ISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
|
|
- Batur Tuncel
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
2 Geleneksel Süreç Yerleşimi GT Tabanlı Hücresel Yerleşim Her hücre bir yada birkaç parça ailesinin üretiminde uzmanlaşmış
3 Beklenen Faydalar: Malzeme taşıma işlerinin azalması Ara envanterin (proses içi stok) azalması Hazırlık sürelerinin azalması Üretim temin sürelerinin azalması Üretim planlama ve kontrolunda kolaylık sağlanması Sorumlulukların ürüne yönelik birleşmesi sonucu kalitenin artması GT sisteminin tasarımı Parça aillerinin oluşturulması Makine hücrelerinin oluşturulması Parça Aileleri: Parçaların üretim ve/veya tasarım benzerliklerine göre gruplanması ile elde edilir. Benzer parçaların oluşturduğu gruba parça ailesi denir. Makine Hücreleri: Bir veya daha fazla parça ailesindeki parçaların (tüm) üretim işlemlerini gerçekleştirebilecek makine tiplerinin bir araya getirilerek oluşturduğu gruba makine hücresi denir.
4 İmalat Sürecine Göre Benzer Parçalar Aile Aile Aile Ürünler Parça Aileleri Parça Aileleri İki şekil olarak benzer olan parça imalat açısından farklı olabilir: (a),, adet/yıl, tolerans = ±. inch, CR çelik, nikel kaplama (b) adet/yıl, tolerans = ±. inch, - paslanmaz çelik
5 Grup Teknolojisinde Kümelendirme Yöntemleri Tasarım esaslı yöntemler parçaları tasarım özelliklerine göre gruplandırmak suretiyle parça ailelerini oluştururlar. Daha sonra parça ailelerinin uygun makine hücrelerine atanması gerçekleştirilir Üretim esaslı yöntemler parçaların rota ve operasyon bilgilerini kullanarak parça ailelerini oluştururlar. Bazı üretim esaslı yöntemler eşzamanlı olarak hem parça ailelerini hem de makine hücrelerini oluşturabilirler. 9 Parça Tasarım Özellikleri Esas ölçüler Temel dış şekil Temel içşekil Boy/çap oranı Malzeme tipi Parça fonksiyonu Tolerans Yüzey bitiş hassasiyeti
6 Part İmalat Özellikleri Esas üretim süreci Operasyon sırası Parti büyüklüğü Yıllık üretim Makine takımları Kesici takımlar Monokod veya Hiyerarşik Kod
7 Polikod veya Zincir Kod Opitz Kodlama Sistemi
8 Hücreselİmalat GT nin imalatta uygulaması anlamına gelir. Tüm imalat sürecinin veya bir kısmının hücrelere dönüştürülmesidir. Bir imalat hücresi belli bir parça ailesinin üretimi için bir araya gelen makineler bütünüdür. Üretim Akış Analizi Üretim akış analizi parça ailelerini ve makine hücrelerini oluşturmak için kullanılan yöntemlerin genel adıdır. Bu tip yöntemler sınıflama ve kodlama çalışması ve/veya parça çizimlerine ihtiyaç duymazlar. Bu yöntemler yalnızca operasyon sıraları ve makine rota bilgileri ile parça ailelerini oluşturabilirler.
9 Makine-Parçaİlişki Matrisi Parçalar Makineler X X... X n X X X... n X m X m... X nm X ij =, parça i nin makine j de operasyonu varsa, aksi halde Örnek: Makine-parça ilişki matrisi Parçalar Makineler A B C D E F 9
10 Diyagonal blok gösterimi Parçalar A Makineler B D C E F 9 Derece Sıralama Algoritması Adım : Makine parça matrisinin her satırı için girdilerini ikili bir sistemde oku. Satırları azalan ikili değer sırasında derecele. Aynı değerdeki satırlar için, derecelemeyi, satırların sırasına göre belirle. Şimdiki matris satır sırası ile belirlenen derece sırası aynı ise algoritmayı durdur. Aksi halde adım ye git. Adım : Azalan derece sırasında satırları düzenleyerek makine parça matrisini yeniden oluştur. Matrisin her sütunu için girdilerini ikili bir sistemde oku. Sütunları azalan ikili değer sırasında derecele. Aynı değerli sütunlar için, derecelemeyi, satırların sırasına göre belirle. Şimdiki matris satır sırası ile belirlenen derece sırası aynı ise algoritmayı durdur. Aksi halde adım e geri dön.
11 Örnek: Aşağıdaki makine parça matrisine göre uygun parça ailelerini ve makine hücrelerini DSA kullanarak bulunuz. Parçalar 9 Makineler Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama 9 Ondalık değer Sıra İkili değer
12 Iterasyon no. - Adım : Sütun sıralama 9 İkili değer Ondalık değer Sıra 9 Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama 9 Ondalık değer Sıra İkili değer
13 Diyagonal Blok Çözümü 9 Örnek: Aşağıdaki N= parça ve M= makine probleminin DSA ile en iyi çözümünü verilen parça rotalarına göre bulunuz. Parçalar Operasyon No. M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M
14 Makine Parçaİlişki Matrisi Parçalar Makineler M M M M M M Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama Ondalık değer Sıra M M M M M M İkili değer
15 Iterasyon no. - Adım : Sütun sıralama İkili değer M M M M M M Ondalık değer Sıra 9 Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama Ondalık değer Sıra M M M M M M İkili değer
16 Parça aileleri, makine hücreleri ve istisnai elemanları Parça aileleri Makine hücreleri M M M M M M İstisnai parçalar Tek Hatlı Kümelendirme Algoritması Step : Makine çiftleri arasındaki benzerlik katsayıları hesaplanır ve bir benzerlik matrisinde gösterilir. Step : Adım de elde edilen benzerlik matrisindeki en yüksek benzerlik katsayısı belirlenir. Belirlenen benzerlik katsayısı bu aşamadaki makine gruplaması için eşik değeri gösterir. Bu eşik değere göre gruplama yapılır ve eğer tek grup kalmışsa DUR aksi halde adım e git.
17 Tek Hatlı Kümelendirme Algoritması Step : Adım de gerçekleştirilen gruplamaya göre benzerlik matrisinin boyutu küçülür ve yeni benzerlik katsayıları bir önceki benzerlik matrisinden yaralanılarak elde edilir. En yüksek benzerlik derecesine sahip olan makine ve/veya makine grupları bir araya getirilerek gruplama yapılır. Bu adım bütün makineler tek bir hücre (grup) olarak ifade edilinceye kadar sürdürülür. Jackard Benzerlik Katsayısı nij n S = ij max, ni n ij j n i = i makinesinde yapılan işlerin sayısı veya i satırındaki lerin sayısı n j = j makinesinde yapılan işlerin sayısı veya j satırındaki lerin sayısı n ij = Hem i hem de j makinesinde ortak yapılan işlerin sayısı Sij = i makinesi ile j makinesi arasındaki benzerlik katsayısı
18 Örnek: Parça: Makine Makine n =, n =, n = n n S = max, = max, =. n n Örnek: Beş makine tipinden oluşan bir üretim atölyesinde parça-makine ilişki matrisi aşağıdaki gibidir. Makine hücrelerini Tek Hatlı Kümelendirme yöntemine göre belirleyiniz. Parça Makine
19 Adım : Benzerlik kaysayısı matrisi Makine.... Makine Adım : Makineler - ve - birleştirilir (T=.) Makine.... Makine
20 Adım : Benzerlik matrisi düzenlenir: Makine hücreleri Makine hücreleri... S, = max (S, S, S, S ) = max (.,.,.,.) =. 9 Adım : Kümeler ve birleştirilir (T=.) ve benzerlik matrisi düzeltilir.... S, = max (S, ; S, ) = max (.,.) =.
21 DENDOGRAM (Çözüm Hiyerarşisi) Örnek: Bir önceki probleme dayanarak makine hücre oluşumunu (T) =. için belirleyiniz.
22 Parça aileleri ve diyagonal blok çözüm Makine Parça Makine Parça Örnek: Bir önceki probleme dayanarak makine hücre oluşumunu (T) =. için belirleyiniz.
23 Parça aileleri ve diyagonal blok çözüm Makine Parça Makine Parça Gruplama Etkinliği (Chandrasekharan and Rajagopalan, 9) Gruplama etkinliği çözüm kalitesini ölçen bir ölçüttür: ) ( n n GE α α + = α = ağırlık faktörü [ ].
24 İki çözümün GE (α=.) için karşılaştırması Benzerlik =. Benzerlik =. GE =. (.) +. (/) =.99 GE =. (/) +. (/) =. GE sonuçlarına göre T=. çözümü daha iyi bir çözüm kalitesine sahiptir.
GRUP TEKNOLOJİSİ. Yrd. Doç. Dr. Tijen Över Özçelik
Yrd. Doç. Dr. Tijen Över Özçelik tover@sakarya.edu.tr Grup Teknolojisinde Performans Değerlendirme Ölçütleri Hücresel İmalat sistemlerinin tasarımında önemli olan konulardan biri oluşturulan hücrelerin
DetaylıİMALAT SİSTEM VE STRATEJİLERİ
İMALAT SİSTEM VE STRATEJİLERİ Grup teknolojisi/hücresel imalat Tijen ÖVER ÖZÇELİK 2016, Sakarya GRUP TEKNOLOJİSİ/HÜCRESEL İMALAT İçerik: 1. Parça Aileleri 2. Parça sınıflama ve kodlama 3. Üretim akış analizi
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
DetaylıÜRETİM HATTI DENGELEME ve GRUP TEKNOLOJİSİ
ÜRETİM HATTI DENGELEME ve GRUP TEKNOLOJİSİ İşlem sürelerindeki belirsizliklerin az olduğu basit sistemlerde karmaşık matematik yöntemlere başvurmadan dengeleme yapmak mümkündür. Örneğin; A,B ve C gibi
DetaylıT.C. Üretim Anabilim Dalı. Yüksek Lisans Tezi. Hücresel Đmalat Sisteminde Hücre ve Yerleşim Düzeni Tasarımı. Ateş ATAMTÜRK 25010960822
T.C. Đstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Üretim Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi Hücresel Đmalat Sisteminde Hücre ve Yerleşim Düzeni Tasarımı Ateş ATAMTÜRK 25010960822 TEZ DANIŞMANI Doç. Dr.
DetaylıÜretim/İşlemler Yönetimi 2. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN
Üretim/İşlemler Yönetimi 2 Sistem Kavramı Belirli bir ortak amacı elde etmek için birlikte çalışan bileşenlerden oluşan bütündür. Büyük sistemler kendilerini oluşturan alt sistemlerden oluşur. Açık sistem:
DetaylıAHP 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
DetaylıÜRETİM SİSTEMLERİ ve ÖZELLİKLERİ
ÜRETİM SİSTEMLERİ ve ÖZELLİKLERİ Üretim sistemleri hammaddelerin bitmiş ürüne dönüştürüldükleri sistemlerdir. Bu sistemler için oluşturulacak simülasyon modelleri tamamen üretim sisteminin tipine ve verilecek
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.
DetaylıGRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM
GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM Grup Teknolojisi Ve Hücresel Üretim Kavramları Grup teknolojisi oldukça geniş bir kavramdır. Üretim ve endüstri mühendisliği alanlarında
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
DetaylıMakine Öğrenmesi 2. hafta
Makine Öğrenmesi 2. hafta Uzaklığa dayalı gruplandırma K-means kümeleme K-NN sınıflayıcı 1 Uzaklığa dayalı gruplandırma Makine öğrenmesinde amaç birbirine en çok benzeyen veri noktalarını aynı grup içerisinde
DetaylıKISITLI OPTİMİZASYON
KISITLI OPTİMİZASYON SİMPLEKS YÖNTEMİ Simpleks Yöntemi Simpleks yöntemi iteratif bir prosedürü gerektirir. Bu iterasyonlar ile gerçekçi çözümlerin olduğu bölgenin (S) bir köşesinden başlayarak amaç fonksiyonunun
Detaylım=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.
Matrisler Satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş tabloya matris denir. m satırı, n ise sütunu gösterir. a!! a!" a!! a!" a!! a!! a!! a!! a!" m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. [2 3 1] şeklinde,
DetaylıAKIŞ SİSTEMLERİ, FAALİYET İLİŞKİLERİ ve ALAN GEREKSİNİMLERİ
Anadolu Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü AKIŞ SİSTEMLERİ, FAALİYET İLİŞKİLERİ ve ALAN GEREKSİNİMLERİ Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2010-2011
DetaylıMODERN İMALAT SİSTEMLERİ
MODERN İMAAT SİSTEMERİ HÜCRESE İMAAT SİSTEMERİ DERS V-VII Hücresel imalat sistemleri, sipariş ve akış tipi imalat sistemleri arasında yer alan bir sistemdir. Hücresel imalat sistemlerinde, parçalar imalat
DetaylıUÇAK GÖVDESİ MONTAJ ALANI İÇİN HÜCRE TASARIMI VE HÜCRE ETKİNLİĞİNİN BELİRLENMESİ
TÜBAV BİLİM DERGİSİ Yıl: 2010, Cilt:3, Sayı:4, Sayfa:306-314 UÇAK GÖVDESİ MONTAJ ALANI İÇİN HÜCRE TASARIMI VE HÜCRE ETKİNLİĞİNİN BELİRLENMESİ Bahar ÖZYÖRÜK, Gülnur GÜRÜ Gazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak.
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME
YZM 317 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME Sınıflandırma (Classification) Eğiticili (supervised) sınıflandırma: Sınıflandırma: Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğunu bilinir Eğiticisiz (unsupervised)
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
Detaylı1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/
Vektör Uzayları Lineer Cebir David Pierce 5 Mayıs 2017 Matematik Bölümü, MSGSÜ dpierce@msgsu.edu.tr mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/ Bu notlarda, alıştırma olarak her teorem, sonuç, ve örnek kanıtlanabilir;
Detaylı11. HAFTA YÖNETİMİN FONKSİYONLARI ÖRGÜTLEME. SKY108 Yönetim Bilimi-Yasemin AKBULUT
11. HAFTA YÖNETİMİN FONKSİYONLARI ÖRGÜTLEME 1 2 DERS İÇERİĞİ Örgütleme tanımı Örgütleme modelleri ve ilkeleri Örgütleme-planlama ilişkisi Eşgüdümleme Örgütleme süreci 3 ÖRGÜTLEME Örgüt: İnsanların belirli
DetaylıIENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları
IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları Dr. Hacer Güner Gören Esnek Üretim Sistemleri Esnek Üretim Sistemleri Bir esnek
DetaylıTemel Kavramlar. (r) Sıfırdan farklı kompleks sayılar kümesi: C. (i) Rasyonel sayılar kümesi: Q = { a b
Bölüm 1 Temel Kavramlar Bu bölümde bağıntı ve fonksiyon gibi bazı temel kavramlar üzerinde durulacak, tamsayıların bazı özellikleri ele alınacaktır. Bu çalışma boyunca kullanılacak bazı kümelerin gösterimleri
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,
Detaylı3.2. 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
DetaylıLineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar
Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Bir Matrisin Rankı A m n matrisinin determinantı sıfırdan farklı olan alt kare matrislerinin boyutlarının en büyüğüne A matrisinin rankı denir. rank(a)
DetaylıHer bir polis devriyesi ancak bir çağrıyı cevaplayabilir. Bir çağrıya en fazla bir devriye atanabilir.
7. Atama Modelleri: Atama modelleri belli işlerin veya görevlerin belli kişi veya kurumlara atanması ile alakalıdır. Doğrusal programlama modellerinin bir türüdür ve yapı itibariyle ulaştırma modellerine
DetaylıAlgoritmalar ve Karmaşıklık
Algoritmalar ve Karmaşıklık Ders 11 Algoritma Ayrık matematikte karşılaşılan bir çok problem sınıfı mevcuttur. Örneğin, verilen tamsayı grubu içindeki en büyük olanının bulunması, verilen bir kümenin bütün
DetaylıBÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
Detaylı1 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
DetaylıULAŞTIRMA 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.
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
DetaylıWeb 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
DetaylıMAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI
MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI TOLERANSLAR P r o f. D r. İ r f a n K A Y M A Z P r o f. D r. A k g ü n A L S A R A N A r ş. G ör. İ l y a s H A C I S A L I H O Ğ LU Tolerans Gereksinimi? Tasarım ve üretim
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
DetaylıRobot Teklonolojilerine Giriş. Keşif Algoritmaları. Mehmet Fatih Amasyalı YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Robot Teklonolojilerine Giriş Keşif Algoritmaları Mehmet Fatih Amasyalı Robot Gezinimi Bilinen bir ortamda hareket Lokalizasyon (neredeyim) Navigasyon (şuraya nasıl giderim) Bilinmeyen bir ortamda hareket
DetaylıMakine Elemanları I. Toleranslar. Prof. Dr. İrfan KAYMAZ. Erzurum Teknik Üniversitesi. Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü
Makine Elemanları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü İçerik Toleransın tanımı Boyut Toleransı Geçme durumları Tolerans hesabı Yüzey pürüzlülüğü Örnekler Tolerans
DetaylıDers 9: Bézout teoremi
Ders 9: Bézout teoremi Konikler doğrularla en fazla iki noktada kesişir. Şimdi iki koniğin kaç noktada kesiştiğini saptayalım. Bunu, çok kolay gözlemlerle başlayıp temel ve ünlü Bézout teoremini kanıtlayarak
DetaylıRampalama. Delme. 45 kadar dik dalma. Çok iyi talaş kaldırma. 2xD ye kadar çok iyi delme yeteneği. Ayrı bir kesici takıma ihtiyac yok
Rampalama Çok iyi talaş kaldırma 45 kadar dik dalma 2xD ye kadar çok iyi delme yeteneği Delme Ayrı bir kesici takıma ihtiyac yok Raybalar için ideal ön-delme işlemi Şaft DIN 6535 HA/HB Karbür DIN 6527
DetaylıEM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak
EM302 Yöneylem Araştırması 2 Dr. Özgür Kabak TP Çözümü TP problemlerinin çözümü için başlıca iki yaklaşım vardır kesme düzlemleri (cutting planes) dal sınır (branch and bound) tüm yaklaşımlar tekrarlı
DetaylıKısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon
OPTİMİZASYON Bu bölümde çok değişkenli kısıtsız optimizasyon problemlerinin çözüm yöntemleri incelenecektir. Bu bölümde anlatılacak yöntemler, kısıtlı optimizasyon problemlerini de çözebilmektedir. Bunun
DetaylıPROGRAMLAMAYA GİRİŞ. Öğr. Gör. Ayhan KOÇ. Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay.
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ Öğr. Gör. Ayhan KOÇ Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay., 2007 Algoritma ve Programlamaya Giriş, Ebubekir YAŞAR, Murathan Yay., 2011
Detaylı8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.
8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 MATRİSLER Matris veya dizey, dikdörtgen bir sayılar tablosu
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi
DetaylıGüvenlik: Öğrenciler uygulama sırasında kesici, delici, kimyasal zarar verici aletleri kullanırken dikkat etmeleri konusunda uyarılır.
DERS PLANI B DERSİN ÖĞRETMENİ : BURÇE KURTULMUŞ DERS ADI: Tekstil Teknolojisi KONU: Temel Örme ve Elemanları SINIF: 10. sınıf ÖĞRENCİ TANIMLAMASI : Sınıf 13 kişilik 7 erkek 6 kız öğrenci var. Öğrencilerin
DetaylıBMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları
BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Dizgi Eşleme Algoritmaları
DetaylıPower BI. Neler Öğreneceksiniz?
Power BI Kendi kendinize iş zekasını keşfedin. Verilerinizi analiz edin, etkileşimli raporlar oluşturun ve bulgularınızı firmanız genelinde paylaşın. Neler Öğreneceksiniz? Bu iki günlük eğitim, güçlü görseller
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm
Detaylı18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıKarar Verme ve Oyun Teorisi
Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karmaşık karar problemlerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla,
Detaylı25. KARARLILIK KAPALI ÇEVRİM SİSTEMLERİNİN KARARLILIK İNCELENMESİ
25. KARARLILIK KAPALI ÇEVRİM SİSTEMLERİNİN KARARLILIK İNCELENMESİ a-) Routh Hurwitz Kararlılık Ölçütü b-) Kök Yer Eğrileri Yöntemi c-) Nyquist Yöntemi d-) Bode Yöntemi 1 2 3 4 a) Routh Hurwitz Kararlılık
DetaylıMETASEZGİSEL YÖNTEMLER
METASEZGİSEL YÖNTEMLER Ara sınav - 30% Ödev (Haftalık) - 20% Final (Proje Sunumu) - 50% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn: Zaman çizelgeleme, en kısa yol bulunması,
DetaylıChapter 9. Elektrik Devreleri. Principles of Electric Circuits, Conventional Flow, 9 th ed. Floyd
Elektrik Devreleri Eşanlı Denklemler Bölüm 9 daki devre analizi yöntemleri eşanlı (paralel) denklem kullanımını gerektirmektedir. Eşanlı denklemlerin çözümünü basitleştirmek için, denklemler genelde standart
DetaylıFABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama
FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama Uygulamalar 1. İhtiyaç Hesaplama 2. Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama 3. Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme
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
DetaylıMaksimizasyon s.t. İşçilik, saat) (Kil, kg)
Simplex ile Çözüm Yöntemi Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 1 Doğrusal Programlama Modeli Maksimizasyon s.t. İşçilik, saat) (Kil, kg) 2 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 1 Modelin Standard Hali Maksimizasyon
DetaylıİÇERİK PROGRAMLAMAYA GİRİŞ ALGORİTMA AKIŞ DİYAGRAMLARI PROGRAMLAMA DİLLERİ JAVA DİLİNİN YAPISI JAVA DA KULLANILAN VERİ TİPLERİ JAVA DA PROGRAM YAZMA
İÇERİK PROGRAMLAMAYA GİRİŞ ALGORİTMA AKIŞ DİYAGRAMLARI PROGRAMLAMA DİLLERİ JAVA DİLİNİN YAPISI JAVA DA KULLANILAN VERİ TİPLERİ JAVA DA PROGRAM YAZMA UYGULAMA Örnek: Yandaki algoritmada; klavyeden 3 sayı
DetaylıVeritabanı Tasarımı ve Yönetimi. Uzm. Murat YAZICI
Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi Uzm. Murat YAZICI Veritabanı Tasarımı - Projenin tasarım aşamasında veritabanı tasarımı çok iyi yapılmalıdır. Daha sonra yapılacak değişiklikler sorunlar çıkartabilir veya
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.
DetaylıKARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 3- LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİ Bilimsel ve teknolojik çalışmalarda karşılaşılan matematikle ilgili belli başlı
DetaylıÖnsöz. İçindekiler Algoritma Algoritma Nasıl Hazırlanır? Yazılımda Algoritma Mantığı Nedir? 1.2. Algoritma Örnekleri ve Sorular
Önsöz Giriş İçindekiler V VII IX 1.1. Algoritma 1.1.1. Algoritma Nasıl Hazırlanır? 1.1.2. Yazılımda Algoritma Mantığı Nedir? 1.2. Algoritma Örnekleri ve Sorular 2.1. Programın Akış Yönü 19 2.2. Başlama
Detaylı.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ İŞLETME FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT Halil İbrahim CEBECİ BÖLÜM I 1. Matris Cebirine Giriş MATRİS VE DETERMİNANT Sayıların, değişkenlerin veya parametrelerin
DetaylıOkut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Algoritma & Matlab.
Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz yyurtay@sakarya.edu.tr www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Algoritma & Matlab 1 Algoritma Algoritma ; verilerin bilgisayara hangi çevre biriminden
DetaylıHARMONİK DENKLEM. Burada göz önüne alınacak problem Dirichlet problemidir; yani fonksiyonun sınırda kendisinin verilmesi halidir. 2 2 (15.
HARMONİK DENKLEM Harmonik denklemin sağ tarafının sıfır olması haline Laplace, sağ tarafının sıfır olmaması haline de Possion denklemi adı verilir. Possion ve Laplace denklemi, kısaca harmonik denklem
DetaylıSimpleks 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
DetaylıFONKSİYONLARIN TABLO ŞEKLİNDE HESAPLANMASI
FONKSİYONLARIN TABLO ŞEKLİNDE HESAPLANMASI Bu kısımda bir fonksiyon değerlerinin tablo şeklinde hesaplanması incelenecektir. İncelenecek fonksiyon y=f(x) şeklinde bir değişenli veya z=f(x,y) şeklinde iki
Detaylıolsun. Bu halde g g1 g1 g e ve g g2 g2 g e eşitlikleri olur. b G için a b b a değişme özelliği sağlanıyorsa
1.GRUPLAR Tanım 1.1. G boş olmayan bir küme ve, G de bir ikili işlem olsun. (G, ) cebirsel yapısına aşağıdaki aksiyomları sağlıyorsa bir grup denir. 1), G de bir ikili işlemdir. 2) a, b, c G için a( bc)
DetaylıKural Motoru. www.paperwork.com.tr
Kural Motoru www.paperwork.com.tr İş Kuralı Örnekleri Aşağıda iş kurallarına çeşitli örnekler verilmiştir; : İş Kuralı Nedir? T üm işletmeler kural merkezli çalışırlar. Kurallar hangi fırsatların takip
DetaylıBİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları
BİL 810 İnşaat Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları 9.Hafta Microsoft Excel-4 Bazı kısayollar Bazı kısayol tuşları Grafikteki verilerin eksenlerini Mouse ile değiştirmek Kopyala yapıştır komutu ile
DetaylıDiziler. Yrd.Doç.Dr.Bülent ÇOBANOĞLU
Diziler Yrd.Doç.Dr.Bülent ÇOBANOĞLU Dizi (Array) Nedir? Bellekte sürekli yer kaplayan artarda sıralanmış aynı türden verilerin oluşturduğu kümeye dizi (array) denir. Dizi, çok fazla miktardaki tek tip
DetaylıLineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler
Lineer Cebir Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler Bölüm 1 - Lineer Eşitlikler 1.1. Lineer Eşitliklerin Tanımı x 1, x 2,..., x
DetaylıKOMPAKT ÇÖZÜMLERİ OTOMASYON CONTROLLED BY
KOMPAKT OTOMASYON ÇÖZÜMLERİ CONTROLLED BY TYPE #1 Tek makine uygulamaları için mükemmel çözüm Yüksek hızda yükleme & boşaltma 4 kg parça yükleme & boşaltma kapasitesi Torna, freze ve taşlama tezgahları
DetaylıBÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ
1 BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ Veri seti; satırlarında gözlem birimleri, sütunlarında ise değişkenler bulunan iki boyutlu bir matristir. Satır ve sütunların kesişim bölgelerine 'hücre
Detaylı3. BÖLÜM MATRİSLER 1
3. BÖLÜM MATRİSLER 1 2 11 21 1 m1 a a a v 12 22 2 m2 a a a v 1 2 n n n mn a a a v gibi n tane vektörün oluşturduğu, şeklindeki sıralanışına matris denir. 1 2 n A v v v Matris A a a a a a a a a a 11 12
Detaylı13 Aralık 2007. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar. Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz
13 Aralık 2007 Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL Đlgili Modül/ler : Raporlar KULLANICI TANIMLI RAPORLAR Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz Kendi isteklerinize özel rapor tasarımları
DetaylıVARLIK YÖNETİMİ ÇÖZÜMÜ AKILLI. KOLAY. ENTEGRE
ARETE BULUT TEKNOLOJİ ÇÖZÜMLERİ VARLIK YÖNETİMİ ÇÖZÜMÜ AKILLI. KOLAY. ENTEGRE VARLIK YÖNETİMİ ÇÖZÜMÜ A R E T E C O N S U L T I N G GÜÇLÜ. ENTEGRE. AKILLI. ARETE Varlık Yönetimi Çözümüyle, şirket içinde
Detaylıİş Sıralama Kuraları -101
/ İş Sıralama Kuralları - 101 1 İş Sıralama Kuraları -101 Bu sunum sadece cengizpak.com.tr site üyeleri içindir Hazırlayan : Cengiz Pak cengizpak.com.tr Avcının Silahı Kullanılabilir Bilgi / İş Sıralama
DetaylıDoğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez
Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik
Detaylıdoğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik biçiminde verilmesi durumunda amaca
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
DetaylıZİNCİR DİŞLİ ÇARKLAR. Öğr. Gör. Korcan FIRAT CBÜ Akhisar MYO
ZİNCİR DİŞLİ ÇARKLAR Öğr. Gör. Korcan FIRAT CBÜ Akhisar MYO ZİNCİR DİŞLİ ÇARK NEDİR? Tanımı: Güç ve hareket iletecek millerin merkez uzaklığının fazla olduğu durumlarda, aradaki bağlantıyı dişli çarklarla
DetaylıYöneylem Araştırması II
Yöneylem Araştırması II Öğr. Gör. Dr. Hakan ÇERÇİOĞLU cercioglu@gazi.edu.tr BÖLÜM I: Doğrusal Programlama Tekrarı Doğrusal Programlama Tanımı Doğrusal Programlama Varsayımları Grafik Çözüm Metodu Simpleks
DetaylıSistem Dinamiği. Bölüm 5-Blok Diyagramlar, Durum-Değişken Modelleri ve Simülasyon Metodları. Doç.Dr. Erhan AKDOĞAN
Sistem Dinamiği Bölüm 5-Blok Diyagramlar, Durum-Değişken Modelleri ve Simülasyon Metodları Sunumlarda kullanılan semboller: El notlarına bkz. Yorum Soru MATLAB Bolum No.Alt Başlık No.Denklem Sıra No Denklem
DetaylıGÜZ DÖNEMİ ARASINAV SORULARI. 1. Sayısal çözümleme ve fonksiyonu tanımlayarak kullanıldığı alanları kısaca açıklayınız?
MAK 05 SAYISAL ÇÖZÜMLEME S Ü L E Y M A N D E M Ġ R E L Ü N Ġ V E R S Ġ T E S Ġ M Ü H E N D Ġ S L Ġ K F A K Ü L T E S Ġ M A K Ġ N A M Ü H E N D Ġ S L Ġ Ğ Ġ B Ö L Ü M Ü I. öğretim II. öğretim A şubesi B
Detaylıİşletim Sistemlerine Giriş
İşletim Sistemlerine Giriş Ölümcül Kilitlenme (Deadlock) İşletim Sistemlerine Giriş - Ders07 1 Tespiti 2- Her tipten birden fazla kaynak için ölümcül kilitlenme tespiti Matris temelli bir algoritma kullanılır.
DetaylıElemanter fonksiyonlarla yaklaşım ve hata
Elemanter fonksiyonlarla yaklaşım ve hata Prof. Dr. Erhan Coşkun Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Fakültesi Matematik Bölümü Kasım, 2018 e 5 Kasım, 2018 1 / 48 Elemanter fonksiyonlarla yaklaşım ve hata
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
DetaylıAlgoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Heap Sort Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Heap Sort Heap Sort algoritması Merge Sort ve Insertion Sort algoritmalarının iyi özelliklerini bir arada toplar. Algoritma Insertion Sort gibi
DetaylıİŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI
İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI 2014 İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI Açıklama Staj yapılan işletmelerde
Detaylı10-Veri Tabanları. www.cengizcetin.net
10-Veri Tabanları 1 VERİ TABANI VERİTABANI (DATABASE) Birbiri ile ilişkili bir veya daha fazla tablodan oluşan bilgi topluluğudur. Veri tabanındaki tablolara ulaşılarak sorgulama yapılır ve istenilen bilgiler
DetaylıHücresel Üretim Sisteminde Makine-Parça Ailelerinin Oluşturulmasında. Dengeli Talep-Kapasite ve Dengesiz Talep-Kapasite Durumunun Analizi
Yılmaz Gökşen Sabri Erdem Hücresel Üretim Sisteminde Makine-Parça Ailelerinin Oluşturulmasında Dengeli Talep-Kapasite ve Dengesiz Talep-Kapasite Durumunun Analizi Özet İşletmeler, ürettikleri ürünlerin
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:
DetaylıTek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi
OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli
DetaylıTanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X üzerine bire-bir fonksiyona permütasyon denir.
2. SİMETRİK GRUPLAR Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X üzerine bire-bir fonksiyona permütasyon denir. Tanım 2.2. boş olmayan bir küme olsun. ile den üzerine bire-bir fonksiyonlar kümesini
DetaylıMATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ
SİMPLEKS TABLONUN YORUMU MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ Şu ana kadar verilen bir DP probleminin çözümünü ve çözüm şartlarını inceledik. Eğer orijinal modelin parametrelerinde bazı değişiklikler
DetaylıBenzetim. 11. Ders. İmalat Yönetimde. Benzetim
Benzetim 11. Ders İmalat Yönetimde Benzetim İMALAT SİSTEMLERİ SINIFLANDIRILMASI Mal İmalatı Endüstriyel İmalat Yapı İmalatı (İnşaat Sektörü) Tarımsal ve Hayvancılık Dalında İmalat İmalat Tekniği Proses
DetaylıFABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 3. Uygulama: Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme
FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 3. Uygulama: Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme Uygulamalar 1. İhtiyaç Hesaplama 2. Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama 3. Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme
Detaylı