{"id":12038,"date":"2023-03-16T11:18:56","date_gmt":"2023-03-16T08:18:56","guid":{"rendered":"https:\/\/bestessayhomework.com\/tr\/?p=12038"},"modified":"2023-03-16T11:18:57","modified_gmt":"2023-03-16T08:18:57","slug":"secim-yaklasimlari-basim-teknolojileri-basim-teknolojileri-odevleri-basim-teknolojileri-odev-ucretleri-basim-teknolojileri-bolumu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bestessayhomework.com\/tr\/secim-yaklasimlari-basim-teknolojileri-basim-teknolojileri-odevleri-basim-teknolojileri-odev-ucretleri-basim-teknolojileri-bolumu\/","title":{"rendered":"Se\u00e7im Yakla\u015f\u0131mlar\u0131 \u2013 Bas\u0131m Teknolojileri \u2013 Bas\u0131m Teknolojileri \u00d6devleri \u2013 Bas\u0131m Teknolojileri \u00d6dev \u00dccretleri \u2013 Bas\u0131m Teknolojileri B\u00f6l\u00fcm\u00fc"},"content":{"rendered":"

Maliyet \u00d6l\u00e7e\u011fi<\/span><\/strong><\/h3>\n

Bir par\u00e7a i\u00e7in AM s\u00fcre\u00e7lerinin se\u00e7imini desteklemek i\u00e7in al\u0131nan bir dizi yakla\u015f\u0131m vard\u0131r. \u00c7o\u011fu yard\u0131m se\u00e7imi, ancak daha \u00f6nce a\u00e7\u0131kland\u0131\u011f\u0131 gibi yaln\u0131zca niteliksel bir \u015fekilde. Akademide, karar teorisine ili\u015fkin geni\u015f literat\u00fcre dayanan \u00e7e\u015fitli y\u00f6ntemler geli\u015ftirilmi\u015ftir. Bu konuya m\u00fckemmel bir giri\u015f i\u00e7in. Bu b\u00f6l\u00fcmde, DSP se\u00e7imi biraz ayr\u0131nt\u0131l\u0131 olarak ele al\u0131nm\u0131\u015f ve fayda teorisini kullanan se\u00e7im \u00f6zetlenmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Herhangi bir t\u00fcr DSP kullanman\u0131n temel avantajlar\u0131, karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na bak\u0131lmaks\u0131z\u0131n m\u00fchendislik problemleri i\u00e7in ba\u011flam ve yap\u0131 sa\u011flamakta yatarken, ayn\u0131 zamanda bu kararlarla ili\u015fkili bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131lar\u0131n\u0131n, eksiksizlik ve gelecekte referans olmas\u0131 i\u00e7in kaydedilmesini ve sonu\u00e7lar\u0131n post yoluyla de\u011ferlendirilmesini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

Standart Se\u00e7im Karar Destek Problemi (s-DSP) bir\u00e7ok m\u00fchendislik problemine uygulanm\u0131\u015f ve son zamanlarda AM se\u00e7imine uygulanm\u0131\u015ft\u0131r. Standart s-DSP’nin s\u00f6zc\u00fck form\u00fclasyonu verilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

AM se\u00e7imi i\u00e7in karar se\u00e7eneklerinin uygun malzeme-s\u00fcre\u00e7 kombinasyonlar\u0131 oldu\u011funa dikkat edin. Beklentiler, se\u00e7eneklerin niteliklere g\u00f6re derecelendirilmesiyle belirlenir. Tercihler basit \u00f6nem de\u011ferleri kullan\u0131larak modellenmi\u015ftir. Se\u00e7eneklerin s\u0131ra s\u0131ralamas\u0131, \u00f6nem ve nitelik derecelendirmelerinin a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 toplam ifadesi kullan\u0131larak belirlenir. A\u015fa\u011f\u0131da a\u00e7\u0131klanaca\u011f\u0131 gibi, fayda teorisini i\u00e7erecek bir geni\u015fletme yak\u0131n zamanda ger\u00e7ekle\u015ftirilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Tan\u0131mlama ad\u0131m\u0131 i\u00e7in, de\u011ferlendirme \u00f6znitelikleri belirtilmelidir. \u00d6rne\u011fin, do\u011fruluk, maliyet, yap\u0131m s\u00fcresi, \u00e7ekme mukavemeti ve \u00f6zellik detay\u0131 (bir \u00f6zelli\u011fin ne kadar k\u00fc\u00e7\u00fck olu\u015fturulabilece\u011fi) tipik \u00f6zelliklerdir. \u00d6l\u00e7ekler, \u00f6zelli\u011fin nas\u0131l \u00f6l\u00e7\u00fclece\u011fini g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, maliyet \u00f6l\u00e7e\u011fi tipik olarak dolar cinsinden \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr ve en aza indirilmelidir. \u00c7ekme mukavemeti MPa cinsinden \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr ve maksimize edilmelidir. Bunlar, ger\u00e7ek say\u0131lar kullan\u0131larak \u00f6l\u00e7\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc i\u00e7in oran \u00f6l\u00e7eklerinin \u00f6rnekleridir. Aral\u0131k \u00f6l\u00e7ekleri ise tamsay\u0131lar kullan\u0131larak \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr.<\/span><\/p>\n

Karma\u015f\u0131kl\u0131k yetene\u011fi, 1’den 10’a kadar bir aral\u0131k \u00f6l\u00e7e\u011fi kullan\u0131larak \u00f6l\u00e7\u00fclebilen \u00f6rnek bir \u00f6zelliktir; burada 10, en y\u00fcksek karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 temsil eder. Karar verici, aral\u0131k \u00f6l\u00e7eklerini dikkatli bir \u015fekilde form\u00fcle etmelidir, b\u00f6ylece \u00f6l\u00e7ekteki bir\u00e7ok tamsay\u0131 net tan\u0131mlara sahip olur.<\/span><\/p>\n

\u00d6l\u00e7ek belirlemeye ek olarak, karar verici her \u00f6zellik i\u00e7in minimum ve maksimum de\u011ferleri de belirlemelidir. Son olarak, karar verici, her \u00f6zellik i\u00e7in \u00f6nem de\u011ferleri veya a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 kullanarak tercihleri belirtmelidir.<\/span><\/p>\n

s-DSP’nin H\u0131z ad\u0131m\u0131 i\u00e7in, her bir alternatif AM i\u015flemi veya makinesi, her \u00f6zniteli\u011fe g\u00f6re de\u011ferlendirilmelidir. Tan\u0131mlama ad\u0131m\u0131ndan, her \u00f6znitelik, ai, belirtilen minimum ve maksimum de\u011ferlere sahiptir, s\u0131ras\u0131yla ai,min ve ai,max. Karar verici, ai,min ve ai,max aras\u0131nda yer alan her j alternatifi i\u00e7in aij niteli\u011fi i\u00e7in bir derecelendirme de\u011feri belirler.<\/span><\/p>\n

Nihai ad\u0131m, derecelendirmeleri her zaman 0 ile 1 aras\u0131nda de\u011ferler alacak \u015fekilde normalize etmektir. Niteli\u011fin maksimize edilece\u011fi durumlarda, her bir \u00f6zellik derecelendirmesini normalle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r; burada rij, i \u00f6zelli\u011fi ve alternatif j i\u00e7in normalle\u015ftirilmi\u015f derecelendirmedir. \u00d6z nitelik k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fclece\u011fi zaman \u00f6z nitelik derecelendirmelerini normalle\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

T\u00fcm nitelikler derecelendirildikten sonra, her bir alternatif i\u00e7in toplam de\u011fer, g\u00f6sterildi\u011fi gibi bir a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 toplam form\u00fclasyonu kullan\u0131larak hesaplan\u0131r. Ii, \u00f6nemler veya a\u011f\u0131rl\u0131klard\u0131r. Mi liyakat de\u011ferinin her zaman 0 ile 1 aras\u0131nda normalle\u015ftirildi\u011fine dikkat edin.<\/span><\/p>\n

Her bir alternatifin de\u011feri hesapland\u0131ktan sonra, alternatifler en uygundan en az\u0131na do\u011fru s\u0131ralanabilir. \u0130ki veya daha fazla alternatif en y\u00fcksek s\u0131ralamaya yak\u0131nsa, her bir alternatifin hangi ko\u015fullar alt\u0131nda di\u011ferlerine tercih edilebilece\u011fini anlamak i\u00e7in ek ara\u015ft\u0131rmalar yap\u0131lmal\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

\n

Negatif \u00f6l\u00e7ek<\/a> ekonomisi<\/span>
\n\u00dcretim \u00f6l\u00e7e\u011fi Nedir<\/span>
\nPozitif \u00f6l\u00e7ek ekonomisi<\/span>
\nD\u0131\u015fsal \u00f6l\u00e7ek ekonomisi Nedir<\/span>
\n\u00d6l\u00e7ek ekonomisi Nedir<\/span>
\nTa\u015f\u0131mac\u0131l\u0131kta \u00f6l\u00e7ek ekonomisi<\/span>
\n\u0130\u00e7sel \u00f6l\u00e7ek ekonomisi Nedir<\/span>
\nKapsam ekonomisi nedir<\/span><\/p>\n

\n

Ek olarak, alternatifler daha fazla geli\u015ftirilebilir, b\u00f6ylece onlar hakk\u0131nda daha fazla bilgi bilinir. Belirli \u00f6zniteliklere yap\u0131lan vurgunun alternatiflerin tercih edilmesine nas\u0131l yol a\u00e7abilece\u011fini anlamak i\u00e7in birden fazla tercih seti (senaryo ad\u0131 verilir) \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak da yararl\u0131d\u0131r.<\/span>\u00a0Karar teorisi, ekonomi alan\u0131ndan 1940’larda ve 1950’lerde geli\u015fen zengin bir tarihe sahiptir.<\/span><\/p>\n

Belirsiz \u00f6zellik de\u011ferlerine sahip alternatifleri dikkate almak i\u00e7in geleneksel liyakat fonksiyonuna titiz, tercih tutarl\u0131 bir alternatif sa\u011flamak i\u00e7in, genellikle fayda teorisi alan\u0131 uygulan\u0131r.<\/span><\/p>\n

Bu, rasyonel bireylerin tercihlerini a\u00e7\u0131klayan \u00f6nerilenler gibi bir dizi aksiyomun tatmin edilmesini gerektirir. Bir kez tatmin edildi\u011finde, t\u00fcm olas\u0131 sonu\u00e7lara say\u0131sal faydalar atamak gibi arzu edilen bir \u00f6zelli\u011fe sahip bir fayda fonksiyonu vard\u0131r.<\/span><\/p>\n

Fayda teorisinde tercihler, beklentiler \u00fczerindeki fayda fonksiyonlar\u0131 olarak modellenir. Matematiksel olarak, e\u011fer sonu\u00e7lar ayr\u0131ksa, alternatif Ai’nin pi olas\u0131l\u0131kla xi \u2208 X sonucunu vermesine izin verin. Aksi takdirde, sonu\u00e7lara ili\u015fkin beklentiler olas\u0131l\u0131k yo\u011funluk fonksiyonlar\u0131 fi1\u20444fi(xi) kullan\u0131larak modellenir. Fayda, u(x) ile g\u00f6sterilir. Beklentiler daha sonra g\u00f6sterildi\u011fi gibi beklenen fayda olarak modellenir.<\/span><\/p>\n

Beklenen faydan\u0131n belirli bir miktar de\u011fil, olas\u0131l\u0131ksal bir miktar oldu\u011funa dikkat edin, bu nedenle bu kararlar\u0131n do\u011fas\u0131nda her zaman risk vard\u0131r. Fayda fonksiyonlar\u0131, karar vericinin tercihlerini temsil eden noktalar\u0131 belirleyerek ve ard\u0131ndan bu noktalara bir fayda e\u011frisi uydurarak olu\u015fturulur. U\u00e7 noktalar ideal ve kabul edilemez de\u011ferleri g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n

Bu noktalar, s\u0131ras\u0131yla x* ve x0 olarak etiketlenir ve s\u0131ras\u0131yla 1 ve 0 yard\u0131mc\u0131 programlar\u0131na atan\u0131r. Kalan puanlar genellikle karar vericiye bir dizi soru sorarak elde edilir.<\/span><\/p>\n

Spesifik olarak, bir karar vericiden birka\u00e7 50-50 piyango i\u00e7in kesinlik e\u015fde\u011ferini belirlemesi istenir. Piyango, bir karar\u0131n sonucunun belirsiz oldu\u011fu varsay\u0131msal bir durumdur; karar vericinin tercihlerini de\u011ferlendirmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

Kesinlik e\u015fde\u011feri, karar vericinin bu \u00f6zellik seviyesini kesin olarak almakla belirli bir 50-50 piyango sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 almak aras\u0131nda kay\u0131ts\u0131z kalaca\u011f\u0131 bir \u00f6zellik seviyesidir.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, x0.5 de\u011ferini elde etmek i\u00e7in karar vericiden kesinli\u011fini piyangoya e\u015fde\u011fer olarak belirlemesi istenir. Genel olarak, karar vericinin fayda e\u011frisi boyunca en az be\u015f nokta tan\u0131mlan\u0131r. Bu tercih de\u011ferlendirme prosed\u00fcr\u00fc, ilgili \u00f6zelliklerin her biri i\u00e7in tekrarlanmal\u0131d\u0131r. 5 noktal\u0131 formda, tipik fayda fonksiyonlar\u0131 forma sahiptir.<\/span><\/p>\n

Standart se\u00e7im DSP’sini fayda teorisiyle tamamlayarak, bir tasar\u0131mc\u0131n\u0131n tercihlerini \u00e7oklu niteliklerle ili\u015fkili \u00f6d\u00fcnle\u015fimler ve belirsizlik i\u00e7in do\u011fru bir \u015fekilde yans\u0131tmak i\u00e7in bir aksiyomatik temel sa\u011flan\u0131r. Yard\u0131mc\u0131 program se\u00e7imi DSP form\u00fcle edilmi\u015f ve AM se\u00e7imi de dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli m\u00fchendislik problemlerine uygulanm\u0131\u015ft\u0131r. Olduk\u00e7a az say\u0131da ba\u015fka ara\u015ft\u0131rmac\u0131, fayda teorisini m\u00fchendislik se\u00e7im problemlerine uygulam\u0131\u015ft\u0131r; bu alandaki orijinal \u00e7al\u0131\u015fmalardan biridir.<\/span><\/p>\n

\n\n
<\/div>\n\n<\/div>\n \n