TOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "TOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:"

Transkript

1 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. Tek varsayım göstergelerin tek yönlü bir ilerleme (artış ya da azalış) gösterdiği varsayımıdır. Kriterler bazında alternatiflere atanan performans ölçütlerini iyi bir şekilde muhakeme eder. Alternatiflere sayısal değerler atanırken hem en iyi alternatif hem de en kötü alternatif eş zamanlı olarak hesaba katılır. Hesaplanma süreci çok basittir. Tablolama tabanlı yazılımlara kolayca adapte edilebilir. Giriş Temelini ideal çözüm ve negatif ideal çözümün tanımlanması oluşturur. İdeal çözüm kazancı en büyüklerken maliyetleri de en küçükleyen çözümdür. Negatif ideal çözüm ise kazançları en küçüklerken maliyetleri en büyükleyen çözümdür. İdeal çözümün tanımlanmasında kriterlere atanabilecek en iyi değerler göz önünde bulundurulur. Negatif ideal çözüm ise kriterlere atanabilecek en kötü değerleri içerir. Optimal alternatif ise ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak olan alternatiftir. 3 Giriş Örneğin aşağıdaki şekildeki A 1 ve A 2 gibi iki alternatifi göz önüne alırsak, A 1 A * ye en yakın noktadadır, fakat A 2 ise aynı zamanda A - den en uzak noktadadır. 4 1

2 TOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır: Adım 2. Ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin oluşturulması Normalize edilmiş karar matrisinin her bir sütunu, ilgili sütuna karşılık gelen kriterin ağırlığıyla çarpılarak ağırlıklı normalize karar matrisi oluşturulur. 7 Adım 3. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi sırasıyla aşağıdaki formüllerin kullanılmasıyla yapılır: 8 2

3 Adım 4. Her bir alternatif için ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklığın hesaplanması Her bir alternatif için pozitif ideal ve negatif ideal çözümlere olan öklid uzaklıkları sırasıyla aşağıdaki formüllerin kullanılmasıyla hesaplanır. 9 Adım 5. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması Her bir alternatifin pozitif ideal çözüme olan göreli yakınlığı aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır: 10 Adım 6. Tercih sırasının düzenlenmesi En iyi alternatif pozitif ideal çözüme en yakın mesafede bulunandır. İdeal çözüme en yakın mesafede bulunan herhangi bir alternatifin aynı zamanda negatif ideal çözüme en uzak mesafede bulunduğu da unutulmamalıdır. Pozitif ideal çözüme göreli yakınlık değerleri büyükten küçüğe sıralanarak tercih sırası elde edilir. C i =1 olması ilgili alternatifin pozitif ideal çözüme, C i =0 olması ise ilgili alternatifin negatif ideal çözüme mutlak yakınlığını gösterir. 11 Örnek Bir çok nitelikli karar verme probleminde 3 adet alternatif ve 4 adet en büyük en iyi tipinde kriterin olduğunu varsayalım. Karar verici, karar matrisini ve ağırlıkları aşağıdaki gibi oluşturmuştur. 12 3

4 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 13 Adım 2. Ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin oluşturulması 14 Adım 3. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi 15 Adım 4. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklığın hesaplanması 16 4

5 Adım 5. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması 17 Adım 6. Tercih sırasının düzenlenmesi 18 İdeal çözüme göreli yakınlık değerleri büyükten küçüğe sıralanırsa alternatiflerin önem sırasının 3, 1, 2 şeklinde olduğu görülür. 19 Örnek 2 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 20 Hava Kuvveleri Komutanlığı yaptığı inceleme sonucu hali hazırda bünyesinde bulunan ulaştırma uçaklarının görevleri yerine getirmede 2015 yılında verilecek görevleri yerine getirebilmek amacıyla orta mesafe ulaştırma uçağı almayı planlamaktadır. Yapılan araştırma sonucunda dört alternatif C-160D, C130H, A- 400 ve IL-76 olmak üzere seçim kriterleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. 5

6 Adım 2. Ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin oluşturulması 21 Adım 3. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlerin belirlenmesi Tüm kriterler arasından en yüksek ve en düşük değerler işaretlenir. 22 Adım 4. Pozitif ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklığın hesaplanması 23 Adım 5. İdeal çözüme göreli yakınlığın hesaplanması 24 6

7 Adım 6. Tercih sırasının düzenlenmesi Bölüm Sonu Bu bölümde TOPSIS ele alınmıştır. TOPSIS ile yapılan değerlendirme sonucuna göre en uygun seçenek A-400 orta mesafe ulaştırma uçağıdır. 7

Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

Bu 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.

Detaylı

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

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

Detaylı

İÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi

İÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi İÇİNDEKİLER 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Analitik Hiyerarşi Süreci tekniği karmaşık karar problemlerinde

Detaylı

BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ

BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ ÖZET XIII. Uluslararası İzmir Tekstil ve Hazır Giyim Sempozyumu BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ Eda Acar, Mücella Güner

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ 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

Detaylı

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker Topcu (www.ilkertopcu.net)

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ 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

Detaylı

AHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl

AHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve

Detaylı

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

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

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

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

Detaylı

AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları

AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler

Detaylı

Karar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul

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

Detaylı

SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem

Detaylı

Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science

Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science ISSN: 2149-0821 Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science Yıl: 5, Sayı: 32, Aralık 2018, s. 758-769 Prof. Dr. Cevdet Alptekin KAYALI İzmir Demokrasi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler

Detaylı

ŞAKİR SAKARYA * HİLMİ TUNAHAN AKKUŞ **

ŞAKİR SAKARYA * HİLMİ TUNAHAN AKKUŞ ** FİNANSAL PERFORMANSIN ÖLÇÜLMESİNDE GELENEKSEL ORANLAR İLE NAKİT AKIM ORANLARININ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ: BİST ÇİMENTO ŞİRKETLERİ ÜZERİNE TOPSIS YÖNTEMİ İLE BİR UYGULAMA DOI NO: 10.5578/jeas.9797 ŞAKİR

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

BIST ULAŞTIRMA ENDEKSİNE KAYITLI ŞİRKETLERİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

BIST ULAŞTIRMA ENDEKSİNE KAYITLI ŞİRKETLERİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICAFR Özel Sayısı Int. Journal of Management Economics and Business, ICAFR Special Issue BIST ULAŞTIRMA ENDEKSİNE KAYITLI ŞİRKETLERİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ

Detaylı

BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET

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

Detaylı

a2 b3 cij: birim başına ulaşım maliyeti xij: taşıma miktarı

a2 b3 cij: birim başına ulaşım maliyeti xij: taşıma miktarı Ulaştırma Modelleri Ulaştırma modeli Ulaştırma modeli doğrusal programlama modellerinin özel bir türüdür. Modelin amacı bir işletmenin belirli kapasitedeki üretim merkezlerinden, belirli talebi olan tüketim

Detaylı

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

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

Detaylı

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

KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA * AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Bahar 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı:1, 13:257-287 KURULUŞ YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANILMASI VE BİR UYGULAMA * Ahmet Serhat

Detaylı

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

Power BI. Neler Öğreneceksiniz?

Power 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

Detaylı

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 33, Kasım 2016, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 33, Kasım 2016, s Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 33, Kasım 2016, s. 609-623 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 23.10.2016 20.11.2016 Öğr.Gör. Tuncer YILMAZ

Detaylı

TERÖRİSTLE MÜCADELEDE KULLANILAN SİLAH SİSTEMLERİNİN ETKİNLİKLERİNE YÖNELİK ALGILARIN BELİRLENMESİ Özkan KANTEMİR *, Altan ÖZKİL ** ÖZET

TERÖRİSTLE MÜCADELEDE KULLANILAN SİLAH SİSTEMLERİNİN ETKİNLİKLERİNE YÖNELİK ALGILARIN BELİRLENMESİ Özkan KANTEMİR *, Altan ÖZKİL ** ÖZET Güvenlik Bilimleri Dergisi, Kasım 2015, 4(2), 37-62 TERÖRİSTLE MÜCADELEDE KULLANILAN SİLAH SİSTEMLERİNİN ETKİNLİKLERİNE YÖNELİK ALGILARIN BELİRLENMESİ Özkan KANTEMİR *, Altan ÖZKİL ** ÖZET Güvenlik güçlerinin

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN

Analitik 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

Detaylı

Ayşe CEYLAN Güreli YMM, İktisat,

Ayşe CEYLAN Güreli YMM, İktisat, ISSN: 2149-9225 Yıl: 4, Sayı:16, Eylül 2018, s. 421-431 Ayşe CEYLAN Güreli YMM, İktisat, ayseozturk @windowslive.com Dr. Öğr. Üyesi Çiğdem ÖZARI İstanbul Aydın Üniversitesi, Ekonomi Ve Finans, cigdemozari@aydin.edu.tr

Detaylı

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerini tanıyacağız. Özellikle anlatılacaktır. SMART ve ELECTRE yöntemleri üzerinde durulacaktır. Çok ölçütlü karar

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

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 46, Mayıs 2017, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 46, Mayıs 2017, s Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 46, Mayıs 2017, s. 453-469 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 05.04.2017 12.05.2017 Arş. Gör. Burak KAYIHAN

Detaylı

Kümeleme yöntemi ile oluşturulan imalat hücrelerinin performanslarının benzetim ve topsis ile değerlendirilmesi

Kümeleme yöntemi ile oluşturulan imalat hücrelerinin performanslarının benzetim ve topsis ile değerlendirilmesi SAÜ Fen Bil Der 19. Cilt, 3. Sayı, s. 267-282, 2015 Kümeleme yöntemi ile oluşturulan imalat hücrelerinin performanslarının benzetim ve topsis ile değerlendirilmesi Sena Kır 1*, Harun Reşit Yazgan 2, Barış

Detaylı

Önsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1

Önsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1 İÇİNDEKİLER Önsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1 1.1. Yöneticilik / Komutanlık İşlevi ve Gerektirdiği Nitelikler... 2 1.1.1. Yöneticilik / Komutanlık

Detaylı

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,

Detaylı

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması . Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması Sonlu elemanlar metodu el hesapları için değil, bilgisayarda yazılımlar ile kullanılması için geliştirilmiştir.

Detaylı

her bir kontrol kriteri (8 adet) için 12 adet bulgu kriteri

her bir kontrol kriteri (8 adet) için 12 adet bulgu kriteri YAZILIM - VIKOR Maçka, tugrulo@itu.edu.tr Özet. ürettikleri uygulama kalitelerinin Technique For Order Preference By Similarity To An Ideal Solution (TOPSIS) ve Vise Kriteriumska Optimizacia I Kompromisno

Detaylı

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median) KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ 1 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR Bir örneklemde mevcut olan tüm veriler hesaba katılır. ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Bir örneklemdeki verilerin bir

Detaylı

Vol. 4, No. 2, 2017, pp

Vol. 4, No. 2, 2017, pp Vol. 4, No. 2, 2017, pp. 15-40 PJESS PJESS Karadeniz Ekonomik İşbirliği Üye Ülkelerine İlişkin Etkinlik Analizi: TOPSIS, ARAS ve MOORA Yöntemleriyle Bir Uygulama a An activity analysis on the black sea

Detaylı

Ahmet TANÇ. Abdurrahman GÜMRAH. Organizasyon Bölümü Lojistik Programı, Nevşehir, Türkiye. İşletme Bölümü, Konya, Türkiye ahmettanc@gmail.

Ahmet TANÇ. Abdurrahman GÜMRAH. Organizasyon Bölümü Lojistik Programı, Nevşehir, Türkiye. İşletme Bölümü, Konya, Türkiye ahmettanc@gmail. Sürdürülebilirlik Raporlaması ve Çevresel Performans: Borsa İstanbul da Bir Uygulama Sustainability Reporting and Environmental Performance: A Case Study in Istanbul Stock Exchange Ahmet TANÇ Abdurrahman

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

Farklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi

Farklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cilt: 13 Sayı: 2 Nisan 2013 ss. 245-257 Farklı Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi The Effects of Different Normalization Methods to Decision Making

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BULANIK TOPSİS METODU İLE TÜRK ŞEKER FABRİKALARININ PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ Muhammed ARSLAN YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ

Detaylı

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

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

Detaylı

OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI

OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Sayı 9(1) 2016, 43 83 OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI Cemil ÇELİK (cemil.celik@kocaeli.edu.tr)

Detaylı

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler Merkezi Eğilim Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüsü, bir veri setindeki merkezi, yada tipik, tek bir değeri ifade eder. Nicel veriler için, reel sayı çizgisindeki

Detaylı

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

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

Detaylı

Karar Destek Sistemleri. Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar. Karar Verme 20.10.2014

Karar Destek Sistemleri. Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar. Karar Verme 20.10.2014 Karar Destek Sistemleri Bölüm 1: Karar Destek Sistemleri-Genel Kavramlar Bölüm 2: CBS Tabanlı Çok Ölçütlü Karar Analizi Bölüm 3: Karmaşık Problemler için Analitik Hiyerarşi Yönteminin Kullanılması Yrd.

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ 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 Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI DİCLE KALKINMA AJANSI

MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI DİCLE KALKINMA AJANSI MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI 2 Planlama Aşaması MANTIKSAL ÇERÇEVE YAKLAŞIMI 1. Mantıksal çerçeve matrisinin oluşturulması 2. Süre ve Faaliyet Planlaması 3. Bütçeleme Mantıksal Çerçeve Matrisi 3 Proje Mantığı

Detaylı

K En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood)

K En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood) K En Yakın Komşu Methodu (KNearest Neighborhood) K-NN algoritması, Thomas. M. Cover ve Peter. E. Hart tarafından önerilen, örnek veri noktasının bulunduğu sınıfın ve en yakın komşunun, k değerine göre

Detaylı

Hakan Sevgin - Yrd. Doç. Dr. Nilsen Kundakcı

Hakan Sevgin - Yrd. Doç. Dr. Nilsen Kundakcı Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Anadolu University Journal of Social Sciences TOPSIS ve MOORA Yöntemleri ile Avrupa Birliği ne Üye Olan Ülkelerin ve Türkiye nin Ekonomik Göstergelere Göre

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Giriş Bilgi Erişiminde Temel Yaklaşımlar Bilgi Erişim Modelleri Boolean model Vector space

Detaylı

Route Educational and Social Science Journal

Route Educational and Social Science Journal Article History Received / Geliş Accepted / Kabul Available Online / Yayınlanma 24.07.2017 28.07.2017 15.10.2017 A COMPARATIVE ANALYSIS OF EUROPEAN AND CENTRAL ASIAN COUNTRIES FROM THE ECONOMIC DIMENSION

Detaylı

Avrupa Birliği Komisyonu, 1992 yılında Proje Süreç Yönetimi metodunu Mantıksal Çerçeve aracına dayalı proje kurgu ve yönetimi seti olarak

Avrupa Birliği Komisyonu, 1992 yılında Proje Süreç Yönetimi metodunu Mantıksal Çerçeve aracına dayalı proje kurgu ve yönetimi seti olarak 12. hafta Mantıksal Çerçeve Avrupa Birliği Komisyonu, 1992 yılında Proje Süreç Yönetimi metodunu Mantıksal Çerçeve aracına dayalı proje kurgu ve yönetimi seti olarak benimsemiştir. İlk uygulama rehberleri

Detaylı

Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s

Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s. 486-503 Farnaz HASSANI 1 ĠNSAN KAYNAKLARI YÖNETĠMĠNDE PERSONEL SEÇĠMĠNĠN ÖNEMĠ VE TOPSIS YÖNTEMĠYLE BĠR UYGULAMA 2 Özet İşletmelerin uygun eleman bulması, zaman yönetimi

Detaylı

Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi

Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi Boğaz da Yapay Öğre e İs ail Arı Yaz Okulu 2-5 Temmuz 2018 Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi Tolga Can Bilgisayar Mühe disliği Bölümü ODTÜ İçerik Genom ölçeği

Detaylı

PERFORMANS DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE GELENEKSEL YÖNTEM İLE TOPSİS YÖNTEMİNİN KARŞILAŞTIRILMASI 1

PERFORMANS DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE GELENEKSEL YÖNTEM İLE TOPSİS YÖNTEMİNİN KARŞILAŞTIRILMASI 1 The Journal of Academic Social Science Studies International Journal of Social Science Doi number:http://dx.doi.org/1.9761/jasss716 Number: 6, p. 415-433, Autumn II 217 Yayın Süreci / Publication Process

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli. Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F.

Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli. Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F. Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F. Cengiz DĐKMEN*** Hoşgeldiniz *Arş.Gör.Mustafa Anıl Dönmez, Kocaeli Üniversitesi

Detaylı

Istanbul Commerce University, Journal of Science, 16(31), Spring 2017, 1-22.

Istanbul Commerce University, Journal of Science, 16(31), Spring 2017, 1-22. Istanbul Commerce University, Journal of Science, 16(31), Spring 2017, 1-22. Istanbul Commerce University Journal of Science İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 16(31), Bahar 2017 http://dergipark.gov.tr/ticaretfbd

Detaylı

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

MATE211 BİYOİSTATİSTİK MATE211 BİYOİSTATİSTİK ÇALIŞMA SORULARININ ÇÖZÜM VE CEVAPLARI Yapılan bir araştırmada, 136 erişkin kişinin kanlarındaki kolesterol düzeyleri gr/dl cinsinden aşağıda verilmiştir: 180 230 190 186 220 191

Detaylı

TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANARAK FİNANSAL VE FİNANSAL OLMAYAN ORANLARA GÖRE PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ, ŞEHİRLERARASI OTOBÜS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANARAK FİNANSAL VE FİNANSAL OLMAYAN ORANLARA GÖRE PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ, ŞEHİRLERARASI OTOBÜS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANARAK FİNANSAL VE FİNANSAL OLMAYAN ORANLARA GÖRE PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ, ŞEHİRLERARASI OTOBÜS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Mustafa SOBA * Kudret EREN ** ÖZET Her geçen gün artan

Detaylı

Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama

Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama Hasan UYGURTÜRK Yrd.Doç. Dr., Bülent Ecevit Üniversitesi Devrek Meslek

Detaylı

Arş. Gör. Gizem Vergili

Arş. Gör. Gizem Vergili Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Anadolu University Journal of Social Sciences BIST te İşlem Gören Bankaların TOPSIS Yöntemiyle Performanslarının Değerlendirilmesi Financial Performance Evaluation

Detaylı

Available online at JTL. Journal of Transportation and Logistics 3 (1), 2018

Available online at   JTL. Journal of Transportation and Logistics 3 (1), 2018 Available online at www.iujtl.com 3 (1), 2018 Received : October 13, 2017 Accepted : April 06, 2018 http://dx.doi.org/10.26650/.2018.03.01.02 Research Article Using the Multi Criteria Decision Making Methods

Detaylı

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

EM302 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

Detaylı

Bölgesel Gelişmişlikte Ar-Ge ve İnovasyonun Rolü: Dematel Tabanlı Analitik Ağ Süreci (DANP) ve TOPSIS Yöntemleri ile Bölgelerarası Bir Analiz

Bölgesel Gelişmişlikte Ar-Ge ve İnovasyonun Rolü: Dematel Tabanlı Analitik Ağ Süreci (DANP) ve TOPSIS Yöntemleri ile Bölgelerarası Bir Analiz Yayın Geliş Tarihi: 01.12.2014 Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Kabul Tarihi: 05.01.2015 İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Online Yayın Tarihi: 30.06.2015 Cilt:30, Sayı:1, Yıl:2015, ss. 115-144

Detaylı

SİLVAN BARAJI İNŞAATI PLANLANMASINDAN YAPIM AŞAMASINA SİLVAN BARAJI

SİLVAN BARAJI İNŞAATI PLANLANMASINDAN YAPIM AŞAMASINA SİLVAN BARAJI PLANLANMASINDAN YAPIM AŞAMASINA SİLVAN BARAJI 02.06.2016 KAPSAM Güneydoğu Anadolu Projesi Kapsamında Silvan Projesi Silvan Projeleri Silvan Projelerinin Amacı ve Yapım Aşamaları Silvan Projelerinin Uygulama

Detaylı

TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME PROBLEMİNDE BULANIK TOPSIS ALGORİTMASI İLE GRUP KARAR VERME VE KARAR VERİCİLERİN BİREYSEL KARARLARI ARASINDAKİ İLİŞKİLER

TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME PROBLEMİNDE BULANIK TOPSIS ALGORİTMASI İLE GRUP KARAR VERME VE KARAR VERİCİLERİN BİREYSEL KARARLARI ARASINDAKİ İLİŞKİLER Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt/Vol. XXXI, Sayı/No. 1, 2012, pp. 153-178 TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME PROBLEMİNDE BULANIK TOPSIS ALGORİTMASI İLE GRUP KARAR VERME VE KARAR

Detaylı

Proje DöngD. Deniz Gümüşel REC Türkiye. 2007,Ankara

Proje DöngD. Deniz Gümüşel REC Türkiye. 2007,Ankara Proje Yönetiminde Y Temel Kavramlar Proje DöngD ngüsü Yönetimi ve Mantıksal Çerçeve eve Yaklaşı şımı Deniz Gümüşel REC Türkiye 2007,Ankara TEMEL KAVRAMLAR Proje nedir? Proje Yönetimi nedir???? Proje Döngüsü

Detaylı

FAN SELECTOR FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI.

FAN SELECTOR FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI. FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI YAZILIM TANIMI Fan Selector yazılımı havalandırma ve iklimlendirme sistemlerinde kullanılan fanların performans hesaplamalarının yapılması ve çalışma şartlarına en uygun

Detaylı

BORSA DA İŞLEM GÖREN GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIĞI ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: BİST DE TOPSIS UYGULAMA

BORSA DA İŞLEM GÖREN GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIĞI ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: BİST DE TOPSIS UYGULAMA KIŞ WINTER 2018-SAYI NUMBER 19- SAYFA PAGE 437-456 BORSA DA İŞLEM GÖREN GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIĞI ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: BİST DE TOPSIS UYGULAMA Umut Tolga GÜMÜŞ

Detaylı

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

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

Detaylı

BULANIK MANTIK ile KONTROL

BULANIK MANTIK ile KONTROL BULANIK MANTIK ile KONTROL AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Bulanık mantığın temel prensipleri: Bulanık küme sözel değişkenleri göstermek için kullanılır. Az sıcak, biraz soğuk gibi bulanık mantık üyelik fonksiyonları

Detaylı

BİST te Hisse Senetleri İşlem Gören Otomotiv Sektöründeki Firmaların TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerlemesi ve Analizi 1

BİST te Hisse Senetleri İşlem Gören Otomotiv Sektöründeki Firmaların TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerlemesi ve Analizi 1 BİST te Hisse Senetleri İşlem Gören Otomotiv Sektöründeki Firmaların TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerlemesi ve Analizi 1 Cevdet A. Kayalı a, İsmail Aktaş b* a İzmir Demokrasi Üniversitesi, İktisadi

Detaylı

10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST)

10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) 1 10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) Kapsayan ağaç Spanning Tree (ST) Bir Kapsayan Ağaç (ST); G, grafındaki bir alt graftır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. G grafındaki tüm

Detaylı

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

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

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

JTL JTL. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved.

JTL JTL. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved. 1 (1), 2016 2016 School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved. Comparing MCDM Methods of AHP, TOPSIS and PROMETHEE: A Study on the Selection of Ship Main Engine System

Detaylı

İşletme Birleşmelerinin TFRS-3, TTK ve VUK Kapsamında Değerlendirilmesi ve Birleşme Başarısının TOPSİS Yöntemi Belirlenmesi

İşletme Birleşmelerinin TFRS-3, TTK ve VUK Kapsamında Değerlendirilmesi ve Birleşme Başarısının TOPSİS Yöntemi Belirlenmesi Uluslararası Sosyal ve Ekonomik Bilimler Dergisi International Journal of Social and Economic Sciences 6 (1): 39-51, 2016 ISSN: 2146-5843, E-ISSN: 2146-0078, www.nobel.gen.tr İşletme Birleşmelerinin TFRS-3,

Detaylı

ISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi

ISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi 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.

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

TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama

TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama Volume 3 Number 4 2012 pp. 21-42 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama Rüştü Yayara Halid Velid Baykarab Özet: Finansal

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Zeleny (1982) multiple criteria decision making kitabına aşağıdaki cümle ile başlar: ıt has become more and more difficult to see

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ

ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1 Bu derste; Analitik Hiyerarşi prosesi AHP Uygulama Aşamaları AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP nin Uygula Örnekleri AHP Puanlama Yöntemi Analitik Hiyerarşi Prosesi

Detaylı

KIRSAL ALAN DÜZENLEMESİ

KIRSAL ALAN DÜZENLEMESİ KIRSAL ALAN DÜZENLEMESİ Yrd. Doç. Dr. Bayram UZUN Yrd. Doç. Dr. Recep NİŞANCI Toplulaştırma işlerinde Arazi Derecelendişrmesi Ders 6 Arazi toplulaştırma alanında toplulaştırma işleminden sonra toprak

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

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

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME

Detaylı

DENEY: 1.1 EVİREN YÜKSELTECİN DC DA ÇALIŞMASININ İNCELENMESİ

DENEY: 1.1 EVİREN YÜKSELTECİN DC DA ÇALIŞMASININ İNCELENMESİ DENEY: 1.1 EVİREN YÜKSELTECİN DC DA ÇALIŞMASININ İNCELENMESİ HAZIRLIK BİLGİLERİ: Şekil 1.1 de işlemsel yükseltecin eviren yükselteç olarak çalışması görülmektedir. İşlemsel yükselteçler iyi bir DC yükseltecidir.

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,

Detaylı

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

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

Detaylı

Belli tarihlerde yatırılan taksitlerle, belli bir süre sonunda meydana gelecek kapital, taksitlerin baliğleri toplamına eşit olur.

Belli tarihlerde yatırılan taksitlerle, belli bir süre sonunda meydana gelecek kapital, taksitlerin baliğleri toplamına eşit olur. 1 KAPİTAL OLUŞTURULMASI Kapital oluşturulması, bir kredi kurumuna belli tarihlerde, belli miktarlarda yatırılan paralarla, belli bir süre sonunda belli büyüklükte bir para meydana getirme işlemidir. Küçük

Detaylı

Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme

Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme 09.2.20 Genel Bakış Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme 2 Tek bir amaç yerine çok sayıda kriter ile çalışmak suretiyle karar verme. Üç teknik: hedef programlama (goal programming), analitik hiyerarşi prosesi

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Fizikokimya II 2008 Bahar

MIT Açık Ders Malzemeleri Fizikokimya II 2008 Bahar MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 5.62 Fizikokimya II 2008 Bahar Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr

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