01.06.2013 Views

Ayrıntılı Bilimsel Program ve Bildiri Özetleri - YAEM2010

Ayrıntılı Bilimsel Program ve Bildiri Özetleri - YAEM2010

Ayrıntılı Bilimsel Program ve Bildiri Özetleri - YAEM2010

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

YAEM 2010<br />

YÖNEYLEM ARAÞTIRMASI VE ENDÜSTRÝ MÜHENDÝSLÝGI 30. ULUSAL KONGRESÝ<br />

Bu durumda cevaplanmasý gereken problem, satýþ sezonu yaklaþtýkça<br />

tedarikçiden ne zaman <strong>ve</strong> ne kadar sipariþ <strong>ve</strong>rilmelidir sorusudur.<br />

Satýþ sezonu yaklaþtýkça tedarikçinin temin süresi kýsalmakta <strong>ve</strong><br />

üretim maliyetleri artmaktadýr. Bu durumun tersine, talep bulanýklýðý<br />

azalmakta <strong>ve</strong> daha düþük yetersiz stok bulundurma/ fazla stok<br />

bulundurma maliyetine yöneltecek, daha kesin talep tahminleri elde<br />

edilmektedir. Amaç satýþ sezonu öncesi birden çok sipariþ dönemi<br />

içeren tek-dönemli stok kontrol modeli için optimum sipariþ dönemini<br />

<strong>ve</strong> optimum sipariþ miktarýný bulmaktýr. Modelde talebin üçgen bulanýk<br />

üyelik fonksiyonuna sahip olduðu düþünülmüþ, birim stok bulundurma<br />

<strong>ve</strong> birim stok bulundurmama maliyetleri üçgen bulanýk sayýlarla<br />

gösterilmiþtir. Klasik modelin aksine bulanýk model olasý bütün<br />

durumlarý içeren oldukça esnek sonuçlar sunmuþtur.<br />

Bulanýk Zaman Serilerinde Entropi Yaklaþýmý<br />

1 1 1<br />

Ýrem Deðirmenci , Çaðdaþ Hakan Aladað , Süleyman Günay , Erol<br />

2<br />

Eðrioðlu<br />

1 Hacettepe Üni<strong>ve</strong>rsitesi, Ýstatistik Bölümü, Ankara<br />

2 Ondokuz Mayýs Üni<strong>ve</strong>rsitesi, Ýstatistik Bölümü, Samsun<br />

Geleneksel zaman serisi yöntemlerinde ihtiyaç duyulan teorik<br />

varsayýmlara bulanýk zaman serisi yaklaþýmlarýnda gerek<br />

duyulmamaktadýr. Bu nedenle pek çok uygulamada bulanýk zaman<br />

serilerinin kullanýlmasý tercih edilir. Bulanýk zaman serileri analizinde<br />

aralýk uzunluðunun belirlenmesi önemli bir sorundur <strong>ve</strong> öngörünün<br />

performansýný önemli derecede etkilemektedir. Buna karþýn,<br />

literatürdeki pek çok çalýþmada aralýk uzunluklarý rastgele<br />

belirlenmiþtir. Aralýk uzunluðunun etkin bir þekilde belirlenmesi<br />

amacýyla Huarng (2001) tarafýndan ortalama <strong>ve</strong> daðýlýma dayanan iki<br />

farklý yaklaþým önerilmiþtir. Huarng (2006) tarafýndan bu konuda<br />

yapýlan bir diðer çalýþma ise oran tabanlý aralýk uzunluðu yaklaþýmýdýr.<br />

Eðrioðlu vd. (2008) <strong>ve</strong> Yolcu vd. (2009) de çalýþmalarýnda<br />

optimizasyondan yararlanarak aralýk uzunluklarýný belirlemiþlerdir.<br />

Cheng vd. (2006) ise aralýk uzunluðunun belirlenmesinde entropiyi<br />

kullanmýþlardýr. Buna karþýn, Cheng vd. tarafýndan önerilen yaklaþýmýn<br />

ilk adýmýnda, <strong>ve</strong>rilerin ait olduðu sýnýflar oluþturulurken belirli bir<br />

yöntem kullanýlmamýþ, bunun yerine sýnýflar sezgisel olarak<br />

425

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!