Oğuzhan Ahmet ARIK | Erkan KÖSE

Makale/Derleme | 2019 | GROUP DECISION AND NEGOTIATION

Project scheduling has been still one of the hottest topics in the management area. The goal of traditional project management is to complete the project at the earliest possible time in accordance with the available resources without violating priority relations of the activities involved. Unlike traditional project management, this study deals with the possibility of a coalition among the staf available to accomplish tasks of the project. The tasks can be fulflled by more than one staf members. Staf’s coalition shortens the completion time of the tasks. A natural problem that arises in this case is how to share the income generate . . .d. The other side of the problem is concerned with the project owner who wants the project to be completed as early as possible. In this study, a mathematical model proposal is dealt with in order to realize the goals of both the project owner and the stafs as much as possible within the complex structure of the situation Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Makale/Derleme | 2019 | An International Journal of Optimization and Control: Theories & Applications

This paper proposes a credibility based chance constrained programming approach for project scheduling problems with fuzzy activity durations where the objective is to minimize the fuzzy project completion time. This paper expresses the fuzzy events such as a project activity’s duration or project completion time with fuzzy chance constraints and the chance of a fuzzy event is illustrated with fuzzy credibility distribution. Due to uncertainty in durations of a project, fuzzy sets and fuzzy numbers can be used in order to illustrate the uncertainty and find a solution space for the problem. Therefore, fuzzy credibility based chance . . .constraint technique is investigated for project scheduling problems with fuzzy activity durations considering the uncertainty or chance of a fuzzy event within a closed interval. In this paper, a fuzzy mathematical model and its crisp equivalent by using credibility measure and chance-constrained programming are given for project scheduling problems with fuzzy activity durations Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Makale/Derleme | 2018 | New Trends and Issues Proceedings on Humanities and Social Sciences

This paper proposes a mixed integer programming approach for seasonal anomalies in stock markets and presents a case study for the XU030 index in the stock market of Istanbul Stock Exchange (BIST). Stock markets are significant for economies of countries all over the world. Investors get economical wealth or lose some of their investment by selling and buying stocks. Therefore, buying and selling times of stocks are so important. This paper investigates a well-known effect called as ‘Sell in May and Go Away’ by proposing a MIP approach that searches best times for buying and selling of stocks in a year. Furthermore, this paper inclu . . .des a numerical example of XU030 stock prices for the past 5 years and shows that most of the XU030 stocks have seasonal anomalies Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Kitap Bölümü | 2018 | Advanced Fuzzy Logic Approaches in Engineering Science , pp.49 - 67

This chapter presents a mixed integer non-linear programming (MINLP) model for a fuzzy parallel machine scheduling problem under fuzzy job deterioration and learning effects with fuzzy processing times in order to minimize fuzzy makespan. The uncertainty of parameters such as learning/deterioration effects and processing times in a scheduling problem makes the solution of the problem uncertain. Fuzzy sets can be used to encode uncertainty in parameters. In this chapter, possibilistic distributions of fuzzy parameters and possibilistic linear programming approaches are used in order to create a solution method for MINLP model of fuzz . . .y parallel machine scheduling problem Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Makale/Derleme | 2018 | Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Bu çalışmada tamamıyla bulanık ortamdaki tek makine çizelgeleme probleminde, öğrenme ve bozulma etkileri altındaki işlere ait ağırlıklı erken/geç tamamlanma maliyetlerinin en aza indirilmesi için bulanık karma tamsayılı doğrusal olmayan bir matematiksel model sunulmuştur. Çalışma içerisindeki işlem süreleri, öğrenme etkisi ve bozulma etkisi gibi parametreler belirsizlikleri nedeni ile bulanık sayılar olarak modellenmiştir. Öğrenme ve bozulma etkileri çizelgeleme problemlerinde yirmi yıldır oldukça ilgi görmektedirler. Erken/geç tamamlanma problemleri tam zamanında üretim felsefesini benimseyen üretim firmaları için oldukça önemlidir . . .. Tam zamanında üretim yapan bir işletmenin gerçek hayat karmaşıklığını modelleyebilmek için bulanık küme teorisi ve erken/geç tamamlanma problemleri karma tamsayılı matematiksel modeller ile kullanılabilir. Bu çalışma içerisinde önerilen bulanık matematiksel modelin net eşleniğinin belirli güven aralıklarında oluşturularak çözülmesi için bulanık şans kısıtlı programlama tekniği kullanılmıştır. To minimize total weighted earliness/tardiness costs of the jobs under effects of deterioration and learning on a single machine in a fully fuzzy environment, a mixed integer fuzzy non-linear mathematical programming model is presented in this study. Parameters in this study such as processing times, learning effect and deterioration effect are considered as fuzzy numbers because of their uncertainties. Learning and deterioration effects have been considered in scheduling problems for twenty years. Earliness/tardiness scheduling problems are significant for manufactures that adopt themselves in Just-in-Time philosophy. In order to model the real life complexity of Just-in-Time manufactures, earliness/tardiness scheduling problems can be used with mixed integer mathematical programming models. In this study, fuzzy chance constrained mathematical programming technique is used to find crisp equivalent of the proposed mixed integer fuzzy non-linear mathematical programming model and solve it Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Makale/Derleme | 2018 | International Journal of Production Research

This paper investigates a multi-objective parallel machine scheduling problem under fully fuzzy environment with fuzzy job deterioration effect, fuzzy learning effect and fuzzy processing times. Due dates are decision variables for the problem and objective functions are to minimise total tardiness penalty cost, to minimise earliness penalty cost and to minimise cost of setting due dates. Due date assignment problems are significant for Just-in-Time (JIT) thought. A JIT company may want to have optimum schedule by minimising cost combination of earliness, tardiness and setting due dates. In this paper, we compare different approache . . .s for modelling fuzzy mathematical programming models with a local search algorithm based on expected values of fuzzy parameters such as job deterioration effect, learning effect and processing times Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Makale/Derleme | 2018 | New Trends and Issues Proceedings on Humanities and Social Sciences

This research is to develop an approximate solution for a flow shop scheduling problem under the effects of fuzzy learning and deterioration with a common fuzzy due date by applying genetic algorithm technique. Real life is complex and filled with ambiguity and uncertainty. Due dates may not be always determined by a decision maker because of their biased approach and past experiences. Therefore, due dates may be defined in forms of any fuzzy set to encode decision maker’s biased approaches and satisfaction levels for completion times of jobs. The objective function of the problem in this research is to maximise decision maker’s sum . . . of satisfaction levels with respect to completion times of jobs on a flow shop scheduling environment by applying genetic algorithm technique Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Bildiri | 2018 | International Conference on Advanced Technologies, Computer Engineering and Science (ICATCES’18), May 11-13, 2018 Safranbolu, Turkey , pp.306 - 316

- In this paper, historical data of stocks in the XU030 index of BIST are examined by considering their trends and seasonal behaviors in order to forecast next five year’s stock prices by using ARIMA or seasonal ARIMA technique. Then, a mixed integer programming model is executed for generating a portfolio management for next five years. The proposed mixed integer programming model is based on knapsack problem. The knapsack problem is one of the most applicable portfolio management models.

Oğuzhan Ahmet ARIK

Bildiri | 2018 | Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği (YAEM) 36. Ulusal Kongresi (Özet Bildiri/Sözlü Sunum) , pp.306 - 316

Bu çalışmada tek makine ortamında bulanık bozulma ve öğrenme etkisi altında erken tamamlanma ve geç kalma sürelerinin toplamlarını en aza indirecek şekilde teslim tarihi ataması yapılacaktır. Probleme konu olan parametrelerin çoğu üçgen bulanık sayıları ile ifade edilmiştir. Belirsizlik parametrelere ait değerlerin rassal olarak ifade edilmesi değildir, iyi bilinmeyen, kesin olarak ifade edilemeyen değerlerin kapalı bir aralık içerisinde tanımlanmasıdır. Öyle ki, daha önce yapılmamış bir işe ait işlem süresinin ne kadar olacağının belirlenmesi bulanık sayılardan faydalanılarak, gerçekleşmesi beklenen işlem süresinin karar verici içi . . .n uygunluğu modellenebilir. Böylelikle, parametrelerdeki belirsizlik belirgin bir hale getirilerek modellenebilir. Öğrenme etkisi bir işin sürekli olarak yapılan tekrarları neticesinde, iş yapan birimin işi her seferde kazandığı tecrübe ile daha kısa sürede yapmasını ifade etmektedir. Yapılan iş tekrarı artıkça işlem iş tekrarlarındaki işlem süresi giderek azalacaktır. Bozulma etkisi ise iş parçasının işlem için kuyrukta beklerken veya işlenirken, çevre koşulları yada sistem karakteristikleri gereği işlem süresinin giderek artmasıdır. Bu çalışmada işlem süreleri, teslim tarihleri, bozulma etkisi ve öğrenme etkisi bulanık sayılar ile ifade edilmiştir. Bulanık sayılar ile ifade edilen bir parametreye ait bir değerin gerçekleşme olayının şans değeri ise güvenilirlik fonksiyonu ile kurgulanmış ve güvenirlik temelli şans kısıtlı algoritma tekniği ile model oluşturulmuştur. Son olarak tam sayılı bulanık doğrusal olmayan matematiksel model sunulmuş ve örnek veri seti ile problem çözülmüştür Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Bildiri | 2019 | Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği (YAEM) 39. Ulusal Kongresi , pp.306 - 316

Bu ¸çalışma, Türkiye’nin doğal gaz talep projeksiyonunu tahmin etmek için bir Genetik Algoritma (GA) önermektedir. Türkiye, ısınma, elektrik üretimi ve üretim sektörü için kendi kaynaklarına sahip olsa da; ihtiyaç duyulan doğal gaz miktarının büyük kısmı diğer ülkelerden ihraç edilmektedir. 1980 yıllarda başlayan üretim odaklı büyüme modeli ile Türkiye’de enerji sebepli cari açık oluşmaya başlamıştır. Bu nedenle, doğal gaz gibi hayati enerji kaynaklarının yaklaşık tahmini, dış ticaret açığı olan ülkeler için son derece önemlidir. Bu çalışma, 1998-2017 yılları arasındaki bazı ekonomik göstergeleri kullanarak, 2018-2030 yılları arasın . . .daki doğal gaz tüketimini milyar metreküp (mmk) cinsinden tahmin etmek için GA algoritmasını kullanmaktadır. Yıllara göre zincirlenmiş hacim serileri cinsinden GSY˙IH, nüfus, Türkiye’nin ihracat ve ithalat miktarları kurulan tahmin modeli için bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Ayrıca, önerilen tahmin modelini karşılaştırmak için doğrusal bir regresyon modeli de oluşturulmuştur. Enerji projeksiyonu için iki farklı senaryo önerilmiştir. Bu senaryolar reel büyüme, nüfus, ithalat ve ihracat artış öngörülerini içermektedir. Önerilen her iki yöntem de iki farklı senaryo altında Türkiye’nin gelecekteki doğal gaz tüketimini tahmin etmekte kullanılmıştır. 1998- 2017 yılları arasındaki doğal gaz tüketim değerleri ile önerilen yöntemin ürettiği doğal gaz tahmin değerleri kıyaslandığında, önerilen yöntemin oldukça az istatiksel hata verdiği görülmektedir. Önerilen GA ve oluşturulan doğrusal regresyon verileri birbirlerine yakın doğal gaz talep tahminleri üretmişlerdir Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Bildiri | 2018 | 7th World Conference on Business, Economics and Management (BEM-2018) , pp.19 - 28

This paper proposes a mixed integer programming approach for seasonal anomalies in stock markets and presents a case study for the XU030 index in the stock market of Istanbul Stock Exchange (BIST). Stock markets are significant for economies of countries all over the world. Investors get economical wealth or lose some of their investment by selling and buying stocks. Therefore, buying and selling times of stocks are so important. This paper investigates a well-known effect called as ‘Sell in May and Go Away’ by proposing a MIP approach that searches best times for buying and selling of stocks in a year. Furthermore, this paper inclu . . .des a numerical example of XU030 stock prices for the past 5 years and shows that most of the XU030 stocks have seasonal anomalies Daha fazlası Daha az

Oğuzhan Ahmet ARIK

Bildiri | 2019 | nternational Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications , pp.19 - 28

This paper presents a Memetic Algorithm (MA) algorithm to forecast natural gas consumption of Turkey. Although Turkey has its own resources to produce natural gas for heating, producing electricity and production; the most of the needed natural gas amount is exported from other countries. Therefore approximate forecasting of vital energy sources such as natural gas is extremely significant for countries having an imbalance between export and import values. This paper suggests MA algorithm for forecasting natural gas consumption in billion cubic meters (bcm) for the years between 2018-2030 by using some historical indicators between . . .1998 and 2017. Annual GDP at chained volume index, population, export and import of Turkey are selected as historical indicators and independent variables for forecasting in this study. Furthermore a linear regression model is also created to compare the proposed forecasting model. Both of models are used to forecast Turkey future natural gas consumption for two different scenarios. The proposed algorithm outperforms the linear regression model in view of total absolute relative errors from previous natural gas consumptions of Turkey Daha fazlası Daha az