Issue PDF

Abstract

-

Keywords

• -

Sayı PDF

Öz

-

Anahtar Kelimeler

• -

References

1. Agbadudu, A. B. (2006). Operations Research, Mathematics and Social Science: The Link.
2. Applegate, D. C., Bixby, R. E., Cook, W., Goycoolea, & Helsgam, K. (2008, September 28). Certification of an Optimal
3. TSP Tour Through 85900 Cities. Submitted to Operations Research Letters .
4. Chen, F. (2012, Şubat 15). Introduction to Operations
5. Research. Mayıs 28, 2013 tarihinde http://202.120.43.108/G2S/eWebEditor/uploadfile/201202160 94512_411623945500.pdf adresinden alındı
6. Doğrusöz, H. (2001). Cumhuriyet Döneminde Türkiye'de
7. Bilim "Sosyal Bilimler" Yöneylem Araştırması. Mayıs 28, 2013 tarihinde http://akgul.web.tr/yazilar/temp/sosyal.html adresinden alındı
8. Fleischman, B. (1995). Operation Research Activities in

9. Germany. European Journal of Operational Research , 4404
10. Forgionne, A. G. (1990). Quantitative Management.
11. Orlondo: The Dreyden Pres. Gass, S. I. (2002, Ekim). Great Moments in History, Operation Research 50th Anniversary. Mayıs 28, 2013 tarihinde Insitue of Operational Research and Management
12. Sciences: http://www.orms-today.org/orms-1002/frhistorysb1.html adresinden alındı
13. Gass, S. I., & Arjang, A. (2011). History of Operational Research. Informs .
14. Gass, S. I., & Assad, A. A. (2005). An Annotated
15. Timeline of Operationsl Research: An Informal History . New York: Kluwer Academic Press. Ghosh, J. K. (1994). Mahalanobis and The Art and The Science of Statistics: The Early Days Vol.29(1). Indian Journal of History of Science , 89-98. 20001.MIS.01
16. SAĞLIK SEKTÖRÜ İÇİN DÜŞÜK MALİYETLİ BİR MOBİL HASTA TAKİP SİSTEMİ ÖNERİSİ Tunçhan CURA * İstanbul Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Sayısal Yöntemler Anabilim Dalı, İstanbul durumlarına karşılık MySQL gibi bir çok veri tabanı yönetim sistemi tetikleyiciler ve fonksiyonlardan yararlanır. Şekil 10’da yer alan katman_kontrol(katman, ustkatman) fonksiyonu bütünlük kontrolünü yapmakta ve hata durumunda bir, aksi halde ise sıfır değerini geri döndürmektedir. Böylece yeni kayıt girişi için tanımlanmış bir tetikleyicide aşağıdaki gibi bir kontrol mekanizması rahatlıkla kurulabilir: IF (katman_kontrol(NEW.katman, NEW.ustkatman) = 1) THEN SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Katman baglanti hatasi olustu'; END IF; DELIMITER $$
17. CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `katman_kontrol`(katman VARCHAR(3), ustkatman VARCHAR(3)) RETURNS tinyint(4) BEGIN DECLARE katmanno1 INT; DECLARE katmanno2 INT; DECLARE ustkatmanno1 INT; DECLARE ustkatmanno2 INT; SET katmanno1 = (SELECT count(*) FROM katmanlar WHERE katmanno = katman); SET katmanno2 = (SELECT count(*) FROM kurallar WHERE kuralno = katman); SET ustkatmanno1 = (SELECT count(*) FROM katmanlar WHERE katmanno = ustkatman); SET ustkatmanno2 = (SELECT count(*) FROM kararlar WHERE kararno = ustkatman); IF (katmanno1 = 0 AND katmanno2 = 0) OR (ustkatmanno1 = 0 AND ustkatmanno2 = 0) THEN RETURN 1; ELSE RETURN 0; END IF; END Şekil 9. Kural tabanında veri bütünlüğünün sağlanması Görüldüğü gibi baglanti tablosuna girilecek yeni bir kaydın karşılığı eğer yoksa katman_kontrol() fonksiyonu bir değerini döndürecek ve veri tabanı hata mesajı üreterek eylemi kesecektir. Bu açıklamalardan sonra kural tabanında yer alan kurallardan yapılacak çıkarımların nasıl tespit edileceğine değinmek gerekir. Karar çıkarım mekanizması bu çalışmada üst üste yerleştirilmiş katmalar biçiminde düşünülmüştür. Dolayısıyla her karar için ortaya bir ağaç yapısı çıkmaktadır. Hiyerarşinin en altında temel kurallar yer alır. Örneğin BA parametresinin 0.973 değerinden küçük olması bir kuraldır. Kural tabanında eşitlik ve eşitsizlikleri temsil etmek için Tablo 1’de verilmiş olan değerler kullanılmıştır. Böylece bir numaralı kural, kurallar tablosunda (1, BA, -2, 0.973) biçiminde saklanmaktadır. Tablo Kuralların Temsili Değerleri Kural Temsili Değer Küçüktür(<) -2 Küçükeşittir(≤) -1 Eşittir(=) Büyükeşittir(≥) 1 Büyüktür 2 Android Developers, (2013). http://developer.android.com/.
18. Charl A., LeRoux B., (2011). Web apps are cheaper to develop and deploy than native apps, but can they match the native user experience?, communications of the acm, 54(5), 49 Gartner Inc., (2013). http://www.gartner.com/newsroom/id/2237315.
19. Google Project Hosting, (2013). http://code.google.com/p/google-gson/downloads/list/.
20. Sun F.S., Weng Y.H., Grigsby J., (2010). Smartphones for
21. Geological Data Collection - an Android Phone Application. Eos 91(59). The Apache Foundation, (2013). http://tomcat.apache.org/.
22. The Eclipse Corparation, (2013). http://www.eclipse.org/.
23. Weng Y.H., Sun F.S., Grigsby J.D., (2012). GeoTools: An android phone application in geology. Computers & Geosciences 44 24–30.
24. Agresti, A.(1996) An Introduction to Categorical Data
25. Analysis, N.Y, John Wiley&sons, Inc. Altıntaş, M.H., Altıntaş, F.Ç. ve Tokol,T., (2006) ETicaret Engellerinin ETicaret kullanma Eğilimine Etkisi: Türkiye'deki ihracatçı KOBİ'ler Üzerinde Ampirik Bir
26. Araştırma, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 61 (4): 37-58 Camp, L.Jean, Sırbu, Marvin (1997) Critical Issues in
27. Internet Commerce. Communications Magazine IEEE, 35/5, 58Canpolat, Ö. (2001) E-ticaret ve Türkiye’de ki
28. Gelişmeler, T.C Sanayi ve Ticaret Bakanlığı Hukuk Müşavirliği Coşkun, N. (2004) “Elektronik Ticaretin Gelişiminde
29. Temel Dinamikler ve Gelişimi Önündeki Engeller” Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,13(2):243-257 Çeştepe, H. (2003) Elektronik Ticaretin Ticari ve Mali
30. Etkileri: Dünya ve Türkiye Üzerine Bir Değerlendirme, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(1): 47-62 BULANIK DOĞRUSAL PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÜRETİM PLANLAMASI * Kenan Oğuzhan ORUÇ † Melike Nazlı GÜLIŞIK Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü, Isparta Abdel Kader, M. G. & Dugdale, D., (2001). Evaluating
31. Investment in Advanced Manufacturing Technology: A Fuzzy Set Theory Approach. British Accounting Review, 33, s.4554
32. Çetinkaya, K. (2000). Toplam Tasarım. (1.Baskı). Ankara: Gazi Kitabevi.
33. Amiri, N. M. & Nasseri, S.H. (2006). Duality in Fuzzy
34. Number Linear Programming By Use Of A Certain Linear Ranking Function. Applied Mahematics and Computation, 180, 20 Baykal, N. and Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
35. Carlsson, C. & Korhonen, P. (1986). A Parametric
36. Approach to Fuzzy Linear Programming, Fuzzy Sets and Systems, 20, 17-30. Çevik, O. & Yıldırım, Y. (2010). Bulanık Doğrusal
37. Programlama ile Süt Ürünleri İşletmesinde Bir Uygulama. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12 (18), 15 Domatesin Tarihçesi. [Online] Erişim: http://www.harranova.com.tr/domTar.html. (23.12.2012).
38. Keskin, G. (2012). Domates ve Domates Salçası Durum ve Tahmin 2011/2012. T.C. Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı
39. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü, Ankara: TEPGE Yayın No: 201. Kobu, B. (2010). Üretim Yönetimi. (15. Baskı). İstanbul: 20
40. Korkmaz, M. (2006). Orman İşletmelerinde Üretim
41. Planlarının Optimizasyon Olanakları ve Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi, SBE, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Isparta. Lai, C. & Hwang L. (1992). Interactive Fuzzy Linear
42. Programming. Fuzzy Sets And Systems, Vol: 45, Issue: 2, s. 169-1 Mendel, J. M. (2000). Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic
43. Systems. Usa: Prentice Hall PTR. Moore, G. & Jablonski, R. (1969). Production Control. (3 Edition). New York.
44. Oruç, K. O., Güngör İ., Irmak, S & Şenol, S. (2012). Menu
45. Planning With Fuzzy 0-1 Integer Programming, 3rd International Symposium on Sustainable Development, May 31 - June 01 2012, Sarajevo.
46. Özkan, M.M., (2002). Bulanık Doğrusal Programlama ve Bir Tekstil İşletmesinde Uygulama Denemesi. Uludağ
47. Üniversitesi, SBE, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Bursa. Sarısaçlı, İ. E. (2010). Domates Salçası. [Online] Erişim: http://www.ceidam.com/FileUpload/bs238314/File/domates_sa lcasi.pdf. (28.12.2012).
48. Ashour, S. (1970). An experimental investigation and comparative evaluation of flowshop sequencing techniques.
49. Operations Research, 18, 541–549. Ben-Daya, M., & Al-Fawzan, M. (1998). A Tabu Search
50. Approach for the Flowshop Scheduling Problem. European Journal of Operational Research, 109, 88-95. Bullnheimer, B., Hartl, R.F. & Strauss, C. (1999). A New
51. Rank-based Version of the Ant System: A Computational Study. Central European Journal for Operations Research and Economics, 7, 25–38. Campbell, H.G., Dudek, R.A., & Smith B.L. (1970). A
52. Heuristic Algorithm for the n Job m Machine Sequencing Problem. Management Science, 16, 10-16. Colorni, A., Dorigo, M., & Maniezzo, V. (1992a).
53. Distributed optimization by ant colonies. In F. J. Varela & P. Bourgine (Eds.), Proceedings of the first European conference on artificial life (pp. 134–142). Cambridge: MIT Press. Colorni, A., Dorigo, M., & Maniezzo, V. (1992b). An investigation of some properties of an ant algorithm. In R.
54. Manner & B. Manderick (Eds.), Proceedings of PPSN-II, second international conference on parallel problem solving from nature 509–520). Dag, S. (2012). Optimizatıon of flowshop scheduling problems using heuristic techniques. Istanbul University, Ph.D.
55. Thesis, Istanbul, Turkey: Department of Business Administration (in Turkish). Dannenbring, D.G. (1977). An Evaluation of Flowshop
56. Sequencing Heuristic”, Management Science, 23, 1174-1182.
57. Dorigo, M., Maniezzo, V., & Colorni, A. (1991a).
58. Positive feedback as a search strategy. Technical Report, 91016, Italy: University of Milan.
59. Dorigo, M., Maniezzo, V., & Colorni, A. (1991b). The ant system: An autocatalytic optimizing process. Technical Report, 91-016 (Revised), Italy: University of Milan.
60. Gupta, J.N.D. (1971). A Functional Heuristic Algorithm
61. For Flow-Shop Scheduling Problem. Operations Research, 22, 39Ho, J.C., & Chang, Y. (1991). A New Heuristic For The n-Job, m-Machine Flowshop Problem. European Journal of
62. Operations Research, 52, 194-202. Hundol, T.S., & Rajgopal, J. (1988). An Extension of
63. Palmer’s Heuristic for the Flow shop Scheduling Problem. International Journal of Production Research, 26, 1119-1124.
64. Ignall, E., & Schrage, L. (1965). Application of the branch and bound technique to some flowshop scheduling problems. Operations Research, 13, 400-412.
65. Ishibuchi H., Misaki, S., & Tanaka, H. (1995). Theory and Methodology Modified Simulated Annealing Algorithms for The Flowshop Sequence Problem. European Journal of
66. Operations Research, 81, 388-398. Jarboui,B., Eddaly,M., & Siarry,P. (2009). An estimation of distribution algorithm for minimizing the total flowtime in permutation flowshop scheduling problems. Computers &
67. Operations Research 36, 2638-2646.
68. Johnson, S.M. (1954).Optimal two three-stage production schedule with setup times included. Naval Research Logistics Quarterly, 1, 61-68.
69. Kalczynski, P., & Kamburowski, J. (2008). An improved
70. NEH Heuristic to Minimize Makespan in Permutation Flowshops. Computers and Operations Research, 35, 3001300
71. Lageweg, B. J., Lenstra J., K., & Rinnooy Kan A., H, G. (1978). A general bounding scheme for the permutation flowShop problem. Operations Research, 26, 53-67.
72. Li, X.P., Wang,Q., & Wu, C. (2009) Efficient composite heuristics for total flowtime minimization in permutation flow shops. Omega-International Journal of Management Science 37 (1), 155-164.
73. Liu, J., & Reeves, C.R. (2001). Constructive and composite heuristic solutions to the P// ∑ Ci scheduling problem. European Journal of Operational Research 132,439– 452 .
74. Lominicki, A.Z. (1965). A Brunch and bound algorithm for the exact solution of the three-machine scheduling problem. Operational Research Quarterly, 16, 439–452.
75. McMahon, G. B., & Burton, P. (1967). Flowshop scheduling with branch and bound method. Operations Research, 15, 473–481.
76. Nawaz, M., Enscore, J.E., & Ham, İ. (1983). A Heuristic
77. Algorithm For The m-Machine, n-Job Flow-Shop Sequencing Problem. Omega, 11, 91-95. Ogbu, F., & Smith, D. (1990). Simulated Annealing for
78. The permutation Flowshop Problem. Omega, The International Journal of Management Science, 19, 64-67. Osman, H.İ., & Potts, C. (1989). Simulated Annealing for
79. Permutation Flowshop Scheduling. Omega, The International Journal of Management Science, 17, 551-557. Palmer, D.S. (1965). Sequencing jobs through a multistage process in minimum total time a quick method of
80. Wodecki, M. & Bozejko, W. (2002). Solving the Flow
81. Shop Problem by Parallel Simulated Annealing. In Parallel Processing and Applied Mathematics, 2328, 236–244.
82. Woo, H. S., & Yim, D.S. (1998). A heuristic algorithm for mean flowtime objective in flowshop scheduling.
83. Computers and Operations Research 25, 175–182. Yağmahan, B., & Yenisey M.M. (2010). A Multiobjective
84. Ant Colony System Algorithm for Flowshop Scheduling Problem. Expert system with Aplication, 37, 01361-1368.
85. Ying, K.C. ve Liao, C.J., 2004 An Ant Colony System for
86. Permutation Flowshop Sequencing”, Computers and Operations Research, C:31, No:5, s.791-801. Zhang, C., Ning, J., & Ouyang, D. (2010). Hybrid
87. Alternate Two Phases Particle Swarm Optimization Algorithm for Flow Shop Scheduling Problem. Computers and Industrial Engineering, 58, 1-11. Zegordi, S.Y., Itoh, K. & Enkawa, T. (1995). Minimizing
88. Makespan for Flowshop Scheduling by Combining Simulated Annealing with Sequencing Knowledge. European Journal of Operational Research, 85,. 515-531.