OPTİMAL ÜRETİM TASARIMININ BELİRLENMESİNDE UZLAŞIK ÇÖZÜM: BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI

Benzer belgeler
Çok Amaçlı De Novo Programlama Problemlerinde Uzlaşık Çözüm: Uzlaşık Programlama Uygulaması

SERBEST UZAY OPTİK HABERLEŞMESİNDE GENEL HÜZME MODELİNİN OPTİMİZASYONU VE ATMOSFERİK GÜÇLÜ TÜRBÜLANS KANAL İÇİN BİLGİ HATA OLASILIĞININ İRDELENMESİ

TEST 29-1 KONU ATOM MODELLERİ. Çözümlerİ ÇÖZÜMLERİ

GÖRÜŞ UZUNLUKLARI (Sight Distances)

C) H c. D) v = v + 2uv + 2u ; tanθ= C) v 0 =10 3 m/s; tanθ= 2 3

Topraklama Prof.Dr. Nurettin UMURKAN 1

T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ. BİR KOLUN HAREKETLERİNİ TAKİP EDEN DÖRT DÖNEL MAFSALLI ROBOT KOLU TASARIMI ve DENEYSEL ARAŞTIRILMASI

v A) 450 B) 500 C) 550 D) 600 E) 650

alan ne kadardır? ; 3 3

PROBLEM SET I KASIM = 50 p ML + M + L = [50 p ML + M + L] Q = Q

ü ü üü ş ş ş Ü ÜÜ ü ü üü ş ü ş ş ö ç ş ş ç ş ü ü ü ç ç ş ü ş ş ü ü ü ö ş ö ş ö ş ş ç ş ü ş ç ş Ç ç Ü öü ü ü üü ü ü üü ç ş ç ş ö ö ü ç ş ç ş ş ö ç ş ö

ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ MATEMATİK

«ç ç Ç ş ö ş ç ş ş ş ö ş ö ç ç Ç ö Ç ç ç ö ş ç ş

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

h olan bir metal levha simetrik olarak yerleştirilirse yeni sığa

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1

t Dağılımı ve t testi

Topraklama Prof.Dr.. Nurettin UMURKAN

Bölüm 7: Fresnel Eşitlikleri Alıştırmalar

5. ( 8! ) 2 ( 6! ) 2 = ( 8! 6! ). ( 8! + 6! ) Cevap E. 6. Büyük boy kutu = 8 tane. Cevap A dakika = 3 saat 15 dakika olup Göksu, ilk 3 saatte

ÇOK AŞAMALI BÜTÜNLEŞİK LOJİSTİK AĞI OPTİMİZASYONU PROBLEMİNİN MELEZ GENETİK ALGORİTMA İLE ÇÖZÜMÜ

BASİT MAKİNELER. Kuvvet Kazancı. Basit Makinelerin Genel Özellikleri. Basit Makinelerde Verim

Kutu Poblemlei (Tekalı Kombiasyo) c) faklı dağıtılabili! Özdeş üç kutuya pay, pay, pay dağıtımı yapılısa; pay ala kutuu diğeleiyle ola özdeşliği bozul

8. f( x) 9. Almanca ve İngilizce dillerinden en az birini bilenlerin

GEOİT BELİRLEME YÖNTEMLERİ

REEL ANALĐZ UYGULAMALARI


ç ü ü ü ü ü ç ü ğ ö İ ö ö ğ ğ ğ ğ ğ İ ç İ ç ğ ü ü ç ç ç ğ ü ü üğü ğ ç ç ö ö ü ü ü İ ç ü ü ğ ğ ü ü ğ ü ü üğü ü ğ ö ö ç ç ğ ğ ü üğ ü ü üğü ö ö ö ğ ö ğ ü

VİDALAR VE CIVATALAR. (DĐKKAT!! Buradaki p: Adım ve n: Ağız Sayısıdır) l = n p

Tümevarım ve Özyineleme

Öğrenci No: Ürünler Masa Sandalye Kitaplık İşçilik süresi (saat/adet) Talep miktarı (adet)

ü ü Ü ü Ş ö ü ü ü ü ö ç ç ç ü ü ü ü ü ü ü Ö ö ü ç ü ü ü ü ü ç Üçü ü ü ç ü ü ü üç ü ö ü ç Ş ö çü ü ü ö ü ü ö ö ö İ

DÜZ AYNALAR. 3 cm) düzlem ayna

MEKANİK TİTREŞİMLER. (Dynamics of Machinery, Farazdak Haideri, 2007)

EMEKLILIK SİSTEMLERİ SINAV SORULARI WEB-ARALIK Bireysel emeklilik sistemine ilişkin olarak aşağıdakilerden hangisi(leri) yanlıştır?

Apı Analizinde Optimizasyon Tekniklerinin Kullanılması

Örnek 1. Çözüm: Örnek 2. Çözüm: = = = 540

ITAP Fizik Olimpiyat Okulu Noktasal Cismin Titreşimi: Olimpiyat Deneme Sınavı_III 17 Mart Mart 2014

BASAMAK TİPİ DEVRE YAPISI İLE ALÇAK GEÇİREN FİLTRE TASARIMI

Öğrenci No: Adı Soyadı: İmza: Soru No Toplam Puan Program Çıktısı PÇ-10 PÇ-10 PÇ-2,10 PÇ-2,10 PÇ-2,10 Alınan Puan

Fresnel Denklemleri HSarı 1

KANAT YUNUSLAMASI VE DEĞİŞKEN KANATÇIK AÇILARI SIRASINDA OLUŞAN BÜYÜK GİRDAP OLUŞUMLARININ SİMÜLASYONU

Cevap D 6. P ( 1 ) = 2, P ( 2 ) = 1. x = 1 P ( P ( 1 ) ) = a + b. Cevap E. x = 2 P ( P ( 2 ) ) = 2a + b. a + b = 1 2a + b = 2

VEKTÖRLER 1. BÖLÜM. Vektörel Büyüklüğün Matematiksel Tanımı : u = AB yada u ile gösterilir.

DRC. 5. ab b = 3 b ( a 1 ) = Deponun hacmi 24x olsun, 3. y = 6 için = 3. 7 MATEMATİK DENEMESİ. a 9 b. a 2 b b = 12 b ( a 2 1 ) = 12.

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

Frekans Analiz Yöntemleri I Bode Eğrileri

TEKNOPAZAR TEKNOLOJİK ÜRÜN TANITIM VE PAZARLAMA DESTEK PROGRAMI


Aritmetik Fonksiyonlar

Sınav Süresi 60 dakikadır, artı 15 dakika giriş yapma süresi bulunmaktadır.

SAE 10, 20, 30 ve 40 d = 200 mm l = 100 mm W = 32 kn N = 900 d/dk c = mm T = 70 C = 2. SAE 10 için

FZM450 Elektro-Optik. 7.Hafta. Fresnel Eşitlikleri

Gauss Kanunu. Gauss kanunu:tanım. Kapalı bir yüzey boyunca toplam elektrik akısı, net elektrik yükünün e 0 a bölümüne eşittir.

t Dağılımı ve t testi

Ü Ğ Ç Ç Ğ







ü ü ü ü ü ü ü Ş ü ü ü ü ü üü ü ü

ÜÜ Ü ö ö ö Ö ö ö ö ö ö Ş Ş Ç ö Ş Ş ö

ü ü ü ö ü ü ö ö ü ü ö ü ü










Ü ş ş ş ü ü ü ş ü ş Ç Üü Üü üü ü ş

İ ü ü ü ü ü

Ü Ü

Stok Yönetimi. M. Görkem Erdoğan. Bu sunuya ve konunun pdf dosyasına adresinden erişilebilir.

BANKA ÇAĞRI MERKEZLERİNDE BEKLEME VE MÜŞTERİ İLİŞKİLER YÖNETİMİ: BİR KAMU BANKASI UYGULAMASI

4. DEVİRLİ ALT GRUPLAR

Bulanık Mantık Kontrol Denetçisi ile Çözgü Gerginliği Simülasyonu

ERKEN EMEKLİLİK VE AKTÜERYAL İNDİRGEME FAKTÖRLERİ


LYS LYS MATEMATİK Soruları

A A A A A A A A A A A

UYGULAMALAR ÇIKIŞ OLSAYDI!!

TALAŞ KALDIRMA İŞLEMLERİNDE KESİCİ TAKIM VE TALAŞ ARASINDA OLUŞAN SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ ÖZET

ÇİFTDÜZEYLİ BİR REKABETÇİ TESİS YER SEÇİMİ PROBLEMİ İÇİN TABU ARAMA SEZGİSELİ

USB Arabirimli Compact Mixer KULLANIM KILAVUZU

Bölüm 11: Doğrusal Olmayan Optik Alıştırmalar

3. EŞPOTANSİYEL VE ELEKTRİK ALAN ÇİZGİLERİ AMAÇ. Bir çift elektrot tarafından oluşturulan elektrik alan ve eş potansiyel çizgilerini görmek.

YENİ NESİL ASANSÖRLERİN ENERJİ VERİMLİLİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

r r r r






T.C. İSTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK YILI YABANCI DİLLER YÜKSEKOKULU MÜDÜRLÜĞÜ YABANCI DİLLER BÖLÜMÜ 2.KUR ŞUBELENDİRME LİSTESİ

6 (saatte 6 müşteri aramaktadır), servis hızı ise. 0.6e

Transkript:

OPTİMAL ÜRETİM TASARIMININ BELİRLENMESİNDE ULAŞIK ÇÖÜM: BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI Nuuah UMARUSMAN Aaay Üiveitei İİBF İşetme Böümü Kampü Adaa You Üzei 6800 AKSARAY uuah.umauma@aaay.edu.t Kaa YARALIOĞLU Douz Eyü Üiveitei İİBF Eoometi Böümü Douzçeşmee Kampüü 3560 Bua-İMİR.yaaiogu@deu.edu.t Özet Mode üetim itemei ouştuuue iafı miimize edimei ayaaı bütüü ie uaımaı tam zamaıda üetim işemei ve ıfı evate gibi veimiiği attıa değeei ö paa çımaı mode üetim itemeide başıa itee omuştu. Bide faza amaı içee matematie pogamama modeeide amaçaı bibiei ie ihtiafı omaaı yapımaı geee optimizayou tam aamıya geçeeşmemeie ebep omatadı. Bu ebepe ço amaçı matematie pogamama pobemeide uzaşı çözüm faı metodooiee aaştıımatadı. Bu çaışmada Ço Amaçı De Novo Pogamama pobemii uzaşı çözümü içi uaıa buaı matı teoii (İi Aşamaı Buaı Mode Yaaşımı) aa veiiye he bi amaı e iyi ve e ötü değeei aaıda tüm amaçaı uzaştığı bi otada çözüm öeii getimetedi. Aahta Sözüe: De Novo Pogamama İi Aşamaı Yaaşım Optima Sitem Taaımı.GİRİŞ Geeee Doğua Pogamama çözümeide mevut üetim itemi yaıza paaa ve başagıçta veimiş oa ııta açııda değeedime yapaa amaı optimizayou ie igiemete ve çözüm etieide çoğuua aya ııtaıı tipie göe ya faza apaite mitaı ya da apaite eiiği otaya çımatadı. Bu duum ie başagıçta beiemiş oa ııtaı eti oaa uaımamaıda ayaamatadı. Doğua Pogamama modeii yeteiz adığı bu duum ebebiye heüz üetim aşamaıa geçimede De Novo Pogamama yaaşımı yadımı ie hammadde uaım apaiteei yeide düzeeebii. Bu düzeeme ie mevut hammadde içi ayıa yatıım bütçeie göe yapımaıdı. Bu şeide yapıa bi düzeeme ie ayaaı bütüüye uaımı ağamış omata ve amaçaı daha yüe bi değede geçeeştiimeie imâ ağamatadı (Umauma2007). eey (984) taafıda geiştiie De Novo Pogamama metodu bi üetim itemii optimizayou yeie bi optima itemi taaımıı geçeeştimetedi. 2. De NOVO PROGRAMLAMA De Novo Pogamama ayaaı uzu vadede yeide yapıadıımaıa ıt ayaaı daha veimi uaımaıa ve itemedei avugaığı öeyee optima taaıma ima ağamatadı. De Novo aaizi ayaa atı aımada öe yapımaıı vaaya. Çüü aaiz afhaıda ayaa oto ediebii ve heüz abitememişti. Buu yaıda ayaa böüebii omaı ve iteie mitada atı aımaıdı. b i uaıabii ayaaı abit eviyeeii göteme üzee b i abiti yei bi değişee döüştüüee modee eei. Bu yei değişee biite te amaç foiyou De Novo mode açı fomda aşağıdai gibi yazıı (eey986).

Kııta; Maimize Miimize a i bi 0 p i i B 0 i 2... m ve 2... (M2.) (M2.) i çözümei ie adee değişeei optima eviyeeii heapamaı deği ayı zamada mode ayaaıı optima eviyeeii heapamaıı ağaı. (M2.) de i-ii aya içi p i ayaaı biim fiyataı oduğuda p a p2a 2... pma m A yazıabii. A -ii üetie üüü biim değişe maiyetii götemetedi. A uaıaa De Novo mode Kııta; Maimize Miimize A B 0 2... (M2.2) Te ııtı Sıt Çataı pobemi oaa yeide düzeeebii. De Novo yaaşımı item taaımı yeide taaımı ve optimizayou item ııaıı ve ııtaıı amaa yöei oaa yeide şeiediimeii içei. Sitem taaımı ateatifei bi eçimi deği ateatifei yaatımaı işemidi (eey 984). Ço Amaçı Pogamama pobemeide bide faza amaç foiyouda doayı geeie uygu çözüme uaşımaz. Uygu çözüm ede ediemediği içi ço amaçı optimizayo pobemeide uzaşı çözüm aaı. Uzaşı çözüm aaştıımaıda Fayda Yaaşımı Hedef Pogamama Yaaşımı Etieşimi Yaaşıma ve Buaı Matı Yaaşımı oma üzee döt teme yötem mevuttu (immema 978). Bu çaışmada uzaşı çözüm içi İi Aşamaı Buaı Matı Yaaşımı uaımıştı. 2.. İi Aşamaı Yaaşım Bu yaaşımı e göze çapa özeiği pozitif çözüm ve egatif idea çözümei buaıaştıma işemide uaımaıdı. Bu yaaşımda pozitif idea çözüm itemi e iyi pefomaı oaa abu ediie egatif idea çözüm ie itemi e ötü pefomaı yai buaıaştıma işemeide abu ediebii toea değei oaa ee aımıştı. Bu yaaşımda pozitif ve egatif idea çözüm değeei bi aada düşüüee ee bi çözüm geçeeştiimişti. Pozitif ve egatif idea çözüme aşağıdai gibi taımaı (Lai ve Hwag994).

Pozitif idea çözüme { } 2 2... ;... I (2.) Negatif idea çözüme { } 2 2... ;... I (2.2) şeide göteii. Beiee pozitif ve egatif idea çözüme ie immema (978) metodooiie göe üyei foiyoaı maimizayo yöü amaça içi ~ 0 ) ( μ (2.3) 2... miimize yöü amaça içi ~ 0 ( ) μ (2.4) 2... şeide ouştuuu. Bu üyei foiyoaı immema (978) metodooiie göe düzeeee oua (M2.2) i çözümü Li ve Lee (990) taafıda öeie ii aşamaı yaaşım uaıaa geçeeştiii. Bu oduça doğa bi yaaşımdı ve ütü omaya item taaımıı gaati ede. İi aşamaı yaaşımı i adımıı aşağıdai gibi ouştuuu. Maimum Kııta; (M2.3) - B A 2... ve 2... 2... 0 [0] Buada ı optima değei ede edii. İii aşamada ie ) 2... i ( i uaıaa he bi amaç foiyou içi ııama yapıaa amaç foiyoaıı aitmeti otaamaı beiei. i i Maimum Kııta; (M2.4) - B A 2... ve 2... 2... 0 [0]

İdea ve idea omaya çözüme avamıa göe geçeeştiie buaı çözümü i aşamaıda modei tatmiâı eviyei beiei. İ aşamada beiee değişeee göe amaç foiyoaıı tatmiâı eviyeei beiei. Eğe amaç foiyoaıı tatmiaı eviyeei modei tatmiaı eviyeide büyü yada eşit ie optima çözüme uaşımıştı. Diğe yada amaç foiyoaıı tatmiâı eviyeei modei tatmiâı eviyeide üçü ie iii aşama yadımıya çözüm geçeeştiiee ütü omaya çözüm ede edii. 3. UYGULAMA Döt faı ağııta pati top üetimi geçeeştie bi fimaı ayı oaa üetmeyi paadığı üüee ait hammadde uaım mitaaı ve biim fiyataı Tabo de veimişti. Fima bu hammadde mitaaı ve işgüü mitaıı içi 9720 TL. bütçe ayımıştı. Tabo. Hammadde Kuaım Mitaaı Hammaddee PT (75 g) PT 2 (90 g) PT 3 (25 g) PT 4 (50 g) Kuaım Mitaaı Biim Fiyata (TL/g) PVC (g) 33 40 58 66 000 53 DOP (g) 32 38 56 64 000 32 Toz Boya (g) 5 6 8 0 00 06 Cia (g) 4 5 7 8 00 05 İşgüü (aat) 05 05 05 05 220 300 Fima yöetimi üetimi paza açııda üüei taep mitaaıı göz öüde buuduaa bazı şataı ea amıştı. Bua; ( 3 PT PT4 ) (PT2 PT ) 2050 PT 3000 PT 2 2000 PT 3 3500 PT 4 3500. İşetme yöetimi maimum gei maimum biim üetim ve miimum maiyet oma üzee üç faı ite beiemişti. Kitee ve ııta uaıaa üetim pobemi (M2.2) Ço Amaçı De Novo Pogamama modeide aşağıdai gibi ouştuuu. Ma..3PT.42PT2.8PT3 3.2PT4 Ma. 2 PT PT2 PT3 PT4 Mi. 7328PT 0.7902PT2 0.9454PT3.056PT4 Kııta (P3.) 03278PT 03852PT2 05404PT3 066PT4 ( 3 PT PT4 ) (PT2 PT ) 2050 PT 3000 PT 2 2000 PT 3 3500 PT 4 3500 PT PT2 PT3 PT4 0 9270

(P3.) i çözümüde ede edie pozitif ve egatif idea çözüme Tabo 2 de veimişti. Tabo 2. pozitif ve Negatif İdea Çözüme 2 Pozitif İdea Çözüm 27599 3050 9649629 Negatif İdea Çözüm 22349 0950 708679 Tabo 2 de beie değee göe İi Aşamaı Yaaşımı biii adımı (M2.3) modeie göe değeediiip çözüdüğüde beiee değee Tabo 3 te veimişti. Tabo 3. Biii Aşama Çözüm Değeei Amaç Foiyou Üyei Deeeei 2 2999.9 29999 29999 2000 2000 2000 2974 2974 2974 4024 4024 4024 24970 998 06779 04992 04990 050 Tabo 3 tei değişe değeeie göe he bi amaç foiyouu üyei deeeei beiemiş ve biii aşamaı tatmiaı 0 4998 değeide maimizayo yöü amaçaı ço az üçü oduğu beiemişti. Eğe optima bi çözüme uaşıma iteie he bi amaç foiyouu da bu üyei deeeide büyü veya eşit omaı geemetedi. Bu ebepe iii aşama uaıaa beiee değee tet edii. (M2.4) uaıaa iii aşama çözümü geçeeştiii. Bu değeee göe 04999 oaa ede edimiş ve he bi amaç foiyouu tatmiâı deeei değeide büyü veya eşit oduğu beiemişti. Ayıa biii ve iii aşamada beiee değişe değeei yaaşı oaa ayıdı. Bu ebepe çözüm te ve optimadi. İii aşamada ede edie değee Tabo 4 te veimişti. Tabo 4. İii Aşama Çözüm Değeei 2 3000 3000 3000 2000 2000 2000 2974 2974 2974 4024 4024 4024 Amaç Foiyou 2497858 200 068056 Üyei Deeeei 050 050 04999 Beiee bu değişe değeei ie biite De Novo modeii öediği hammadde ve işgüü mitaaı Tabo 5 te veimişti.

Tabo 5. Hammadde Mitaa Kaşıaştımaı Hammaddee Başagıçta Veie Mitaa Öeie Kuaım Mitaaı PVC (g) 000 67076 DOP (g) 000 59608 Toz Boya (g) 00 9032 Cia (g) 00 9032 İşgüü (aat) 220 79974 Bu değeei bi aşıaştımaı yapıdığıda De Novo vaayımı hammadde ve işgüü uaım mitaaıı azatımaı öemetedi. Kayaadai bu azama bütçeye de yaıyaağı içi yaaşı 3452 TL. taauf ağamıştı. 4.SONUÇLAR Geçe düya pobemeide işetmee üetim paamaaıı ıa vadede ouştuue ahip oduaı ayaaı beiee ııta ve hedefe doğutuuda uamayı ie edimişedi. Kıa vadede mevut ayaaı bazıaı abit oa bie optima şata içi ayaa uzu vadede veya oai paama afhaıda değiştiimei ve yeide yapıadıımaıdı. Kaya mitaaıı optimum eviyede beieememei yetei optimizayou ağaamamaıa ve ıt ayaaı veimi uaımamaıa yo aça. De Novo vaayımı ie yeide düzeee ııt ayaaı optima bi üetim itemii beiemeide ço öemi bi o oyamatadı. Ayıa amaçaı e iyi ve e ötü pefomaaıa göe beiee değeei Buaı Küme Teoii açııda ee aımaı işetme yöetiieie daha ee aa vemeeie imâ taımatadı. KAYNAKÇA Lai Y.J ad Hwag C.L.994. Fuzzy Mutipe Obetive Deiio Maig: Method ad Appiatio Spige-Veag Bei. Li R.J ve Lee E.S. 990. Appoahe to Mutiiteia De Novo Pogam Joua of Mathematia Aayi ad Appiatio 53 97- Umauma Nuuah 2007. Ço Amaçı Kaa Pobemeide Duyaıı Aaizi ve Buaı Matı İişii: De Novo Pogamama Uyguamaı Baımamış Dotoa Tezi DEU SBE İzmi. eey M. 984. Mutiiteio Deig Of High-Podutivity Sytem MCDM: Pat Deade ad Futue Ted. 7-87. eey M.986. Optima Sytem Deig ith Mutipe Citeia: De Novo Pogammig Appoah Egieeig Cot ad Podutio Eoomi 0 89-94 immema H.J.978 Fuzzy Pogammig Ad Liea Pogammig with Sevea Futio Fuzzy Set ad Syytem ayfa 45-55.