SİMPLEKS METODU simpleks metodu

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "SİMPLEKS METODU simpleks metodu"

Transkript

1 3 SİMPLEKS METODU Önceki bölümlerde doğrusal programlamanın temel kavramlarını ve prensiplerini öğrendik. İşletmenin üretim seçeneklerinin, eşitlikler sistemi ile ifade edildiğini gördük. Daha kârlı olan ve bu sebeple de üretim planına alınması gereken faaliyeti, kriter eşitliğinden yararlanarak tespit ettik. Bir faaliyeti, diğerinin bağımlı değişkeni olarak tanımlama sonucunda, işletmenin kaynak sınırlılıklarını aşmadan bu faaliyetlerin her birinin ne kadar artırılabileceğini ortaya koyduk. Grafik gösterimlerden dolayı ele alınan örneklerde en fazla iki ürün ve en az bir sınırlayıcı faktör vardı. Evvelki bölümlerde işletmenin kârını en fazla yapacak planı seçerken izlenen yol, önce bir başlangıç planı seçmek, kârını hesaplamak, daha sonra değişik bir planın seçimi ile kârın artırılıp artırılamayacağını araştırmaktı. Şimdi izleyeceğimiz yol biraz daha farklıdır. Bu çözüm şeklinde seçilen ilk planda bütün faaliyetler sıfır seviyesindedir, yani kaynakların tamamı boştadır. İşletmenin kârı sıfırdır. Üretim faaliyetleri başlangıç planına optimum kâra ulaşılıncaya kadar birer birer ilave edilecektir. Bu çözümün adı, simpleks metodudur. Maksimum kâra ulaşılırken ara planların belirlenmesinde ve optimum plana ulaşılmasında bir tablodan yararlanacağız. Bu tablonun her aşamasında hesaplamalar şimdiye kadar yaptığımız eşitlikler biçiminde değil, matris cebirle yerine getirilebilir. Bununla beraber çözüme ulaşmak için mutlaka matris cebir bilinmesi gerekmez. Burada en önemli adım, problemin doğru biçimde yazılması yani başlangıç tablosunun hazırlanmasında hata yapılmamasıdır. Başlangıç tablosu hazırlandıktan sonra optimum plana ulaşılmasında uygulanacak işlemler için uzman olmak gerekmez. Simpleks metodu ile çözümlerde gerekli olan veriler şunlardır: (i) planda dikkate alınacak faaliyetlerin net fiyatları veya brüt gelirleri, (ii) üretimi kısıtlayıcı faktörlerin miktarları ve (iii) plana alınabilecek faaliyetlerin birim girdi talepleri (girdi-çıktı katsayıları)

2 Doğrusal Programlama Simpleks Metodu ile Kâr Maksimizasyonu Simpleks metodunu kullanarak optimum işletme planına nasıl ulaşıldığını, yani mevcut sınırlayıcı faktörlere bağlı olarak işletme kârını en fazla yapan üretim planının nasıl elde edildiğini örnek bir problem yardımı ile inceleyelim. Örnek işletmemizin 15 dekar arazisi, iş gücü ihtiyacının en yoğun olduğu dönemde 48 saat iş gücü ve 500 lira işletme sermayesi vardır. İşletmede mısır, soya ve yulaf yetiştiriciliği düşünülmektedir. Mısır faaliyetinin 1 dekarı için gerekli iş gücü ihtiyacı 6 saat, işletme sermayesi talebi 54 liradır. Soya için bu miktarlar sırası ile 6 saat ve 36 lira, yulaf için 2 saat ve 27 liradır. Bir dekar mısırın gayri safi üretim değeri lira, değişken masrafları ise 52.5 liradır. Soya için bu miktarlar sırası ile 75 lira ve 30 lira, yulaf için 55 lira ve 25 liradır. Bu şartlar altında işletmenin kârını maksimum yapan üretim bileşimini hesaplayalım Amaç fonksiyonu Problem, bir kâr maksimizasyonu problemidir. Alternatif faaliyetlerin sayısı üçtür. Bunlar: mısır (X1), soya (X2) ve yulaftır (X3). Girdi-çıktı katsayıları 1 dekar araziye göre verildiğinden birim üretim miktarına göre ayrıca bir hesaplama yapılması gerekmez. Ürünlerin 1 dekarda sağlayacakları brüt gelirler; mısır için 60 lira, soya için 45 lira ve yulaf için 30 lira tahmin edildiğine göre 15 dekarda sağlanacak toplam brüt gelir (C), bu ürünlere ayrılacak arazi ile 1 dekardan alınacak brüt gelirlerin çarpımlarının toplamına eşit olacaktır: C = 60 X X X3 Amaç, C değerini en fazla kılan üretim bileşimini bulmaktır Kaynak sınırlılıkları ve üretim imkânları İşletme maksimum net gelir (kâr) hedefine doğru yol alırken bir takım kısıtlamalarla karşı karşıya olacaktır. Her şeyden önce kaynakları sınırlıdır. Örneğimizdeki işletme, üretim dönemi esnasında 15 dekar araziye, tarla işlemlerinin en yoğun olduğu dönemde toplam 48 saatlik iş gücü miktarına ve 500 lira işletme sermayesine sahiptir. Bunun dışındaki üretim kaynaklarının yeterli olduğu kabul edilmektedir. Dördüncü bölümde görüleceği gibi gerçekte işletmeler kaynak kısıtlarından başka kısıtlarla da karşı karşıyadırlar.

3 3. Simpleks Metodu 31 Örneğimizde plana alınacak her faaliyetin bir dekarı için sınırlı kaynaklardan (arazi, iş gücü ve işletme sermayesi) talepleri aşağıdaki gibidir: Mısır Soya Yulaf Arazi (dekar) İş gücü (saat) İşletme sermayesi (TL) Tablodaki veriler eşitsizlikler sistemi kullanılarak da gösterilebilir: 1X1 + 1X2 + 1X3 15 6X1 + 6X2 + 2X X1 + 36X2 + 27X3 500 Optimum işletme gelirine ulaşmak için kaynakların tamamının kullanılması gerekmeyebilir. Bu doğrusal programlamanın bir özelliğidir. Maksimum kârı sağlayacak plan, bir kısım kaynakların boş kalmasını gerektirebilir. Bunun için yukarıdaki ifadelerde ( ) işaretleri kullanılmıştır. Doğrusal programlama çözümlerinde kaynakların tüketilmeyen kısımlarına artık kaynaklar (İngilizce de disposal veya slack) denir. Araziden boş kalabilecek miktar S1, iş gücünden kullanılmadan kalacak miktar S2 ve işletme sermayesinin harcanmayan kısmı S3 ile gösterilip sisteme dahil edildiğinde aşağıdaki eşitliklere ulaşılır: 3.2 Simpleks Tablosu 1X1 + 1X2 + 1X3 + S1 = 15 6X1 + 6X2 + 2X3 + S2 = 48 54X1 + 36X2 + 27X3 + S3 = 500 Doğrusal programlamada simpleks metodu, bu konuda hazırlanacak tablo yardımı ile uygulanır. Tablonun 5 temel sütunu vardır. Birinci sütunda, programda yer alacak faaliyetlerin brüt gelirleri (C i ), ikinci sütunda programa girecek faaliyetlerin ve artık kaynakların neler oldukları ile miktarları (B sütunu), üçüncü sütunda artık kaynak ve faaliyetler (örneğimizde üç adet), dördüncü sutunda reel faaliyetler (örneğimizde üç adet), son sütunda oran hesapları (ratio=r sütunu) yer alır (Tablo 3.1).

4 Doğrusal Programlama Başlangıç planı Simpleks çözümde önce hiçbir faaliyetin yer almadığı, kaynakların tamamının boş bırakıldığı bir planla başlanır. Bu plana 0 plan veya başlangıç planı denir (Tablo 3.1). Kaynakların boş kalması gelir kaybına veya gider artışına yol açmıyorsa fiyatları (C i ile gösterilmektedir) sıfırdır, kaynakların boş kalması bir masrafı gerektirmiş olsaydı negatif fiyatlarla gösterilmeleri söz konusu olacaktı. Faaliyetlerin fiyatları brüt fiyatlardır, yani satış gelirinden sadece değişken masraflar düşülmüş, sabit masraflar düşülmemiştir. Örneğimizde üretim birimi olarak 1 dekar arazi alındığından brüt gelir *, dekardan alınan ürün miktarı ile satış fiyatının çarpımından (gayri safi üretim değeri) değişken masrafların çıkarılması ile bulunur: Brüt gelir/da = gayri safi üretim değeri/da değişken masraflar/da Örneğimizde mısırın brüt gelirinin 60 TL/da, soyanın 45 TL/da, yulafın 30 TL/da olduğu varsayılmaktadır. Tablo 3.1 Simpleks Tablosu Başlangıç Planı Kaynak veya faaliyet Artık kaynaklar Faaliyetler ve brüt gelirleri Arazi İş gücü Sermaye Mısır Soya Yulaf S C 1 S 2 S 3 X 1 X 2 X 3 i Adı Miktarı (B) Başlangıç planı (Plan 0) 0 S S S Z j Z j C j R * Brüt gelir yerine bazen net fiyat ifadesi de kullanılmaktadır.

5 3. Simpleks Metodu 33 Başlangıç planı, kaynak miktarlarını göstermektedir. Henüz plana alınan faaliyet yoktur, işletme geliri de sıfırdır. İşletme geliri; birinci sütundaki (C i ) rakamlarla, ikinci sütundaki kaynak ve faaliyetlerin miktarlarının (B sütunu) karşılıklı çarpımlarının toplamı olup (Z j ) sırasında gösterilmiştir. Z j C j sırasındaki rakamlar; Z j sırasındaki rakamlardan, Tablonun yukarıdan itibaren dördüncü sırasında gösterilen artık kaynaklar ve faaliyetlerin brüt gelirlerinin çıkarılması ile elde edilmişlerdir. Faaliyetler teker teker plana alındıkça işletme geliri artacaktır. Bir faaliyetin plana alınması, başka bir faaliyetin veya boşta bulunan kaynağın plandan çıkarılması ile mümkün olur. Bu nasıl yapılacaktır? Plana girecek faaliyet Her aşamada plana alınacak yeni faaliyet, Z j C j sırasındaki negatif rakamlar arasından seçilir. Bu rakamlar, faaliyetlerin bir birim artırılması sonucunda işletme gelirinde ne kadar artış olacağını göstermektedir. Negatif rakamlar arasında en küçük olanı, işletme gelirine en fazla katkıyı yapacak faaliyeti göstermektedir Başlangıç planında bu faaliyet mısırdır ( 60). Eğer Z j C j sırasında aynı değere sahip birden fazla en küçük rakam varsa, doğru faaliyeti seçmek şansa bağlıdır. Böyle bir durumda faaliyetlerden herhangi biri plana alınır. Yanlış olan faaliyet tercih edilmişse, bir sonraki planda dışarı çıkacak, plana girmesi gereken faaliyet onun yerini alacaktır. Simpleks çözümlere Z j C j sırasında negatif rakam kalmayıncaya kadar devam edilecektir. Z j C j sırasında negatif rakam kalmadığında elde edilen plan optimum plandır (Heady and Candler 1973, s. 125) Plandan çıkacak faaliyet veya kaynak Ara planlardan çıkacak faaliyetleri bulmak için, B sütunundaki değerler, plana girecek faaliyetin bulunduğu sütundaki teknik katsayılara (girdi-çıktı katsayıları) bölünür. Bulunan sayılar R sütununa kaydedilir. Bunlar arasında en küçük oranın bulunduğu sıra, plandan çıkacak faaliyeti veya kaynağı gösterir. Bölme esnasında negatif ve sıfır olan teknik katsayılar değerlendirilmeye alınmaz. Örneğimizi inceleyelim. Plana ilk girecek faaliyet, bütün faaliyetler arasında en küçük negatif değere (-60) sahip olan mısır olduğuna göre, B sütunundaki rakamlar, mısır sütunundaki rakamlara bölünecektir:

6 Doğrusal Programlama 34 B Teknik katsayılar (mısır) R (oran) S1 (arazi) S2 (iş gücü) S3 (sermaye) R sütununda en küçük oran iş gücüne aittir. (Yani iş gücü, mısır üretimini arazi ve sermayeden önce kısıtlamaktadır.) Bu aşamada başlangıç planından çıkacak satır, iş gücü satırıdır. Birinci planda mısır, başlangıç planındaki iş gücünün yerini alacaktır. Bazen, R sütununda birden fazla en küçük değere sahip rakam bulunabilir. R değeri eşit olan faaliyetlerden herhangi birini plan dışına çıkarırken, plana girecek faaliyeti seçerken sahip olduğumuz seçeneklere sahip değiliz. Eğer bu işlem esnasında yanlış faaliyet plan dışında bırakılırsa sonu gelmeyen bir seri zincirleme planlar devreye girebilir (Heady and Candler 1973, s. 122). Buna mani olmak ve işlemleri sistematik bir şekilde sürdürebilmek için B sütununun sağından başlayarak katsayılar, eşitliğin meydana geldiği sıralardaki katsayılara bölünür (negatif rakamlar ve sıfırlar dahil). İşleme eşitlik bozuluncaya kadar devam edilir. Eşitlik bozulunca en küçük değere sahip sıra, plandan çıkacak sıra olur. Bu aşamada hiçbir faaliyetin yürütülmediği başlangıç planından mısır faaliyetinin yürütüleceği birinci plana geçmiş bulunuyoruz. Birinci plandaki katsayılar bu değişim doğrultusunda aynı kalmayacaktır. Plana giren faaliyetle, başlangıç planındaki yerini muhafaza eden sıralardaki katsayıların nasıl hesaplanacağını görelim Plana giren faaliyet sırasındaki katsayıların bulunması Başlangıç planından ilk çıkan faaliyetin, bir artık faaliyet olan iş gücü (S2) olduğunu, plana ilk girecek faaliyetin de mısır (X1) olduğunu öğrenmiş bulunuyoruz. Birinci planda giren faaliyet (X1) sırasındaki girdi-çıktı katsayılarının nasıl elde edileceğini görelim. Bunun için bir önceki planda giren ve çıkan faaliyetlerin kesiştiği yerde bulunan katsayı (6), plandan çıkan faaliyet sırasındaki katsayılara bölünür: 48/6 = 8; 0/6 = 0; 1/6 = 0.167; 0/6 = 0; 6/6 = 1; 6/6 = 1; 2/6 = 0.333

7 3. Simpleks Metodu Plana giren faaliyet dışındaki sıralarda yeni katsayıların bulunması Plana giren faaliyet (örneğimizde X1) dışındaki faaliyetlerin katsayılarını hesaplamak için, bir önceki planda bu faaliyetle, giren faaliyet sütununun kesiştiği yerdeki katsayı, giren faaliyet sırasındaki katsayılarla teker teker çarpılır ve elde edilen sonuçlar, katsayısı hesaplanacak faaliyetin bir önceki plandaki katsayılarından (aşağıda kalın yazılmış olan sayılar) çıkarılır. Bütün ara planlarda da aynı yol izlenir: S 1 sırasındaki katsayıların elde edilmesi S 3 sırasındaki katsayıların elde edilmesi 15 (1)(8) = (54)(8) = 68 1 (1)(0) = 1 0 (54)(0) = 0 0 (1)(1/6) = - 1/6 0 (54)(1/6) = -9 0 (1)(0) = 0 1 (54)(0) = 1 1 (1)(1) = 0 54 (54)(1) = 0 1 (1)(1) = 0 36 (54)(1) = (1)(2/6) = 4/6 27 (54)(2/6) = 9 Başlangıç planına mısır faaliyetinin (8 da) dahil edilmesi sonucunda işletme geliri 480 liraya yükselmiş (=8x60), iş gücünün tamamı (48 saat) ise kullanılmıştır (=6x8). Z j ve Z j C j sırasındaki rakamlar da Sayfa 33 de açıklandığı şekilde bulunur (Tablo 3.2). Birinci plan, gelir getiren bir plandır ama en fazla gelirin elde edildiği plan değildir. Bunu Z j C j sırasında negatif rakamın bulunmasından anlıyoruz (Tablo 3.2). Bu değer yulaf faaliyetine aittir. Yulaf faaliyetinin bir birim (da) artırılması, işletme gelirini 10 lira artıracaktır. Bu durumda ikinci plan, yulaf faaliyetinin yer aldığı plan olacaktır. Yulaf faaliyeti, birinci planda hangi faaliyetin yerini alacaktır? Buna karar vermek için birinci planın B sütunundaki rakamlar, yulaf faaliyetinin bulunduğu sıradaki rakamlara karşılıklı olarak bölünür: B Teknik katsayılar (yulaf) R (oran) S1 (arazi) 7 4/ X1 (mısır) 8 2/6 24 S3 (sermaye) Birinci planda yerini yulaf faaliyetine terk edecek olan kaynak, en düşük orana sahip olan (7.6) sermayedir. Z j ve Z j C j sıralarındaki rakamlar da yukarıda açıklandığı şekilde hesaplanır.

8 Doğrusal Programlama 36 Tablo 3.2 Simpleks Tablosu Birinci Ara Plan Brüt gelirler (Cj) S 1 S 2 S 3 X 1 X 2 X Birinci ara plan 0 S / / X / / S Z j Z j C j R İkinci ara planda yulaf üretim ve satış faaliyeti (X3), sermayenin (S3) yerini alacaktır (Tablo 3.3). Giren ve çıkan sıralardaki katsayılar birinci planda olduğu gibi hesaplanacaktır. Öncelikle giren sırasındaki katsayılar bulunur: 68/9= 7.55; 0/9= 0; -9/9= -1; 1/9= 0.11; 0/9= 0; -18/9= -2; 9/9=1 Diğer sıralardaki rakamlar da aşağıdaki gibi hesaplanır (Tablo 3.3 İkinci ara plan): S 1 sırasındaki katsayıların elde edilmesi X 1 sırasındaki katsayıların elde edilmesi 7 (4/6)(68/9) = 53/27 8 (2/6)(68/9) = 148/27 1 (4/6)(0) = 1 0 (2/6)(0) = 0-1/6 (4/6)(-1) = 0.5 1/6 (2/6)(-1) = (4/6)(1/9) = -2/27 0 (2/6) (1/9) = -1/27 0 (4/6)(0) = 0 1 (2/6)(0) = 1 0 (4/6)(-2) = 4/3 1 (2/6)(-2) = 5/3 4/6 (4/6)(1) = 0 2/6 (2/6)(1) = 0 Z j ve Z j C j sırasındaki katsayılar hesaplandıktan sonra ikinci ara planın da optimum plan olmadığı görülmektedir. Çünkü Z j C j sırasında soya faaliyetinin altında negatif bir değer vardır; soya faaliyetinin bir birim arması, işletme gelirinde 5 liralık artış meydana getirmektedir. Bu aşamada çözüme soya faaliyetinin plana dahil edilmesi ile devam edilir. (Üçüncü plana soya faaliyetinin, ikinci plandaki hangi faaliyet yerine dahil edileceğini ve oluşan yeni katsayıları da siz hesaplayınız.) Optimum plana üçüncü aşamada ulaşılmıştır (Tablo 3.3). Dikkat edileceği gibi optimum planın Z j C j sırasında negatif bir değer kalmamıştır. Bütün faaliyetler plana girmiş ve bütün kaynaklar kullanılmıştır. Her planda böyle bir sonuç elde edilmeyebilir; optimum plana girmeyen faaliyetlere ve artık kaynaklara rastlanması olağan bir durumdur.

9 3. Simpleks Metodu 37 Tablo 3.3 Örnek Problemin Simpleks Tablosu Artık kaynaklar Faaliyetler ve brüt gelirleri Kaynak veya faaliyet Arazi İş gücü Sermaye Mısır Soya Yulaf C i S 1 S 2 S 3 X 1 X 2 X 3 Adı Miktarı (B) Plan sıfır (başlangıç planı) 0 S S S Z j Z j C j Birinci plan 0 S / / X / / S Z j Z j C j İkinci plan 0 S1 53/ /27 0 4/ X1 148/ /27 1 5/ X3 68/ / Z j Z j C j Üçüncü plan (optimum plan) 45 X2 53/ / X1 109/ / X Z j Z j C j R

10 Doğrusal Programlama Optimum Planın Doğruluk Testleri Simpleks işlemlere Z j C j sırasında negatif rakam kalmayıncaya kadar devam edilir. Bu sırada negatif rakam kalmaması, optimum plana ulaşıldığını gösterir. Mevcut sınırlayıcı faktörler, fiyatlar ve alternatif faaliyetlerle, girdi-çıktı katsayıları çerçevesinde elde edilen plan, en fazla brüt geliri veren plandır. Örneğimizde optimum plan; 3.03 dekar mısır, 1.47 dekar soya ve 10.5 dekar yulaf üretimini öngörmektedir. Brüt gelir yaklaşık 563 liradır *. Net geliri bulmak için elde edilen gelirden üretimin sabit masraflarını çıkarmak gerekir. Elde ettiğimiz sonuçların doğruluğunu kontrol edebiliriz. Bunun bir yolu, optimum plandaki B sütunu değerlerini (aşağıda kalın yazılmış sayılar), bunların başlangıç planındaki girdi-çıktı katsayıları ile çarparak sonucu toplamaktır: (B io )(MİO i0 ) = B i İşleme artık faaliyetlerin katsayıları ile (S i ), fiyatlarının (C i ) çarpımı ile başlayarak; arazi iş gücü ve işletme sermayesinin başlangıç miktarlarına ulaşalım: (1)(0)+(0)(0)+(0)(0)+( 1)(109/36)+( 1)(53/36)+( 1)(10.5) = 15 (arazi) (0)(0)+(1)(0)+(0)(0)+( 6)(109/36)+( 6)(53/36)+( 2)(10.5) = 48 (iş gücü) (0)(0)+(0)(0)+(1)(0)+(54)(109/36)+(36)(53/36)+(27)(10.5) = 500 (işletme sermayesi) Optimum planın doğruluğunu kontrol etmenin bir yolu daha vardır. Başlangıç planındaki kaynak miktarları (B sütunu değerleri), bu kaynakların optimum plandaki Z j -C j değerleri ile çarpıldığında elde edilecek sonuç optimum planın getirisidir: ** (B i0 )(Z jo C jo ) =optimum planın brüt geliri (15)(3.75)+(48)(1.875)+(500)(0.833) 563 * Tablodaki rakamlardan olan farklılık, yürütme işlemlerinden kaynaklanmaktadır. ** Bu bağıntı Euler Teoremi olarak bilinmektedir.

11 3. Simpleks Metodu Girdi-Çıktı Katsayılarının ve Z j C j Değerlerinin Ekonomik Yorumları Simpleks tablosundaki bütün değerlerin ekonomik anlamları vardır. Girdi-çıktı katsayılarının, Z j C j değerlerinin hangi anlamlara geldiği üzerinde duralım Girdi-çıktı katsayıları Simpleks tablosunda yer alan kaynak ve faaliyetlere ait sıralarla, artık kaynak ve faaliyet sütunlarının kesiştiği yerlerdeki katsayılar marjinal ikame oranlarını göstermektedir. Bu rakamlardan pozitif olanları, tablonun sütunlarında yer alan faaliyetlerin bir birim artırılması için feda edilmesi gereken sıra faaliyetlerinin ve kaynakların miktarlarını gösterir. Örneğin başlangıç planında, X1 sütunu ile S3 sırasının kesiştiği yerde bulunan 54 rakamı, mısır faaliyetinin 1 dekar artırılması halinde işletme sermayesindeki azalmayı göstermektedir (Şekil 3.1a): S X 3 1 Girdi-çıktı katsayılarından negatif işaret taşıyanları ise, sütunlardaki faaliyetlerin artırılması halinde, sırada yer alan kaynak veya faaliyetin artan miktarlarını işaret eder. Örneğin birinci planda görüleceği gibi, X2 faaliyetinin (soya) altındaki 18 rakamı, bu faaliyetin bir birim artırılması halinde işletme sermayesinin (S3) 18 lira artacağını işaret etmektedir * (Şekil 3.1b). Şekil 3.1c, soyanın artırılan miktarı karşısında diğer faaliyetler tarafından kullanılan arazi miktarında bir değişme olmayacağını göstermektedir (neden?) S 3 (TL) S 3 (TL) S 1 (da) 54 X 1 (da) X 2 (da) X 2 (da) (a) (b) (c) Şekil 3.1 Teknik Katsayıların Anlamları: (a) ΔS 3/ΔX 1<0; (b) ΔS 3/ΔX 2 >0; (c) ΔS 1/ΔX 2 = 0 * Soyanın plana girmesi, işletme sermayesini azaltacağına artırıyor, bunun sebebi nedir? Soya plana mısırın yerine girecektir. Soyanın sermaye talebi mısırdan az olduğundan işletme sermayesinde 18 lira artış olacaktır (=54-36). Soyanın mısır yerine plana girmesi ile işletme sermayesi artacak ama brüt geliri 15 TL azalacaktır (Aynı planda Z-C sırasındaki rakamın +15 olduğuna dikkat ediniz.)

12 Doğrusal Programlama Z j sırasındaki katsayıların ekonomik yorumu Z j sırası ile B sütununun kesiştiği yerdeki rakam, planın toplam brüt gelirini göstermektedir. Her planın brüt geliri, planda yer alan kaynak ve faaliyetlerin net fiyatları (C i ) ile B sütunu altında gösterilen miktarlarının (X i ) çarpımlarının toplamıdır: m Z 0 = C i i=1 Başlangıç planı, üretim faaliyetlerin hiçbirinin yer almadığı, işletmenin üretim kaynaklarının gösterildiği plan olduğundan toplam net geliri sıfırdır. Z j sırasındaki diğer rakamlar tablonun sütunlarında yer alan faaliyetlerin ( X i ) bir birim artırılması halinde söz konusu planda feda edilecek geliri işaret etmektedirler: m Z j = C i i=1 Eşitlikte r ij, söz konusu faaliyete ait girdi-çıktı katsayısını göstermektedir. Örnek olarak birinci planda yulaf faaliyetinin (X 3 ) altındaki Z değerinin 20 olması, bir birim yulafın plana girmesi halinde planın brüt gelirinin 20 lira azalacağını işaret etmektedir. Z j sırasındaki katsayılar, kaynakların boş bırakılmasının veya sütun faaliyetlerinin bir birim artırılmasının fırsat maliyetleridir. X i r ij Z j C j sırasındaki rakamların anlamı İşletme planlarında, Z j C j sırasındaki rakamlar ekonomik açıdan önemli bilgiler verirler. Bu rakamlardan reel faaliyetlerin altında gösterilenler, söz konusu faaliyetin bir birim artırılması durumunda, brüt gelirde ne kadar değişme olacağını işaret etmektedir; Z j C j negatif ise işletme geliri artacak, pozitif ise azalacaktır. Örneğin birinci planda soya faaliyeti 1 dekar artırılırsa, planın net geliri 15 lira azalacak, yulaf faaliyeti 1 dekar artırılırsa planın net geliri 10 lira artacaktır. Aynı planda mısır faaliyetinin altındaki Z j C j değeri sıfırdır. Z j C j sırasındaki sıfır katsayılar, söz konusu faaliyetin artırılmasının, planın gelirine etkisinin olmadığını işaret etmektedir. Karar kriterini hatırlayalım (Bölüm 2): C x1 X 1 X 2 C x2

13 3. Simpleks Metodu 41 Kriterde ilk ifade Z değerini, ikincisi C değerini göstermektedir. Birinci planda mısır yerine soya ilave edildiğinde planın net geliri 15 lira azalacaktır, çünkü feda edilen mısır faaliyeti net geliri (Z= 60 lira), soyanın kazandıracağı ilave gelirden (C= 45 lira) daha fazladır: (60)(1) 45 = 15 İşlemi yulaf faaliyeti için tekrarlayalım. Yulaf faaliyetinin, mısır faaliyetinin yerine plana dahil edilmesi planın net gelirini 10 lira artırmaktadır. Bir diğer ifade ile feda edilen plan geliri (20), kazanılan ilave gelirden (30) azdır: (60) ( 2 ) 30 = 10 6 İşletme planlarında, Z j C j sırası ile, artık kaynak sütunlarının kesiştiği yerlerdeki katsayılar, kaynakların işletme için ifade ettikleri marjinal değerleri gösterirler. Bir kaynağa ait Z j C j değerinin pozitif olması, kaynağın bir biriminin boş (atıl) kalması ile işletme brüt gelirinde ne kadar azalma olacağını veya bu kaynağın bir birim artırılmasının mümkün olması durumunda işletme net gelirinde ne kadar artış olacağını işaret etmektedir. Sadece işletme için kıt olan kaynaklar pozitif Z j C j değerine sahiptirler. Tamamı kullanılmayan kaynakların marjinal değerleri 0 dır. Örnekte optimum planda, artık faaliyetlerin altındaki Z j C j değerlerinin tamamı pozitiftir, çünkü nihaî planda bütün kaynaklar kullanılmış, artık kaynak kalmamıştır. 3.5 Optimum Planın Geçerli Olduğu Brüt Gelir Sınırları Serbest piyasada fiyat, arz ve talep şartlarına bağlıdır; sabit değildir. Optimum işletme planı, faaliyetlerin hangi fiyat seviyeleri için geçerlidir? Örneğin planımızda mısır fiyatı ne olmalıdır ki, bu ürün işletme planında daha fazla miktarda yer alsın? Aşağıdaki eşitlik yardımı ile alternatif faaliyetlerin hangi fiyat seviyelerinde optimum planın geçerli olduğunu bulmak mümkündür: C i Z o j _ C Mİ o j o j

14 Doğrusal Programlama 42 Eşitlikte C i, fiyat sınırları hesaplanacak faaliyetin brüt gelirini; Z oj C oj, optimum plandaki Z j C j değerlerini; MİO oj ise, faaliyetin optimum plandaki girdiçıktı katsayılarını gösterir. Optimum planda yer bulan mısır faaliyeti 109/36 dekardır. Mısırın hangi brüt gelir (net fiyat) seviyelerinde bu miktar değişmez? Yukarıdaki eşitliği kullanarak bu sorunun cevabını verebiliriz: 60 (3.75/ ) = (1.875/ ) = (0.8333/ ) = 45 Mısırın plandaki brüt gelirinin alt ve üst limitleri 45 lira ve 63 liradır. Optimum plan, mısırın net fiyatının 45 ile 63 lira arasında olması durumunda değişmemektedir * : Optimum planda soyanın brüt gelir limitleri de aşağıdaki gibi hesaplanır: 45 (3.75/0.75) = (1.875/0.375) = (0.8333/-0.056) = 60 Optimum planda soyanın brüt gelir alt limiti 40 lira, üst limiti ise 60 liradır. Yani soyanın brüt geliri 40 liranın altına düşer veya 60 liranın üstüne çıkarsa optimum plan değişecek, bu rakamlar arasında kalırsa değişmeyecektir. Yulaf için optimum planın geçerli olduğu fiyatlar ise, 27.5 lira 37.5 lira arasında değişmektedir (hesaplayıp bulunuz). 3.6 Optimum Planda Değişiklik Yapılması Doğrusal planlamanın son aşamasında elde edilen gelir, maksimum gelirdir. Mevcut sınırlamalar devam ettiği ve girdi-çıktı katsayıları (teknoloji seviyesi) ile brüt gelirler değişmediği sürece daha fazla gelire ulaşılması mümkün olamaz. Bununla birlikte daha az gelir pahasına optimum planda değişiklikler yapılabilir. * MİO oj değerlerinin sıfır olduğu durumlar değerlendirmeye alınmayacaktır.

15 3. Simpleks Metodu 43 Optimum planda faaliyetlerden birinin (örneğin soya) plandan çıkarılmasının istendiği durumu ele alalım. Bu durumda planda meydana gelecek değişiklikler, daha önce plana giren ve plandan çıkan faaliyetler için uygulanacak işlemlerin aynısıdır. Yani optimum plandan çıkarılmak istenen faaliyetle (soya) arazinin kesiştiği yerdeki teknik katsayı (0.75), soyanın yer aldığı sıradaki bütün teknik katsayılara bölünerek boş bırakılan arazi (S1) sırasındaki teknik katsayılar elde edilir. Diğer sıralardaki teknik katsayılar bölümde açıklandığı gibi hesaplanır: Optimum plandan soyanın çıkarılması ve sonuçları C i B S 1 S 2 S 3 X 1 X 2 X 3 0 S X X Z Z j C j * S 1 sırasındaki katsayılar ** X 1 sırasındaki katsayılar *** X 3 sırasındaki katsayılar (1.472/0.75) = (-1.25) = (1.967) (1.5) = (0.75/0.75) = (-1.25) = (1.000)(1.5) = (0.375/0.75) = (-1.25) = (0.500)(1.5) = (-0.056/0.75)= (-1.25)= (-0.074)(1.5)= (0.00/0.75) = (-1.25) = (0.000)(1.5) = (1.00/0.75) = (-1.25) = (1.333)(1.5) = (0.00/0.75) = (-1.25) = (0.000)(1.5) = Kaynakların marjinal veriminin değişmediği kaynak sınırları, aşağıdaki bağıntı ile hesaplanır: B o B i MİO io Nihaî planda arazi kaynağının (15 da) marjinal veriminin aynı olduğu (3.75) sınırlar: = da (alt sınır) = da (üst sınır) = 8 da

16 Doğrusal Programlama 44 SORULAR Soru 1) Bir tarım işletmesinin 100 dekar arazisi vardır. İşletmenin iş gücü miktarı mart ayında 100 saat, haziran ayında 80 saat ile sınırlıdır. İşletmenin üretim planına almayı düşündüğü 4 faaliyetin (Xi) dekara brüt gelirleri ile girdi-çıktı katsayıları aşağıda verilmiştir: X1 X2 X3 X4 Arazi Mart iş gücü Haziran iş gücü Brüt gelir (TL) (a) Simpleks hesaplama tekniğini kullanarak optimum işletme planını elde ediniz. (b) Euler teoremini kullanarak planınızın doğruluğunu test ediniz. (c) Planınızın doğruluğunu test etmenin diğer bir yolunu gösteriniz. (d) Optimum planda yer alan faaliyetler için brüt gelir limitlerini bulunuz. (e) Optimum plandaki faaliyetlerden biri (örneğin X1) bir dekar artırıldığı takdirde işletme brüt gelirinde hangi yönde ve ne kadar bir değişme olur? Soru 2) Bir çiftçi 140 dekarlık işletme arazisinde mısır, çilek ve fasulye yetiştirmeyi planlamaktadır. İşletme sermayesi 5000 liradır. Haziran ve eylül aylarında iş gücü miktarı, beş yüzer saatle sınırlıdır. Ürünlerin dekara tahmini verimleri ile net satış fiyatları (değişken masraflar düşülmüş) ve girdi talepleri aşağıda verilmiştir. Başlangıç planını yazınız ve birinci soruda olduğu gibi a, b, c, d şıklarını cevaplandırınız. Mısır Çilek Fasulye Verim (kg/da) Net fiyat (TL/kg) İşletme sermayesi (TL/da) Haziran iş gücü (saat/da) Eylül iş gücü (saat/da) 3 5 5

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

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

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

MATRİSEL 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

Detaylı

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Doğrusal 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

Detaylı

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin DUYARLILIK ANALİZİ Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin değişmesinin problemin optimal çözümü üzerine etkisini incelemektedir. Oluşturulan modeldeki

Detaylı

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu aşlangıç Temel Programının ilinmemesi Durumu İlgili kısıtlarda şartlar ( ) ise bunlara gevşek (slack) değişkenler eklenerek eşitliklere dönüştürülmektedir. Ancak sınırlayıcı şartlar ( ) veya ( = ) olduğu

Detaylı

KISITLI OPTİMİZASYON

KISITLI 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

Detaylı

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

doğrusal 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

Detaylı

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006 ĐST 49 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 006 Adı Soyadı:KEY No: 1. Aşağıdaki problemi grafik yöntemle çözünüz. Đkinci kısıt için marjinal değeri belirleyiniz. Maximize Z X 1 + 4 X subject to: X

Detaylı

SİMPLEKS ÇÖZÜMLERİN ROGRAMLANMASI

SİMPLEKS ÇÖZÜMLERİN ROGRAMLANMASI 4 SİMPLEKS ÇÖZÜMLERİN ROGRAMLANMASI Üçüncü bölümdeki açıklamalardan sonra doğrusal programlamanın 3 temel bileşeni; amaç fonksiyonu, kaynak sınırlılıkları ve girdi-çıktı katsayılarının birbiriyle yakın

Detaylı

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

TAMSAYILI PROGRAMLAMA TAMSAYILI PROGRAMLAMA Doğrusal programlama problemlerinde sık sık çözümün tamsayı olması gereken durumlar ile karşılaşılır. Örneğin ele alınan problem masa, sandalye, otomobil vb. üretimlerinin optimum

Detaylı

Yöneylem Araştırması II

Yöneylem 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

Detaylı

Tarım Ekonomisi ve İşletmeciliği

Tarım Ekonomisi ve İşletmeciliği Tarım Ekonomisi ve İşletmeciliği Doç.Dr.Tufan BAL 2.Bölüm Tarım Ekonomisi ve Politikası II Not: Bu sunuların hazırlanmasında büyük oranda Prof.Dr.İ.Hakkı İnan ın Tarım Ekonomisi ve İşletmeciliği Kitabından

Detaylı

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

4.1. Gölge Fiyat Kavramı 4. Gölge Fiyat Kavramı 4.1. Gölge Fiyat Kavramı Gölge fiyatlar doğrusal programlama modellerinde kısıtlarla açıklanan kaynakların bizim için ne kadar değerli olduklarını gösterirler. Şimdi bir örnek üzerinde

Detaylı

Standart modellerde öncelikle kısıt denklemleri eşitlik haline çevrilmelidir. Öncelikle ilk kısıta bakalım.

Standart modellerde öncelikle kısıt denklemleri eşitlik haline çevrilmelidir. Öncelikle ilk kısıta bakalım. 3. Simpleks Yöntem Doğrusal programlama modelleri grafik yöntem dışında simpleks yöntem adı altında özel bir yöntemle çözülebilir. Bu yöntem Simple Matrix kelimlerinin kısaltmasıdır ve bir çeşit matris

Detaylı

28 C j -Z j /2 0

28 C j -Z j /2 0 3.2.6. Dual Problem ve Ekonomik Yorumu Primal Model Z maks. = 4X 1 + 5X 2 (kar, pb/gün) X 1 + 2X 2 10 6X 1 + 6X 2 36 8X 1 + 4X 2 40 (işgücü, saat/gün) (Hammadde1, kg/gün) (Hammadde2, kg/gün) 4 5 0 0 0

Detaylı

KISALTILMIŞ SİMPLEKS YÖNTEMİ

KISALTILMIŞ SİMPLEKS YÖNTEMİ KISALTILMIŞ SİMPLEKS YÖNTEMİ Öğr. Görv. Dr. Orhan İDİL (İ.Ü. İşletme Fakültesi) İstatistik Demografi ve İktisadi Analizler Kürsüsü l.l. Doğrusal Programlama Problemleri : Doğrusal programlama problemlerinde

Detaylı

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri: 4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri: 4.1. Gölge Fiyat Kavramı Gölge fiyatlar doğrusal programlama modellerinde kısıtlarla açıklanan kaynakların bizim için ne kadar değerli olduklarını gösterirler.

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

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız. ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERS 3 NOTLAR DP Modellerinin Standart Biçimde Gösterimi: İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız. Gepetto Marangozhanesi için DP modeli

Detaylı

MATEMATiKSEL iktisat

MATEMATiKSEL iktisat DİKKAT!... BU ÖZET 8 ÜNİTEDİR BU- RADA İLK ÜNİTE GÖSTERİLMEKTEDİR. MATEMATiKSEL iktisat KISA ÖZET KOLAY AOF Kolayaöf.com 0362 233 8723 Sayfa 2 içindekiler 1.ünite-Türev ve Kuralları..3 2.üniteTek Değişkenli

Detaylı

İktisadi Analiz Ders Notu: Doğrusal Üretim Modelleri ve Sraffa Sistemi

İktisadi Analiz Ders Notu: Doğrusal Üretim Modelleri ve Sraffa Sistemi N. K. Ekinci Ekim 2015 İktisadi Analiz Ders Notu: Doğrusal Üretim Modelleri ve Sraffa Sistemi 1. Tek Sektörlü Ekonomide Gelir Dağılımı Tek mal (buğday) üreten bir ekonomi ele alalım. 1 birim buğday üretimi

Detaylı

ÜNİTE: RASYONEL SAYILAR KONU: Rasyonel Sayılar Kümesinde Çıkarma İşlemi

ÜNİTE: RASYONEL SAYILAR KONU: Rasyonel Sayılar Kümesinde Çıkarma İşlemi ÜNTE: RASYONEL SAYILAR ONU: Rasyonel Sayılar ümesinde Çıkarma şlemi ÖRNE SORULAR VE ÇÖZÜMLER. işleminin sonucu B) D) ki rasyonel sayının farkını bulmak için çıkan terimin toplama işlemine göre tersi alınarak

Detaylı

Lineer 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 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

Detaylı

ÜNİTE. MATEMATİK-1 Doç.Dr.Erdal KARADUMAN İÇİNDEKİLER HEDEFLER ÖZDEŞLİKLER, DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER

ÜNİTE. MATEMATİK-1 Doç.Dr.Erdal KARADUMAN İÇİNDEKİLER HEDEFLER ÖZDEŞLİKLER, DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER HEDEFLER İÇİNDEKİLER ÖZDEŞLİKLER, DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER Özdeşlikler Birinci Dereceden Bir Bilinmeyenli Denklemler İkinci Dereceden Bir Bilinmeyenli Denklemler Yüksek Dereceden Denklemler Eşitsizlikler

Detaylı

ATAMA (TAHSİS) MODELİ

ATAMA (TAHSİS) MODELİ ATAMA (TAHSİS) MODELİ ATAMA (TAHSİS) MODELİ Doğrusal programlamada kullanılan bir başka hesaplama yöntemidir. Atama problemleri, doğrusal programlama (simpleks yöntem) veya transport probleminin çözüm

Detaylı

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı Amaç Fonksiyonu Kısıtlar M i 1 N Z j 1 N j 1 a C j x j ij x j B i Karar Değişkenleri x j Pozitiflik Koşulu x j >= 0 Bu formülde kullanılan matematik notasyonların

Detaylı

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı ENM53 Doğrusal Programlamada İleri Teknikler SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS, 6 AÇIKLAMA Bu sununun

Detaylı

.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT

.:: 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

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

TAMSAYILAR. 9www.unkapani.com.tr. Z = {.., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, } kümesinin her bir elemanına. a, b, c birer tamsayı olmak üzere, Burada,

TAMSAYILAR. 9www.unkapani.com.tr. Z = {.., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, } kümesinin her bir elemanına. a, b, c birer tamsayı olmak üzere, Burada, TAMSAYILAR Z = {.., -, -, -, 0,,,, } kümesinin her bir elemanına tamsayı denir. Burada, + Z = {,,,...} kümesine, pozitif tamsayılar kümesi denir. Z = {...,,,,} kümesine, negatif tamsayılar kümesi denir.

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) 1 DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA İKİLİK (DUALİTE-DUALITY) Doğrusal programlama modelleri olarak adlandırılır. Aynı modelin değişik bir düzende oluşturulmasıyla Dual (İkilik)

Detaylı

Maksimizasyon s.t. İşçilik, saat) (Kil, kg)

Maksimizasyon 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

Detaylı

Lineer Programlama. Doğrusal terimi, hem amaç hem de kısıtları temsil eden matematiksel fonksiyonların doğrusal olduğunu gösterir.

Lineer Programlama. Doğrusal terimi, hem amaç hem de kısıtları temsil eden matematiksel fonksiyonların doğrusal olduğunu gösterir. LİNEER PROGRAMLAMA Giriş Uygulamada karşılaşılan birçok optimizasyon problemi kısıtlar içerir. Yani optimizasyon probleminde amaç fonksiyonuna ilave olarak çözümü kısıtlayıcı ek denklemler mevcuttur. Bu

Detaylı

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

m=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,

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

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

Detaylı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki

Detaylı

Excel de çalışma alanı satır ve sütunlardan oluşur. Satırları rakamlar, sütunları ise harfler temsil eder. Excel çalışma sayfası üzerinde toplam

Excel de çalışma alanı satır ve sütunlardan oluşur. Satırları rakamlar, sütunları ise harfler temsil eder. Excel çalışma sayfası üzerinde toplam Microsoft Excel Microsoft Office paket programı ile bizlere sunulan Excel programı bir hesap tablosu programıdır. her türlü veriyi tablolar yada listeler halinde tutmak ve bu veriler üzerinde hesaplamalar

Detaylı

1.1 Üslü İfadeler: Üslü ifadelerle ilgili aşağıdaki kuralların hatırlanması faydalıdır.

1.1 Üslü İfadeler: Üslü ifadelerle ilgili aşağıdaki kuralların hatırlanması faydalıdır. FİNANSAL MATEMATİK ALTYAPI. Üslü İfadeler: Üslü ifadelerle ilgili aşağıdaki kuralların hatırlanması faydalıdır. i-) Toplama: Eşit üslü benzer ifadelerin katsayıları toplanır. 3a 5 +,5a 5 =,5a 5 a 3-7a

Detaylı

ÜNİTE: TAM SAYILAR KONU: Tam Sayılar Kümesinde Çıkarma İşlemi

ÜNİTE: TAM SAYILAR KONU: Tam Sayılar Kümesinde Çıkarma İşlemi ÜNE: AM AYIAR N: am ayılar ümesinde Çıkarma şlemi ÖRNE RAR VE ÇÖZÜMER 1. [(+17) (+25)] + [( 12) (+21)] işleminin sonucu A) 41 B) 25 C) 25 D) 41 Çıkarma işlemi yapılırken çıkanın işareti değişir ve eksilen

Detaylı

6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN 6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 A.5. Doğrusal olmayan fonksiyonların eğimi Doğrusal fonksiyonlarda eğim her noktada sabittir

Detaylı

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER LAGRANGE YÖNTEMİ Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde değişkenler ve kısıtlar genel olarak şeklinde gösterilir. fonksiyonlarının

Detaylı

Buna göre, eşitliği yazılabilir. sayılara rasyonel sayılar denir ve Q ile gösterilir. , -, 2 2 = 1. sayıdır. 2, 3, 5 birer irrasyonel sayıdır.

Buna göre, eşitliği yazılabilir. sayılara rasyonel sayılar denir ve Q ile gösterilir. , -, 2 2 = 1. sayıdır. 2, 3, 5 birer irrasyonel sayıdır. TEMEL KAVRAMLAR RAKAM Bir çokluk belirtmek için kullanılan sembollere rakam denir. 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 sembolleri birer rakamdır. 2. TAMSAYILAR KÜMESİ Z = {..., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4,... }

Detaylı

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri 3.2.4. Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri Duyarlılık analizinde doğrusal programlama modelinin parametrelerindeki değişikliklerinin optimal çözüm üzerindeki etkileri araştırılmaktadır. Herhangi bir

Detaylı

ÜNİTE 1: TEMEL KAVRAMLAR

ÜNİTE 1: TEMEL KAVRAMLAR MATEMATİK ÜNİTE : TEMEL KAVRAMLAR Temel Kavramlar ADF 0 RAKAM Sayı oluşturmak için kullanılan sembollere... denir. 0 luk sayma düzenindeki rakamlar 0,,,... 8 ve 9 olup 0 tanedir. örnek a, b, c sıfırdan

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

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER GİRİŞ Özdeğerler, bir matrisin orijinal yapısını görmek için kullanılan alternatif bir yoldur. Özdeğer kavramını açıklamak için öncelikle özvektör kavramı ele alınsın. Bazı vektörler

Detaylı

OPTIMIZASYON Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu...2

OPTIMIZASYON Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu...2 OPTIMIZASYON.... Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu.... Türev...3.. Bir noktadaki türevin değeri...4.. Maksimum için Birinci Derece Koşulu...4.3. İkinci Derece Koşulu...5.4. Türev Kuralları...5

Detaylı

KILAVUZ SORU ÇÖZÜMLERİ Matematik

KILAVUZ SORU ÇÖZÜMLERİ Matematik 9. Çarpanlar ve Katlar b Dikdörtgenin alanı 4 cm olduğuna göre, kısa ve uzun kenarının çarpımı 4 cm 'dir. a. b = 4 a 6. Asal Çarpanlar A B C D E Yukarıda verilen asal çarpanlara ayırma işleminin son satırında

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 8- SAYISAL İNTEGRASYON 1 GİRİŞ Mühendislikte sık karşılaşılan matematiksel işlemlerden biri integral işlemidir. Bilindiği gibi integral bir büyüklüğün toplam değerinin bulunması

Detaylı

Matrisler ve matris işlemleri

Matrisler ve matris işlemleri 2.Konu Matrisler ve matris işlemleri Kaynaklar: 1.Uygulamalı lineer cebir. 7.baskıdan çeviri.bernhard Kollman, David R.Hill/çev.Ed. Ömer Akın, Palma Yayıncılık, 2002 2.Lineer Cebir. Feyzi Başar.Surat Universite

Detaylı

Atatürk Anadolu. Temel Kavramlar Üzerine Kısa Çalışmalar

Atatürk Anadolu. Temel Kavramlar Üzerine Kısa Çalışmalar Atatürk Anadolu Lisesi M A T E M A T İ K Temel Kavramlar Üzerine Kısa Çalışmalar KONYA \ SELÇUKLU 01 MATEMATİK 1. TEMEL KAVRAMLAR 1.1. RAKAM Sayıların yazılmasında kullanılan sembollere rakam denir. Onluk

Detaylı

8.SINIF CEBirsel ifadeler

8.SINIF CEBirsel ifadeler KAZANIM : 8.2.1.1. Basit cebirsel ifadeleri anlar ve farklı biçimlerde yazar. Hatırlatma 2 + 4y - 5 ifadesi bir cebirsel ifadedir ve değişkenler ve y dir. Cebirsel İfade: İçinde bir veya birden fazla bilinmeyen

Detaylı

TEOG. Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK SAYI BASAMAKLARI VE SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESİ 1. DOĞAL SAYILAR.

TEOG. Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK SAYI BASAMAKLARI VE SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESİ 1. DOĞAL SAYILAR. TEOG Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar 1. DOĞAL SAYILAR 0 dan başlayıp artı sonsuza kadar giden sayılara doğal sayılar denir ve N ile gösterilir. N={0, 1, 2, 3,...,n, n+1,...} a ve b doğal sayılar olmak

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

Boole Cebri. (Boolean Algebra)

Boole Cebri. (Boolean Algebra) Boole Cebri (Boolean Algebra) 3 temel işlem bulunmaktadır: Boole Cebri İşlemleri İşlem: VE (AND) VEYA (OR) TÜMLEME (NOT) İfadesi: xy, x y x + y x Doğruluk tablosu: x y xy 0 0 0 x y x+y 0 0 0 x x 0 1 0

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

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

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

Detaylı

BÖLME ve BÖLÜNEBİLME

BÖLME ve BÖLÜNEBİLME BÖLME ve BÖLÜNEBİLME A. BÖLME A, B, C, K birer doğal sayı ve B 0 olmak üzere, bölme işleminde, A ya bölünen, B ye bölen, C ye bölüm, K ya kalan denir. A = B. C + K dır. Kalan, bölenden küçüktür. (K < B)

Detaylı

İÇİNDEKİLER BASİT EŞİTSİZLİKLER. HARFLİ İFADELER Harfli İfadeler ve Elemanları Eşitsizlik Sembolleri ve İşaretin Eşitsizlik İfadesi...

İÇİNDEKİLER BASİT EŞİTSİZLİKLER. HARFLİ İFADELER Harfli İfadeler ve Elemanları Eşitsizlik Sembolleri ve İşaretin Eşitsizlik İfadesi... İÇİNDEKİLER HARFLİ İFADELER Harfli İfadeler ve Elemanları... 1 Benzer Terim... Harfli İfadenin Terimlerini Toplayıp Çıkarma... Harfli İfadelerin Terimlerini Çarpma... Harfli İfadelerde Parantez Açma...

Detaylı

Dik koordinat sisteminde yatay eksen x ekseni (apsis ekseni), düşey eksen ise y ekseni (ordinat ekseni) dir.

Dik koordinat sisteminde yatay eksen x ekseni (apsis ekseni), düşey eksen ise y ekseni (ordinat ekseni) dir. ANALĐTĐK GEOMETRĐ 1. Analitik Düzlem Bir düzlemde dik kesişen iki sayı doğrusunun oluşturduğu sisteme analitik düzlem denir. Analitik düzlem, dik koordinat sistemi veya dik koordinat düzlemi olarak da

Detaylı

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol ORGANİZASYON ŞEMASI . BÖLÜM Polinomlar... 7. BÖLÜM II. Dereceden Denklemler.... BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler... 9. BÖLÜM Parabol... 5 5. BÖLÜM Trigonometri... 69 6. BÖLÜM Karmaşık Sayılar... 09 7.

Detaylı

KONU 13: GENEL UYGULAMA

KONU 13: GENEL UYGULAMA KONU : GENEL UYGULAMA Kahve üretimi apan bir şirket anı zamanda cezve ve fincan üretmektedir. Üretilen cezveler ve fincanlar boama kısmında işlem görmekte ve arıca fincanlar kaplanmaktadır. Bir cezve apımı

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ TRANSPORTASYON (TAŞIMA, ULAŞTIRMA) TRANSİT TAŞIMA (TRANSSHIPMENT) ATAMA (TAHSİS) TRANSPORTASYON (TAŞIMA) (ULAŞTIRMA) TRANSPORTASYON Malların birden fazla üretim (kaynak,

Detaylı

Mustafa Sezer PEHLİVAN. Yüksek İhtisas Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölümü

Mustafa Sezer PEHLİVAN. Yüksek İhtisas Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölümü * Yüksek İhtisas Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölümü SAYILAR Doğal Sayılar, Tam Sayılar, Rasyonel Sayılar, N={0,1,2,3,,n, } Z={,-3,-2,-1,0,1,2,3, } Q={p/q: p,q Z ve q 0} İrrasyonel Sayılar, I= {p/q

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I 1/36 İçerik Optimalliği etkileyen değişimler 2/36 (Optimallik Sonrası Analiz): Eğer orijinal modelin parametrelerinde bazı değişiklikler meydana gelirse optimal çözüm değişecek

Detaylı

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma 2 13.1 Normal Dağılımın Standartlaştırılması Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma değerleriyle normal

Detaylı

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO ÜRİ MÜHİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO Hazırlayanlar Prof. Dr. Bilal TOKLU Arş. Gör. Talip KELLEGÖZ KASIM 2004 1. Giriş 1 LINDO (Linear, INteractive, and Discrete Optimizer) doğrusal ve

Detaylı

9. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

9. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN 9. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 A.8. TAM REKABET PİYASALARI A.8.1. Temel Varsayımları Atomisite Koşulu: Piyasada alıcı ve satıcılar,

Detaylı

1. Yatırımın Faiz Esnekliği

1. Yatırımın Faiz Esnekliği DERS NOTU 08 YATIRIMIN FAİZ ESNEKLİĞİ, PARA VE MALİYE POLİTİKALARININ ETKİNLİKLERİ, TOPLAM TALEP (AD) EĞRİSİNİN ELDE EDİLİŞİ Bugünki dersin içeriği: 1. YATIRIMIN FAİZ ESNEKLİĞİ... 1 2. PARA VE MALİYE POLİTİKALARININ

Detaylı

Matematikte karşılaştığınız güçlükler için endişe etmeyin. Emin olun benim karşılaştıklarım sizinkilerden daha büyüktür.

Matematikte karşılaştığınız güçlükler için endişe etmeyin. Emin olun benim karşılaştıklarım sizinkilerden daha büyüktür. - 1 - ÖĞRENME ALANI CEBİR BÖLÜM KARMAŞIK SAYILAR ALT ÖĞRENME ALANLARI 1) Karmaşık Sayılar Karmaşık Sayıların Kutupsal Biçimi KARMAŞIK SAYILAR Kazanım 1 : Gerçek sayılar kümesini genişletme gereğini örneklerle

Detaylı

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

8. 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

Detaylı

BAŞABAŞ NOKTASI ANALİZİ

BAŞABAŞ NOKTASI ANALİZİ BAŞABAŞ NOKTASI ANALİZİ Herhangi bir işe girişirken, genellikle o iş için harcanacak çaba ve kaynaklarla, o işten sağlanacak fayda karşılaştırılır. Bu karşılaştırmada amaç, kaynaklara (üretim faktörlerine)

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ 11 1.1.İktisat Hakkında 12 1.2.İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ 11 1.1.İktisat Hakkında 12 1.2.İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ 11 1.1.İktisat Hakkında 12 1.2.İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13 Bölüm 2 STATİK DENGE ANALİZİ 19 2.1 İktisatta Denge Kavramı 20 2.1.1.

Detaylı

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN İç-Çarpım Uzayları Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; R n, P n (R), M nxn vektör uzaylarında iç çarpım kavramını tanıyacak ve özelliklerini görmüş olacaksınız.

Detaylı

İŞLETMENİN GELİR- GİDER VE KÂR HEDEFLERİ

İŞLETMENİN GELİR- GİDER VE KÂR HEDEFLERİ İŞLETMENİN GELİR- GİDER VE KÂR HEDEFLERİ İşletme yöneticileri belli bir dönem sonunda belli miktarda kâr elde etmeyi hedeflerler. Kâr = Gelirler - Giderler Olduğuna göre, kârı yönetmek aslında gelirler

Detaylı

SAYILAR DOĞAL VE TAM SAYILAR

SAYILAR DOĞAL VE TAM SAYILAR 1 SAYILAR DOĞAL VE TAM SAYILAR RAKAM: Sayıları ifade etmek için kullandığımız 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 sembollerinden her birine rakam denir. Soru: a ve b farklı rakamlar olmak üzere a + b nin alabileceği

Detaylı

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARAR 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

Detaylı

MATEMATİK-II dersi. Bankacılık ve Finans, İşletme, Uluslararası Ticaret. Bölümleri için FİNAL Çalışma Soruları

MATEMATİK-II dersi. Bankacılık ve Finans, İşletme, Uluslararası Ticaret. Bölümleri için FİNAL Çalışma Soruları MATEMATİK-II dersi Bankacılık ve Finans, İşletme, Uluslararası Ticaret Bölümleri için FİNAL Çalışma Soruları ] e d =? = u d= du du d= udu u u e d= e d= e = edu= e + c= e + c ] e d =? = + = e + c e d e

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 2- HATA VE HATA KAYNAKLARI Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 GİRİŞ Bir denklemin veya problemin çözümünde kullanılan sayısal yöntem belli bir giriş verisini işleme tabi tutarak sayısal

Detaylı

Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok

Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok Gauss Yasası Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok daha kullanışlı bir şekilde nasıl hesaplanabileceği

Detaylı

KONU 8: SİMPLEKS TABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.1. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx (8.1)

KONU 8: SİMPLEKS TABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.1. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx (8.1) KONU 8: SİMPLEKS ABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx AX b X (8.) biçiminde tanımlı d.p.p. nin en ii çözüm değerinin elde edilmesinde,

Detaylı

Duyarlılık Analizi, modelde veri olarak kabul edilmiş parametrelerde meydana gelen değişimlerin optimum çözüme etkisinin incelenmesidir.

Duyarlılık Analizi, modelde veri olarak kabul edilmiş parametrelerde meydana gelen değişimlerin optimum çözüme etkisinin incelenmesidir. ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS IV NOTLAR Bağlayıcı Kısıtlar ve Bağlayıcı Olmayan Kısıtlar: Bağlayıcı Kısıtlar, denklemleri optimum çözüm noktasında kesişen kısıtlardır. Bağlayıcı-Olmayan Kısıtlar,

Detaylı

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ 1.GİRİŞ Bu bölüm lineer cebirin temelindeki cebirsel yapıya, sonlu boyutlu vektör uzayına giriş yapmaktadır. Bir vektör uzayının tanımı, elemanları skalar olarak adlandırılan herhangi bir cisim içerir.

Detaylı

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu

Detaylı

OCAK 2013 TARİH BASKILI İSTATİSTİK II DERS KİTABINA İLİŞKİN DÜZELTME CETVELİ

OCAK 2013 TARİH BASKILI İSTATİSTİK II DERS KİTABINA İLİŞKİN DÜZELTME CETVELİ OCAK 2013 TARİH BASKILI İSTATİSTİK II DERS KİTABINA İLİŞKİN DÜZELTME CETVELİ 1- Ünite 1, Sayfa 13, Şekil 1.2 aşağıdaki şekilde düzeltilmiştir. 2- Ünite 2, Sayfa 61 deki paragrafın üçüncü ve dördüncü cümleleri

Detaylı

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

DENKLEM DÜZENEKLERI 1 DENKLEM DÜZENEKLERI 1 Dizey kuramının önemli bir kullanım alanı doğrusal denklem düzeneklerinin çözümüdür. 2.1. Doğrusal düzenekler Doğrusal denklem düzeneği (n denklem n bilinmeyen) a 11 x 1 + a 12 x

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin

Detaylı

1. BÖLÜM Mantık BÖLÜM Sayılar BÖLÜM Rasyonel Sayılar BÖLÜM I. Dereceden Denklemler ve Eşitsizlikler

1. BÖLÜM Mantık BÖLÜM Sayılar BÖLÜM Rasyonel Sayılar BÖLÜM I. Dereceden Denklemler ve Eşitsizlikler ORGANİZASYON ŞEMASI 1. BÖLÜM Mantık... 7. BÖLÜM Sayılar... 13 3. BÖLÜM Rasyonel Sayılar... 93 4. BÖLÜM I. Dereceden Denklemler ve Eşitsizlikler... 103 5. BÖLÜM Mutlak Değer... 113 6. BÖLÜM Çarpanlara Ayırma...

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan

Detaylı

biçimindeki ifadelere iki değişkenli polinomlar denir. Bu polinomda aynı terimdeki değişkenlerin üsleri toplamından en büyük olanına polinomun dereces

biçimindeki ifadelere iki değişkenli polinomlar denir. Bu polinomda aynı terimdeki değişkenlerin üsleri toplamından en büyük olanına polinomun dereces TANIM n bir doğal sayı ve a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n birer gerçel sayı olmak üzere, P(x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... + a n 1 x n 1 +a n x n biçimindeki ifadelere x değişkenine bağlı, gerçel (reel)

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 SAYILAR 11 1.1. Sayı Kümeleri 12 1.1.1.Doğal Sayılar Kümesi 12 1.1.2.Tam Sayılar Kümesi 13 1.1.3.Rasyonel Sayılar Kümesi 14 1.1.4. İrrasyonel Sayılar Kümesi 16 1.1.5. Gerçel

Detaylı

SÜREKLİLİK. 9.1 Süreklilik ve Süreksizlik Kavramları

SÜREKLİLİK. 9.1 Süreklilik ve Süreksizlik Kavramları SÜREKLİLİK Bu bölümde süreklilik kavramı, süreksizlik, sürekli fonksiyonların özellikleri ile buna ilişkin teoremler örnekler ve grafiklerle açıklanmaktadır. 9.1 Süreklilik ve Süreksizlik Kavramları Tanım

Detaylı

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR Kısıtlı ve kısıtsız fonksiyonlar için maksimum veya minimum (ekstremum) noktalarının belirlenmesinde diferansiyel hesabı kullanarak çeşitli

Detaylı

ÜNİVERSİTEYE GİRİŞ SINAV SORULARI

ÜNİVERSİTEYE GİRİŞ SINAV SORULARI ÜNİVERSİTEYE GİRİŞ SINAV SORULARI 1. 1999 ÖSS a, b, c pozitif gerçel (reel) sayılar olmak üzere a+ b ifadesindeki her sayı 3 ile çarpılırsa aşağıdakilerden hangisi elde c edilir? 3 a+ b A) B) c a+ 3b C)

Detaylı

BASEL II. RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar)

BASEL II. RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar) BASEL II RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar) Temerrüde düşmemiş krediler için Basel II düzenlemelerinde Korelasyon Katsayısı, Vade ayarlaması, Sermaye Yükümlülüğü oranı, Sermaye yükümlülüğü

Detaylı

16. ULUSAL ANTALYA MATEMATİK SORULARI A A A A A A A

16. ULUSAL ANTALYA MATEMATİK SORULARI A A A A A A A AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ 16. ULUSAL ANTALYA MATEMATİK OLİMPİYATLARI BİRİNCİ AŞAMA SORULARI A A A A A A A SINAV TARİHİ VESAATİ:16 NİSAN 2011 - Cumartesi 10.00-12.30 Bu sınav 25 sorudan oluşmaktadır vesınav

Detaylı

= 2 6 Türevsel denkleminin 1) denge değerlerinin bulunuz. 2) Bulmuş olduğunuz dengenin istikrarlı olup olmadığını tespit ediniz.

= 2 6 Türevsel denkleminin 1) denge değerlerinin bulunuz. 2) Bulmuş olduğunuz dengenin istikrarlı olup olmadığını tespit ediniz. Siyasal Bilgiler Fakültesi İktisat Bölümü Matematiksel İktisat Ders Notu Prof. Dr. Hasan Şahin Faz Diyagramı Çizimi Açıklamarı = 2 6 Türevsel denkleminin 1) denge değerlerinin bulunuz. 2) Bulmuş olduğunuz

Detaylı