KARAR DESTEK SİSTEMLERİ - Deneme Sınavı - 13

Sağ taraf sabitleri, mevcut kaynak miktarını gösteren, problemdeki kısıt denklemlerinin sağ tarafında yer alan değerlerdir. Yanıt B seçeneğidir.

Karar değişkenlerini temsil eden değişken hücrelerindeki değerlerin negatif değer almaması gerekir. Bunun nedeni, üretim problemlerinde çözümün negatif değerde sunulmasının olanaksızlığıdır. Yanıt A seçeneğidir.

Yanıt B seçeneğidir.

Farklı problemlerin önerilmesi solver çıktılarından biri değildir. Yanıt E seçeneğidir.

Çok-dönemli zaman aralığı için örneğin işgücü seviyesinin ve üretim programının değiştirildiği modeller, toplu veya bütünleşik (aggregate) planlama modeli olarak adlandırılmaktadır. Model çözümleri değerlendirildikten sonra, duyarlılık analizi yapılıp, farklı senaryolar incelenebilir. 

Yanıt E seçeneğidir.

Girdiler, problemle ilgili parametreler olarak kabul edilir. Yanıt A seçeneğidir.

Belirli hücreleri diyalog kutusuna girmek için parmaklarınız kntrl tuşu üzerindeyken dört aralığı sürükleyiniz. (Alternatif olarak, aralığı sürükleyebilir, araya noktalı virgül koyabilir, ikinci aralığı sürükleyebilir, araya tekrar noktalı virgül koyabilir ve bu şekilde devam edebilirsiniz). Yanıt A seçeneğidir.

Eğer Çözücü’nün değişken hücrelerinin tamamında veya bazılarında tamsayı olması gereken problemlerde eniyi çözümü bulması isteniyorsa, Çözücü diyalog kutusunda tolerans sıfır olarak ayarlanır. Aksi durumda, Çözücü eniyiye yakın bir çözüm bulduğunda duracaktır. Yanıt C seçeneğidir.

Çok amaçlı problemler, amaçlardan birisini iyileştirebilmek için diğerlerinden ödün vermeyi gerektirirler.

Bir problemin çok amaçlı sayılabilmesi için öncelikle amaçların birbiriyle çelişmesi gerekmektedir.

Birden fazla amaç söz konusu olduğunda, bu tip problemlerin tek amaçlı problemler için geliştirilen çözüm yöntemlerini kullanarak doğrudan çözülebilmeleri mümkün değildir.

Birden fazla ölçüt dikkate alınarak hangi seçeneğin daha iyi olduğunun belirlenmesi, çok ölçütlü karar problemidir.

TOPSIS çok ölçütlü problemlerin çözümü için geliştirilen tekniklerden biridir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki herhangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır” biçiminde verilmiştir.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri – ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri – ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır.

Hedefin yapısına bağlı olarak sapma değişkenlerinin pozitif değer alması istenebilir veya istenmeyebilir. Hedef programlama yaklaşımında amaç fonksiyonu hedeflerin istenmeyen yöndeki sapmaları toplamımın enküçüklenmesidir. Üç farklı hedef yapısı söz konusudur;

     • Hedef tam olarak belli bir değere ulaşmak ise, hedef kısıtı eşitlik şeklinde     tanımla­nır ve ne s+i değişkeninin ne de s–i değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler.

Epsilon kısıt yöntemi, ağırlıklı toplam amaç birleştirme yönteminden farklı olarak amaçların birleştirilmesi yerine, amaçlardan birisini eniyilerken diğerlerinin kısıtlara eklenmesi mantığına dayanır.

Bir koşul verilmediği sürece, LINGO modeldeki bütün değişkenleri sıfırdan büyük veya eşit reel değişken olarak kabul eder. Farklı özellikteki değişkenler için modele mutlaka ilgili işaret kısıtı eklenmelidir. LINGO’da işaret kısıtlarını yazmak için kullanılabilecek fonksiyonlar aşağıda verilmiştir:

@GIN(değişken-adı) genel tamsayı değişken

@BIN(değişken-adı) 0-1 tamsayı değişken

@FREE(değişken-adı) her türlü reel değer alabilen değişken

@BND(alt sınır, değişken-adı, üst sınır) alt veya üst sınır değeri olan değişken

KDS’nin hangi karar sürecini hangi düzeyde, hangi aşamada ve nasıl destekleyeceği belirlenmelidir. Karar verirken kullanılacak algoritmalar ve modeller belirlenerek, bunların geliştirilmesi ve kullanılması için gerekli zaman ve maliyet değerlendirilmesi bu aşamada gerçekleştirilir. Bu adımın yerine getirilmesinde karar verici veya ait olduğu kurumun tercihleri önemlidir. Bir nevi KDS’nin kavramsal modelidir.

KDS geliştirme sürecinin üçüncü adımı, karar vericinin kendi KDS’sini geliştirmesi yönünde sonuçlanırsa, bu tercih bazı avantajların yanı sıra bazı riskleri de içerecektir. Ka­rar vericinin kendi KDS’sini geliştirmesinin avantajlarından bazıları şunlardır:

Belirtilen faydalarının yanı sıra, kişisel KDS geliştirmek bazı sakıncaları da yanında getirmektedir. Bunlardan bazıları şunlardır:

Excel’in tüm KDS modüllerini geliştirmede kullanılabilen ve onu diğer birçok programlama stüdyosundan ayıran özelliklerinin başında makro kaydetme özelliği gel­mektedir.

Excel, bazı tür karar probleminde optimal çözümü bulmak için yöneylem araştırmasında yaygın olarak kullanılan Basit LP (Simplex LP), Doğrusal olmayan GRG (GRG Nonlinear) ve Açılım (Evolutionary) gibi tekniklerin kul­lanımını sağlayan, Çözücü (Solver) eklentisine sahiptir.