Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Bir İşletme İçin Bilgisayar Seçimi
|
|
- Nilüfer Sarıca
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. Electre ve Bulanık HP Yöntemleri ile Bir İşletme İçin Bilgisayar Seçimi İrfan ERTUĞRUL Nilsen KRKŞOĞLU Özet Bu çalışmanın amacı, işletmelerde karar vermeye yardımcı olmak için ELETRE (Elimination Et hoi Traduisant la Realité) ve Bulanık nalitik Hiyerarşi Prosesi (BHP) yöntemlerinin bir arada kullanılmasına dayanan bir yaklaşım sunmaktır. Bu yaklaşımda, klasik HP yönteminin karar vericilerin sübjektif yargılarını ele almada yetersiz olmasından dolayı kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde, BHP yönteminden yararlanılmaktadır. aha sonra alternatiflerin sıralanmasında ELETRE yöntemi kullanılmaktadır. Uygulama bölümünde ise sunulan bu yaklaşımın uygulanabilirliğini göstermek için bir işletmede dizüstü bilgisayar seçim roblemi ele alınmıştır. nahtar Kelimeler: Karar Verme Teknikleri, Bulanık Mantık, ELETRE, HP omuter Selection For omany With Electre nd Fuzzy HP Methods bstract The aim of this study is to roose an aroach based on ELETRE (Elimination Et hoi Traduisant la Realité) and Fuzzy nalytic Hierarchy Process (FHP) to hel decision making in comanies. In this aroach the weights of the criteria are determined with FHP method since classical HP can not take into consideration the subjectivity and uncertainty in the decision making rocess. nd then ELETRE method is used for ranking the alternatives. In the alication section, comuter selection roblem of a comany is given in order to illustrate the feasibility of the roosed aroach. Key Words: ecision Making Techniques, Fuzzy Logic, ELETRE, HP JEL lassification odes: 0, 0,,6,M. Giriş İşletmelerde yöneticiler, değişik konularda karşılaştıkları roblemleri çözümlemek veya belirli amaçlarını gerçekleştirmek için sürekli olarak karar vermek durumunda olu zamanlarının büyük bir bölümünü karar vermeye Yrd. oç. r., Pamukkale Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü iertugrul@amukkale.edu.tr, Tel : 08966, Fa : rş. Grv., Pamukkale Üniversitesi, İşletme Bölümü
2 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. ayırmaktadırlar. Yöneticiler, basit günlük kararları alırken sezgilerine dayanırken, daha karmaşık kararlar için analize ihtiyaç duyarlar. Çeşitli karar roblemleriyle karşı karşıya kalan yöneticiler için zor roblemlerden bir tanesi de alternatifler kümesinden uygun alternatifin seçilmesidir. Bu seçim rosedürüne çelişen ve fazla sayıda kriter dahil olduğu için geleneksel seçim rosedürlerinin kullanılması gerçekçi bir çözüm sunmaz. Bu durumda, çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması uygun olacaktır (Soner ve Önüt, 006: ). Bu çalışmada ise işletme yöneticilerine karar vermelerinde yardımcı olmak için çok kriterli karar verme yöntemlerinden Bulanık nalitik Hiyerarşi Prosesi (BHP) ve ELETRE (ELimination Et hoi Traduisant la REalité) yöntemlerine dayanan bir yaklaşım sunulmuştur. Çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanmakta amaç, çoklu ve genellikle birbiriyle çelişen kriterlerin olduğu durumlarda karar verme mekanizmasını kontrol altında tutabilmek ve karara mümkün olduğu kadar kolay ve çabuk ulaşmaktır. Karar vericilerin sübjektif yargılarını da dikkate alabilmek için kriterlerin ağılıklarını belirlemede klasik HP yöntemi yerine BHP yönteminden yararlanılmış ve böylece karar verme sürecindeki belirsizlik azaltılmıştır (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 007b: 7). Karar vericiler genellikle sabit değerli yargılara varmaktansa belirli aralıklar dâhilinde yargılara varmayı tercih ederler. Bunun sebebi karar vermede, alternatifleri karşılaştırma sürecinin bulanık doğası gereği kişinin kendi tercihlerini tam olarak belirtememesidir (Büyüközkan vd., 00: 60 6). Bu yüzden, her kriterin ikili karşılaştırılması sonucu elde edilen değerler üçgen bulanık sayılar ile ifade edilmiştir. Böylece, karar vericilerin deneyimlerinden ve öznel algıdan kaynaklanan belirsizliğin üstesinden gelinmiştir (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 007a: ). BHP yöntemi yardımıyla kriterlerin ağırlıkları belirlendikten sonra, alternatiflerin sıralanmasında ise ELETRE yöntemi kullanılmıştır. ELETRE yönteminde alternatifler, tercih sıralamasına göre birbirleriyle kıyaslanarak seçim yaılmaktadır. Çalışmada önerilen bu yöntem yardımıyla bir işletmenin dizüstü seçim roblemi ele alınmıştır. Literatürde dizüstü bilgisayar seçim roblemini ele alan bazı çalışmalar bulunmaktadır. Vahidov ve Ji (00), e-ticarette müşterilerin satın alma kararlarını desteklemek için bir yöntem önererek dizüstü bilgisayar seçimi için kümeleme analizine dayanan bulanık bir model geliştirmişlerdir. Gal ve Hanne (006), çok kriterli karar verme yöntemleri ve sinir ağlarının birleşimine dayanan bir yaklaşım yardımıyla dizüstü bilgisayar seçim roblemini ele almışlardır.
3 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık Çalışmanın ilk bölümünde konuya ilişkin bir girişe yer verildikten sonra ikinci ve üçüncü bölümlerde BHP ve ELETRE yöntemlerinden bahsedilmiştir. ördüncü bölümde uygulama ele alınmıştır. Uygulamada, bölüm müdürleri için dizüstü bilgisayar almaya karar veren bir işletme için en uygun bilgisayar alternatifi belirlenmeye çalışılmıştır. Son bölümde ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir.. Bulanık nalitik Hiyerarşi Prosesi Thomas L. Saaty (980) tarafından geliştirilen nalitik Hiyerarşi Prosesi (HP) yaygın olarak kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinden bir tanesidir. Fakat klasik HP yöntemi, belirsizlik ve kararsızlık durumlarını ele almada yetersiz olmasından dolayı eleştirilmektedir (eng, 999: ). yrıca HP yöntemi, uzman kişinin bilgilerini ele alsa da, insani düşünme tarzını yansıtamamaktadır (Kahraman vd., 00: 7). Bu eksikliklerin üstesinden gelebilmek için BHP yöntemi önerilmiştir. Sözel ifadelerin sayısallaştırılması ve farklı düşüncelerin ortak bir aydada birleştirilmesinin zorluğu BHP yöntemi ile giderilebilir. Böylece karar verme sürecindeki belirsizliğin daha kolay üstesinden gelinebilir. Bu bölümde BHP yönteminin algoritmasını açıklamadan önce, bulanık küme ve bulanık sayı kavramlarına kısaca değinilecektir. Bulanık küme kavramı, ilk kez Lotfi. Zadeh tarafından 96 yılında Bulanık Kümeler adlı makalenin yayınlanması ile ortaya atılmıştır. Bulanık küme, devamlı üyelik derecesine sahi nesneler kümesidir. Bulanık küme, her nesneyi 0 ile arasında değişen üyelik derecesine sahi üyelik fonksiyonu ile nitelendirmektedir (Zadeh, 96: 8). Bulanık sayılar ise dışbükey, normalleştirilmiş, sınırlısürekli üyelik fonksiyonu olan ve gerçel sayılarda tanımlanmış bir bulanık küme olarak ifade edilir (Baykal ve Beyan, 00: ). Üçgen bulanık sayılar, üç tane gerçek sayılarla tanımlanmış bulanık sayıların özel bir çeşidi olu (l, m, u) şeklinde ifade edilir ve üyelik fonksiyonu şu şekilde tanımlanır: μ ( / M ~ ) 0, ( l) (m l), (u ) (u m), 0, l, l m, m u, u ()
4 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. İki ozitif bulanık sayı (l,m,u ) ve (l,m,u ) şeklinde B tanımlanacak olursa, bu iki üçgen bulanık sayının tolama, çarma ve ters işlemleri aşağıdaki eşitliklerde görüldüğü gibi olacaktır: B (l l, m m, u u ) () B (l.l, m.m, u.u ) () ( u, m, l ) () Çok sayıda yazar tarafından ileriye sürülmüş birçok BHP yöntemi mevcuttur. Bu yöntemler hiyerarşik yaının analizini ve bulanık küme teorisini kullanarak alternatif seçimine sistematik bir yaklaşım getirmişlerdir (Ertuğrul, 007: 7). Bu çalışmada ise hang (996) tarafından önerilen genişletilmiş BHP yöntemi kullanılmıştır. Bu yönteme göre: X n =,...,n bir nesneler kümesi ve U m =,,..., m de bir amaçlar kümesi olmak üzere, her bir nesne bir amacı gerçekleştirmek üzere ele alınır. Böylece, m tane genişletilmiş analiz değeri elde edilmiş olu şu şekilde gösterilir: m M gi,m gi,...m gi i,,...,n () i i i j M g Buradaki tüm i (j =,,...,m) değerleri üçgen bulanık sayılardır. hang in genişletilmiş analizinin adımları aşağıdaki gibi verilebilir:. dım: i. nesne için bulanık büyüklük değeri şu şekilde tanımlanır: m n m j j S i M gi M gi (6) j i j. dım: M ~ (l,m,u) ve M ~ (l,m,u ) iki üçgen bulanık sayı iken M ~ M ~ eşitliğinin olabilirlik derecesi aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir: V M ~ M ~ su min (), (y) (7) y M ~ M ~ aha geniş bir ifadeyle iki bulanık sayının karşılaştırılması Eşitlik (9) yardımıyla yaılır. M ~ (l,m,u) ve M ~ (l,m,u ) konveks bulanık sayılar iken: 6
5 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık M ~ M ~ yükseklik(m ~ M ~ ) μ (d) V M (8), eger m m 0, eger l u l u,diger (m u ) (m l) durumlarda (9). dım: Konveks bir bulanık sayının k adet bulanık sayıdan, Mi (i=,,..., k), daha büyük olabilirlik derecesi şu şekilde tanımlanır: V(M M,M,...M k ) V M M ve (M M ) ve...(m M min V(M M i ), i,,,...,k O takdirde Sj ler için şu varsayımlar yaılmıştır. k,,...,n; k j aha sonra ağırlık vektörü şekilde verilir: W (d( için d i min V(Si Sk ) (i i T ),d ( ),...,d ( n )) (0),,...,n) nin n elemandan oluştuğu şu (). dım: Normalizasyon ile normalize edilmiş vektör W nin bulanık bir sayı olmadığı W (d( T ),d( ),...,d( n )) ifadesi ile gösterilir. () k ). ELETRE (Elimination et choi traduisant la realite) ELETRE yöntemi ilk kez Roy (97) tarafından ortaya atılmıştır. ELETRE yönteminin esası, tercih edilen ve edilmeyen alternatifler arasında üstünlük ilişkisi kurulmasına dayanır. Yöntemin temelini üstünlük ilişkisi ve Kernel (çekirdek) oluşturur. ELETRE yönteminde üstünlük ilişkisinin kurulabilmesi için uyum ve uyumsuzluk indeksleri oluşturulur. Bu indeksler, hangi alternatifin daha baskın olduğunun seçilmesini sağlayan tatmin veya 7
6 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. tatminsizliğin ölçüsünü gösterirler (Menteş, 000: 8). ELETRE yönteminin adımlarını şu şekilde özetleyebiliriz:. dım: Karar matrisinin () oluşturulması Bu yöntemin ilk adımında karar matrisi oluşturulur. Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen alternatifler, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak kriterler yer alır. matrisi karar verici tarafından oluşturulan başlangıç matrisidir ve şu şekilde gösterilir: ij a a a m a a a m an a n a mn () ij matrisinde m alternatif sayısını, n değerlendirme faktörü sayısını verir.. dım: Normalize karar matrisinin (X) oluşturulması Normalize Karar Matrisi, matrisinin elemanlarından yararlanarak hesalanır. Maliyet ve fayda kriteri için farklı normalizsayon formülleri kullanılır. Maliyet kriteri için Eşitlik () kullanılırken, fayda kriteri için Eşitlik () kullanılır. a ij ij i,,,m j,,, n () m k a kj a ij i,,,m j,,, n () ij m k a kj Hesalamalar sonunda X matrisi aşağıdaki gibi elde edilir: X ij m m n n mn (6) 8
7 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık. dım: ğırlıklı normalize karar matrisinin oluşturulması eğerlendirme faktörlerinin karar verici açısından önemleri farklı olabilir. Bu önem farklılıklarını ELETRE çözümüne yansıtabilmek için Y matrisi hesalanır. Karar verici öncelikle değerlendirme faktörlerinin ağırlıklarını ( w i ) n w i belirlemelidir ( i ). aha sonra normalize edilmiş X matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili w i değeri ile çarılarak ağırlıklı normalize matris (Y) oluşturulur. Y matrisi şu şekilde ifade edilir: w w Yij w m. dım: Uyum ve uyumsuzluk kümelerinin belirlenmesi w w w m w w w n n n n n mn (7) Uyum kümelerinin belirlenebilmesi için Y matrisinden yararlanılır, karar noktaları birbirleriyle değerlendirme faktörleri açısından kıyaslanır. Her ikili alternatif kıyaslaması için kriterler iki ayrı kümeye ayrılır. ve q (,,,m ve q ) uyum kümesinde ve q ya tercih edilir. ve (,q) j, v j v qi (8) q dan daha kötü bir alternatif ise uyumsuzluk kümesi oluşturulur. (,q) j, v j v qj (9) ELETRE yönteminde her uyum kümesine, bir uyumsuzluk kümesi karşılık gelir. iğer bir deyişle uyum kümesi sayısı kadar uyumsuzluk kümesi sayısı vardır.. dım: Uyum ve uyumsuzluk indekslerinin hesalanması Uyum matrisinin () oluşturulması için uyum kümelerinden yararlanılır. matrisinin elemanları aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla hesalanır. q w j * (0) * j 9
8 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. * j uyum kümesi (,q) matrisinin c ifade edilir: hesalanır: da yer alan faktörlerdir. Örneğin, ise elemanının değeri, c w w olacaktır. matrisi şu şekilde c c cm c c c m () cm c m cm Uyumsuzluk matrisinin () elemanları ise aşağıdaki formül yardımıyla q j0 j v 0 j v j v v 0 qj qj () * j uyumsuzluk kümesi (,q) gösterilmiştir: da yer alan faktörlerdir. matrisi aşağıda d d dm d d d m () d m d m d m 6. dım: Üstünlük karşılaştırmasının yaılması ve değerlerinin ortalamaları alınarak ve değerleri hesalanır. Eğer q ve q q ise dir. Yani. birim q. birime göre üstündür. ELETRE ile seçilen alternatiflerin Kernel (çekirdek) oluşturma durumları incelenir. 7. dım: Net uyum ve uyumsuzluk indeksleri hesalanması 0
9 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık Net uyum ( ) ve uyumsuzluk ( ) indeksleri hesalandıktan sonra, değerleri büyükten küçüğe, değerleri ise küçükten büyüğe sıralanır ve böylece nihai sıralama elde edilmiş olur. m k k m () m k k k k k m k k k () k k. Bir İşletme için Bilgisayar Seçim Problemi Uygulamada ele alınan işletme yönetimi, yönetici konumundaki çalışanlarına dizüstü bilgisayar almaya karar vermiştir. Böylece yöneticiler işlerini evden de taki edebilecek ayrıca bilgisayarlarını iş seyahatlerinde yanlarında taşıyabilecek gerektiğinde sunum yamak ve bilgilerine ulaşmak için kullanabileceklerdir. Piyasada, birçok dizüstü bilgisayar alternatifi bulunmaktadır. İşletmenin satın alma müdürü, yamış olduğu ön araştırma sonucunda alternatif sayısını beşe indirmiştir. Bu çalışmada amaç, bu beş alternatiften işletme için en uygun olanının belirlenmesine yardımcı olmaktır. Öncelikle, satın alma müdürü, bilgi işlem müdürü ve bir üst düzey yöneticiyle görüşülerek değerlendirmede kullanılacak kriterler İşlemci Hızı ( ), Ekran Kartı ( ), Sistem Belleği ( ), Sabit isk Kaasitesi ( ), Pil Ömrü ( ), ğırlık ( 6 ), Marka Güvenilirliği ( 7 ), Fiyat ( 8 ) olarak belirlenmiştir. Bu kriterlerden, ağırlık ve fiyat kriterleri minimize edilmeli, diğerleri ise maksimize edilmelidir. Beş dizüstü bilgisayar alternatifine ilişkin bilgiler Tablo de görülmektedir. Bu tablodaki 7 kriteri haricindeki tüm kriterler nicel niteliktedir. 7 kriteri nitel bir kriter olduğundan, bu kriteri değerlendirmeye alabilmek için, üç karar vericiden bilgisayar markalarına olan güven düzeylerini -9 ölçeğini kullanarak değerlendirmeleri istenmiştir. Üç karar vericinin değerlendirme sonuçlarının ortalaması alınarak marka güvenilirlik değerlerine ulaşılmıştır.
10 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. Tablo. izüstü Bilgisayar lternatifleri için Veriler.6 Ghz Ghz.8 Ghz.7 Ghz. Ghz MB 6 MB 6 MB 8 MB MB 0 GB 0 MB MB 0 MB 08 MB 0 GB 60 GB 0 GB 80 GB 0 GB, saat saat, saat, saat saat,7 kg, kg,8 kg,9 kg,9 kg $.68 $.87 $.76 $. $ 8 Kriterlerin belirlenmesinden, sonra bu kriterlere ilişkin önem derecelerini belirleyebilmek için, üç karar vericiden ikili karşılaştırmalara dayanan anketleri cevalandırmaları istenmiştir. Karar vericilerden ilki bilgi işlem müdürü, ikincisi satın alma müdürü, üçüncüsü ise üst düzey yöneticidir. ~ ij lij,mij, u ij aha sonra, her bir karar vericinin kriterleri değerlendirme sonucunu göstermek üzere bu üç karar vericinin değerlendirmeleri, K lij min a ijk, ij k b ijk K k m, u mac (6) eşitliği yardımıyla tek bir değere indirgenerek, Tablo oluşturulmuştur. Burada kriterlerin ikili karşılaştırmaları üçgen bulanık sayı şeklindedir. ij k ijk
11 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık Tablo. Kriterler için Birleştirilmiş İkili Karşılaştırmalar Matrisi (,,) (,,7) (,.67,) (,7.67,9) (,.67,7) (,.67,9) (0.,0.,0.) (0.,.07, 7) (0.,0.0,0.) (,,) (0.0, 0., ) (0.,., 7) (0.,.07,7) (0.,.07,9) (0.,0.,0.) (0.,.7, ) (0.0,0.7,0.) (,.8,.) (,,) (0.,.,7) (0.,.07,7) (0.,.07,9) (0., 0.8, 0.) (0.,.7, 7) (0.,0.,0.0) (0.,0.,.) (0.,0.,.) (,,) (0.,.,) (0.,.8,) (0.,0.,0.) (0., 0.6, 0.) (0.,0.8,0.) (0.,0.,) (0.,0.,) (0., 0.8,.) (,,) (0.,.,) (0.,0.,0.) (0., 0., 0.) (0.,0.8,0.) (0.,0.,) (0.,0.,) (0.,0.,) (0.,0.69,.) (,,) (0.,0.,0.) ( 0.,.8, ) 6 (.,.,.) (.,.76,7.) (,.6,7.) (7.,7.7,9.) (,7.,9.) (,6.67,9.) (,,) (0.,.8, 7) 7 (0.,0.,.00) (0.,0.7,9.) (0.,0.,9.) (.,,8,9.) (.,.,7.) (0.,0.6,7.) (0.,0.,.) (,,) 8
12 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. Tablo de yer alan verilerden yararlanarak BHP yöntemi ile kriter ağırlıkları hesalanmıştır. Sekiz kritere ait ağırlıklar Tablo te görüldüğü gibi bulunmuştur: Tablo. Kriterlere İlişkin ğırlıklar ğırlıklar (w) 0,7 0, 0,7 0,06 0,077 0,09 0,9 0, Bu değerlere göre en yüksek önem derecesine sahi olan kriter marka güvenilirliği iken, onu sırasıyla işlemci hızı, fiyat, sistem belleği, ekran kartı, ağırlık, il ömrü ve sabit disk kaasitesi izlemektedir. BHP yöntemi kullanılarak kriterlerin ağılıkları belirlendikten sonra, dizüstü bilgisayar alternatifleri arasındaki sıralamaya ulaşmak için ELETRE yönteminden yararlanılacaktır. Bu yöntemin ilk adımında öncelikle karar matrisi Tablo de görüldüğü gibi oluşturulur. Tablo. Karar Matrisi 6 7 7,6 0 0,,7 8, , 7,67 68,8 6 0,,8 87, ,,9,67 76, 08 0,9,67 ELETRE yönteminde karar matrisi oluşturulduktan sonra, ikinci adımda bu matris normalize edilerek Tablo te görüldüğü gibi normalize karar matrisi oluşturulur.
13 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık Tablo. Normalize Karar Matrisi ,70 0,67 0,7 0,7 0, 0,6 0,606 0,8 0,60 0, 0,7 0,7 0,99 0,99 0,7 0,7 0,6 0, 0,87 0,7 0, 0,0 0,7 0,8 0,00 0,6 0,7 0,78 0, 0,9 0,7 0,98 0,6 0,67 0,78 0,70 0,99 0,77 0,7 0,06 aha sonra, BHP yöntemi sonucu elde edilen ağırlıklar ile normalize karar matrisinde yer alan değerler çarılarak ağırlıklı normalize karar matrisi Tablo 6 da görüldüğü gibi elde edilir. Tablo 6. ğırlıklı Normalize Karar Matrisi ,06 0,078 0,009 0,0 0,08 0,00 0,9 0,0688 0,080 0,090 0,009 0,08 0,08 0,0 0,097 0,060 0,07 0,090 0,0 0,0 0,08 0,00 0,07 0,08 0,069 0,09 0,009 0,0 0,08 0,09 0,0 0,08 0,096 0,078 0,08 0,0 0,08 0,08 0,0 0,0 ğırlıklı normalize karar matrisindeki verilerden yararlanarak uyum ve uyumsuzluk kümeleri oluşturulur. Tablo 7 de net uyum ve uyumsuzluk kümeleri görülmektedir.
14 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. Tablo 7. Net Uyum ve Uyumsuzluk Kümeleri (,) (,, 7, 8) (,) (,,, 6) (,) (,,,, 6, 7) (,) (, 8) (,) (,,,, 6, 7, 8) (,) () (,) (, 6, 7, 8) (,) (,,, ) (,) (,,,, 6) (,) (, 7, 8) (,) (,,,,, 6, 7) (,) (8) (,) (,,,,, 6, 7, 8) (,) (-) (,) (, 6, 7, 8) (,) (,,, ) (,) (,,, 8) (,) (,, 6, 7) (,) (, 8) (,) (,,,, 6, 7) (,) (,,,, 6, 7, 8) (,) () (,) (6, 7, 8) (,) (,,,, ) (,) (,, ) (,) (,, 6, 7, 8) (,) () (,) (,,,, 6, 7, 8) (,) (, ) (,) (,,, 6, 7, 8) (,) (6, 7, 8) (,) (,,,, ) (,) (,,,, ) (,) (6, 7, 8) (,) (,,,, ) (,) (6, 7, 8) (,) (,,,, ) (,) (6, 7, 8) (,) (,,,,, 7) (,) (6, 8) Uyum ve uyumsuzluk kümelerinin oluşturulmasından sonra, uyum ve uyumsuzluk indeksleri Tablo 8 deki gibi hesalanır. 6
15 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık Tablo 8. Net uyum ve Uyumsuzluk İndeksleri (,) 0,96 (,) 0,6 (,) 0,68 (,) 0,68 (,) 0,87 (,) 0,0 (,) 0, (,) 0,0 (,) 0, (,) 0,66 (,) 0,88 (,) 0,0 (,) (,) 0 (,) 0,0 (,) 0,60 (,) 0, (,) 0,8 (,) 0,67 (,) 0,799 (,) 0,86 (,) 0,7 (,) 0,6 (,) 0,76 (,) 0,87 (,) 0,966 (,) 0,7 (,) (,) 0, (,) 0,7 (,) 0,6 (,) 0,90 (,) 0,7 (,) 0,60 (,) 0,7 (,) 0,99 (,) 0,7 (,) 0,6 (,) 0,766 (,) 0,070, 0 0,6 0, aha sonra üstünlük karşılaştırması yaılarak ve değerlerinin ortalamaları hesalanır. 7
16 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. Tablo 9. Üstünlük Karşılaştırma Tablosu q q q q q (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) EVET (,) EVET (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) HYIR (,) HYIR HYIR (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET (,) EVET ( ) ( ) 0,70 ( ) ( ) -,788 ve değerlerinin ortalamaları 0,70 ve olarak bulunur ve daha sonra tablo -0 kullanılır. 8
17 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık Tablo 0. ve eğerleri 0,70 -,788,8-0, -,9 0,8 -,,8,98 -,6 Tablo 0 da ve değerlerinin göstermektedir. Bu değerler hesalandıktan sonra değerleri büyükten küçüğe ve değerleri küçükten büyüğe doğru sıralanır. Tablo de görüldüğü gibi, iki sıralama aynı sonucu vermeyebilir. Bu değerlere göre nihai sıralamaya ulaşılır. Tablo. izüstü Bilgisayar lternatiflerine İlişkin Sıralama ye göre sıralama ye göre sıralama Nihai Sıralama ELETRE yöntemi yardımıyla alternatifler arasındaki sıralama > > > > olarak elde edilmiştir. Böylelikle işletme için, belirlenen kriterler altında en uygun dizüstü bilgisayar alternatifi belirlenmiş ve işletme yönetimine elde edilen bu sıralamayı dikkate alarak karar vermesi önerilmiştir.. Sonuç İşletmelerde yöneticiler, her alanda çeşitli kararlar vermek durumundadırlar ve zamanlarının büyük bir bölümünü; üretim, azarlama, finansman, işletmenin organizasyonu ve yönetimi gibi konularda karar vermeye ayırırlar. Günümüzün rekabetçi ortamında, işletmelerin başarısı büyük ölçüde yöneticilerin alacakları 9
18 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-. bu kararların isabet derecesine bağlıdır. Karar teorisinde kullanılan matematiksel modeller, işletme yöneticilerine en iyi kararın verilmesinde yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada da yöneticilere karar vermede yardımcı olmayı amaçlayan bir yaklaşım sunulmuştur. Bu yaklaşıma göre kriterlerin ağırlıkları BHP yöntemi yardımıyla belirlenirken, alternatiflerin sıralanmasında ELETRE yöntemi kullanılmaktadır. Teknoloji seçimi de günümüz işletmeleri için önem kazanan bir konudur. İşletmelerde çalışanlar tarafından kullanılacak bilgisayarların özellikleri, yaılan işin kalitesini ve hızını etkileyecektir. Bu bağlamda, yönetici konumundaki çalışanların kullanacakları dizüstü bilgisayarların seçimi önemli bir karardır. Bu çalışmada önerilen yaklaşım ile bir işletmede diz üstü bilgisayar seçim roblemi ele alınmıştır. Bu yaklaşım, bundan sonraki çalışmalarda işletmelerin ersonel seçimi, makine seçimi, tedarikçi seçimi, yazılım seçimi gibi farklı seçim roblemleri için de kullanılabilir. KYNKÇ BYKL, Nazife ve Timur BEYN (00), Temelleri, nkara: Bıçaklar Kitabevi. Bulanık Mantık İlke ve BÜYÜKÖZKN, Gülçin, KHRMN engiz ve a RUN (00), Fuzzy Multi-riteria ecision roach for Software eveloment Strategy Selection, International Journal of General Systems, ( ), HNG, a-yong (996), lications of the Etent nalysis Method on Fuzzy HP, Euroean Journal of Oerational Research, 9 (), ENG, Heu (999), Multicriteria nalysis with Fuzzy Pairwise omarison, International Journal of roimate Reasoning,, -. ERTUĞRUL, İrfan ve Nilsen KRKŞOĞLU (007a), omarison of Fuzzy HP and the Fuzzy TOPSIS Methods for Facility Location Selection, The International Journal of dvanced Manufacturing Technology, Original rticle, OI: 0.007/s ERTUĞRUL, İrfan ve Nilsen KRKŞOĞLU (007b), Performance Evaluation of Turkish ement Firms with Fuzzy nalytic Hierarchy Process and TOPSIS Methods, Eert Systems with lications, doi: 0.06/j.eswa
19 Ertuğrul-Karakaşoğlu / Electre ve Bulanık ERTUĞRUL, İrfan (007), Bulanık nalitik Hiyerarşi Süreci ve Bir Tekstil İşletmesinde Makine Seçim Problemine Uygulanması, Hacettee Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, (), 7 9. GL Tomas ve Thomas HNNE (006), Nonessential Objectives within Network roaches for MM, Euroean Journal of Oerational Research 68, 8 9. KHRMN, engiz, EBEİ, Ufuk ve Ziya ULUKN (00), Multi- riteria Sulier Selection Using Fuzzy HP Logistics Information Management, 6 (6), 8-9. MENTEŞ, yhan (000), Manevra ve Sevk Sistemi Seçiminde Bulanık Çok Kriterli Karar Verme (Basılmamış Yüksek Lisans Tezi), İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. ROY, Bernard (97), Problems and Methods with Multile Objective Functions, Mathematical Programming,, STY, Thomas L. (980), The nalytic Hierarchy Process, Newyork: McGraw-Hill. SONER, Selin ve Semih ÖNÜT (006), Multi-riteria Sulier Selection: n ELETRE-HP lication, Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri ergisi,, 0 0. VHIOV, Rustam ve Fei JI (00), iversity-based Method for Infrequent Purchase ecision Suort in e-commerce, Electronic ommerce Research and lications,, 8. ZEH, Lotfi. (96), Fuzzy Sets, Information and ontrol, 8, 8-.
20
21 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-.
22 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-.
23 okuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ergisi, ilt:, Sayı:, Yıl:00, ss.-.
AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıBULANIK 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
DetaylıCRITIC VE EVAMIX YÖNTEMLERİ İLE BİR İŞLETME İÇİN DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ
/ Şubat 2018 February 2018 www.sosyalarastirmalar.com Issn: 1307-9581 http://dx.doi.org/10.17719/jisr.20185537260 CRITIC VE EVAMIX YÖNTEMLERİ İLE BİR İŞLETME İÇİN DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ Öz LAPTOP SELECTION
DetaylıKaynak: 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
DetaylıNETWORK 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
DetaylıBu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
DetaylıAHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl
AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve
DetaylıBULANIK 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
DetaylıAHP (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*
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Zeleny (1982) multiple criteria decision making kitabına aşağıdaki cümle ile başlar: ıt has become more and more difficult to see
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıBulanık AHS Yöntemi ile Açık Ocak Kamyonu Seçimi Open Pit Truck Selection by using Fuzzy AHP Method
Türkiye. Uluslararası Madencilik Kongresi ve Sersi -3 Mayıs 0 ANKARA Bulanık AHS Yöntemi ile Açık Ocak Kamyonu Seçimi Open Pit Truck Selection by using Fuzzy AHP Method M. Yavuz Eskişehir Osmangazi Üniversitesi,
DetaylıPET 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,
DetaylıÇ.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
DetaylıMehmet KARA Bozok Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü E-posta: mehmetkara44@yahoo.com
ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİN İŞLETME BÖLÜMÜNÜ SEÇMELERİNDE ETKİLİ OLAN ÖNCELİKLİ FAKTÖRLERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ METODU İLE ANALİZİ: BOZOK ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİNDE BİR UYGULAMA
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker Topcu (www.ilkertopcu.net)
DetaylıBULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)
D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:14, Sayı:1, Yıl:1999, ss:27-36 BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Ayşe KURUÜZÜM (*) ÖZET Çalışmada bulanık ( fuzzy ) katsayılı amaç fonksiyonuna sahip doğrusal programlama
DetaylıKABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN
KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıGenel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen
DetaylıVİKOR-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
DetaylıISSN : 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
DetaylıC.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 16, Sayı 2,
C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 6, Sayı 2, 205 259 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN OTOMOTİV İMALAT SEKTÖRÜ FİRMALARININ FİNANSAL PERFORMANSLARININ ELECTRE VE AHP YÖNTEMLERİ İLE ANALİZİ Engin
DetaylıÇok 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
DetaylıDERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2008, C.13, S.2 s.217-226 Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2008,
DetaylıANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, KONYA
S.Ü. Müh. Mim. Fak. Derg., c.25, s.1, 2010 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.25, n.1, 2010 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ Ahmet SARUCAN 1, Mehmet Cabir AKKOYUNLU 2, Aydoğan BAŞ
DetaylıBULANIK 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
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıBULANIK 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
Detaylı2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler
2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler Klasik Küme Teorisi Klasik kümelerde bir nesnenin bir kümeye üye olması ve üye olmaması söz konusudur. Bu yaklaşıma göre istediğimiz özelliğe sahip olan bir birey, eleman
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2007 Cilt:14 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA Analitik Hiyerarşi Prosesi Yaklaşımı Kullanılarak Mobilya Sektörü İçin Ege Bölgesi nde Hedef Pazarın Belirlenmesi Araş.
DetaylıDers 8: Çok Kriterli Karar Verme
09.2.20 Genel Bakış Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme 2 Tek bir amaç yerine çok sayıda kriter ile çalışmak suretiyle karar verme. Üç teknik: hedef programlama (goal programming), analitik hiyerarşi prosesi
DetaylıSüleyman 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
DetaylıDEPREM 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
DetaylıOTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI
BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Sayı 9(1) 2016, 43 83 OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI Cemil ÇELİK (cemil.celik@kocaeli.edu.tr)
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR YÖNTEMLERİNDEN ELECTRE YÖNTEMİYLE MALATYA DA BİR KARGO FİRMASI İÇİN YER SEÇİMİ
ÇOK KRİTERLİ KARAR YÖNTEMLERİNDEN ELECTRE YÖNTEMİYLE MALATYA DA BİR KARGO FİRMASI İÇİN YER SEÇİMİ Mustafa YÜCEL * Alptekin ULUTAŞ ** Özet Çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Electre yöntemi,
DetaylıELECTRE Yöntemi 5/21/2015. x ij
5//5 ELECTRE (ELiminationEt Choi Trauisant la REalité(ELiminationan Choice Epressin REality).) yöntemi ilk kez 966 yılına Beneyoun taraınan ortaya atılmış bir çou karar verme yöntemiir. Yöntem, her bir
DetaylıANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 13 Sayı: 25 Bahar 2014 s. 1-14 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ VE MOORA YÖNTEMLERİNİN PERSONEL SEÇİMİNDE UYGULANMASI Serap TEPE *, Ali GÖRENER Geliş:
DetaylıForklift Alternatiflerinin KEMIRA-M Yöntemi ile Değerlendirilmesi
Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 2017, 4(1), 35-53 Optimum Journal of Economics and Management Sciences, 2017, 4(1), 35-53 Forklift Alternatiflerinin KEMIRA-M Yöntemi ile Değerlendirilmesi
DetaylıGİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon
GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıHASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI
Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 2016:1(3): 08-21 Araştırma HASTANE KURULUŞ YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNİN ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ İLE MODELLENMESİ: TUZLA İLÇESİ UYGULAMASI HOSPITAL ESTABLISHMENT
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıInternational Conference on Computer Science and Engineering Tekirdağ, Turkey, October 2016
Veri Şifreleme ının Bulanık AHS Yöntemine Göre Performans Değerlendirmesi Performance Evaluation of Data Encryption Algorithms using Fuzzy AHP Menduh Yılmaz 1, Serkan Ballı 2 1 Elektronik ve Bilgisayar
DetaylıBANKA 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,
DetaylıAHP 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
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıİLETİM TEKNOLOJİLERİ KONGRE ve SERGİSİ-2003
tmmob makina mühendisleri odası İLETİM TEKNOLOJİLERİ KONGRE ve SERGİSİ2003 BİLDİRİLER KİTABI 1518 Ekim 2003 İSTANBUL Yayın No: E/2003/335 tmmob makina mühendisleri odası Sümer Sok. No: 3/1 A Kızılay /
DetaylıHarran Üniversitesi Mühendislik Dergisi. Analitik Hiyerarşi Prosesi ve VIKOR Yöntemleri ile Hava Savunma Sanayisinde Yatırım Projesi Seçimi
Harran Üniversitesi Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi Harran University Journal of Engineering HU Muh. Der. 02 (2017) p.35-53 HU J. of Eng. 02 (2017) p.35-53 Analitik Hiyerarşi Prosesi ve VIKOR Yöntemleri
DetaylıTEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME PROBLEMİNDE BULANIK TOPSIS ALGORİTMASI İLE GRUP KARAR VERME VE KARAR VERİCİLERİN BİREYSEL KARARLARI ARASINDAKİ İLİŞKİLER
Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt/Vol. XXXI, Sayı/No. 1, 2012, pp. 153-178 TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME PROBLEMİNDE BULANIK TOPSIS ALGORİTMASI İLE GRUP KARAR VERME VE KARAR
DetaylıProje Portföyü Seçiminde Çok Boyutlu Sırt Çantası Modeli ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cilt: 4 Sayı: 3 Temmuz 204 ss. 493-498 Proje Portföyü Seçiminde Çok Boyutlu Sırt Çantası Modeli ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi Multidimensional Knapsack
DetaylıBulanık 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
DetaylıDokuz 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
DetaylıBİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ
ÖZET XIII. Uluslararası İzmir Tekstil ve Hazır Giyim Sempozyumu BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ Eda Acar, Mücella Güner
DetaylıMotivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss
Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss Jordan Yöntemi ve Uygulaması Performans Ölçümü 2 Bu çalışmada,
DetaylıANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1 Bu derste; Analitik Hiyerarşi prosesi AHP Uygulama Aşamaları AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP nin Uygula Örnekleri AHP Puanlama Yöntemi Analitik Hiyerarşi Prosesi
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi
Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ Doç. Dr. İhsan KAYA Markov Analizi Markov analizi, bugün çalışan bir makinenin ertesi gün arızalanma olasılığının
DetaylıFakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle Belirlenmesi: Muğla İli Örneği *
Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi International Journal of Alanya Faculty of Business Yıl:2012, C:4, S:1, s.1-15 Year:2012, Vol:4, No:1, s. 1-15 Fakülte Kurulması Uygun Olan İlçelerin AHP Yöntemiyle
DetaylıYaklaşık Düşünme Teorisi
Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni
DetaylıDERS 2 : BULANIK KÜMELER
DERS 2 : BULNIK KÜMELER 2.1 Gİriş Klasik bir küme, kesin sınırlamalarla verilen bir kümedir. Örneğin, klasik bir küme aşağıdaki gibi belirtilebilir: = { x x > 6 }, Kapalı sınır noktası burada 6 dır.burada
DetaylıKümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir
Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar Kümeleme Analizi Nedir? Her biri bir dizi öznitelik ile, veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş
DetaylıBulanık Mantık. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)
Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) Bulanık mantık, insan düşünmesini ve mantık yürütmesini modellemeye ve karşılaşılan problemlerde ihtiyaç doğrultusunda kullanmayı amaçlar. Bilgisayarlara, insanların özel verileri
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemi İle Tarımsal Araştırma Projelerinin Değerlendirilmesi ve Seçimi
Toprak Su Dergisi, 2015,4 (2): (41-48) Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemi İle Tarımsal Araştırma Projelerinin Değerlendirilmesi ve Seçimi Ayla ALTUN 1* Yasemin DEMİR 1* 1 Toprak Gübre ve Su Kaynakları
DetaylıKURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA *
AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:257-287 KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA * Ahmet Serhat
DetaylıSESSION 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
DetaylıBu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.
Bölüm 3 Gruplar Bu bölümde ilk olarak bir küme üzerinde tanımlı işlem kavramını ele alıp işlemlerin bazı özelliklerini inceleyeceğiz. Daha sonra kümeler ve üzerinde tanımlı işlemlerden oluşan cebirsel
DetaylıSigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 4 Araştırma Makalesi / Research Article THE COMPARISON OF SERVICE QUALITY OF DOMESTIC AIRLINES IN TURKEY
Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma Vol./Cilt 25 Issue/Sayı 4 Araştırma Makalesi / Research Article THE COMPARISON OF SERVICE QUALITY OF DOMESTIC AIRLINES
DetaylıUzaktan 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
DetaylıİÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi
İÇİNDEKİLER 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Analitik Hiyerarşi Süreci tekniği karmaşık karar problemlerinde
Detaylı~ 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
DetaylıT.C. BARTIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA
T.C. BARTIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR UYGULAMA YÜKSEK LİSANS TEZİ HAZIRLAYAN MERVE TÜRKOĞLU DANIŞMAN DOÇ.
DetaylıAnalitik Ağ Süreci Yöntemi ve Kombi Seçim Probleminde Uygulanabilirliği *
Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:27, Sayı:2, Yıl:2012, ss.79-92. Analitik Ağ Süreci Yöntemi ve Kombi Seçim Probleminde Uygulanabilirliği * İrfan ERTUĞRUL 1 Esra
DetaylıFutbolcu Transferinin AHP ve VIKOR Yöntemlerine Dayalı Bütünleşik Yaklaşım ile Değerlendirilmesi
Yayın Geliş Tarihi : 06.03.2015 Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Kabul Tarihi : 10.06.2015 İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Online Yayın Tarihi: 25.12.2015 Cilt:30, Sayı:2, Yıl:2015, ss. 105-129
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș
DetaylıBULANIK AHP İLE BELEDİYELERİN TOPLU TAŞIMA ARAÇ SEÇİMİ
BULANIK AHP İLE BELEDİYELERİN TOPLU TAŞIMA ARAÇ SEÇİMİ Ümran ŞENGÜL * Miraç EREN ** Seyedhadi ESLAMIAN SHIRAZ *** ÖZ Sosyal, çevresel, yapısal, politik v.b. soyut faktörlerin olduğu ve kısıtlı bütçenin
DetaylıÖZGEÇMİŞ 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
DetaylıYıl: 4, Sayı: 18, Aralık 2017, s
Yıl: 4, Sayı: 18, Aralık 2017, s. 718-726 Çiğdem ÖZARI 1 Timur AGALAR 2 ELECTRE MODELİ KULLANILARAK TEDARİKÇİ SEÇİMİ Özet Teknolojik gelişmelerdeki artış ve piyasaların küresel bir yapıya dönüşmesi nedeniyle
DetaylıMATLAB Paralel Hesaplama Araç Kutusu ile Shannon Entropi Hesaplanması. Computation of Shannon Entropy with MATLAB Parallel Computing Toolbox
MATLAB Paralel Hesalama Araç Kutusu ile Shannon Entroi Hesalanması * 1 Sezgin Kaçar, 2 Ziya Ekşi, 3 Akif Akgül, 4 Fahrettin Horasan * 1,3 Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Teknoloji Fakültesi, Sakarya
DetaylıEĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com.
EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com.tr Performans yönetim sistemi, gerçekleştirilmesi beklenen
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun
DetaylıBULANIK MANTIK ile KONTROL
BULANIK MANTIK ile KONTROL AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Bulanık mantığın temel prensipleri: Bulanık küme sözel değişkenleri göstermek için kullanılır. Az sıcak, biraz soğuk gibi bulanık mantık üyelik fonksiyonları
DetaylıKiralama 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
DetaylıÖzel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Değerlendirilmesi ve Kocaeli İli Uygulaması
2017 Published in 5th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science 29-30 September 2017 (ISITES2017 Baku - Azerbaijan) Özel Hastane Seçim Kriterlerinin Analitik Hiyerarşi
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
DetaylıTOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:
Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir.
Detaylıhomojen, sıfırdan farklı ise homojen olmayan denklem sistemi denir. Denklem sistemindeki bilinmeyenlerin derecesi 1 den büyük ise (B ß
2 MATRİSLER Denklem sistemlerinin yazımında, koordinat sistemlerinin dönüşümünde, vektörel işlemlerde (vektörlerin tolanması, çıkarılması, skaler çarımı, vektörel çarımı) ve benzeri birçok konuda sistemleri
DetaylıTurkish Research Journal of Academic Social Science
Turkish Research Journal of Academic Social Science, 1(1): 15-20, 2018 Turkish Research Journal of Academic Social Science Available online, ISSN: 2667-4491 www.turkishsocialscience.com Turkish Science
DetaylıAkademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s
Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 43, Nisan 2017, s. 580-591 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 18.01.2017 01.04.2017 Sümeyye Nur KARA
DetaylıBulanık Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Çiftçi Kararlarının Analizi
Araştırma Makalesi Ege Üniv. Ziraat Fak. Derg., 2008, 45 (3): 195-204 ISSN 1018 8851 Cihat GÜNDEN 1 Bülent MİRAN 2 1 Dr., E.Ü Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü 35100 Bornova, İzmir cihat.gunden@ege.edu.tr
DetaylıBulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Bir Ekmek Fabrikasında Un Tedarikçisinin Seçimi
Volume 3 Number 202 pp. 3-59 ISSN: 309-2448 www.berjournal.com Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Bir Ekmek Fabrikasında Un Tedarikçisinin Seçimi Burcu Avcı Öztürka Zehra Başkayab Özet: İşletmeler arasında
DetaylıX ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir.
Bulanık İlişkiler X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir. R F(X x Y) Eğer X = Y ise R bir ikilik (binary) bulanık
DetaylıDOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-
DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I- Dışbükeylik / İçbükeylik Hazırlayan Doç. Dr. Nil ARAS Anadolu Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü İST38 Yöneylem Araştırması Dersi 0-0 Öğretim Yılı Doğrusal olmayan
DetaylıBulanık 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
DetaylıÇok Ölçütlü Karar Verme İle Montaj Hattı Dengeleme
Uluslararası Mühendislik raştırma ve Geliştirme Dergisi International Journal of Engineering Research and Development Cilt/Volume:9 Sayı/Issue:1 Ocak/January 2017 http://ijerad.kku.edu.tr raştırma Makalesi
DetaylıOSPF 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,
DetaylıSPORDA STRATEJİK YÖNETİM
SPORDA STRATEJİK YÖNETİM 6.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER 1 STRATEJİNİN UYGULANMASI ÖRGÜTSEL YAPI Stratejik yönetim sürecinde; Analiz ve teşhisler aşamasında genel çevre, uluslararası çevre, endüstri çevresi
DetaylıMANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi 2018 Cilt: 7 Sayı: 4. MANAS Journal of Social Studies 2018 Vol.: 7 No: 4
MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi 2018 Cilt: 7 Sayı: 4 MANAS Journal of Social Studies 2018 Vol.: 7 No: 4 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİNDE DEĞERLENDİRİLEN KRİTERLERİN ÖNEM DÜZEYLERİNİN AHP İLE BELİRLENMESİ:
DetaylıYrd.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
DetaylıAraştırma 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
DetaylıAkademik Performans Değerlendirmesinde Gri İlişkisel Analiz Yöntemi
Akademik Performans Değerlendirmesinde Gri İlişkisel Analiz Yöntemi Ümran ŞENGÜL 1, Ahmet Bilal ŞENGÜL 2 Özet Akademik performans, bir akademisyenin farklı kriterleri, bir arada göz önüne alınarak belirlenen
Detaylı