İlk amaç en büyükleme olduğu için ve 15>10 olduğundan, ikinci amaç en küçükleme olduğu için ve 4<6 olduğundan (15,4) (10,6)'ya baskındır. Bu nedenle doğru cevap A seçeneğidir.

En büyük göreli yakınlık değerine sahip alternatif seçilmelidir. O da 0,74 değeri ile 2. alternatiftir. Yani doğru cevap B seçeneğidir.

Hedef programlamada kesin olarak sağlanması gereken kısıtlara kırılgan kısıt denilir. Bu nedenle doğru cevap C'dir.

Hedef belli bir değerin altında kalmak olduğundan hedef kısıtı <= olarak tanımlanır. s1+ değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez. Amaç fonksiyonu ise enk z= s1+ biçiminde yazılır. Bu nedenle doğru cevap D seçeneğidir.

Hedef tam olarak belli bir değerin üzerine çıkmak ise hedef kısıtı = olarak tanımlanır ve ne s2+ değişkeninin ne de s2- değişkeninin pozitif değer alması istenmez. Amaç fonksiyonu ise enk z= (s2-)-(s2+) şeklinde oluşturulur. Bu nedenle doğru cevap E seçeneğidir.

Hedef belli bir değerin üzerine çıkmak ise hedef kısıtı >= olarak tanımlanır ve s3- değişkeninin pozitif değer alması istenmez. Amaç fonksiyonu ise enk z= s3- şeklinde oluşturulur. Bu nedenle doğru cevap A seçeneğidir.

İlk hedef >= olduğundan amaç fonksiyonu enkz= s1- biçiminde yazılır. İkinci hedef = olduğundan amaç fonksiyonu enkz= (s2-)+(s2+) biçiminde oluşturulur. Üçüncü hedef de <= olduğu için amaç fonksiyonu ise enkz= s3+ olarak yazılır. Üçüncü hedef de diğerlerinden dört kat önemli olduğundan üçüncü hedefin ağırlığına 0,8 dersek diğer hedeflerin ağırlığı ise 0,2 olur. Amaç fonksiyonu bunlar dikkate alındığında tekrar oluşturulursa; enkz= (0,2s1-)+0,2((s2-)+(s2+))+0,8s3+ biçimine dönüşür. Bu nedenle doğru cevap B'dir.

İlk iki amaç en küçükleme olduğundan amaç fonksiyonu amaç fonksiyonu enkz=w1f1+ w2f2 biçiminde yazılır. Son iki amaç ise en büyükleme olduğundan amaç fonksiyonu enkz=-w3f3-w4f4 şeklinde olur. Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi uygulandığında amaç fonksiyonu enkz= w1f1+ w2f2- w3f3- w4f4 biçiminde yazılır.

Her iki amaç da en küçükleme olduğundan ilk amaç epsilon kısıt yöntemi ile kısıta dönüştürüldüğünde elde edilen kısıt z1<=e1 biçiminde olur. Bu nedenle doğru cevap D olur.

6x2+7x3<=30 kısıtının LINGO formatında yazımı 6*x2+7*x3<=30 şeklinde olur ve bu nedenle doğru cevap E seçeneğidir.

Çok amaçlı problem birden fazla sayıda ve birbiriyle çelişen amaç fonksiyonlarına sahip bir karar problemidir.

Çok ölçütlü karar probleminde, sınırlı sayıda seçenek arasından en uygununun belirlenmesine çalışılmaktadır ve en uygun seçeneği belirlemekte kullanılacak ölçüt sayısı birden fazladır.

Problemin karar değişkeni xi : i. bobin eni stokta bulundurulacaksa 1, bulundurulmayacaksa 0 değerini alacaktır. Yukarıda verilen probleme ait çok amaçlı karar modelidir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından izleyen şekilde verilmiştir. “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki her hangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır.”

Hedef programlama yaklaşımı, birden fazla amaç fonksiyonu olan problemler için kullanılabilecek tek çözüm yöntemi değil, yöntemlerinden birisidir.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri - ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır.

Hedef belli bir değerin altında kalmak ise, hedef kısıtı ≤ olarak tanımlanır. s+ i değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez. Örneğin; bir ürünün toplam günlük üretim adedinin en çok 2.000 olması hedefleniyor ise, hedef kısıtı; ‘günlük toplam üretim adedi ≤ 2.000’ olarak tanımlanır ve sapma değişkenlerinin eklenmesi ile; ‘günlük toplam üretim adedi + s- 2 - s+ 2 = 2.000’ olarak yazılır.

Aynı esnek kısıta ait negatif ve pozitif sapma değişkenlerinin her ikisi birden sıfırdan büyük değer alamaz. Bu değişkenlerden biri sıfırdan büyük değer almış ise diğeri mutlaka sıfır olur. Eğer tam olarak hedef değerine ulaşılmış ise, her iki sapmada sıfır değerini alır.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler.

Çok ölçütlü karar probleminde, sınırlı sayıda seçenek arasından en uygununun belirlenmesine çalışılmaktadır ve en uygun seçeneği belirlemekte kullanılacak ölçüt sayısı birden fazladır. Çok amaçlı problem ise; birden fazla sayıda ve birbiriyle çelişen amaç fonksiyonlarına sahip bir karar problemidir. Bu bağlamda hem çok sayıda ve çeşitli mobilya talep edip hem de maliyeti düşük tutma isteği çelişen iki amacı ortaya koymaktadır. Dolayısıyla doğru cevap C'dir.

Eğer çözümünü araştırdığımız problem tek ölçütlü ya da tek amaçlı ise bu durumda iki seçeneği karşılaştırmak oldukça kolaydır. Ancak birden fazla ölçüt ya da amaç söz konusu olduğunda seçenekleri birbiri ile kıyaslamak güçleşmektedir. Soruda verilen örnek durum incelendiğinde ikinci daire konut yaşı anlamında daha iyiyken birinci daire de konut oda sayısı anlamında yatırımcının ölçütünü karşılamaktadır. Diğer bir ifadeyle konutların özellikleri arasında bir baskınlıktan söz etmek mümkün değildir. Dolayısyla doğru cevap B'dir.

Çok amaçlı problemler, amaçlardan birisini iyileştirebilmek için diğerlerinden ödün vermeyi gerektirirler. Eğer az önce ele alınan örnek problemin amaçları, elde bulundurulacak stok miktarının enküçüklenmesi ve stok maliyetinin enküçüklenmesi şeklinde tanımlanmış olsaydı, bu amaçlardan herhangi birisi enküçüklendiğinde diğeri de enküçük değerine ulaşacaktı. Bir başka deyişle bu iki amaç aynı yönde hareket edeceği için birbiriyle çelişmezdi ve bu nedenle de çok amaçlı programlamadan bahsedilemezdi. Öyle ise; bir problemin çok amaçlı sayılabilmesi için öncelikle amaçların birbiriyle çelişmesi gerekmektedir. Doğru yanıt C'dir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından izleyen şekilde verilmiştir. “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki her hangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır.” Eğer matematiksel bir tanım yapılmak istenirse, f(x), tüm amaçları enküçükleme şeklinde olan çok amaçlı bir matematiksel modelin x çözümüne karşı gelen amaç vektörü iken, f(x) < f(x*) şartını sağlayan bir x çözümü bulunamıyor ise, x*, Pareto-Eniyi çözüm (etkin çözüm ya da bastırılamayan çözüm) olarak isimlendirilir. Tek amaçlı programlamada tek bir en iyi çözüm araştırılırken, çok amaçlı programlamada genellikle birden çok Pareto-Eniyi çözüm söz konusudur. Bu nedenle tek bir eniyi çözüm değil Pareto-Eniyi çözümler kümesi araştırılmaktadır. Doğru yanıt D’dir.

Tek amaçlı bir problemin eniyi çözümünün bulunması hedeflenirken, çok amaçlı problemin birden çok birbirine baskın olmayan, etkin çözümü söz konusudur. Bu nedenle çok amaçlı problemler için tek bir çözüm değil Pareto-Eniyi çözümler kümesi araştırılmaktadır. Doğru yanıt B’dir.

Çok ölçütlü karar problemlerinde ideal çözüm, tüm ölçütlerde ulaşılabilecek eniyi değerlere sahip olan varsayımsal seçenek; eksi-ideal çözüm ise tüm ölçütlerde en kötü değerlere sahip olan varsayımsal seçenek olarak tanımlanmaktadır. TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution- İdeal Çözüme Benzerlik yolu ile Tercih Sırasının Belirlenmesi Tekniği) ideal çözüme benzerlik prensibine dayanır. Bu yöntem ile seçilen seçenek hem ideal çözüme en yakın olmalı, hem de eksi-ideal çözüme en uzak olmalıdır. Doğru yanıt A’dır.

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution- İdeal Çözüme Benzerlik yolu ile Tercih Sırasının Belirlenmesi Tekniği) ideal çözüme benzerlik prensibine dayanır. Bu yöntem ile seçilen seçenek hem ideal çözüme en yakın olmalı, hem de eksi-ideal çözüme en uzak olmalıdır. Yöntem, altı adımdan oluşur. İlk adıma geçmeden önce, karar verici tarafından karar matrisi oluşturulmalıdır. Karar matrisinin satırları seçeneklere, sütunları ise karar vermede kullanılacak ölçütlere karşı gelir. Her bir seçeneğin her bir ölçüte göre değerlendirilmesi ile oluşturulur. m seçenek sayısını, n ölçüt sayısını göstermek üzere, matrisin boyutu m × n’dir. 1- Standart karar matrisinin oluşturulması, 2-Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulması, 3-İdeal ve eksi-ideal çözümlerin belirlenmesi, 4-Ayırma ölçüsünün hesaplanması, 5-İdeal çözüme olan göreli yakınlığın hesaplanması ve 6-Seçeneklerin sıralanmasıdır. Doğru yanıt D’dir.

Hedef programlama yaklaşımı, birden fazla amaç fonksiyonu olan problemler için kullanılabilecek çözüm yöntemlerinden birisidir. Yaklaşımın klasik eniyileme çözüm yöntemlerinden temel farkı, amaç fonksiyonlarını eniyilemeye çalışmaması bunun yerine amaçlardan istenmeyen yöndeki sapmaların toplamını enküçüklemesidir. Burada hedef, amaç fonksiyonunun ulaşması istenilen değerdir. Doğru yanıt A’dır.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler. Doğru yanıt E’dir.

Epsilon kısıt yönteminde, amaçlardan sadece birisi amaç fonksiyonu olarak ele alınır. Diğerleri ise epsilon (ε) değerleri ile sınırlandırılarak kısıta dönüştürülür. Epsilon kısıt yöntemi, ağırlıklı toplam amaç birleştirme yönteminden farklı olarak amaçların birleştirilmesi yerine, amaçlardan birisini eniyilerken diğerlerinin kısıtlara eklenmesi mantığına dayanır. Doğru yanıt E’dir.

Modelin açık yazımı sırasında uyulması gereken yazım kuralları aşağıda verilmiştir:
Genel bir anlayış olarak modelin amaç fonksiyonu ilk satırda, kısıtlar da diğer satırlarda yazılmaktadır. Ancak LINGO’ da bu bir zorunluluk değildir.
Bütün matematiksel ifadeler birbirinden ‘;’ işareti kullanılarak ayrılmalıdır. Sonuçta LINGO ‘;’ ile ayrılmış ifadeleri algılar.
LINGO MAX= veya MIN= ile başlayan satırı amaç fonksiyonu satırı olarak, diğer satırları ise kısıt olarak kabul eder. Her kısıtın yeni bir satırdan başlaması önerilir, kısıt sırasının önemi yoktur.
Değişken isimleri bir harf (A-Z) ile başlamalı ve en çok 32 karakter uzunluğunda olmalıdır.
Büyük ya da küçük harf kullanımları arasında fark yoktur. “TALEP” ve “talep” aynı değişken olarak kabul edilir.
Değişken ve parametreler arasında ‘*’ işaretinin olması gerekir.
≤ ve ≥ işaretleri LİNGO’ da <= ve >= olarak ya da < ve > olarak yazılabilir.
Ayrıca bir koşul verilmediği sürece, LINGO modeldeki bütün değişkenleri sıfırdan büyük veya eşit reel değişken olarak kabul eder. Farklı özellikteki değişkenler için modele mutlaka ilgili işaret kısıtı eklenmelidir. LINGO’ da işaret kısıtlarını yazmak için kullanılabilecek fonksiyonlar aşağıda verilmiştir:
@GIN(değişken-adı) genel tamsayı değişken
@BIN(değişken-adı) 0-1 tamsayı değişken
@FREE(değişken-adı) her türlü reel değer alabilen değişken
@BND(alt sınır, değişken-adı, üst sınır) alt veya üst sınır değeri olan değişken
Doğru yanıt B’dir.

Herhangi bir matematiksel modelin LINGO formatında açık olarak yazımı basit olarak aşağıdaki şekildedir:
MIN( veya MAX) = amaç fonksiyonu;
Kısıt 1 ;
Kısıt 2 ; ..
Kısıt n ;
END
Doğru yanıt C’dir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından izleyen şekilde verilmiştir. “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki her hangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır.” Çok amaçlı programlamada genellikle birden çok Pareto-Eniyi çözüm söz konusudur. Grafikte ilgili ölçüt vektörünün üzerine konisi konulduğunda konı içinde başka bir vektör yoksa bu vektör diğerlerine baskındır. Bununla birlikte Amaçlardan ilki en küçükleme ikincisi enbüyükleme olduğunda grafiğin sağ üst kısmına değil sol üst kısmına bakılır. Dolayısıyla doğru cevap B'dir.

G₁ [0,1] aralığında bir değer alacaktır ve ne kadar büyük ise ilgili seçeneğin o kadar çok tercih edildiği anlamına gelmektedir. Diğer bir ifadeyle seçenekler ideal çözüme olan göreli yakınlık (G₁) değerleri büyükten küçüğe sıralandığında en çok tercih edilen seçenek(ler) en üst sırada yer alacaktır. Dolayısıyla doğru cevap D'dir.

Çok ölçütlü karar problemlerinde ideal çözüm, tüm ölçütlerde ulaşılabilecek eniyi değerlere sahip olan varsayımsal seçenek; eksi-ideal çözüm ise tüm ölçütlerde en kötü değerlere sahip olan varsayımsal seçenek olarak tanımlanmaktadır. İlk adıma geçmeden önce, karar verici tarafından karar matrisi oluşturulmalıdır. Karar matrisinin satırları seçeneklere, sütunları ise karar vermede kullanılacak ölçütlere karşı gelir. A⁺, her ölçütte ‘eniyi’ değerleri alan varsayımsal seçenektir. A^- ise her ölçütte “en kötü” değerleri alan bir diğer varsayımsal seçenektir. Bununla birlikte G₁ ne kadar büyük ise ilgili seçeneğin o kadar çok tercih edildiği anlamına gelir. Dolayısıyla doğru cevap C'dir.

Farklı öneme sahip iki hedef söz konusudur. Öncelikle hedef kısıtlarını yazalım:
günlük soru sayısı ≥ 200 ve günlük soru sayısı ≤ 400
Sapma değişkenlerinin eklenmesiyle esnek kısıtlar aşağıdaki gibi oluşur:
günlük toplam soru sayısı+s^-₁ -S⁺₁= 200
günlük toplam soru sayısı+s^-₂ -S⁺₂= 400
Her iki hedefin istenmeyen sapmaları s^-₁ ve s⁺₂ 'dır.
Hedefler farklı öneme sahip oldukları için amaç fonksiyonu, hedeflerin istenmeyen yöndeki sapmalarının hedeflerin önemini temsil eden ağırlıklarla çarpılarak toplanması ile;
enk z =0.75(s^-₁) + 0.25(s⁺₂) şeklinde oluşur. Dolayısıyla doğru cevap A'dır.

TOPSİS çok ölçütlü karar problemlerinin çözümünde kullanılan bir yöntemken, Hedef Programlama, Ağırlıklı Toplam Amaç Birleştirme Yöntemi, Epsilon Kısıt Yöntemi ve LİNGO çok amaçlı karar problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Bununla birlikte LINGO, Lindo Systems Inc. şirketi tarafından üretilmiş, doğrusal, tamsayılı ve doğrusal olmayan matematiksel modelleri çözebilen, bir eniyileme yazılımı ve modelleme dilidir. Dolayısıyla doğru cevap C'dir.

Hedef programlama sürecinde hedef, amaç fonksiyonunun ulaşması istenilen değerdir. Örneğin, ‘aylık toplam kârı enbüyüklemek’ bir amaç iken, ‘toplam aylık kârın en az 130.000 TL olması’ bir hedeftir. Dolayısıyla doğru cevap A' dır.

Hedef programlama yaklaşımı, birden fazla amaç fonksiyonu olan problemler için kullanılabilecek çözüm yöntemlerinden birisidir. Yaklaşımın klasik eniyileme çözüm yöntemlerinden temel farkı, amaç fonksiyonlarını eniyilemeye çalışmaması bunun yerine amaçlardan istenmeyen yöndeki sapmaların toplamını enküçüklemesidir.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Soruda ifade edilen ilk iki amaç enbüyükleme, üçüncü amaç ise enküçükleme olduğu için problemin fonksiyonu enk z= -w₁ f₁ - w₂ f₂ + w₃ f₃ olarak ifade edilebilir. Doğru cevap D'dir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından izleyen şekilde verilmiştir. “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki her hangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır.”

TOPSIS'e göre;
Adım 1- Standart karar matrisinin oluşturulması
Adım 2- Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulması
Adım 3-İdeal ve eksi-ideal çözümlerin belirlenmesi
Adım 4-Ayırma ölçüsünün hesaplanması
Adım 5-İdeal çözüme olan göreli yakınlığın hesaplanması
Adım 6-Seçeneklerin sıralanmasıdır.

Hedef belli bir değerin altında kalmak ise, hedef kısıtı ≤ olarak tanımlanır. s+i
değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez. Örneğin; bir ürünün toplam günlük üretim adedinin en çok 2.000 olması hedefleniyor ise, hedef kısıtı; ‘günlük toplam üretim adedi ≤ 2.000’ olarak tanımlanır ve sapma değişkenlerinin eklenmesi ile; ‘günlük toplam üretim adedi + s-2 - s+2 = 2.000’ olarak yazılır. İstenmeyen sapma olduğu için amaç fonksiyonu; enk z = s+2 şeklinde oluşturulur.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemini kullanırken çözülmesi gereken matematiksel model
Stok kısıtı
işaret kısıtı
birleştirilmiş amaçtır.

Epsilon kısıt yönteminde, amaçlardan sadece biri amaç fonksiyonu olarak ele alınır diğerleri ise epsilon değerleri ile sınırlandırılarak kısıta dönüştürülür. Epsilon kısıt yöntemi, ağırlıklı toplam amaç birleştirme yönteminden farklı olarak, amaçların birleştirilmesi yerine, amaçlardan birisini eniyilerken diğerlerinin kısıtlara eklenmesi mantığına dayanır. Dışbükeylik şartına ihtiyaç duymayan bir yöntemdir. Ancak epsilon değerleri setinin belirlenmesi gerekmektedir.

LINGO, Lindo Systems Inc. şirketi tarafından üretilmiş, doğrusal, tamsayılı ve doğrusal olmayan matematiksel modelleri çözebilen, bir eniyileme yazılımı ve modelleme dilidir. Herhangi bir matematiksel modelin LINGO formatında açık olarak yazımı basit olarak aşağıdaki şekildedir:
MIN( veya MAX) = amaç fonksiyonu;
Kısıt 1 ;
Kısıt 2 ;
..
Kısıt n ;
END

Modelin açık yazımı sırasında uyulması gereken yazım kuralları aşağıda verilmiştir:
• Genel bir anlayış olarak modelin amaç fonksiyonu ilk satırda, kısıtlar da diğer satırlarda yazılmaktadır. Ancak LINGO’da bu bir zorunluluk değildir.
• Bütün matematiksel ifadeler birbirinden ‘;’ işareti kullanılarak ayrılmalıdır. Sonuçta LINGO ‘;’ ile ayrılmış ifadeleri algılar.
• LINGO MAX= ve ya MIN= ile başlayan satırı amaç fonksiyonu satırı olarak, diğer satırları ise kısıt olarak kabul eder. Her kısıtın yeni bir satırdan başlaması önerilir, kısıt sırasının önemi yoktur.
• Değişken isimleri bir harf (A-Z) ile başlamalı ve en çok 32 karakter uzunluğunda olmalıdır.
• Büyük ya da küçük harf kullanımları arasında fark yoktur.“TALEP” ve “talep” aynı değişken olarak kabul edilir.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri - ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır. Hedef değerinden - ve + yöndeki sapma miktarları sapma değişkenleri ile temsil edilir.

Ayırma ölçüsünün hesaplanması: Bu adımda alternatifler arasındaki ayrım
ölçüsü için Öklid uzak bağıntısı kullanılır.

Çok amaçlı problemler, amaçlardan birisini iyileştirebilmek için diğerlerinden ödün vermeyi gerektirirler.
Bir problemin çok amaçlı sayılabilmesi için öncelikle amaçların birbiriyle çelişmesi gerekmektedir.
Birden fazla amaç söz konusu olduğunda, bu tip problemlerin tek amaçlı problemler için geliştirilen çözüm yöntemlerini kullanarak doğrudan çözülebilmeleri mümkün değildir.
Birden fazla ölçüt dikkate alınarak hangi seçeneğin daha iyi olduğunun belirlenmesi, çok ölçütlü karar problemidir.
TOPSIS çok ölçütlü problemlerin çözümü için geliştirilen tekniklerden biridir.

Çok ölçütlü karar problemleri için Pareto-Eniyi tanımı ilk olarak 1906 yılında Pareto tarafından “Topluluktaki bireylerin tamamı dikkate alındığında, ekonomik olarak eniyi nokta, topluluktaki herhangi bir bireyin tatmin düzeyini, diğerlerinin tatmin düzeyini bozmadan çok az da olsa artırmanın mümkün olmadığı noktadır” biçiminde verilmiştir.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri - ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri - ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır.

Hedefin yapısına bağlı olarak sapma değişkenlerinin pozitif değer alması istenebilir veya istenmeyebilir. Hedef programlama yaklaşımında amaç fonksiyonu hedeflerin istenmeyen yöndeki sapmaları toplamımın enküçüklenmesidir. Üç farklı hedef yapısı söz konusudur;

• Hedef belli bir değerin üzerine çıkmak ise, hedef kısıtı ≥ olarak tanımlanır ve s-i değişkeninin pozitif değer alması istenmez.
• Hedef belli bir değerin altında kalmak ise, hedef kısıtı ≤ olarak tanımlanır. s+i değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez.

• Hedef tam olarak belli bir değere ulaşmak ise, hedef kısıtı eşitlik şeklinde tanımlanır ve ne s+i değişkeninin ne de s-i değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler.

Epsilon kısıt yöntemi, ağırlıklı toplam amaç birleştirme yönteminden farklı olarak amaçların birleştirilmesi yerine, amaçlardan birisini eniyilerken diğerlerinin kısıtlara eklenmesi mantığına dayanır.

Bir koşul verilmediği sürece, LINGO modeldeki bütün değişkenleri sıfırdan büyük veya eşit reel değişken olarak kabul eder. Farklı özellikteki değişkenler için modele mutlaka ilgili işaret kısıtı eklenmelidir. LINGO’da işaret kısıtlarını yazmak için kullanılabilecek fonksiyonlar aşağıda verilmiştir:
@GIN(değişken-adı) genel tamsayı değişken
@BIN(değişken-adı) 0-1 tamsayı değişken
@FREE(değişken-adı) her türlü reel değer alabilen değişken
@BND(alt sınır, değişken-adı, üst sınır) alt veya üst sınır değeri olan değişken

Çok amaçlı problemler, amaçlardan birisini iyileştirebilmek için diğerlerinden ödün vermeyi gerektirirler. İki amaç aynı yönde hareket ederse birbirleri ile çelişmez bu nedenle de çok amaçlı programlamadan bahsedilemez. Bir problemin çok amaçlı sayılabilmesi için öncelikle amaçların birbirleri ile çelişmesi gerekmektedir. Tek bir amacın söz konusu olduğu bir karar problemi, tek amaçlı problemler için geliştirilen çözüm yöntemleri kullanılarak çözülür. Birden fazla amaç söz konusu olduğunda, bu tip problemlerin tek amaçlı problemler için geliştirilen çözüm yöntemlerini kullanarak doğrudan çözülebilmeleri mümkün değildir.
Amaçlardan birisini iyileştirebilmek için diğerlerinden ödün vermek

Çok amaçlı problemler için tek bir çözüm değil Pareto- Eniyi çözümlerinin kümesi araştırılır. Çok ölçütlü karar problemi, sınırlı sayıda seçenekten hangisinin daha uygun olduğu belirlenirken birden fazla ölçüt söz konusu ise ortaya çıkmaktadır. Çok ölçütlü karar problemlerinde ideal çözüm, tüm ölçütlerde ulaşılabilecek en iyi değerlere sahip olan varsayımsal seçenek, eksi- ideal çözüm ise tüm ölçütlerde en kötü değerlere sahip olan varsayımsal seçenek olarak tanımlanmaktadır. Yalnızca D seçeneği çok ölçütlü karar problemleri ile ilgili iken diğer seçenekler çok amaçlı karar problemleri ile ilgilidir.
İdeal çözüm ve eksi-ideal çözüme ulaşmak amaçlanır

Çok ölçütlü karar problemlerinde eksi-ideal çözüm tüm ölçütlerde en kötü değerlere sahip olan varsayımsal seçenek olarak tanımlanmaktadır. İdeal çözüme benzerlik yolu, tercih sırasının belirlenmesi ve ideal çözüme göreli yakınlık seçenekleri TOPSIS kavramı ile ilgilidir.

TOPSIS yöntemi altı adımdan oluşur; Standart karar matrisinin oluşturulması, ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulması, ideal ve eksi-ideal çözümlerin belirlenmesi, ayırma ölçüsünün hesaplanması, ideal çözüme olan göreli yakınlığın hesaplanması, seçeneklerin sıralanması. Kırılgan kısıt ve esnek kısıt kavramları hedef programlama konusu ile ilgilidir.
Kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtların hesaplanması

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve eski amaç birleştirme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler.

Amaç fonksiyonlarının pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülmesi ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemini, ideal çözüme en yakın, eksi-ideal çözüme en uzak seçeneğin bulunması TOPSIS yöntemini, amaçlardan sadece birinin amaç fonksiyonu olarak ele alınıp diğerlerinin sınırlandırılarak kısıta dönüştürülmesi Epsilon kısıt yöntemini ifade eder. Hedef programlama yaklaşımı; birden fazla amaç fonksiyonu olan problemler için kullanılabilecek çözüm yöntemlerinden birisidir. Yaklaşımın klasik eniyileme yöntemlerinden temel farkı, amaç fonksiyonlarını eniyilemeye çalışmaması bunun yerine amaçlardan istenmeyen yöndeki sapmaların toplamını enküçüklemesidir.
Amaçlardan istenmeyen yöndeki sapmaların toplamının enküçüklemesi

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution-İdeal Çözüme Benzerlik yolu ile Tercih Sırasının Belirlenmesi Tekniği) ideal çözüme benzerlik prensibine dayanır. Bu yöntem ile seçilen seçenek hem ideal çözüme yakın olmalı, hem de eksi-ideal çözüme en uzak olmalıdır. Yöntem altı adımdan oluşur;
Adım 1- Standart karar matrisinin oluşturulması
Adım 2- Ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin oluşturulması
Adım 3- İdeal ve eksi-ideal çözümlerin belirlenmesi
Adım 4- Ayırma ölçüsünün hesaplanması
Adım 5- İdeal çözüme olan göreli yakınlığın hesaplanması
Adım 6- Seçeneklerin sıralanması
III-IV-I-II-V-VI

Hedef programlama yaklaşımı, çok amaçlı problemlerin çözümünde kullanılabilen bir yöntemdir. Yaklaşımın klasik eniyileme çözüm yöntemlerinden temel farkı, amaç fonksiyonunu eniyilemek yerine amaçların hedef değerlerden istenmeyen yöndeki sapmalarının toplamının enküçüklenmesidir.

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemi, çok amaçlı problemleri tek amaçlı yapıya dönüştürmek için kullanılan en yaygın ve en eski amaç birleştirme yöntemlerinden biridir. Bu yöntemde amaç fonksiyonları, pozitif ağırlıklarla çarpılıp toplanarak tek bir amaç fonksiyonuna dönüştürülürler. Kullanım kolaylığı ve kullanıcı tercihlerini modele yansıtabilmesi bu tekniğin önemli avantajlarıdır. Ancak problemin tüm etkin çözümlerini türetebilmesi için uygun çözüm alanının ve amaç fonksiyonlarının dışbükey olması şartı vardır.

Modelin açık yazımı sırasında LINGO formatında uyulması gereken yazım kuralları aşağıdaki gibidir:

• Genel bir anlayış olarak modelin amaç fonksiyonu ilk satırda, kısıtlarda diğer satırlarda yazılmaktadır. Ancak LINGO’da bu bir zorunluluk değildir.


• Bütün matematiksel ifadeler birbirinden ‘;’ işareti kullanılarak ayrılmalıdır. Sonuçta LINGO ‘;’ ile ayrılmış ifadeleri algılar.


• LINGO MAX= veya MIN= ile başlayan satırı amaç fonksiyonu satırı olarak, diğer satırları ise kısıt olarak kabul eder. Her kısıtın yeni bir satırdan başlaması önerilir, kısıt sırasının önemi yoktur.


• Değişken isimleri bir harf (A-Z) ile başlamalı ve en çok 32 karakter uzunluğunda olmalıdır.


• Büyük ya da küçük harf kullanımları arasında fark yoktur. “TALEP” ve “talep” aynı değişken olarak kabul edilir.


• Değişken ve parametreler arasında ‘*’ işaretinin olması gerekir. Örnek; ‘2x1+3x2’ ifadesi LINGO’da ‘2*x1+3*x2’ olarak yazılır.


• ≤ ve ≥ işaretleri LINGO’da <= ve >= olarak y

2*x1 + 3*x2 > = 60

KDS'nin hangi karar sürecini hangi düzeyde, hangi aşamada ve nasıl destekleyeceğinin belirlendiği KDS geliştirme aşaması KDS'yi planlama, tasarlama ve geçerliliğini değerlendirme olmaktadır. Bu nedenle doğru cevap A 'dır.

Karar sürecinin hangi aşamalarının hangi teknolojilerle nasıl destekleneceğinin belirlendiği KDS geliştirme aşaması KDS mimarisi oluşturma olmaktadır.

Kişisel karar destek sisteminin bakım, güncelleme ve iyileştirme süreçlerinin etkinliği karar vericinin kontrolünde olmaktadır. Bu nedenle doğru cevap C'dir.

KDV işlevi excelin sunduğu kullanıcı tanımlı işlevler arasında yer almaktadır. Bu nedenle doğru cevap D olmaktadır.

Excel üzerinde çok sık kullanılan işlemleri bir prosedür ile tanımlayarak otomatikleştiren excel özelliğine makrolar denilir. Bu nedenle doğru yanıt E olur.

Excel'de bulunan durum çözümlemesi aracı, kullanılacak olan formüllerde farklı değerlerin/senaryoların denenmesine olanak sağlamaktadır. Bu yüzden doğru yanıt A seçeneğidir.

Büyük ve detaylı veri setlerinden daha anlaşılır ve yeniden düzenlenebilir bir veri sunumu oluşturulmasını sağlayan excel özelliğine özet tablo denilmektedir. Bu nedenle doğru cevap B olmaktadır.

Bir hücreye girilecek verilerle ilgili kısıtlamaları tanımlamada kullanılan excel özelliği veri doğrulamadır. Bu nedenle doğru cevap C'dir.

Bir veri tablosunda bulunan her kayıt için tablo içinde bulunan alan değerlerini gösteren diyalog kutusu excelin hazır form özelliğine yöneliktir. Bu nedenle doğru cevap D olur.

Kullanıcının bir veri girişi yapmasına olanak sağlayan ve kullanıcı tarafından girilen değeri döndüren bileşenler excelin metin kutusu özelliğine yöneliktir. Bu nedenle doğru cevap E'dir.

KDS’nin geliştirilmesinde aşağıdaki seçeneklerden biri benimsenebilir:
i. Karar vericinin kendisinin geliştirmesi,
ii. Kurum-içinde karar verici dışındaki bilgi işlem profesyonelleri tarafından geliştirilmesi,
iii. Dışarıya belli bir ücret karşılığında yaptırma,
iv. Mevcut bir uygulamayı satın alıp gerekirse modifiye etme,
v. Uygulama sağlayıcılardan kiralama,
vi. KDS’ye sahip başka işletmelerle işbirliği veya iş-beraberliği yaparak yararlanma,
vii. Bu yaklaşımların bir karmasından yararlanma.
rakip firmadan kopyalama

bu adımlar şu şekilde özetlenebilir:
KDS’yi Planlama, Tasarlama ve Geçerliliğini Değerlendirme
KDS Mimarisini Oluşturma
KDS Geliştirme Seçeneklerinin Değerlendirilmesi
KDS’yi Kurma, Test etme ve Kullanıma Sunma (Deployment)
KDS’nin Bakımı ve Güncellenmesi.
KDS'nin pazarlanması

Karar vericinin kendi KDS’sini geliştirmesinin avantajlarından bazıları şunlardır:
1. Geliştirme süresi kısadır.
2. KDS için ayrıntılı bir gerekçeler listesinin ve spesifikasyonlarının raporlanması ve
sözleşme formatında hazırlanmasına gerek kalmaz.
3. KDS geliştirmeye yönelik problemler azalır.
4. Maliyet genellikle çok düşüktür.
5. KDS’nin bakımı, güncellenmesi ve iyileştirilmesi süreçlerinin etkinliği karar vericinin kontrolü altındadır.
6. Karar vericinin probleme ilişkin yeni keşif ve analizler yapmasına fırsat verir.
sürecin yönetimi kolaydır

bu özellikler şu şekilde sıralanabilir:

• Excel çalışma sayfaları yapısı itibariyle veri girişi, güncellenmesi, değiştirilmesi, silinmesi ya da istenilen şekilde formatlanması gibi veri yönetim işlemlerinin gerçekleştirilmesine olanak sağlaması


• Sıralama (Sort)


• Otomatik/Gelişmiş Filtreleme (AutoFilter/Advanced Filter)


• Özet Tablo (PivotTable)


• Tablo (Table)


• Bul ve Değiştir (Find and Replace)


• Dış Veri Al (Get External Data)


• Veritabanı İşlevleri (Database Functions)


• Veri Doğrulama (Data Validation).

onay kutuları

bu özellikler şu şekilde özetlenebilir:

• konuşma


• Veri giriş ve Mesaj Kutuları


• Excel Çalışma Sayfasının Hücre Yapısı


• Liste Kutusu ve Birleşik Giriş Kutusu


• Onay Kutuları ve Seçenek Düğmeleri


• Etiketler ve Metin Kutusu


• Hazır Form (Built-In Form)


• Kullanıcı Formu

özet tablo oluşturma

Mevcut bir uygulamayı satın alıp gerekirse modifiye etme söz konusudur.

Çözücü Eklentisi (Solver Add-In): Excel, bazı tür karar probleminde optimal çözümü bulmak için yöneylem araştırmasında yaygın olarak kullanılan Basit LP (Simplex LP),
Doğrusal olmayan GRG (GRG Nonlinear) ve Açılım (Evolutionary) gibi tekniklerin kullanımını sağlayan, Çözücü (Solver) eklentisine sahiptir. Çözücü eklentisine Veri sekmesi altında bulunan Çözümleme grubundan erişmek mümkündür
işlev ekle kutusunun altında yer almaktadır

Dış Veri Al (Get External Data): Çalışma sayfaları üzerinde bulunan veri doğrudan Excel ile oluşturulmuş olabileceği gibi farklı kaynaklardan alınan verileri çalışma sayfasına aktarmak da mümkündür. Farklı kaynaklardan veri alma işlemi; Veri sekmesi altında bulunan Dış Veri Al grubundaki komut düğmeleri yardımıyla yapılabilmektedir (Şekil 3.16).
Dış Veri Al yardımıyla Access Veritabanından, Web’den, metin belgelerinden doğrudan veri aktarımı yapılabilir. Diğer kaynaklardan yapılacak dış veri alma işlemi için Diğer Kaynaklar
seçeneğindeki listeden uygun kaynağın seçilmesi gerekir. Doğrudan veri almanın mümkün olmadığı veri kaynaklarından veri aktarımı için ilgili kaynak veritabanı yazılımının veri göçerimi (data export) seçeneklerinden yararlanılabilir. Pek çok veri kaynağı verileri işlemtablosu formatında veya metin belgesi formatında sunma seçeneğine veya olanağına sahiptir
VAL, VSeçOrt (DAVERAGE), VSeçSay (DCOUNT) vb. işlevler bu komut yardımıyla yapılmaktadır

Excel hücrelerinde bulunan verilerin metin okuma (Text to speech-TTS) motorları kullanılarak sözel olarak ifade edilmesi sağlanabilmektedir. Excel
ile farklı diller için konuşma desteği mevcuttur. Bir hücre içeriği seçildikten sonra Hücreleri Oku komut düğmesi kullanılarak Excel’in içeriği okuması sağlanabilir. Hücre Oku komut düğmesi, varsayılan olarak şeritte bulunmamakla beraber bir şerit düğmesi olarak eklenebilmektedir. Ayrıca metin okuma işlemleri VBA ile de gerçekleştirilebilir. Bu noktada kod içinde seslendirmenin gerekli olduğu yerde
Application.Speech.Speak(“Hello”) gibi bir ifade yapısından yararlanılabileceği gibi, ilgilenilen hücre gruplanın içeriklerini okutmak üzere
Range(“Musteriler”).Speak gibi bir ifade ile herhangi bir çalışma sayfasından okuma gerçekleştirilebilir. Söz konusu konuşmaların sentetik sesler ile ve İngilizce dili esas alınarak okunacağı unutulmamalıdır.
InputBox ve MsgBox başlıca iletişim araçlarındandır

Hazır Form (Built-In Form): Excel’ de bulunan hazır formlar, bir veri tablosunda bulunan her bir kayıt (satır) için tablo içerisinde bulunan alan değerlerini gösteren birer diyalog kutusudur. Bu form aracılığı ile tablo içerisinde bulunan kayıtlar arasında gezilebilir, tabloya yeni bir kayıt eklenebilir, mevcut bir kayıt tablodan silinebilir ya da veriler güncellenebilir. Excel’in form bileşeni varsayılan olarak şeritte bulunmamakla beraber düğme olarak tüm komutlar arasından eklenebilmektedir
Excel’in form bileşeni varsayılan olarak şeritte bulunmaktadır

Bul ve Değiştir (Find and Replace): Excel’in Bul ve Değiştir araçları veri analizi konusunda oldukça pratik ve bir o kadar da güçlü birer veri arama ve düzenleme aracıdır. Bul aracı ile çalışma sayfası üzerindeki veriler aratılabilmekte, Değiştir aracı ile de istenilen veriler çalışma sayfasında aratılarak bulunduğu takdirde yeni değerler ile değiştirilebilmektedir. Bul ve Değiştir araçlarına Giriş sekmesi altında bulunan Düzenleme grubundaki Bul ve Seç düğme grubundan ulaşılabilmektedir
Farklı kaynaklardan veri alma işlemi bu araç yardımıyla yapılmaktadır

Adım.1 KDS’yi Planlama, Tasarlama ve Geçerliliğini Değerlendirme: KDS’nin hangi karar sürecini hangi düzeyde, hangi aşamada ve nasıl destekleyeceği belirlenmelidir. Karar verirken kullanılacak algoritmalar ve modeller belirlenerek, bunların geliştirilmesi ve kullanılması için gerekli zaman ve maliyetin değerlendirilmesi bu aşamada gerçekleştirilir. Bu adımın yerine getirilmesinde karar verici veya ait olduğu kurumun tercihleri önemlidir. Bir nevi KDS’nin kavramsal modelidir.
Adım.2 KDS Mimarisini Oluşturma: Bu aşamada karar sürecinin hangi aşamalarının hangi teknolojilerle nasıl destekleneceği belirlenmelidir. Modellerin kurulması ve çözümünde kullanılacak yazılım ve algoritmalar, çözücüler, arzu edilen ara yüzler, gereksinim duyulan bilgi ve verilerin neler olduğu belirlenmelidir.
Adım.3 KDS Geliştirme Seçeneklerinin Değerlendirilmesi: KDS’nin geliştirilmesinde aşağıdaki seçeneklerden biri benimsenebilir. i. Karar vericinin kendisinin geliştirmesi, ii. Kurum-içinde karar verici dışındaki bilgi işlem profesyonelleri tarafından geliştirilmesi,iii. Dışarıya belli bir ücret karşılığında yaptırma, iv. Mevcut bir uygulamayı satın alıp gerekirse modifiye etme, v. Uygulama sağlayıcılardan kiralama, vi. KDS’ye sahip başka işletmelerle işbirliği veya iş-beraberliği yaparak yararlanma, vii. Bu yaklaşımların bir karmasından yararlanma. Benimsenen seçeneğin koşul ve gereklerine uygun olarak yaşama geçirilmesi de bu aşamanın bir alt adımıdır. Her seçeneğin bu adım içinde kendine özgü bir alt süreci olacaktır. Bilgi sistemlerinin ve yazılımların geliştirilmesinde kullanılan üç temel yaklaşımın -şelale (waterfall), spiral (spiral) ve prototip (prototyping) geliştirme- hangisinin benimsendiğine bağlı olarak geliştirme aşaması ayrıca değerlendirilmelidir.
Adım.4 KDS’yi Kurma, Test etme ve Kullanıma Sunma (Deployment): Geliştirilen KDS’nin kullanacak karar vericilerin bilgisayarlarına kurulması, yazılımın tasarım aşamasındaki beklentilere uygunluğunun test edilmesi, KDS’nin veri kaynakları ve veritabanları ile bağlantıların sağlanması bu aşamada yerine getirilir.
Adım.5 KDS’nin Bakımı ve Güncellenmesi: KDS’ler karşılıklı etkileşimli (interaktif) bilgi sistemleri olduğundan, karar vericilerin karar süreçlerine ilişkin deneyimleri arttıkça ilk tasarım özellikleri yetersiz kalabilir. Karar vericilerin beklentilerindeki veya karar sürecinin gerekçelerindeki değişimlere paralel olarak KDS’lerin güncellenmesi arzu edilir.

Kişisel KDS geliştirmek bazı sakıncaları yanında getirmektedir. Bunlardan bazıları şunlardır: 1. KDS’nin sahip olduğu özelliklerin düzeyi ve kalitesi, karar vericinin bilgi sistemleri ve bilgisayar programlama konusundaki bilgi ve becerileri ile sınırlı olacaktır. 2. Veri ve bilgi güvenliği konusunda eksikler olabilir. 3. KDS’nin taşıdığı özelliklere, kullanımı ve bakımına ilişkin belgelendirmelerin eksik olma olasılığı vardır.

Excel işlevleri; bir ya da birden fazla parametre alarak ya da hiçbir parametre almayarak istenilen bir işlemi gerçekleştiren ve bu işlemin sonuç ya da sonuçlarını kullanıldıkları hücreye geri döndüren formüllerdir.

Excel, bazı tür karar probleminde optimal çözümü bulmak için yöneylem araştırmasında yaygın olarak kullanılan Basit LP (Simplex LP), Doğrusal olmayan GRG (GRG Nonlinear) ve Açılım (Evolutionary) gibi tekniklerin kullanımını sağlayan, Çözücü (Solver) eklentisine sahiptir.

Verinin modellenmesi konusundaki en önemli araçlardan birisi de hücre ya da hücre aralıklarının adlandırılmasında ve bu adların düzenlenmesinde kullanılan ad yöneticisidir. Excel içerisinde yapılacak olan adlandırma işlemleriyle çalışma sayfasında bulunan hücreler anlamlandırılarak, çeşitli modellerin oluşturulmasında kullanılabilmektedirler.

Grafikler (Charts): Grafikler verilerin görsel bir sunumu olup, büyük miktardaki verilerin özetlenmesinde kullanılan en önemli araçlar arasındadır. Verilerin gösteriminde uygun grafik türleri kullanılarak, veriler arasındaki ilişkilerin daha iyi anlaşılması ve yorumlanması sağlanabilmektedir. Excel; Ekle sekmesi altında bulunan Grafikler grubundaki araçlarla, çalışma sayfalarında bulunan verileri ifade edebilecek farklı türlerdeki grafiklerin oluşturulmasına imkân sağlamaktadır. Grafikler, verilerin bir sunumu olması sebebi ile bir yönüyle veri yönetiminin, verilerin görsel bir modeli olması sebebi ile de model yönetiminin ortak kullanımına açık Excel özelliklerinden biridir.

Otomatik/Gelişmiş Filtreleme (AutoFilter/Advanced Filter) ile çalışma sayfası üzerindeki bir veri aralığında bulunan veriyi, belirlenmiş olan kriterlere göre süzmek ve böylelikle istenilen verilerin görüntülenmesini, istenilmeyen verilerin ise gizlenmesini sağlamak mümkündür.