ÇOK AŞAMALI PROSESLERDE ÖRNEK HACMİNİN BELİRLENMESİÜZERİNE BİR MODEL VE GENETİK ALGORİTMALAR YARDIMIYLA ÇÖZÜM ÖNERİSİ

Bu çalışmada, çok aşamalıkabul örneklemesi problemleri için Genetik Algoritma GA yaklaşımıincelenmiştir. Langner 2001 tarafından geliştirilen model kullanılarak, çok aşamalımuayene probleminin çözümüne ilişkin Visual Basic 6.0 programlama dilinde bir program hazırlanmışve GA ile çözülen bu modelden elde edilen sonuçlar ANSI/ASQC Z1.4 örnekleme planıile karşılaştırılmıştır. Her iki örnekleme planıiçin elde edilen örnek hacmi n ve kabul edilebilir kusur sayısı c değerleri için çalışma karakteristiği OC-Operating Characteristics ve Kabul Olasılığı Pa eğrileri WinQSB yardımıyla çizilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır

Bayesian sampling plans for exponential distribution based on uniform random censored data

[[abstract]]The problem of a single sampling plan with polynomial loss for the exponential distribution based on uniformly distributed random censored data has been considered. A Bayes sampling plan is derived under various schemes of censoring time. It is specially focused on a quadratic loss and an unit time cost is included in the loss. Some optimal Bayes solutions are tabulated and some numerical comparisons between the proposed plan and a known plan under special loss are also made. It is shown that the optimal solutions of the known plan are not Bayes in general.[[notice]]補正完畢[[journaltype]]國