Endüstri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/204
Browse
5 results
Search Results
Article Teknoloji Portföyü Analiz Modeli: Türkiye’de Bir Rüzgâr Enerjisi Uygulaması(Milli Savunma Üniversitesi Alparslan Savunma Bilimleri ve Millî Güvenlik Enstitüsü, 2014) Kudak, Hüseyin; Akgün, İbrahim; Özkil, AltanYenilenebilir enerji kaynakları, enerji ihtiyacının karşılanmasında geleneksel enerji kaynaklarına önemli bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Dünya genelinde olduğu gibi Türkiye'de de rüzgâr enerjisi, yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretiminde en hızlı gelişen teknolojilerden biridir. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında rüzgâr enerjisinin payı, özellikle 2000 yılı sonrasında artış göstermiştir. Rüzgâr enerjisi sektörü, değerleri, amaçları ve ilgi alanları farklılıklar gösteren gruplardan oluşmaktadır. Sektörde yer alan gruplar için rüzgâr enerjisi projelerinde dikkate alınması gereken faktörleri bir sistem bakışı ile ele alan bir karar destek sistemi bulunmamaktadır. Bu çalışma kapsamında, Rüzgâr Enerji Santrali (RES) projelerinin teknoloji portföyü analizinin yapılmasına imkân sağlayan Rüzgâr Enerjisi Teknoloji Portföyü Analiz Modeli (RETPAM) geliştirilmiştir. RETPAM, RES projelerinin sosyal, teknik, ekonomik, çevresel ve politik amaçlar açısından değerlendirilmesine imkân tanımaktadır. Modelde, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (ÇKKVY)'nden Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Çok Amaçlı Fayda Analizi kullanılmış olup, model Excel ortamında kodlanmıştır. RETPAM, Türkiye'de farklı coğrafi bölgelerde konuşlanmış ve birbirlerine yakın kurulu güçlere sahip üç farklı RES projesinin değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Uygulamada, bölgesel farklılıkların sosyal, teknik, ekonomik, çevresel ve politik amaçlar üzerindeki etkilerinin görülmesi hedeflenmiştir. Sonuçlar, RES projelerinin bölgesel farklılıklarının, sırasıyla, en fazla çevresel, teknik, sosyal ve ekonomik amaçlar üzerinde etkili olduğunu göstermiştirArticle Sistem geliştirme projelerinde kullanılan olgunluk değerlendirme araçları üzerine bir literatür araştırması(Milli Savunma Üniversitesi, 2014) Babaçoğlu, Sinan; Akgün, İbrahim; Altın-Kayhan, AyşegülSavunma alanındaki sistem geliştirme projeleri büyük bütçeleri, önemli yetenek kazandırmaları ve karmaşıklığı ile diğer projelerden farklılık gösterirler. Bu projelerin tedarik sürecinde yer alan organizasyonlar, hızla değişen rekabet ortamında, maliyet, zaman ve performans risklerini en aza indirgeyerek daha az kayıp süre ve daha düşük maliyetle daha yüksek performansa sahip projeleri hayata geçirebilecek mekanizmaların, süreçlerin veya metodolojilerin arayışı içindedirler. Bu doğrultuda geliştirilmiş çözümlerden bir tanesi de olgunluk değerlendirme araçlarıdır. Bu çalışmada, literatürde kullanılan teknoloji/sistem olgunluk değerlendirme araçlarının neler olduğu, metodolojileri, nasıl kullanıldıkları, faydaları ve sınırlılıkları ile sistem riskini hesaplama yönü incelenmiştir. Özellikle sistem geliştirme projelerinde kullanılan olgunluk değerlendirme araçlarının sistem riskini nasıl hesapladığına, hesaplamanın güçlü ve zayıf yönlerine cevap aranmıştır. Olgunluk değerlendirme araçlarının sistem riskini hesaplamada yetersiz oldukları tespit edilmiş ve sistem riskinin hesaplanmasına yönelik yeni bir araç ve/veya metodoloji geliştirilmesi ihtiyacı ortaya konmuştur. Ayrıca, Türkiye’de olgunluk değerlendirme araçlarının kullanım durumuyla ilgili bir değerlendirme yapılmıştır.Article Movie Recommendation Systems Based on Collaborative Filtering: A Case Study on Netflix(Erciyes Üniversitesi, 2021) Sütçü, Muhammed; Erdem, Oğuzkan; Kaya, EcemUser ratings on items like movies, songs, and shopping products are used_x000D_ by Recommendation Systems (RS) to predict user preferences for items that have_x000D_ not been rated. RS has been utilized to give suggestions to users in various domains_x000D_ and one of the applications of RS is movie recommendation. In this domain, three_x000D_ general algorithms are applied; Collaborative Filtering that provides prediction_x000D_ based on similarities among users, Content-Based Filtering that is fed from the_x000D_ relation between item-user pairs and Hybrid Filtering one which combines these_x000D_ two algorithms. In this paper, we discuss which methods are more efficient in movie_x000D_ recommendation in the framework of Collaborative Filtering. In our analysis, we use_x000D_ Netflix Prize dataset and compare well-known Collaborative Filtering methods_x000D_ which are Singular Value Decomposition, Singular Value Decomposition++, KNearest Neighbour and Co-Clustering. The error of each method is calculated by_x000D_ using Root Mean Square Error (RMSE). Finally, we conclude that K-Nearest_x000D_ Neighbour method is more successful in our dataset.Article Çok işçili montaj hatlarında istasyon ve kaynak yatırımı maliyetinin enküçüklenmesine yönelik tavlama benzetimi ve tam sayılı doğrusal programlamaya dayalı yeni bir algoritma(Dicle Üniversitesi, 2018) Şahin, Murat; Kellegöz, Talip; Söylemez, İsmetStandardize edilmiş ürünlerin üretiminde yaygın olarak kullanılan montaj hatları önemli bir akış tipi üretim şeklidir. Buhatların dengelenme problemleri üretim ve kaynak yatırımı maliyetlerinin enküçüklenmesi açısından büyük önem arzetmektedir. NP-zor bir yapıya sahip olan probleme endüstriyel ortamlarda yaygın olarak karşılaşılmasına karşın makulsüreler içerisinde kesin çözüm yöntemleri ile çözümü mümkün olmayabilmektedir. Bu çalışmada yenilenebilir kaynakyatırımı maliyetini de dikkate alan çok işçili montaj hattı dengeleme problemine yönelik yeni bir algoritma sunulmuştur.Önerilen algoritmada tamsayılı doğrusal programlama ile çözülecek olan alt problemler tavlama benzetimi yöntemi ilebelirlenmiştir. Literatürde montaj hattı dengeleme problemlerinde sıklıkla tercih edilen rassal sayılar dizisi kullanılarakgörevlerin hangi önceliklerle atanacağı belirlenmiştir. Tavlama benzetimi ve tamsayılı doğrusal programlamanın birliktekullanımına dayanan algoritmanın etkinliği test problemleri üzerinde ölçülmüştür. Tavlama benzetimi sezgiseli C#programlama dilinde kodlanmış ve oluşturulan her bir alt problemin tamsayılı doğrusal programlama modeli CPLEX10.2 çözücü kullanılarak 3.2 GHZ /4 GB Ram’a sahip bilgisayarda koşturulmuştur. Tavlama benzetiminde aynı altproblemler oluşturulması durumunda hafızada kaydedilen çözüm ve atamalar kullanmıştır. Bunun temel nedenimatematiksel model ile çözülen alt problemlerde aynı modelin oluşturulması durumunda elde edilecek sonuçlara dahaönceden ulaşılmış olmasıdır. Bu sayede algoritmanın daha hızlı bir şekilde çalışması gerçekleştirilmiş olup, çözülen vetekrarlanan matematiksel model sayıları özetlenerek sunulmuştur. Geliştirilen algoritmanın orta ve büyük boyutluproblem örneklerinde kabul edilebilir kalitede çözümler üretebildiği gözlemlenmiştir. Montaj hattı problemlerine ilişkinliteratürde bulunan çalışmalar dikkate alındığında, ilgili problem üzerindeki çalışmaların eksikliğine vurgu yapılmıştır.Article Citation - WoS: 23Citation - Scopus: 29A Simulation-Based Approximate Dynamic Programming Approach to Dynamic and Stochastic Resource-Constrained Multi-Project Scheduling Problem(Elsevier, 2024) Satic, U.; Jacko, P.; Kirkbride, C.We consider the dynamic and stochastic resource -constrained multi -project scheduling problem which allows for the random arrival of projects and stochastic task durations. Completing projects generates rewards, which are reduced by a tardiness cost in the case of late completion. Multiple types of resource are available, and projects consume different amounts of these resources when under processing. The problem is modelled as an infinite -horizon discrete -time Markov decision process and seeks to maximise the expected discounted long -run profit. We use an approximate dynamic programming algorithm (ADP) with a linear approximation model which can be used for online decision making. Our approximation model uses project elements that are easily accessible by a decision -maker, with the model coefficients obtained offline via a combination of Monte Carlo simulation and least squares estimation. Our numerical study shows that ADP often statistically significantly outperforms the optimal reactive baseline algorithm (ORBA). In experiments on smaller problems however, both typically perform suboptimally compared to the optimal scheduler obtained by stochastic dynamic programming. ADP has an advantage over ORBA and dynamic programming in that ADP can be applied to larger problems. We also show that ADP generally produces statistically significantly higher profits than common algorithms used in practice, such as a rule -based algorithm and a reactive genetic algorithm.