Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 30. Ulusal Kongresi En İ yi Kararın Zaman Cinsinden De ğ erinin Modellenmesi Bekir Turgut İ şlier, Aybek.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Bölüm 5 Örneklem ve Örneklem Dağılımları
Advertisements

GİRİŞ BÖLÜM:1-2 VERİ ANALİZİ YL.
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
ISI VE İÇ ENERJİ Genel Fizik III Sunu 2.
Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
Diferansiyel Denklemler
T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ Arapgir Meslek YÜKSEKOKULU
-Demografik- Nüfus Analizi
Atlayarak Sayalım Birer sayalım
Diferansiyel Denklemler
HİPOTEZ TESTLERİ.
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ALIŞVERİŞ ALIŞKANLIKLARI ARAŞTIRMASI ÖZET SONUÇLARI Haziran 2001.
Yama-Tabanlı Yüz Tanıma için Yeni Yöntemler Berkay Topçu, Hakan Erdoğan Sabancı Üniversitesi.
Hazırlayan: Özlem AYDIN
KIR ÇİÇEKLERİM’ E RakamlarImIz Akhisar Koleji 1/A.
HİPOTEZ TESTLERİ.
Orman Genel Müdürlüğü İdari ve Mali İşler Dairesi Başkanlığı DS Muhasebe Ş ube Müdürlü ğ ü 1.
Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi I. Ulusal Yüksek Başarım ve.
doğal sayısındaki rakamların sayı değerleri toplamı kaçtır?
SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar.
CAN Özel Güvenlik Eğt. Hizmetleri canozelguvenlik.com.tr.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları
HAZIRLAYAN:SAVAŞ TURAN AKKOYUNLU İLKÖĞRETİM OKULU 2/D SINIFI
Dördüncü Grup İkinci Harf B sesi sunumu Mürşit BEKTAŞ.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
ÖRNEKLEM VE ÖRNEKLEME Dr.A.Tevfik SÜNTER.
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi
Gün Kitabın Adı ve Yazarı Okuduğu sayfa sayısı
TÜRKİYE KAMU HASTANELERİ KURUMU
1 YASED BAROMETRE 18 MART 2008 İSTANBUL.
İmalat Yöntemleri Teyfik Demir
MATRİSLER ve DETERMİNANTLAR
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ. AÇIKLAMA BÜTÇ E ÖDENEGİ AYRILAN PAY (%) 01 Personel Gideri Sosyal Güvenlik Kurumuna Devlet Primi Gid. 4,886,500.
PÇAĞEXER / SAYILAR Ali İhsan TARI İnş. Yük. Müh. F5 tuşu slaytları çalıştırmaktadır.
19 Ekim 2006 GfK TürkiyeCustom ResearchGrowth from Knowledge 1 TUHID - İDA İletişim Hizmetleri Algılama Araştırması Eylül 2006.
Ölü Hacim Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversitesi
HABTEKUS' HABTEKUS'08 3.
RUHU ŞAD OLSUN.
4 X x X X X
Mukavemet II Strength of Materials II
Matematik Bütün Konular Slayt.
Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol
İKİNCİ DERECEDEN FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
Diferansiyel Denklemler
ONÜÇÜNCÜ HAFTA Reaksiyon mertebeleri. Katalizör ve reaksiyon hızları.
DENKLEMLER. DENKLEMLER ÜNİTE BAŞLIĞI X kimdir neye denir,neden gereksinim duyulmuştur.Bilinmeyeni denklem kurmada kullanırız.Bilinmeyen problemlerde.
ANA BABA TUTUMU ENVANTERİ
YEREL YÖNETİMLERİM ÖZ GELİR YARATMA KAPASİTESİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ III.YEREL YÖNETİMLERİN MALİ YÖNETİMİ FORUMU 15 EYLÜL 2010 ANKARA Prof. Dr. Ayşe Güner.
KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
6, 7 ve 8 BASAMAKLI DOĞAL SAYILAR
Diferansiyel Denklemler
MATEMATİKSEL İSTATİSTİK VE OLASILIK II
ÇOK DEĞİŞKENLİ FONKSİYONLARDA
Proje Konuları.
PÇAĞEXER / SAYILAR Ali İhsan TARI İnş. Yük. Müh. F5 tuşu slaytları çalıştırmaktadır.
Diferansiyel Denklemler
1 İki Kutuplu Doğrudan Dizili Ultra Geniş Bant İşaretlerin CM1-CM4 Kanal Modelleri Üzerindeki Başarımları Ergin YILMAZ, Ertan ÖZTÜRK Elektrik Elektronik.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği
M/M/1 Kuyruk Modeli : Varışlar arası zamanın ve servis zamanının üstel dağılıma sahip olduğu,bir servis olanağı olan FİFO kuyruk disiplininin kullanıldığı.
BENZETİME GİRİŞ VE TEMEL KAVRAMLAR.
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
EKONOMİK BÜYÜME VE KALKINMADA EĞİTİMİN ROLÜ
Endüstri mühendisliği.
BENZETİM 12. Ders Benzetimde cıktı Analizi Prof.Dr.Berna Dengiz
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 30. Ulusal Kongresi En İ yi Kararın Zaman Cinsinden De ğ erinin Modellenmesi Bekir Turgut İ şlier, Aybek Korugan, Ali Tamer Ünal 1 Temmuz 2010, Sabancı Üniversitesi

En İ yi Kararın Zaman Cinsinden De ğ eri  En iyi karar de ğ erlidir.  Fakat zaman da de ğ erlidir.  En iyi kararı bulmak için ne kadar zaman harcamaya de ğ er?  İ ki ilkenin karşılaştırılması: ◦ Çizelgelemeye harcanan zamandan tasarruf etmek için ilk gelen önce ilkesiyle çalışmak. ◦ Zaman harcama pahasına en iyi çizelgeyi aramak.

Sistem  Çizelgeleme ile zaman arasındaki ödünleşimi incelemek için basit bir sistem tasarlandı.  Sistem dört parçadan oluşmaktadır. Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

Birinci Kuyruk  Sisteme varışlar bir Poisson da ğ ılımı takip eder.  E ğ er çizelgeleyici meşgul ise sisteme varan ürünler bu kuyru ğ a yerleştirilir.  Ürünler, çizelgeleyici müsait hale gelinceye kadar burada bekler. Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

Birinci Kuyruk (gösterim) 2 0 XX2 2 XX2 1 XX Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

Birinci Kuyruk (gösterim) 2 0 XX0 2 XX Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

Çizelgeleyici  Çizelgeleyicinin görevi, ürünlerin hangi sırada işlenece ğ ine karar vermektir.  Çizelgeleme süresi üstel bir rassal de ğ işkendir.  Çizelgeleme süresi, ürün sayısından ba ğ ımsızdır.  Çizelgeleme sırasında, önceden çizelgelenmiş olup da işlenmek için bekleyen ürünler de hesaba katılır. Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

İ kinci Kuyruk  E ğ er işlemci meşgul ise, çizelgelenen ürünler buraya yerleştirilir.  İ kinci kuyruktaki ürünler de çizelgeleme sırasında hesaba katılmaktadır. Ancak, işlemci işini bitirdi ğ inde, buradan bir ürün alma hakkına sahiptir. Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

İ kinci kuyruk (gösterim) Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

 Ürünün asıl olarak işlendi ğ i yer işlemcidir.  Aynı anda tek bir ürün işleyebilir.  İ şlem süresi üstel bir rassal de ğ işkendir. Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

İ şlemci (gösterim) Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

İ şlemci (gösterim) Birinci Kuyruk Çizelgeleyici İ kinci Kuyruk İ şlemci

Birinci Durum  İ lk gelen önce.  Çizelgeleme için ayrılan süre az.  İ şlemcinin ortalama işlem süresi sabit.

İ kinci Durum  Çizelgeleyici, işlenecek ürünleri en iyi şekilde sıralar. =>Çizelgeleme süresi uzundur.  Çizelgelenmiş olan ürün sayısı arttıkça işlemcinin ortalama hızı da artar.  (x 2 +p) α µ ikinci durum için işlem hızıdır. ◦ x 2 +p : Çizelgelenmiş olan ürün sayısı, ◦ µ : Baz işlem hızı, ◦ α : Kararın etkisi( 0≤ α ≤1 ).

Modelleme ve Çözüm  Sistem, ayrık durumlu, sürekli zamanlı bir Markov zinciri olarak modellenmiştir.  Sistem durumu (x 1, s, x 2, p) ile gösterilmektedir. ◦ x 1 :Birinci kuyruktaki ürün sayısı, ◦ s : Çizelgeleyicideki ürün sayısı, ◦ x 2 : İ kinci kuyruktaki ürün sayısı, ◦ p : İ şlemcideki ürün sayısı.  Performans ölçütü olarak, sistemde harcanan ortalama süre kullanılmıştır.  Sistem kapasitesi sınırlı oldu ğ undan, etkili varış hızı esas alınmıştır.  Sistemde harcanan ortalama sürenin bulunması için, denge denklemleri kullanılarak kararlı durum olasılıkları hesaplanmıştır.

İ ki Durumun Karşılaştırılması  İ ki durumun göreli performanslarının, kapasite, varış hızı ve karar kalitesine göre nasıl de ğ işti ğ i incelenmiştir.  Kapasite; birinci kuyruk, çizelgeleyici ve ikinci kuyru ğ a yerleştirilebilecek toplam ürün sayısı olarak tanımlanmıştır.  Kararın etkisi, çizelgelemenin işlemi ne kadar hızlandırdı ğ ının bir ölçüsüdür.

İ ki Durumun Karşılaştırılması (devam)  Belirli kapasite ve varış hızı için, birinci durumda sistemde harcanan ortalama süre bulunur.  Daha sonra, ikinci durumda aynı parametreler ve belirli bir karar etkisi de ğ eri ile aynı ortalama süreyi veren karar hızı bulunur. Bu işlem, farklı karar etkisi de ğ erleri için tekrarlanır.  Karşılaştırmada d 1 / d 2 oranı temel alınır. (d 1 ve d 2, birinci ve ikinci durumlar için karar hızlarıdır.)

Sayısal Analiz(1)  Varış hızı arttıkça çizelgelemeden sa ğ lanan fayda azalarak artmaktadır. α = 1 iken d 1 /d 2 oranı. μ 2μ2μ 10 μ K = K= K= K = K= K = K = K=

Sayısal Analiz(2)  Kapasite arttıkça çizelgelemeden sa ğ lanan fayda do ğ rusal olarak artmaktadır. α = 1 iken d 1 /d 2 oranı. μ 2μ2μ 10 μ K = K= K= K = K= K = K = K=

Sayısal Analiz(3)  Kararın etkisi azaldıkça, çizelgelemeden sa ğ lanan fayda azalır.  Dolayısıyla, çizelgelemeye ayrılabilecek zaman da azalır. α = 1 iken d 1 /d 2 oranı. α = 0,7 iken d 1 /d 2 oranı. μ 2μ2μ 10 μ K = K= K= K = K= K = K = K= μ 2μ2μ 10 μ K = K= K= K = K= K = K = K=

Sonuçlar  En iyi karar ile bu kararı bulmak için harcanan süre arasında önemli bir ödünleşim vardır.  En iyi kararın hak etti ğ i süre, sistemdeki ürün sayısına göre de ğ işir.  Sistemdeki ürün sayısı çok oldu ğ unda, en iyi kararı bulmak için harcanabilecek süre de yüksek olur.  Bir karar, en iyi karardan ne kadar uzak ise faydası, dolayısıyla hak etti ğ i süre de o kadar düşük olur.

İ lginiz için teşekkürler…