Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Karar Kuramı Sunumu

Filo Araç Alımında Karar Ağacı ve Değerleme Ağı
by

Melike Özaltın

on 4 January 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Karar Kuramı Sunumu

Filo Araç Alımında Karar Agacı ve Degerleme Agı Kullanımı İST 475 Karar Kuramı - Makale İncelemesi Çalışmanın Amacı Grafiksel karar verme tekniklerinden olan Karar Agacı ve Degerleme Agının bir lojistik isletmesinin filo araç temini kararında uygulanmasıdır. Her iki
teknik yardımıyla firmanın en iyi kararı vermesi
ve bu yaklasımların kullanımının faydaları gösterilmistir. Olası tüm eylem seçeneklerini, her bir olası sonucu, verilere baglı olarak degerlendiren, cizgi, kare, daire gibi semboller kullanımıyla karar vericiye problemi animalada kolaylık saglayan grafiksel bir tekniktir.

Karar probleminin tüm ayrıntılarını grafik üzerinde gösterir. Bu yüzden ardısık karar problemlerinin
çözümünde oldukça kullanıslıdır. Karar Ağacı Değerleme Ağı Bir lojistik firması araç filosunun bir bölümünü yenileme durumundadır. Bu amaçla kararını bilimsel destek yardımıyla vermek istemektedir. ilk asamada mevcut filo içindeki araç çesitliligi incelenip ihtiyacın hafif ticari araç kategorisinde oldugu saptanmıstır. Uygulama Diger yandan son yıllarda lojistik sektöründe küçük paket gönderim hacminin arttıgı da bilinmektedir.
Bu gerçekten hareketle firma yetkilileri, mevcut filo içinde yer almayan küçük boyutlu araç temini fikrini de göz önünde bulundurmaktadır. Burada temin edilecek araç da F marka olsun. Bu tip araç daha önce filolarında olmadıgından test yapıp yapmama durumlarına da karar verilmesi gerekmektedir. Karar problemlerinin gösterimi ve çözümü için az bilinen ve üzerinde çalısmalar sürdürülen yeni bir grafiksel yaklasımdır. Bağımlılık Düzeyi Sayısal Düzey Grafiksel Düzey Degerleme agı'nın temelini olusturan çalısmalar ilk kez 1992 -1993 yıllarında Shenoy tarafından gerçeklestirilmistir. Problemin "Degerleme Agı" adı verilen bir grafikle gösterilmesidir. Ag olusturulurken karar, sans, gösterge, olasılık ve fayda olmak üzere bes farklı tip dügüm kullanılır. Bir degiskenin alabilecegi degerler kümesi degiskenin çerçevesi olarak adlandırılır. Karar ve sans degiskenlerinin çerçeveleri bagımlılık düzeyinde belirlenir. Olasılık degerlemeleri, olasılık dügümleri ile temsil edilir. Degerleme Agında olasılık degerlemelerinin ayrıntıları sayısal düzeyde belirlenir. Araçları kasasız alıp firmaya özgü tasımacılık standartlarının saglanması amacıyla araç kasalarının firma bünyesinde yapılması egilimindedir. Bu nedenle sasi biçiminde tanımlanan araçlardan edinme firmanın önceliginde bulunmaktadır. Böylelikle sasi secenegi olarak D marka araç temin edilebilecegi belirlenmistir. Bu bilgilerden hareketle lojistik firması faydasını en yüksek kılmak amacıyla, test yapıp yapmama ve hangi marka araç alması gerektigine karar vermek durumundadır. Problemin Karar Ağacı Çözümü Problemin Değerleme Ağı
Gösterimi Fayda degerleri çizelgesine
bakıldıgında her durum için
F marka araç daha faydalı
görünüyor. Karar agacına bakıldıgında da en yüksek beklenen fayda 703 olarak bulunmus ve bu faydayı saglayan kararlar test yapmamak ve F markasını almak biçiminde belirlenmistir. Karar problemlerinin Degerleme Agı çözümünde füzyon algoritması kullanılır. Test kararı dügümü(TK) ve Marka kararı dügümü(MK) için optimal politika; test yapmamak ve F marka aracı almaktır. Sonuç Firmanın vermesi gereken en iyi karar ; test yapmamak ve F marka aracı almak olarak söylenir.
Birden fazla kararın ardısık olarak verilmesini gerektiren karar problemlerinde, grafiksel karar verme yaklasımları tercih edilmektedir.
Bu çalısmada, Karar Agacı ve Degerleme Agı, bir lojistik isletmesinin filo araç temini kararında uygulanmıstır.
Karar Agacı, problemin anlasılmasını kolaylastırmaktadır, fakat degisken sayısı arttıkca Degerleme Agında daha rahat gösterilebilir. Öte yandan Degerleme Agında da dügüm sayısının artması gösterimin anlasılmasını güçlestirebilir. Kaynaklar TEŞEKKÜRLER ..
Full transcript