde, büyük merkezlerin otoyollarla bağlanırken, nüfusu nispeten küçük merkezlerin bu otoyollara bölünmüş yollarla entegre edilmesi hedeflenmektedir ve Afyonkarahisar

Detaylı

Yeşil Lojistiğin Tersine Lojistik ile İlişkisi ve Sürdürülebilir Kalkınma İçin Önemi. Araş.Gör. Güneş KÜÇÜKYAZICI Yrd.Doç.Dr. Murat BASKAK YAEM, 2010

Yeşil Lojistiğin Tersine Lojistik ile İlişkisi ve Sürdürülebilir Kalkınma İçin Önemi. Araş.Gör. Güneş KÜÇÜKYAZICI Yrd.Doç.Dr. Murat BASKAK YAEM, 2010 Yeşil Lojistiğin Tersine Lojistik ile İlişkisi ve Sürdürülebilir Kalkınma İçin Önemi Araş.Gör. Güneş KÜÇÜKYAZICI Yrd.Doç.Dr. Murat BASKAK Sunum Plânı Tedârik Zinciri ve Tedârik Zinciri Yönetimi Lojistik

Detaylı

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi ULAŞIM Kara taşımacılığı 2023 hedeflerinde büyük merkezler otoyollarla bağlanırken, nüfusu nispeten küçük merkezlerin bu otoyollara bölünmüş yollarla entegre edilmesi hedeflenmektedir. Harita 16 ve Harita

Detaylı

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Amaç Değişen ve gelişen müşteri isteklerinin en verimli

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144.

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE UYGULANMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDEN BİR ÖRNEK APPLICATION

Detaylı

PET ŞİŞE TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YAKLAŞIMI * FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS APPROACH TO PET BOTTLE SUPPLIER SELECTION

PET ŞİŞE TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YAKLAŞIMI * FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS APPROACH TO PET BOTTLE SUPPLIER SELECTION Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.202, C.7, S.3, s.35-37. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.202, Vol.7,

Detaylı

Yerli ve / veya yabancı şirket evlilikleri ve beraberinde farklı kültürlere uyum süreci,

Yerli ve / veya yabancı şirket evlilikleri ve beraberinde farklı kültürlere uyum süreci, Hafta 1: İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ VE UYGULAMALARI 1 1 İnsan Kaynakları Yönetiminin Tanımı, Önemi ve Amacı İnsan kaynakları yönetimi, en üst düzey yöneticiden en alta, tedarik ve satın almadan satış sonrası

Detaylı

Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi seçimi. Supplier selection for furniture industry with fuzzy TOPSIS method

Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi seçimi. Supplier selection for furniture industry with fuzzy TOPSIS method SAÜ Fen Bil Der 20 Cilt, 1 Sayı, s 55-63, 2016 Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi Esra Kurt Tekez 1*, Nuray Bark 2 ÖZ 14042015 Geliş/Received, 09112015 Kabul/Accepted Tedarikçi, karlılık,

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. Safiye Turgay Doç.Dr. İsmail Erol Fulya Türkmen Abant Izzet Baysal Universitesi

Yrd.Doç.Dr. Safiye Turgay Doç.Dr. İsmail Erol Fulya Türkmen Abant Izzet Baysal Universitesi Lojistik Yönetim Sürecinin Analitik Modeli Ve Sektörel Uygulaması Yrd.Doç.Dr. Safiye Turgay Doç.Dr. İsmail Erol Fulya Türkmen Abant Izzet Baysal Universitesi Giriş İş dünyasında uluslar arası düzeyde rekabetin

Detaylı

Bölgesel Teşvik Uygulamaları

Bölgesel Teşvik Uygulamaları Yeni Teşvik Yasasında dört ana başlık var. Genel Teşvik Uygulamaları KDV İstisnası ve Gümrük Vergisi Muafiyeti içeriyor. Bölge ayrımı yapılmaksızın, Teşvik edilmeyecek yatırım konuları ile diğer teşvik

Detaylı

T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YENİ TEŞVİK SİSTEMİ YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI. 15 Kasım 2012 İSTANBUL. Teşvik Uygulama ve Yabancı Sermaye Genel Müdürlüğü

T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YENİ TEŞVİK SİSTEMİ YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI. 15 Kasım 2012 İSTANBUL. Teşvik Uygulama ve Yabancı Sermaye Genel Müdürlüğü T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YENİ TEŞVİK SİSTEMİ YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI 15 Kasım 2012 İSTANBUL Teşvik Uygulama ve Yabancı Sermaye Genel Müdürlüğü 1. HAZIRLIK SÜRECİ YENİ TEŞVİK SİSTEMİNİN HEDEFLERİ Ø

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ 2003 MÜHENDİSLİĞİ İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ ÜNİVERSİTESİ

ÖZGEÇMİŞ 2003 MÜHENDİSLİĞİ İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ ÜNİVERSİTESİ ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı: İPEK EKER 2. Doğum Tarihi: 31.01.1980 3. Ünvanı: ÖĞRETİM GÖREVLİSİ 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans ENDÜSTRİ İSTANBUL KÜLTÜR 2003 MÜHENDİSLİĞİ ÜNİVERSİTESİ Y.Lisans

Detaylı

Bölüm 3. Dış Çevre Analizi

Bölüm 3. Dış Çevre Analizi Bölüm 3 Dış Çevre Analizi 1 2 Çevre Analizi Ç E V R E A N A L İ Z İ D I Ş Ç E V R E İ Ç Ç E V R E Genel / Uzak Dış Çevre Analizi Sektör / Yakın Dış Çevre Analizi İşletme İçi Çevre Analizi Politik Uluslararası

Detaylı

ISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey

ISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2012, Volume: 7, Number: 1, Article Number: 1A0294 Ömür Tezcan 1 Osman Aytekin 2 Hakan Kuşan 3 Ilker Özdemir 4 Oyak Construction 1 Eskisehir Osmangazi

Detaylı

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem 3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası

Detaylı

İŞLETME ORTAK DOKTORA PROGRAMI DERS İÇERİKLERİ GÜZ DÖNEMİ DERS PROGRAMI

İŞLETME ORTAK DOKTORA PROGRAMI DERS İÇERİKLERİ GÜZ DÖNEMİ DERS PROGRAMI İŞLETME ORTAK DOKTORA PROGRAMI DERS İÇERİKLERİ GÜZ DÖNEMİ DERS PROGRAMI Dersin Kodu Kredisi Dersin Niteliği İŞL 601 Pazarlama Teorileri 3 Zorunlu İŞL 603 Finansman Teorisi 3 Zorunlu İŞL 605 Uluslararası

Detaylı

Bulanık TOPSIS Algoritması ile Yamuk Bulanık Sayıların Satış Elemanı Seçiminde Kullanılması

Bulanık TOPSIS Algoritması ile Yamuk Bulanık Sayıların Satış Elemanı Seçiminde Kullanılması Volume 2. Number 2. 20 pp. 77-00 ISSN: 309-2448 www.berjournal.com Bulanık TOPSIS Algoritması ile Yamuk Bulanık Sayıların Satış Elemanı Seçiminde Kullanılması Zehra Baskaya a Burcu Ozturk b Özet: Yoğun

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: 29092011 Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Yayına Kabul Tarihi: 03022012 Cilt: 14, Sayı: 1, Yıl: 2012, Sayfa: 07-25 Online Yayın Tarihi: 25042012 ISSN: 1302-3284

Detaylı

YENİ TEŞVİK SİSTEMİ. Bu uygulamalar kapsamında sağlanacak destek unsurları aşağıdaki tabloda gösterilmiştir.

YENİ TEŞVİK SİSTEMİ. Bu uygulamalar kapsamında sağlanacak destek unsurları aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. YENİ TEŞVİK SİSTEMİ UYGULAMALAR 15.06.2012 tarih ve 2012/3305 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile yürürlüğe giren yeni teşvik sistemi 4 farklı uygulamadan oluşmaktadır: 1- Genel Teşvik Uygulamaları 2- Bölgesel

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011)

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011) 08.401.001 08.401.002 08.401.003 Dikkat Seviyesindeki Değişimlerin Elektrofizyolojik Ölçümler İle İzlenmesi PFO(Patent Foramen Ovale) Teşhisinin Bilgisayar Yardımı İle Otomatik Olarak Gerçeklenmesi ve

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan Algılama Uygulamaları Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ

Detaylı

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması 2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması Mahmut YARDIMCIOĞLU Özet Genel anlamda krizler ekonominin olağan bir parçası haline gelmiştir. Sıklıkla görülen bu krizlerin istatistiksel

Detaylı

TAKİPÇİ ÜLKELER, PİYASA YAPICI ÜLKELERE KARŞI: KÜRESEL ENTEGRASYONUN NERESİNDEYİZ?

TAKİPÇİ ÜLKELER, PİYASA YAPICI ÜLKELERE KARŞI: KÜRESEL ENTEGRASYONUN NERESİNDEYİZ? DEĞERLENDİRMENOTU Aralık2013 N201345 tepav Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı İdil BİLGİÇ ALPASLAN 1 Araştırmacı, Ekonomi Etütleri İrem KIZILCA 2 Araştırmacı, Ekonomi Etütleri TAKİPÇİ ÜLKELER,

Detaylı

Trakya Kalkınma Ajansı. www.trakyaka.org.tr. İhracat Planı Hazırlanması Süreci

Trakya Kalkınma Ajansı. www.trakyaka.org.tr. İhracat Planı Hazırlanması Süreci Trakya Kalkınma Ajansı www.trakyaka.org.tr İhracat Planı Hazırlanması Süreci 2013 İHRACAT PLANI HAZIRLANMASI SÜRECİ İhracat Planı Neden Hazırlanır? İhracattan ne beklendiğinin belirlenmesi, İhracat amaçlarına

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Önsöz... BİRİNCİ BÖLÜM TURİZM ENDÜSTRİSİ

İÇİNDEKİLER. Önsöz... BİRİNCİ BÖLÜM TURİZM ENDÜSTRİSİ İÇİNDEKİLER Önsöz... v BİRİNCİ BÖLÜM TURİZM ENDÜSTRİSİ 1. Turizm Endüstrisi... 1 1.1. Turizm Olayı ve Kavramı... 1 1.2. Turizm Endüstrisi Tanımı ve Temel Özellikleri... 5 1.3. Turizm Endüstrisinin Dünya

Detaylı

Afet İstasyonlarının Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yönteminin Uygulanması: Düzce de Bir Lokasyon Analizi 23

Afet İstasyonlarının Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yönteminin Uygulanması: Düzce de Bir Lokasyon Analizi 23 H. M. ASLAN, M. S. YILDIZ ve H. TEZCAN UYSAL Özet Afet İstasyonlarının Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yönteminin Uygulanması: Düzce de Bir Lokasyon Analizi 23 Hakan Murat ASLAN Düzce Üniversitesi

Detaylı

AHP VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE ÜLKELER VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

AHP VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE ÜLKELER VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Özel Sayı: Bahar 0/ s.- AHP VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE ÜLKELER VE TÜRKİYE NİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Detaylı

BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMLARI KULLANILARAK MATRİS (L-MATRİS) METODU BAZLI RİSK DEĞERLENDİRMESİ

BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMLARI KULLANILARAK MATRİS (L-MATRİS) METODU BAZLI RİSK DEĞERLENDİRMESİ BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMLARI KULLANILARAK MATRİS (L-MATRİS) METODU BAZLI RİSK DEĞERLENDİRMESİ Muhammet Gül*, Ali Fuat Güneri*, Ali Ersel Selvi* *Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Detaylı

~ x A. n ~ ~ α. ~ α1 ~ α 2

~ x A. n ~ ~ α. ~ α1 ~ α 2 İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 7, Sayı 2, 2006, 77-96 BULANIK ORTAMLARDA GRUP KARARI VERMEYE YARDIMCI BİR YÖNTEM: FUZZY TOPSIS VE BİR UYGULAMA Fatih Ecer * ABSTRACT The purpose of the study is to present

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

PERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi.

PERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi. PERFORMANS YÖNETĐMĐ Kurumların yapısına uygun performans yönetimi sistemini esnek yapı sayesinde Đnsan Kaynakları uygulaması içinde tanımlayarak takip edebilme Performans kayıtlarını yöneticilere e-posta

Detaylı

Sigma 2006/3 Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM

Sigma 2006/3 Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 6/ Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM Fügen TORUNBALCI

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Bu bölümde eşitsizlik kısıtlarına bağlı bir doğrusal olmayan kısıta sahip problemin belirlenen stasyoner noktaları

Detaylı

III. PwC Çözüm Ortaklığı Platformu Şirketlerde İç Kontrol ve İç Denetim Fonksiyonu* 22 Aralık 2004

III. PwC Çözüm Ortaklığı Platformu Şirketlerde İç Kontrol ve İç Denetim Fonksiyonu* 22 Aralık 2004 III. PwC Çözüm Ortaklığı Platformu Şirketlerde İç Kontrol ve İç Denetim Fonksiyonu* *connectedthinking PwC İçerik İç kontroller İç kontrol yapısının oluşturulmasında COSO nun yeri İç denetim İç denetimi

Detaylı

T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI ŞUBAT 2015

T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI ŞUBAT 2015 T.C. EKONOMİ BAKANLIĞI YATIRIMLARDA DEVLET YARDIMLARI ŞUBAT 2015 İZMİR YATIRIM TEŞVİK SİSTEMİNİN HEDEFLERİ 1. Mevzuat ve Hedefler Tasarrufların katma değeri yüksek yatırımlara yönlendirilmesi, Üretim ve

Detaylı

DEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI

DEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI DEPREM KONUMLRININ BELİRLENMESİNDE BULNIK MNTIK YKLŞIMI Koray BODUR 1 ve Hüseyin GÖKLP 2 ÖZET: 1 Yüksek lisans öğrencisi, Jeofizik Müh. Bölümü, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon 2 Yrd. Doç. Dr., Jeofizik

Detaylı

BÖLÜM 1 TEDARİK ZİNCİRİ

BÖLÜM 1 TEDARİK ZİNCİRİ İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEDARİK ZİNCİRİ 1.1. Niçin Tedarik Zinciri?... 1 1.2. Tedarik Zinciri ve Tedarik Zinciri Yönetimi... 3 1.3. Tedarik Zinciri Yapısı... 5 1.4. İş Modelleri... 6 Kaynaklar... 7 BÖLÜM 2

Detaylı

DERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7

DERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7 DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Yüksek Lisans Seçmeli Dersin Koordinatörü

Detaylı

KONU İLGİ. NutriOpt TERCÜME VE DERLEME KAYNAKÇA YAYININ KAPSAMI

KONU İLGİ. NutriOpt TERCÜME VE DERLEME KAYNAKÇA YAYININ KAPSAMI NIR NutriOpt KONU Nutreco nun en güncel projesi NutriOpt ile getirdiği yenilikler İLGİ NutriOpt TERCÜME VE DERLEME KAYNAKÇA YAYININ KAPSAMI Formülasyon ve Fiyatlandırma Uzmanı Burak GÜLHAN NutriOpt Poultry

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Ağ tasarımı, tedarik zinciri açısından üç karar düzeyini de ilgilendiren ve bu düzeylerde etkisi olan bir konudur. Zincirin

Detaylı

Yeni Yatırım Teşvik Paketinin Bursa ya Getirdikleri...

Yeni Yatırım Teşvik Paketinin Bursa ya Getirdikleri... Yeni Yatırım Teşvik Paketinin Bursa ya Getirdikleri... 1. Yeni Teşvik Sisteminin Genel Görünümü Yeni teşvik sistemi, aşağıdaki dört bileşenden oluşmaktadır. - Genel teşvik uygulamaları - Bölgesel teşvik

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.

Detaylı

YATIRIM TEŞVİK SİSTEMİ

YATIRIM TEŞVİK SİSTEMİ T.C. Ekonomi Bakanlığı TEŞVİK UYGULAMA VE YABANCI SERMAYE GENEL MÜDÜRLÜĞÜ YATIRIM TEŞVİK SİSTEMİ Dr. Mehmet Yurdal ŞAHİN Genel Müdür Yardımcısı 11 Şubat 2016, ANKARA Sunum Planı 1. Yatırım Teşvik Sistemi

Detaylı

LOJİSTİK SEKTÖRÜ SOSYAL MEDYA ARAŞTIRMASI

LOJİSTİK SEKTÖRÜ SOSYAL MEDYA ARAŞTIRMASI LOJİSTİK UYGULAMALARI VE ARAŞTIRMALARI MERKEZİ LOJİSTİK SEKTÖRÜ SOSYAL MEDYA ARAŞTIRMASI Şubat, 2014 Fikri Mülkiyet Hakları Saklıdır ÇALIŞMA EKİBİ Bülent TANLA (Danışman) Prof. Dr. Okan Tuna (Koordinatör-Raportör)

Detaylı

ULAŞIM. MANİSA www.zafer.org.tr

ULAŞIM. MANİSA www.zafer.org.tr ULAŞIM Kara taşımacılığı 2023 hedeflerinde büyük merkezler otoyollarla bağlanırken, nüfusu nispeten küçük merkezlerin bu otoyollara bölünmüş yollarla entegre edilmesi hedeflenmektedir. Harita 15 ve Harita

Detaylı

Bilindiği üzere, ülkemizde üretim yapısının yeniden şekillendirilmesi amacıyla, Yeni Teşvik Sistemi oluşturulmuş olup, yatırımcılara yeni imkanlar

Bilindiği üzere, ülkemizde üretim yapısının yeniden şekillendirilmesi amacıyla, Yeni Teşvik Sistemi oluşturulmuş olup, yatırımcılara yeni imkanlar Bilindiği üzere, ülkemizde üretim yapısının yeniden şekillendirilmesi amacıyla, Yeni Teşvik Sistemi oluşturulmuş olup, yatırımcılara yeni imkanlar sunulmuştur. YENİ TEŞVİK SİSTEMİ İLE İLLERİMİZ SOSYO-EKONOMİK

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011)

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER (2008-2011) 08.401.001 08.401.002 08.401.003 Dikkat Seviyesindeki Değişimlerin Elektrofizyolojik Ölçümler İle İzlenmesi PFO(Patent Foramen Ovale) Teşhisinin Bilgisayar Yardımı İle Otomatik Olarak Gerçeklenmesi ve

Detaylı

11.10.2015. Faktör Donatımı Teorisi (Heckscher Ohlin) Karşılaştırmalı Üstünlüklere Eleştiri. Heckscher Ohlin Modelinden Çıkartılan Teoremler

11.10.2015. Faktör Donatımı Teorisi (Heckscher Ohlin) Karşılaştırmalı Üstünlüklere Eleştiri. Heckscher Ohlin Modelinden Çıkartılan Teoremler Faktör Donatımı Teorisi (Heckscher hlin) Karşılaştırmalı Üstünlüklere Eleştiri Karşılaştırmalı üstünlükler teorisi uluslararası emek verimliliğindeki farklılıkların nedeni üzerinde durmamaktadır. Bu açığı

Detaylı

- Mali analizin Tanımı - Türlerine göre mali analiz - Değerlendirme Kuruluşları

- Mali analizin Tanımı - Türlerine göre mali analiz - Değerlendirme Kuruluşları - Mali analizin Tanımı - Türlerine göre mali analiz - Değerlendirme Kuruluşları Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU Oran analizi: Finansal tablo kalemleri arasındaki

Detaylı

Hakkımızda. www.kita.com.tr. KITA, 1995 te kurulmuş entegre bir lojistik hizmet üreticisidir.

Hakkımızda. www.kita.com.tr. KITA, 1995 te kurulmuş entegre bir lojistik hizmet üreticisidir. İstanbul, 2013 Hakkımızda KITA, 1995 te kurulmuş entegre bir lojistik hizmet üreticisidir. KITA, taşıma ve lojistik hizmetlerinde mükemmelliği hedef alarak ve kalifiye insan kaynağını en etkin şekilde

Detaylı

İçerik. Giriş. Başlangıç Teminatı Geriye Dönük Testi. Hesap Bazında Geriye Dönük Test. Ürün Bazında Geriye Dönük Test. BİAŞ PP Geriye Dönük Test

İçerik. Giriş. Başlangıç Teminatı Geriye Dönük Testi. Hesap Bazında Geriye Dönük Test. Ürün Bazında Geriye Dönük Test. BİAŞ PP Geriye Dönük Test İçerik Giriş Başlangıç Teminatı Geriye Dönük Testi Hesap Bazında Geriye Dönük Test Ürün Bazında Geriye Dönük Test BİAŞ PP Geriye Dönük Test Teminat Değerleme Katsayıları Geriye Dönük Testi Başlangıç Teminatı

Detaylı

Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı

Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı Devlet Demiryolları için Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sistemi (MATRİS) Selim Çetiner Serhan Turhan - 9 Aralık 2014, Salı MATRİS Gündem Maliyet Tabanlı Rekabetçi Fiyatlandırma Sisteminin İhtiyaç

Detaylı

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ 13 1.1. Üretim, Üretim Yönetimi Kavramları ve Önemi 14 1.2. Üretim Yönetiminin Tarihisel Gelişimi 18 1.3. Üretim Yönetiminin Amaçları ve Fonksiyonları

Detaylı

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Amaç Değişen ve gelişen müşteri isteklerinin en verimli

Detaylı

Yrd.Doç.Dr. ENGİN ÇAKIR

Yrd.Doç.Dr. ENGİN ÇAKIR Yrd.Doç.Dr. ENGİN ÇAKIR Nazilli İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Yönetim Ve Organizasyon Anabilim Dalı Eğitim Bilgileri 1999-2003 Lisans İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme

Detaylı

BANKA ŞUBE PERFORMANSLARININ VIKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

BANKA ŞUBE PERFORMANSLARININ VIKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Endüstri Mühendisliði Dergisi Cilt: 20 Sayý: 1 Sayfa: (19-28) YA/EM 2008 Özel Sayısı BANKA ŞUBE PERFORMANSLARININ VIKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ İrfan ERTUĞRUL, Nilsen KARAKAŞOĞLU Pamukkale Üniversitesi,

Detaylı

PROMETHEE YÖNTEMİ İLE GIDA SANAYİ İŞLETMESİNİN KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN BELİRLENMESİ: KURU DOMATES İŞLETMESİ ÖRNEĞİ

PROMETHEE YÖNTEMİ İLE GIDA SANAYİ İŞLETMESİNİN KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN BELİRLENMESİ: KURU DOMATES İŞLETMESİ ÖRNEĞİ PROMETHEE YÖNTEMİ İLE GIDA SANAYİ İŞLETMESİNİN KURULUŞ YERİ SEÇİMİNİN BELİRLENMESİ: KURU DOMATES İŞLETMESİ ÖRNEĞİ Araş.Gör. Duran GÜLER E.Ü. Ziraat Fak. Tarım Ekonomisi Böl. Doç.Dr. Hakan Adanacıoğlu E.Ü.

Detaylı

KONYA HAVA KARGO TERMİNALİ Ahmet ÇELİK

KONYA HAVA KARGO TERMİNALİ Ahmet ÇELİK 1. GİRİŞ Konya Havalimanı, 2 yılında hizmete girmiş, 21 de dış hatlar yolcu trafiğine açılmış olup, yıllık uçak kapasitesi 17.52 dir. Havaalanı 196. m² alan üzerine kurulmuştur. Konya Havalimanı 213 yılı

Detaylı

Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*)

Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*) Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (2): 337-348 Kiralama Yoluyla Araba Temin Eden Bir İşletmede AHP Yöntemi Uygulaması (*) Ekin Öztoprak (**) Öz: Günümüzde, alternatif sayısının

Detaylı

PERSONEL SEÇİM PROBLEMİ İÇİN DOĞRUSAL FİZİKİ PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI A LINEAR PYHSICAL PROGRAMMING APPROACH TO PERSONNEL SELECTION PROBLEM

PERSONEL SEÇİM PROBLEMİ İÇİN DOĞRUSAL FİZİKİ PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI A LINEAR PYHSICAL PROGRAMMING APPROACH TO PERSONNEL SELECTION PROBLEM İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 14 Sayı: 28 Güz 2015 s. 15-28 Araştırma Makalesi PERSONEL SEÇİM PROBLEMİ İÇİN DOĞRUSAL FİZİKİ PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI Mehmet Ali ILGIN 1 Eda DEĞİRMENCİ

Detaylı

Kuruluş Yeri Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) Kullanımı: Isparta Bölgesi nde Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) Kullanımı: Isparta Bölgesi nde Bir Uygulama Yönetim Bilimleri Dergisi Cilt: 11, Sayı: 21, ss. 101-116, 2013 Kuruluş Yeri Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) Kullanımı: Isparta Bölgesi nde Bir Uygulama Nuri ÖMÜRBEK* & Seda ÜSTÜNDAĞ** & Özlem

Detaylı

Lojistik. Lojistik Sektörü

Lojistik. Lojistik Sektörü Lojistik Sektörü Gülay Dincel TSKB Ekonomik Araştırmalar dincelg@tskb.com.tr Kasım 014 1 Ulaştırma ve depolama faaliyetlerinin entegre lojistik hizmeti olarak organize edilmesi ihtiyacı, imalat sanayi

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME

Detaylı

ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1

ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1 ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1 Selçuk PERÇİN Doç. Dr., KTÜ, İİBF, İşletme Bölümü, selcukpercin@yahoo.com A. Cansu GÖK Arş. Gör., KTÜ, İİBF, İşletme Bölümü cansu_gok@hotmail.com

Detaylı