Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON İkinci Düzey ENM 607 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. BANU SOYLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Teorik
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilerin tamsayılı programlama ve kombinatoryal optimizasyon konularında teorik alt yapılarının desteklenmesi ve ileri araştırmalar için yüksek seviyeli optimizasyon becerisinin geliştirilmesidir.
Dersin Tanımı Optimallik Şartları, Model gevşetme teknikleri, Problem zorluk derecesi ve problem indirgeme, tam-sayılı programlama algoritmaları, Güçlü geçerli eşitsizlikler, kapsama eşitsizlikleri, Lagrangian duality.

Dersin İçeriği
1 Optimallik şartları, gevşetme ve sınırlar
2 Kolay çözülebilen kombinatoryal problemler
3 Eşleştirme ve Atama problemleri
4 Sırt çantası problemi
5 Zorluk derecesi ve problem indirgeme
6 Dal-sınır algoritması
7 Kesme düzlemi algoritması
8 Vize sınavı
9 Güçlü geçerli eşitsizlikler
10 Kapsama eşitsizlikleri
11 Lagrangian duality
12 Kolon türetme algoritmaları
13 Gürbüz optimizasyon
14 Gürbüz optimizasyon
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerin tam-sayılı programlama problemlerinin çözüm uzayı ve teorik altyapısını kavramış olmaları beklenir.
2 Tam-sayılı ve kombinatoryal problemlerin çözümü için gevşetme yaklaşımlarını uygulayabilme ve alt-üst sınır hesaplayabilme konularını kavramış olması beklenir.
3 Tam-sayılı ve kombinatoryal problemlerin çözümü için kullanılan algoritmaların çalışma mantığını kavramış olması beklenir.
4 Tam-sayılı ve kombinatoryal problemlerin çözümü için kullanılan algoritmalara kesme düzlemi ekleyebilme ve faydalarını kavramış olması beklenir.
5 -
6 -
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Lisans düzeyinde alınan matematik eğitimi temelinde bilgi birikimini belirli bir düzeyde geliştirebilme
2 Alanında edindikleri teorik ve pratik bilgileri kullanabilme
3 Alanında sahip olduğu bilgileri farklı disiplinlerdeki bilgilerle bütünleştirerek çalışmalarında kullanbilme
4 Matematik alanında güncel gelişmeleri ve kendi araştırmalarını, kendi alanında ve alanı dışında çalışan araştırmacılara yazılı, sözlü ve görsel olarak aktarabilme
5 Yaptığı çalışmalarda, konusuyla ilgili verilerin derlenmesi,düzenlenmesi, yorumlanması ve kullanılması aşamalarında toplumsal ve bilimsel etik değerlere saygı göstermesi
6 Kendi alanında veya diğer disiplinlerde bilgiye ulaşma yöntemlerini etkin ve etik değerlere uygun olarak kullanabilme.
7 Matematiksel bilgi birikimini teknolojide etkin ve vereimli bir şekilde kullanabilme
8 Alanı ile ilgili ulusal ve uluslararası bilimsel toplantılara katılarak bilgi paylaşımında bulunabilme
9 Alanında karşılaştığı yeni bir bilgiyi eleştirel yaklaşımlarla değerlendirerek anlayabilme ve yorumlayabilme
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 30 30
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 30 30
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 45 45
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 1 5 5
Toplam iş yükü     186
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı L.A. Wolsey (1998) Integer Programming. John Willey & Sons.
Yardımcı Kaynaklar A. Ben-tal, L. El Ghaoui, A. Nemirowski (2009) Robust Optimization. Princeton University Press.

Ders İle İlgili Dosyalar