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 Problem zorluk derecesi hakkında bilgi sahibi olması beklenir.
6 Kombinatoryal problemler ile ilgili bilimsel çalışmaları okuyup anlayabilme yeteneklerinin gelişmesi beklenir
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Biyomedikal Mühendisliğinde bir uzmanlık alanında derinlemesine bilgi edinmek, literatüre vakıf olmak.
2 Uzmanlık alanında problem tanımlama formüle etme, araştırma yapma, modelleme, analiz yapma yeteneklerini kazanmak.
3 Araştırma sonuçlarını analiz ederek sonuçlar çıkarma ve bunları yazılı sözlü sunma becerisi kazanma.
4 Mühendislik bilgilerini yaşam bilimleri alanında etkin kullanma yeteneği kazanmak.
5 Disiplinler arası çalışmalarda takım çalışması yapabilmek.
6 Araştırma sonuçlarını çok kullanılan bir yabancı dilde yazılı ve sözlü sunabilmek.
7 Yaşam boyu öğrenme, yeni bilgilere erişebilme, yeni alanlara yönelebilme becerisini kazanmak.
8 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanmak.
9 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
10 Hastanerlerde teknoloji kullanımında kalite ve güveni artırmak için klinik mühendisliği alanında eğitim ve danışma hizmeti sağlayabilme.
11 Hastane, sağlık örgütleri ve tıbbi teknoloji üretici/satıcılarına danışmanlık ve teknik destek hizmeti sağlayabilme.
12 Yeni biyomalzemeler üzerine bilgi ve beceri kazanma.
13 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanma.
14 Araştırıcı, üretici ve girişimci kapasiteye sahip olabilme.
15 Çağdaş, yenilikçi, katılımcı olabilme, kendini iyi ifade edebilme, kalite ve kalite yönetimi konularında bilinç sahibi olabilme.
16 Ulusal gereksinimlere öncelik verebilme ve bu konulardaki gelişmeleri yakından izleyebilme.
17 Biyomedikal alanındaki bilimsel çalışma sonuçlarını ulusal ve evrensel çevrelere aktarabilme ve öncülük edebilme.
18 Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
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