ÜLKELERİN COVİD -19 PANDEMİSİNE KARŞI MÜCADELESİNİN CRITIC TABANLI MABAC YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ
نویسندگان
چکیده
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’nin de içerisinde bulunduğu Covid-19 vaka sayısının 1 milyon ve üzeri olduğu 30 ülkenin (Almanya, Rusya, Şili, Belçika, Arjantin, İsveç, Fransa, Çek Cumhuriyeti, Kanada, Amerika Birleşik Devletleri, İspanya, Japonya, Hollanda, Ukrayna, Türkiye, Malezya, Krallık, İtalya, Kolombiya, Irak, İran, Polonya, Brezilya, Güney Afrika, Filipinler, Hindistan, Pakistan, Meksika, Endonezya Bangladeş) Covid 19 ile mücadelede performanslarının göreli olarak kıyaslanması performanslarına göre sıralanmasıdır. Çalışmada öncelikle literatür taraması yapılarak sıralamada dikkate alınacak/analizlerde kullanılacak kritereler belirlenmiştir. Değişkenlere ilişkin veriler Dünya sağlık örgütü (DSO), Bankası (DB, WB, WORLDBANK) Worldometers tarafından düzenli yayınlanan raporlarından derlenmiştir. çalışmada ülkelerin değerlendirilmesinde kullanılan kriterlerin CRITIC yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre; performansları bakımından değerlendirilen sıralaması Almanya, Bangladeş şeklindedir.
منابع مشابه
MABAC - Matrix Based Clustering Algorithm
Clustering is a prominent method in the data mining field. It is a discovery process that groups data such that intra cluster similarity is maximized and the inter cluster similarity is minimized. Clustering has been widely used in a variety of areas and many clustering algorithms have been developed in response. Almost every report emphasizes differences and ignores similarities among algorith...
متن کاملJADE ile Etmen Tabanli Benzetim Tecrubeleri
Özet. Gerçek dünyada denemesi can ve mal kaybına sebebiyet verebilecek, zaman alıcı ve maliyetli olabilecek sistemlerin benzetiminin yapılarak sınanması çok kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmada, Java Agent Development Environment (JADE) çoklu etmen geliştirme altyapısı ile uygulanmış bir fizibilite çalışmasında elde edilen tecrübeler anlatılacaktır. JADE ile çoklu robot işbirlikteliğine yönel...
متن کاملA critic-critic architecture to combine reinforcement and supervised learnings
In real life, learning is greatly speeded-up by the intervention of a teacher who gives examples, or shows, how to perform a certain task. In all this abstract, we let apart structural simpli cations of the problem by the designer which to not deal explicitely with learning. The intervention of the teacher can be realized in di erent ways: verbal explanation, demonstration, guidance, shaping th...
متن کاملHierarchical Actor-Critic
The ability to learn at different resolutions in time may help overcome one of the main challenges in deep reinforcement learning — sample efficiency. Hierarchical agents that operate at different levels of temporal abstraction can learn tasks more quickly because they can divide the work of learning behaviors among multiple policies and can also explore the environment at a higher level. In th...
متن کاملThe Eigenoption-Critic Framework
Eigenoptions (EOs) have been recently introduced as a promising idea for generating a diverse set of options through the graph Laplacian, having been shown to allow efficient exploration Machado et al. [2017a]. Despite its first initial promising results, a couple of issues in current algorithms limit its application, namely: 1) EO methods require two separate steps (eigenoption discovery and r...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Nicel bilimler dergisi
سال: 2021
ISSN: ['2667-8993']
DOI: https://doi.org/10.51541/nicel.1034426