YöneylemAraştırması

Ekin Yayınevi, Ahmet Öztürk'ün "Yöneylem Araştırması" kitabının yayınevidir.

Ahmet Öztürk'ün "Yöneylem Araştırması" kitabı tek ciltten oluşmaktadır.

Yöneylem araştırması alanında okunabilecek bazı kitaplar: Yöneylem Araştırması 2, Prof. Dr. Zerrin Aladağ, Umuttepe Yayınları. Yöneylem Araştırması, M. Fatih Hocaoğlu, Nobel Akademik Yayıncılık. Yöneylem Araştırmasına Giriş, Ahmet Öztürk, Ekin Basım Yayın. Yöneylem Araştırmasında Yararlanılan Karar Yöntemleri, Sinem Tuğba Şahin, Alptekin Esin, Gazi Kitabevi. Yöneylem Araştırması Uygulamalar ve Algoritmalar, Palme. Nicel Karar Yöntemlerinde Yöneylem Araştırması Uygulamaları, Prof. Dr. Murat Atan, Prof. Dr. Şenol Altan, Gazi Kitabevi. Yöneylem Araştırması-I Bilgisayar Destekli Doğrusal ve Parametrik Programlama, Kenan Özden, Nobel Akademi. Yöneylem Araştırması-II, Kenan Özden, Nobel Akademi. Ayrıca, Amazon.com.tr gibi platformlarda da çeşitli yöneylem araştırması kitapları bulunmaktadır.

Doğrusal programlama problemlerine bazı örnekler: Bir boya fabrikası örneği. Bir oyuncak firması örneği. Demircilik şirketi örneği. Perhiz problemi. Doğrusal programlama, üretim planlaması, ulaştırma, atama problemleri, personel programlaması gibi birçok alanda uygulama bulur.

"Boun VYKM" ifadesinin ne anlama geldiğine dair bilgi bulunamadı. Ancak, "Boun" kısaltması Boğaziçi Üniversitesi (BÜ) için kullanılmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi (BÜ), İstanbul'da yer alan bir devlet üniversitesidir. VYKM ifadesi ise mevcut belgelerde geçmemektedir ve bu nedenle anlamı belirsizdir. Daha fazla bilgi veya bağlam sağlanması gerekebilir.

DEMATEL (The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) ve AHP (Analitik Hiyerarşi Süreci) yöntemleri birlikte şu şekilde kullanılır: 1. Kriter ağırlıklarının belirlenmesi: - DEMATEL yöntemi ile kriterlerin birbirleri ile ilişkileri ve ağırlıkları belirlenir. 2. İşletme önceliklerinin değerlendirilmesi: - AHP yöntemi ile belirlenen kriterlerin işletme için önem derecesi hesaplanır. 3. Bütünleşik seçim yöntemi: - İki yöntemden elde edilen sonuçlar birleştirilerek, hem uzman görüşlerini hem de işletme önceliklerini dikkate alan bütünleşik bir seçim yöntemi oluşturulur. Uygulama adımları: 1. Kriterlerin belirlenmesi. 2. Kriterler arasındaki ilişkilerin uzman grubu tarafından ikili karşılaştırma skalası kullanılarak belirlenmesi. 3. Uzman görüşlerine göre DEMATEL yöntemiyle bulunan kriter ağırlıkları ile işletme önceliklerine göre AHP yöntemiyle bulunan kriter ağırlıklarının çarpılması. 4. Alternatiflerin kriter puanlarının hesaplanması. 5. Katsayıların, alternatiflerin kriter puanları ile çarpılarak sonuç puanının elde edilmesi. 6. Sonuç puanlarının sıralanarak, her bir alternatifin önceliğinin belirlenmesi.

Yöneylem araştırması, belirli bir amaca yönelik en uygun çözümü bulmak için matematiksel modelleme, istatistik ve algoritma gibi bilimsel yöntemleri kullanan disiplinlerarası bir bilim dalıdır. Yöneylem araştırması, kıt kaynakların en etkin biçimde kullanılması için kararlara yardımcı olmak üzere matematik-istatistik tekniklerden yararlanan bilimsel bir problem çözme aracıdır. Yöneylem araştırması, 1930'lu yılların sonunda ilk olarak Birleşik Krallık'ta kullanılmış ve 1969 yılına kadar "Harekât Araştırması" olarak Türkiye'de de uygulanmıştır. Yöneylem araştırmasının bazı kullanım alanları şunlardır: üretim planlaması; stok ve stok yönetimi; proje yönetimi; tedarik zinciri yönetimi; yol trafiği yönetimi; bilgisayar çipi tasarımı; insan gücü planlaması.

Yöneylem Araştırması I TDP (Tamsayılı Doğrusal Programlama) algoritmalarından bazıları şunlardır: Dal-Sınır (DS) Yöntemi (Branch and Bound). Kesme Düzlemi Yöntemi (Cutting Plane Algorithms). Bu yöntemler, TDP problemi çözüm algoritmaları olarak bilinir. Ayrıca, TDP algoritmaları doğrusal programlama algoritmaları üzerine kuruludur ve genellikle üç ana adım içerir: 1. Adım: Sürekli değerler alacak şekilde bir 0-1 tamsayılı y değişkeni değiştirilir. Tamsayılı değişkenlerle ilgili tamsayı olma kısıtı gevşetilir. Problem klasik DP (Doğrusal Programlama) haline getirilir. 2. Adım: DP modeli çözülerek optimum belirlenir. 3. Adım: Eldeki optimumdan başlayarak, tekrarlı bir şekilde özel kısıtlar eklenerek çözüm uzayı düzeltilir. TDP algoritmaları hakkında daha fazla bilgi için "avys.omu.edu.tr" adresindeki "YONII_Ders2_TamsayiProg.pdf" dosyası incelenebilir.

Yöneylem Araştırması (YA) dersinin amacı, karmaşık karar problemlerini analiz ederek en uygun çözümleri bulmaktır. Bu amaç doğrultusunda YA, aşağıdaki hedeflere ulaşmayı hedefler: Optimizasyon: Eldeki kaynakları kullanarak problemlerin en iyi ve en verimli çözümünü bulmak. Performans İyileştirmesi: Organizasyonun performansını artırmak ve optimize etmek. Bilimsel Karar Verme: Yönetim politikası ve faaliyetlerin bilimsel olarak saptanmasına yardımcı olmak. Kaynak Yönetimi: Sınırlı kaynakların en verimli şekilde tahsis edilmesini sağlamak. Risk Yönetimi: Operasyonel riskleri yönetmek. YA, mühendislik disiplinleri başta olmak üzere birçok alanda kullanılan bir ders olup, analitik düşünme ve problem çözme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlar.

"Yöneylem 3 mat" ifadesinin ne anlama geldiğine dair bir bilgi bulunamamıştır. Ancak, yöneylem araştırması hakkında bilgi verilebilir. Yöneylem araştırması, karmaşık problemlerin çözümünde ve incelenmesinde bilimin ve özellikle matematiksel yöntemlerin uygulanmasını içeren bir bilim dalıdır. Yöneylem araştırması, bir şirket veya yapı içindeki işlemlerin planlanması ve yürütülmesini içeren karmaşık sorunlara çözümler üretmek için matematiksel modelleme, algoritmalar ve istatistik gibi hesaplama tekniklerini kullanır. Yöneylem araştırmasının bazı kullanım alanları şunlardır: üretim planlaması; stok ve stok yönetimi; tahmin ve kısaltma yöntemleri; verimlilik analizi; karar verme modelleri.

Ahmet Öztürk'ün "Yöneylem Araştırması" kitabının sayfa sayısı, farklı baskılarına göre değişiklik göstermektedir: Ekin Yayınevi baskısında 501 sayfa bulunmaktadır. Ekin Basım Yayın baskısında ise 637 sayfa yer almaktadır. Ekin Yayınları baskısında ise 879 sayfa mevcuttur.

AHP (Analytic Hierarchy Process) ve ANP (Analytic Network Process) arasındaki temel farklar şunlardır: Yapı: AHP hiyerarşik bir yapıya sahipken, ANP ağ tabanlıdır ve daha karmaşık karşılıklı ilişkileri ele alabilir. Bağımlılıklar: AHP faktörler arasında bağımsızlık varsayarken, ANP bağımlılıkları ve geri bildirimleri işleyebilir. Karmaşıklık: ANP, AHP'ye göre daha karmaşık yazılım değerlendirmelerinde kullanılabilir. Özetle, AHP daha basit ve hiyerarşik problemler için uygunken, ANP daha karmaşık ve karşılıklı bağımlılıkların önemli olduğu karar verme süreçlerinde tercih edilir.

Yöneylem araştırması dersinde işlenen bazı konular: Temel kavramlar. Modelleme. Çözüm yöntemleri. Kullanım alanları. Yöntemler. Yöneylem araştırması, mühendislik disiplinlerinin çoğunda zorunlu veya seçmeli ders olarak yer alır.

Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (B-AHP), karar vericilerin değerlendirmeleri doğrultusunda kriterlerin ağırlıklandırıldığı ve bu ağırlıklar kullanılarak alternatiflerin sıralandığı bir çok kriterli karar verme yöntemidir. Bulanık AHP'nin adımları: 1. İkili karşılaştırmalar: Klasik AHP'de olduğu gibi değerlendirme matrisleri oluşturulur. 2. Değerlendirmelerin bulanık sayılara çevrilmesi: Değerlendirmeler, üçgensel bulanık sayılar gibi bir değer aralığında ifade edilir. 3. Yakınlık katsayılarının hesaplanması: Bulanık sayılar kullanılarak alternatiflere ait yakınlık katsayıları hesaplanır. 4. Sıralama: Yakınlık katsayılarına göre alternatifler sıralanır. Bulanık AHP, karar vericilerin belirsizliğini ve öznel yargılarını dikkate alarak, AHP'nin eksikliklerini gidermeyi amaçlar.

Optimizasyon yöntemlerinden bazıları şunlardır: Sezgisel algoritmalar. Metasezgisel algoritmalar. Benzetim (simülasyon) ile senaryo analizleri. Matematiksel programlama. Genetik algoritmalar. Doğrusal olmayan programlama. Karar ağaçları ve karar kuralları. Swarm optimizasyonu. Optimizasyon yöntemleri, problemin türüne ve karmaşıklığına göre belirlenir.

Simpleks yönteminde pivot elemanı bulmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Anahtar sütunun belirlenmesi. En büyükleme problemlerinde (Zmax), indeks satırında (Cj-Zj) en büyük pozitif sayının bulunduğu sütun anahtar sütun olarak belirlenir. En küçükleme problemlerinde (Zmin), indeks satırında negatif değerler arasında mutlak değeri en büyük olan sütun anahtar sütun olarak belirlenir. 2. Anahtar satırın belirlenmesi. Sabitler sütununda yer alan STD değerleri, anahtar sütununda yer alan gövde elemanlarına bölünür. Elde edilen en küçük pozitif değerin bulunduğu satır, anahtar satır olarak belirlenir. 3. Pivot sayısının belirlenmesi. Pivot elemanın bulunduğu satırdaki her değer, pivot elemanının değerine bölünür. Pivot, pivot satır ve pivot sütunun ortak elemanıdır.

Yöneylem araştırmasında minimize M yöntemi, Simpleks Algoritmasının bir türü olan Büyük M (Big M) yöntemidir. Yöneylem araştırmasında minimize M yönteminin adımları: 1. Tüm kısıtların sağ taraf değerleri negatif olmayacak şekilde düzenlenir. 2. Kısıtlar standart biçime çevrilir. 3. > veya = kısıtların sol tarafına bir yapay değişken eklenir ve bu değişken için işaret sınırlaması eklenir. 4. Eğer problem enküçükleme sorunu ise, amaç fonksiyonuna her yapay değişken için Mai eklenir. 5. Amaç fonksiyonundan yapay değişkenlerin katsayıları sıfır olacak şekilde düzenleme yapılır. 6. Simpleks algoritmasının adımları kullanılarak çözüme gidilir. Eğer yeni problemin en iyi çözümünde en az bir yapay değişken pozitif bir değer alırsa, esas sorun çözümsüz demektir.

Doğrusal Programlamada (DP) kısıtlar, karar değişkenlerinin alacağı değerleri sınırlayan unsurlardır. DP'deki bazı kısıt türleri: Kaynak kısıtları. Pozitif olmama kısıtı. Faktör ve kapasite arasındaki denge. DP'nin kısıtlar ile ilgili varsayımları: Doğrusallık. Toplanabilirlik. Orantısallık.

Yöneylem araştırmasının başlangıç noktası, MÖ 213 yılında Syracuse şehrinin Roma kuşatmasına karşı, Archimedes'in deneysel verileri toplayıp matematiksel yöntemlerle analiz ederek sonuçlar elde etmesine dayanır. Modern anlamda yöneylem araştırması ise ilk olarak 1930'ların ikinci yarısında İngiliz Ordusunda Alman hava saldırılarına karşı kullanılmıştır. Yöneylem araştırmasının bilimsel kökleri ayrıca Frederick Winslow Taylor'ın 1890 yılında endüstrideki verimsizliği önlemek için ortaya koyduğu sistematik yöntemlere de dayanır.

Ağırlıklı toplam skalerleştirmesi, çok amaçlı optimizasyon problemlerinin tek amaçlı bir matematiksel optimizasyon problemi olarak ifade edilmesini sağlayan bir yöntemdir. Genel formülü: 𝑒𝑛𝑘 ∑�𝑘�=1 𝑤𝑘𝑓𝑘(𝑥). Burada: wk, k. amaç fonksiyonunun pozitif ağırlığını; fk(x), amaç fonksiyonlarını temsil eder. Bu yöntemin avantajları arasında kullanımının kolaylığı ve karar vericinin tercihlerini modele yansıtabilmesi bulunur.