Programlama ile Optimize Etme – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Programlama ile Optimize Etme – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

7 Mart 2023 Optimizasyon Ders Notları pdf Optimizasyon Problemleri örnekleri Optimizasyon yöntemleri 0
Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Programlama ile Optimize Etme

Nihai sıralamalar kasıtlı olarak atlanan birkaç kriteri yansıtmamaktadır: yatırım maliyeti, öncelik ve münhasırlık. Çok kriterli kaynak tahsis problemlerini çözmek için etkili bir yaklaşım, onları tamsayı programlama maksimizasyon tipi problemlere dönüştürmektir. Modelin amaç fonksiyonunda değişken olarak yatırım alternatifleri, değişken katsayıları olarak da öncelikler kullanılmaktadır.

Kaynak kısıtlaması ile AHP öncelik ağırlıklarını en üst düzeye çıkarmak için problemin formüle edilmesi, kalan bu değerlendirme faktörlerini dahil ederek ölçüm sürecini tamamlar. Genel olarak, bir tamsayı programlama için matematiksel ifade.

burada aij, tamsayı programlama modelindeki performans katsayılarıdır ve amacımız için AHP sıralamalarından pi veya öncelik ağırlıklarıdır. Problemimiz için, beş değişkenin her biri için aşağıdaki maliyetleri varsayalım.

Münhasırlık ve bağımlılık durumlarını göstermek için şunu varsayalım:

A. tüm yatırımlar için 500.000 $’lık bir bütçe kısıtlaması mevcuttur;
B. yönetimin hem CRM sistemini hem de veri ambarı sistemini hemen satın almanın gerekli olmadığına karar vermesi; bu nedenle çözüm, iki modelden birinin satın alınmasını veya hiçbirinin satın alınmasını içerecek, ancak ikisinin birden satın alınmasını içermeyecektir;
C. imalat kontrol sistemi, malzeme toplama sistemi olmadan kurulamaz; bu nedenle ikincisi, birincisi olmadan satın alınabilir, ancak bunun tersi mümkün değildir.

Son kısıtlama, sonuç değişkenlerinin ikili olmasını sağlar (örneğin, bir yatırımı finanse ederiz veya bir yatırımı finanse etmeyiz). Optimum çözüm (1,1,0,1,0)’dir ve amaç fonksiyonu değeri 0,709’a eşittir. Amaç fonksiyonu için daha yüksek değerler, BT yatırımları için daha yüksek genel getiri anlamına gelir. Açık maliyeti ve ilgili faydası olan alternatifler hızla türetilebilir.

Bu nedenle, MOMC modeli, yatırımları bir dizi kritere göre önceliklendirme ve maliyet, öncelik ve münhasırlık kısıtlamaları göz önüne alındığında optimum yatırım setini seçme yeteneğine sahiptir.

Araştırma Metodolojisi

Kanıt, BT yatırım çerçevesi kullanılarak gerçekleştirilen iki vaka çalışmasından elde edilmiştir. Vaka yaklaşımı seçildi çünkü bağlamsal koşulların sonuçları etkileyebileceğine inanılıyordu.

Yazar, (1) önerilen sıralama mekanizmasının etkililiğini tespit etmek ve (2) CEO, CIO ve diğer yöneticilerin sürece yönelik tutumlarını, davranışlarını ve algılarını toplamak ve raporlamak amacıyla araştırmacı olarak hareket etmiştir.

Soruşturmanın sonuçları, yalnızca küçük düzeltmeler ve revizyonlarla iki şirketin CIO’ları tarafından gözden geçirildi. Seçilen yaklaşım, araştırmacının organizasyon ortamına önsel bir model olmadan, ancak altta yatan literatür ve teoriyi iyi anlayarak girdiği yorumcu gelenek içindedir.

Amaç, fenomeni daha iyi anlamaktır. Birden fazla vaka kullanmak, araştırmacının sonuçları tekrarlamasına izin verir ve genellenebilirliği artırır.

Çalışma, BT yatırımlarının başarılı bir şekilde sıralanması ve önceliklendirilmesi için yönetimin katılımının gerekli olduğunu gösterecektir. Çalışma ayrıca organizasyon yapısının sıralama sürecinin başarısını etkilediğini gösterecektir.

Toplanan ve tartışılan bilgilerin hassas doğası nedeniyle, her iki şirket de tamamen anonimlik talep etti. Ortaya çıkacak nedenlerden dolayı şirketler burada Sıcak ve Ilık olarak anılacaktır. Okuyucuya bağlamsal bir çerçeve sağlamak için şirketlerin geçmişleri şimdi sunulmaktadır.


Optimizasyon Ders Notları pdf
Optimizasyon Programı ücretsiz
Optimizasyon yöntemleri
Optimizasyon Problemleri örnekleri
Windows 10 hızlandırma programı ücretsiz
Optimizasyon sorunu Nedir
Optimizasyon Ne Demek
Optimizasyon konu anlatımı


Şirketlerin Vaka Çalışması Geçmişi

Çok kriterli BT yatırım modeli, biri kuzey-orta bölgede ve diğeri güney bölgesinde olmak üzere iki ABD kamu hizmeti şirketi üzerinde test edildi. Her biri 2 milyar doları aşan varlıklara sahip iki şirket, birçok işletme benzerliğini paylaştı.

Her ikisi de elektrik üreticisiydi, perakende ve toptan satış pazarları vardı, fazla elektriği sattılar ve kendi iletimlerini kontrol ettiler.
ve dağıtım sistemleri. Her ikisinin de BT planlamasına kendini adamış CIO’ları vardı.

Farklılıkları da vardı. Hot, daha büyük bir rekabet baskısı altında olan daha küçük bir şirketti, daha yüksek bir elektrik maliyetine sahipti, bu da müşteri şikayetlerine ve düzenleyicilerin baskısına neden oluyordu ve halihazırda rekabetin tehdidi altında olan toptan satış pazarlarına sahipti.

Düzenlemeye tabi olmayan endüstrilerde daha önce deneyime sahip genç yönetim ile oldukça katılımcı bir yönetim yapısına sahipti. Hot, başından beri BT’nin planlanmasına ve stratejik kullanımına son derece bağlıydı.

Daha büyük bir şirket olan Lukewarm, düşük maliyetli bir elektrik sağlayıcısı olarak biliniyordu, nispeten güvenli pazarlara sahipti, ancak toptan satış pazarlarını kısa sürede rekabetçi baskılar altına sokacak olan deregülasyon sorunlarının farkındaydı. Yönetim, siyasi rekabetin izleriyle hiyerarşikti.

Mühendislik ve finans alanları oldukça dar görüşlüydü. Pazarlama geçmişte daha az rol oynamıştı ama yavaş yavaş gelişiyordu. CEO ve CIO dışında, üst yönetimin kendi alanlarının dışında deneyimi yoktu ve hizmet sektörü dışında sınırlı deneyimi vardı. Hem CEO hem de CIO, düzenlemeye tabi olmayan sektörlerde daha önce deneyime sahipti ve BT yatırımlarının getirilerini planlamaya ve artırmaya kararlıydı.

BT Planlama ve Değerlendirme

Hot başlangıçta, daha sonra Lukewarm tarafından uyarlanan karar kriterleri ve alt kriterler setini geliştirdi. Hot’un yönetimi BT planlamasına ilgi duyuyordu, BT’yi stratejik olarak kullanmakla ilgileniyordu ve projelerin nihai seçimi konusunda yönetimin tüm alanlarını tatmin edecek bir sistem istiyordu. Birkaç yönetim üyesi yakın zamanda birlikte ders aldıkları bir MBA programına katılmıştı.

BT yatırımları için geliştirilmiş seçim tekniklerine olan ihtiyacı bu dönemde fark ettiler. Hot, iş stratejilerini geliştirirken sık sık BT yönetiminden, verimliliği ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için iş süreçlerinin gözden geçirilmesine izin verebilecek teknolojileri belirleme konusunda yardım istedi.

Lukewarm’ın yönetimi, tüm BT planlamasını CIO’ya devretti ve sistemleri uygulamaya koymanın süresi ve maliyetinden şikayet etti. Birkaç üst düzey yöneticiden oluşan bir BT yönlendirme komitesi, finansman sağlamadan önce büyük projeleri gözden geçirdi, ancak büyük ölçüde CIO’nun görüşüne güvendi. İş planı tamamlandıktan sonra BT yatırımları belirlendi. BT planı, “siyasi iklime göre sürekli değişen uygulamaların bir dilek listesi”ni içeriyordu.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir