Elde edilen esnek planların, araştırma çerçevesinde belirlenen çiftçi amaçlarına ulaşmayı sağladığı görülmüştür
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:B u araştırmanın ana amacı, Bulanık Doğrusal Programlama yöntemiyle İzmir ili Torbalı ilçesinde çiftçi koşullarını dikkate alan, işletme düzeyinde uygulamaya elverişli, esnek tarımsal üretim planları elde etmektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bulanık doğrusal programlama yöntemiyle araştırma yöresi için genel üretim planları elde edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen esnek planların, araştırma çerçevesinde belirlenen çiftçi amaçlarına ulaşmayı sağladığı görülmüştür
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri
Özet
B u araştırmanın ana amacı, Bulanık Doğrusal Programlama yöntemiyle İzmir ili Torbalı ilçesinde çiftçi koşullarını dikkate alan, işletme düzeyinde uygulamaya elverişli, esnek tarımsal üretim planları elde etmektir. Bulanık doğrusal programlama yöntemiyle araştırma yöresi için genel üretim planları elde edilmiştir. Bulanık tarımsal üretim planlaması sonucunda, yörede toplam brüt marjın arttığı belirlenmiştir. Planlama modellerinde bulanık aralıklar genişledikçe, arazinin daha iyi kullanıldığı saptanmıştır. Mevcut durumla karşılaştırıldığında, planlama sonucunda ikinci ürünlere ayrılan payın arttığı belirlenmiştir. Elde edilen esnek planların, araştırma çerçevesinde belirlenen çiftçi amaçlarına ulaşmayı sağladığı görülmüştür
🔖
Bu Makaleye Atıf Yap
GÜNDEN, C., MİRAN, B. (2008). Bölge Bazında Uygulamaya Elverişli Esnek Üretim Planlarının Bulanık Doğrusal Programlama Yöntemiyle Elde Edilmesi Üzerine Bir Araştırma. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Cilt: 45 - Sayı: 2, 113–124. https://ajindex.com/articles/50645
Bare, B.B. and G.A. Mendoza. 1994. A fuzzy approach to natural resource management from a regional perspective. Int. Trans. Opl Res., 1(1): 51-58.
Bender, M.J. and S.P. Simonovic. 2000. Fuzzy compromise approach to water resource systems planning under uncertainty. Fuzzy Sets and Systems, 115: 35-44.
Cadenas, J.M., D.A. Pelta, H.R. Pelta, and J.L. Verdegay. 2004. Application of fuzzy optimization to diet problems in Argentinean farms. European Journal of Operational Research, 158: 218-228.
Cornelissen, A.M.G., J. Van Den Berg, W.J. Koops, M. Grossman, and H.M.J. Udo. 2001. Assessment of sustainable development: a novel approach using fuzzy set theory. Agriculture Ecosystems & Environment, 86: 173-185.
Gupta, A.P., R. Harboe, and M.T. Tabucanon. 2000. Fuzzy multiple-criteria decision making for crop area planning in Narmada River Basin. Agricultural Systems, 63: 1-18.
Günden, C. 2005.
Bireysel İşletme, Grup Ve Bölge Bazında Uygulamaya Elverişli Esnek Üretim Planlarının Bulanık Çok Amaçlı Doğrusal Programlama Yöntemiyle Elde Edilmesi Üzerine Bir Araştırma: İzmir İli Torbalı İlçesi Örneği. Doktora Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 441 s (yayınlanmamış). Hazell, P.B.R. and R.D. Norton. 1986. Mathematical Programming for Economic Analysis in Agriculture. Macmillan, New York, pages 400. Itoh, T., H. Ishii, and T. Nanseki. 2003. A model of crop planning under uncertainty in agricultural management. International Journal of Production Economics, 81-82: 555-558.
Klir, G.J. and B. Yuan, 1995. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Application, Prentice Hall, New Jersey, 574 p. Lai, Y.J. and C.L. Hwang. 1992. Fuzzy Mathematical Programming: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin, pages 301. Lee, C.S. and C.G. Wen. 1997. Fuzzy goal programming approach for water quality management in a river basin. Fuzzy Sets and Systems, 89: 181-192.
Lootsma, F.A. 1997. Fuzzy Logic for Planning and Decision Making, Kluwer Academic Publishers, Boston, pages 195. Marks, L.A. and E.G. Dunn. 1999. Evaluating Alternative Farming Systems: A Fuzzy MADM Approach, AAEA National Meetings, Nashville, USA. Miran, B. 2005. Uygulamalı İşletme Planlaması. İzmir, 341 s. Mjelde, K.M. 1986. Fuzzy resource allocation. Fuzzy Sets and Systems, 19: 239-250.
Newbold, P. 1995. Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall International, New Jersey, pages 867. Pedrycz, W. and F. Gomide. 1998. An Introduction to Fuzzy Sets. The MIT Press, Massachusetts, pages 465. Raju, K.S. an