• butun muhendisler tarafindan bilinmesi zorunlu en onemli uygulamalardan biri. aslinda endustri muhendisligi'nin tamamen bu uygulamanin* uzerine kurulmu$ olmasi da ayri bir mevzudur.

    amac, belli bir hedef fonksiyonu (objective function), eldeki degi$kenleri ayarlayarak minimize ya da maximize etmektir. tum bunlar gercekle$irken, ce$itli kisitlamalar (constraint) soz konusu olabilir. bu kisitlamalar iki turludur: 1. e$itlik kisitlamalari (equality constraints), ki bunlara her zaman uyulmak zorundadir, 2.e$itsizlik kisitlamalari (inequality constraints), bunlar genelde a$ilmamasi gereken limitleri belirtir.

    mevcut bir takim algoritmalari kullanarak (lp, nlp, milp, minlp....vs vs) amac yukarida tanimlanan problemi cozmektir. daha oteye gidilirse degi$kenlerin zamana bagli olarak da degi$tigi dinamik optimizasyon soz konusu olur, orada da lyapunov polinomlari cart curt falan i$in icine girer. ama hakkaten bu kadari yeter.
  • eldeki kit kaynaklari max kar elde edecek sekilde kullanmak
  • bilgisayar, işletme, ekonomi gibi alanlarda sıkça kullanılan bir terimdir ve bu uzmanlık alanlarına göre dar tanımlamalar yapılmıştır. . matematiksel olarak zor bir uğraş olduğundan yurdumuzda bir çok üniversitenin bir çok bölümünde hakkıyla verilen bir konu değildir.
    aslında bakacak olursak, günlük hayatta yaptığımız işlerin büyük bir kısmında sezgisel bazı yöntemlerle optimuma yakın sonuçlar elde etmeye çalışırız. ancak bunu genelde basit bir kaç hesapla kısa zamanda yaparız. çünkü optimum sonucu bulmak çoğu zaman problemin boyutuna oranla çok büyük bir zamanda mümkün olmaktadır.
    optimizasyon aslında matematiğin gerçek hayata uygulanabilir bir parçasıdır. faydalı bir matematik alanı olması, üzerinde yapılan çalışmaları da teşvik edici bir etken olmuştur. fakat günümüzde bile gerçek hayatta karşılaşılan ve tanımı oldukça basit yapılabilen bir çok problemin çözümü için geliştirilen algoritmalar ve hardware yetersiz kalmaktadır. bu da insanların optimal çözüm yerine optimal çözüme yakın sonuçlar üretebilen sezgisel yöntemler üzerine çalışmaya itmiştir. ister yaklaşık sonuç bulan sezgisel yöntemler, ister tam sonuç algoritmaları olsun bilim adamlarının bu konuda kat etmesi gereken daha çok mesafe vardır.
    konu ile ilgilenenler için;
    (bkz: yoneylem arastirmasi), (bkz: np), (bkz: p esit np), (bkz: np complete), (bkz: np hard), (bkz: algoritma), (bkz: polynomial time), (bkz: heuristic), (bkz: meta heuristic), (bkz: gams), (bkz: lp), (bkz: nlp), (bkz: mip)
  • bunu microsoft word'e yazdığınızda altını kırmızı çizgiyle işaretliyor yazım yanlışı var diye. sağ tuşla tıklayınca da "en uygun şekle sokma" diye bir öneri getiriyor.

    en uygun şekle girdim bunu okuduğum zaman.
  • mühendislik okumuş herkesin, farkında olmadan hayatlarındaki her mevzuya bakarken taktıkları gözlük.

    en iyilemeye çalıştıkça "iyi"ler de kötüye gitmeye başlar...

    değil mi ki "yanılgılarımızın çoğu, düşüneceğimiz yerde duygulanmak ve duygulanacağımız yerde düşünmekten doğar."
  • endüstri mühendisliğinin mihenk taşlarından.
    "verimlik, etkinlik, yetkinlik, minimum maliyet, maksimum fayda, just in time, yalın" söz öbekleri ile beraber seri bir biçimde cümle içerisinde kullanıldığında endüstri mühendisi olma ön koşulları sağlanmış olur.
  • (bkz: bozuk değilse tamir etme)
    (bkz: çalışıyorsa dokunma)
    (bkz: if it ain't broken, don't fix it)
  • istanbuldan berline gitmeniz gerekiyor diyelim

    hava yolu: 2 saatte gidersiniz ,30 kg bagajınız olur,200 euro odersiniz
    kara yolu: 26 saate gidersiniz, 100 kg bagajınız olur,100 euro ya gidersiniz
    demir yolu: 50 saate gidersiniz,200 kg bagajınız olur,50 euro verirsiniz

    peki sizin kosullarınız neler diye bakalım
    zengin deilsiniz,30 kg bagajınız var,zaman gibide bir kısıtlamanız yok

    bu durumda tren en iyi tercih olacaktır.
  • optimum hale getürasyon.
  • baştan hesapsız kitapsız bol bulamaç saçtığını sonradan olması gereken hale getirerek çok şahane bişi yaptım havasıyla patrona şirin gözükmenin bizinısçası.
hesabın var mı? giriş yap