Bazý karar problemlerinde, alternatif, kriter ve karar vericilerin sayýsý çok yüksektir. Bu yüzden hesaplama iþlemi daha zor, zaman alýcý ve karmaþýk bir hal alýr. Bu karmaþýk iþlemleri daha kýsa sürede gerçekleþtirilebilmek için paralel hesaplama gibi popüler teknolojiler mevcuttur. Bu çalýþmada, Bulanýk Analitik Hiyerarþi Süreci (BAHS) ve TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemlerinden oluþan bulanýk bir karar verme sisteminde paralel hesaplamanýn tasarlanmasý ve gerçekleþtirimi incelenmiþtir. Paralel hesaplama, hesaplamanýn en yoðun olduðu BAHS adýmýnda gerçekleþtirilmiþtir. Önerilen yöntem, homojen ve heterojen bilgisayarlarda ayrý ayrý denenmiþ ve sonuçlar tartýþýlmýþtýr.

In some decision problems, the numbers of alternatives, criteria and decision-makers are very high. Therefore the calculation process becomes more difficult, time consuming and complex. To achieve these complex tasks in a shorter time, popular technologies such as parallel computing are available to use. In this study, design and implementation of parallel computation in a fuzzy decision making system which consists of the methods: Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) was investigated. Parallel computing was carried out in FAHP phase that is most intensive phase of calculation. Proposed method was tested in homogeneous and heterogeneous computers separately and results were discussed.

Bu çalýþmada özellikle hava aracý ve havayolu taþýmacýlýðýnýn sektörel karakteristikleri dikkate alýnarak að tasarýmý problemlerinde kullanýlabilecek yeni kýsýtlar geliþtirilmiþtir. Buna paralel olarak, yeni kýsýtlar kapasite sýnýrý olmayan tek atamalý p-ana daðýtým üssü medyan problemi geleneksel modeline eklenmiþ ve karma tamsayýlý yeni bir model ortaya konmuþtur. Çalýþmanýn amacý yeni kýsýtlarýn ana daðýtým üssü yerleþimine etkisini analiz etmektir. Geliþtirilen modelin testi hava kargo taþýmacýlýk istatistikleri ile A300-B4 ve F27-500 uçaklarýna ait veriler kullanýlarak gerçekleþtirilmiþtir. Analizler sonucunda geliþtirilen yeni kýsýtlarýn ve kullanýlan uçak tipinin ana daðýtým üssü yer seçimlerini önemli ölçüde etkilediði görülmüþtür.

In this study, the new constraints which can be applied in network design problem are developed by taking especially the sectoral features of air transportation and aircraft types into consideration. A new mixed integer linear programming model is developed by including the new constraints into the traditional model of uncapacitated single allocation p-hub median problem accordingly. The aim of this study is to analyze the effects of the new constraints on the hub location. The model is tested by using Turkish air cargo statistics and the data related to the aircraft types, A300-B4 and F27-500. The results of the analysis show that the new constraints and the aircraft types used in air cargo transportation have the significant effects on the hub location problem.

Çizelgeleme literatürünün çoðunda iþlerin iþlem zamanlarý sabit kabul edilmiþtir. Ancak iþlerin iþlem zamanlarýnda, baþlama zamaný veya pozisyonuna baðlý olarak azalma görülebilmektedir. Bu olgu literatürde öðrenme etkisi olarak bilinmektedir. Bu çalýþmada genel öðrenme fonksiyonlu tek makineli çizelgeleme problemleri ele alýnacaktýr. Ele alýnan problemlerin amaç fonksiyonlarý: (i) toplam aðýrlýklý tamamlanma zamaný (ii) maksimum gecikme, (iii) geciken iþ sayýsý (iv) aðýrlýklý geciken iþ sayýsý þeklindedir. Problemleri çözmek için doðrusal-olmayan programlama modelleri geliþtirilmiþtir.

In traditional scheduling problems, most literature assumes that the processing time of a job is fixed. However, there are many situations where the processing time of a job depends on the starting time or the position of the job in a sequence. In such situations, the actual processing time of a job may be less than its normal processing time if it is scheduled later. This phenomenon is known as the ‘‘learning effect’’. In this study, we introduce general learning functions into a single-machine scheduling problems. We consider the following objective functions: (i) sum of weighted completion times, (ii) maximum lateness (iii) number of tardy jobs (iv) number of weighted tardy jobs. Non-linear programming models are developed for solving these problems.

Eðitim hizmetlerinde müþteri ihtiyaçlarýný belirlemek ve memnuniyetini saðlamak oldukça önemli ve vazgeçilmez konulardýr. Bu amaçlara ulaþmak için memnuniyetsizliðe neden olan faktörlerin belirlenmesi ve gerekli düzenlemelerin yapýlmasýna ihtiyaç vardýr. Bu çalýþmada, eðitim sektöründe kalite faktörlerinin doðru olarak seçilmesi ve iyileþtirilme önceliklerinin belirlenmesi amaçlanmýþtýr. Eðitimde hizmet kalitesini ölçmek amacýyla önem-memnuniyet modeli kullanýlarak, kaliteyi etkileyen iyileþtirme yapýlacak faktörleri tespit etmek ve sýralamada öncelikli olanlarý belirlemek için Taguchi’nin istatistiksel deney tasarýmý yönteminden yararlanýlmýþtýr. Süleyman Demirel Üniversitesi Endüstri Mühendisliði Bölümü’nde öðrenim gören 26 öðrenciye öncelikle eðitim hizmetlerinden aldýklarý memnuniyeti deðerlendiren bir anket uygulanmýþ, daha sonra önceki ankette sorulan eðitimde hizmet kalitesi faktörlerine verdikleri önem derecelerini deðerlendirmeleri istenmiþtir. Önem-Memnuniyet modeli ile iyileþtirme yapýlacak faktörler belirlendikten sonra Taguchi yöntemi ile bu faktörler ankette olsun veya olmasýn þeklinde 12 öðrenciye ikinci tip bir anket daha yapýlarak memnuniyet dereceleri belirlenmiþ ve acil iyileþtirme yapýlacak 4 kritik faktör belirlenmiþtir.

Determining customer needs and ensuring customer satisfaction are very important and essential issues in educational services. The factors which cause this dissatisfaction must be determined and the necessary arrangements must be constructed to achieve these goals. In this study, the correct selection of quality factors and determination of priorities for improvement are aimed in the education sector. Taguchi’s statistical experimental design method is used to identify and rank the factors affecting the quality to be improved by using importance-satisfaction model to measure the quality of educational services. First, a questionnaire assessing satisfaction of the education services is applied to 26 students studying in the Department of Industrial Engineering at Süleyman Demirel University and then it is asked them to evaluate the degree of education for the crucial importance of service quality factors which are asked in the earlier survey. After determining the factors to be improved by using the importance-satisfaction model, 4 critical factors to be urgently improved are determined with the Taguchi method by using a second survey asking to 12 students whether or not these factors be in the survey.

Çok etmenli sistemler (ÇES), karmaþýk optimizasyon problemlerinin modellenmesi ve çözülmesi için etkin bir yol sunarlar. Bu çalýþmada, Gezgin Satýcý Problemi (GSP)’ni çözmek için ÇES ve karýnca kolonileri birlikte kullanýlmýþtýr. Sistem benzetimi, etmen tabanlý bir programlama ortamý olan NetLogo ile gerçekleþtirilmiþtir. Problemin modellenmesi ve benzetimi için NetLogo’nun nasýl kullanýlacaðý kodlarla ayrýntýlý olarak açýklanmýþtýr. Algoritma farklý düðüm sayýlarý için denenmiþ ve elde edilen sonuçlar tartýþýlmýþtýr.

Multi-agent systems (MAS) offer an effective way to model and solve complex optimization problems. In this study, MAS and ant colonies have been used together to solve the Travelling Salesmen Problem (TSP). System simulation has been realized with NetLogo which is an agent-based programming environment. It has been explained in detail with code examples that how to use NetLogo for modeling and simulation of the problem. Algorithm has been tested for different numbers of nodes and obtained results have been discussed.

Veri madenciliði, ham verilerden çok net olmayan, önceden bilinmeyen fakat potansiyel olarak kullanýþlý bilginin elde edilmesidir. Bu da; kümeleme, veri özetleme, deðiþikliklerin incelenmesi, sapmalarýn tespiti gibi belirli sayýda teknik yaklaþýmlarý içerir. Veri madenciliði veri yýðýnlarýndan, hedefe yönelik sorulara cevap verebilecek gereksiz verilerden temizlenmiþ çok deðerli bilgilere ulaþabilme yöntemidir. Veri madenciliði ile ilgili genel bilgiler verilerek çalýþmaya baþlanmýþtýr. Veri madenciliði ile pek çok alanda karar verme iþlemlerine yardýmcý olacak önemli sonuçlar elde edilebilir. Çeþitli yöntemlerle veriler incelerek, ham verilerden anlamlý verilere ulaþýlabilir. Veri madenciliðinin yaygýn bir uygulama alaný vardýr. Çalýþmamýz, bu uygulama alanlarýndan biri olan saðlýk sektöründeki verileri kapsamaktadýr. PAÜ Hastane Bilgi Yönetim Sisteminde yer alan veriler kullanýlarak gelen hastalarýn profilini belirleyen bir uygulama çalýþmasý yapýlmýþtýr. Uygulama ile verilen bilgilerin saðlýk profesyonellerinin en doðru ve güncel bilgiye ulaþmasýný, en objektif ve optimum çözümleri kullanmasýný saðlayacak bir karar destek aracý olduðu gösterilmeye çalýþýlmýþtýr.

Data mining is a way to obtain the potentially useful information, but previously unknown and unclear from the raw data-And it includes a certain number of technical approaches such as the clustering, data summarization, evaluation of changes and the detection of deviations. Data mining is a way of obtaining much valuable information from the data stack, which can reply the questions about the target and which was cleaned from redundant data. It was started to work by giving general information related to data mining. Thanks to data mining, it can be obtained important results that will help decision-making processes in many areas. By examining the data in many ways, meaninful data can be accessed by raw data. There is a common application area of data mining. Our study includes the data in health sector which is one of these application areas. Here, there is an application study on determining the patient profile through using the data in Pamukkale University hospital information management system–through this given data, health care professionals can obtain the most correct and the newest information and this given data is at the same time a decision support tool to provide the most objective and optimal solutions for them.

Ýnsansýz Hava Sistemleri (ÝHS) ile saðlanan teknolojik olanaklar kadar önemli olan bir husus da, kullanýcýnýn bu olanaklarý etkin þekilde planlayabilmesi, ihtiyacý olan anlýk deðiþikliðe çabuk ayak uydurabilmesi, karar vericiler için önemli olabilecek bilgiyi doðru ve zamanýnda paylaþabilmesi, kýsaca að üzerinde verimli çalýþabilmesidir. Muhabere Elektronik ve Bilgi Sistemleri (MEBS)’ndeki geliþmeler, Araç Rotalama Probleminin (ARP) dinamik durumlarda da çözümünü mümkün kýlmýþtýr. Bu baðlamda ÝHS’lerinin, keþif faaliyetleri rota planlanmasý kapsamýndaki ARP uygulamalarý her geçen gün geliþerek artmaktadýr. Bu makalenin amacý, ÝHS’lerinin “dinamik rota planlamasý” kapsamýnda yapýlan literatür çalýþmalarýnýn incelenmesi, kapsamlarýnýn tespiti, bu alandaki geliþmeler ile çalýþýlmayan alanlarýn belirlenmesi ve böylelikle ileride araþtýrma yapýlabilecek alanlara yön verilmesidir. Bu sayede, ÝHS’lerin havada kalýþ süresinin artýrýlmasýndan ziyade, havada kaldýðý müddetçe yol için ayrýlan “niteliksiz” zamanýn azaltýlarak, hedefler üzerindeki görevini icra ettiði “nitelikli” zamanýn artýrýlmasý hedeflenmektedir.

Outwith the technological developments made with Unmanned Aerial Vehicles (UAV); other important issues for the users like effective planning and re-planning; providing the clear, concise and timely information to the decision makers is part of the Network Enabled Capability. Significant improvements to the Communication and Information systems have made it possible to find dynamic solutions for Vehicle Routing Problems. In this context, “Vehicle Routing” applications for UAVs in reconnaissance missions are increasing exponentially. This study investigates the literature in “dynamic route planning”, defining the scope and identifying shortcomings for future studies in Unmanned Aerial Systems. Using this approach not only reduces stagnant travel time to target time but increases the usable times spent on targets.