Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINDA DETERMİNİSTİK MODELLER İkinci Düzey ENM 520 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. LALE ÖZBAKIR
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. LALE ÖZBAKIR
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Her derste teorik bilgi verildikten sonra örnek problemler çözülecektir.
Dersin Amacı Dersin amacı lisans programında Yöneylem Araştırması dersleri ile edinilen bilgilere ileri seviyede katkı sağlamak ve doğrusal olmayan programlama modellerinin çözüm yöntemlerini incelemektir.
Dersin Tanımı İleri düzeyde doğrusal programlama çözüm yöntemlerinin ve müfredatta ilk kez doğrusal olmayan programlama konusunun öğrenilmesi

Dersin İçeriği
1 Düzeltilmiş simpleks algoritması
2 Tersin çarpım formu
3 Büyük boyutlu doğrusal modellerin çözümünde sütun oluşturma yöntemi
4 Dantzig-Wolfe ayrıştırma algoritması
5 Üstten sınırlandırılmış değişkenler için simpleks yöntemi
6 Karmarkar yöntemi
7 Vize sınavı
8 Temel kavramlar, konveks ve konkav fonksiyonlar
9 Tek değişkenli doğrusal olmayan modellerin çözümü, altın kesit arama yöntemi
10 Kısıtlandırılmamış çok değişkenli doğrusal olmayan modellerin çözümü, en dik çıkış yöntemi
11 Lagranj çarpanları
12 Kuhn-Tucker şartları
13 Kuhn-Tucker şartları
14 Kuadratik programlama ve ayrılabilir programlama
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yöneylem Araştırması''''na ait teorik alt yapıya sahip olma
2 Akademik çalışmalarda daha yetkin hale gelme
3 İlgili literatürdeki makaleleri kavrayabilme
4 Lisans düzeyinden farklı olarak yeni algoritmalar öğrenme
5 Algoritmik düşünme yeteneği kazanma
6 İleri düzey optimizasyon bilgisine sahip olma
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Endüstri mühendisliği alanında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgiye sahip olarak, bu bilgileri disiplinler arası bağlamda bütünleştirip karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde etkin ve eleştirel bir yaklaşımla kullanabilme.
2 Karmaşık ve belirsizlik içeren endüstri mühendisliği problemlerini ileri matematiksel, istatistiksel ve optimizasyon temelli yöntemlerle modelleyebilme, çözümleyebilme ve alternatif çözüm yaklaşımlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirebilme.
3 Alanıyla ilgili ulusal ve uluslararası bilimsel literatürü sistematik ve eleştirel bir bakış açısıyla inceleyebilme, elde edilen bilgileri sentezleyerek yeni bakış açıları geliştirebilme.
4 Gerçek hayat sistemlerini analitik modelleme, simülasyon ve veri analitiği teknikleri kullanarak temsil edebilme, elde edilen sonuçları yorumlayarak karar verme süreçlerine bilimsel katkı sağlayabilme.
5 Endüstri mühendisliği alanına yönelik bir problemi bilimsel araştırma yöntemlerine uygun biçimde tanımlayabilme, araştırma tasarlayabilme, veri toplayabilme, analiz edebilme ve sonuçları bilimsel olarak yorumlayabilme.
6 Farklı disiplinlerden uzmanlarla birlikte çok disiplinli takımlarda etkin rol alabilme, sistem yaklaşımı çerçevesinde karmaşık problemlerin çözümüne katkı sunabilme.
7 Alanıyla ilgili bir çalışmayı bağımsız olarak planlayabilme, yürütebilme ve sonuçlandırabilme, bu süreçte bilimsel etik ilkelere ve kalite standartlarına uygun hareket edebilme.
8 Elde ettiği bulguları bilimsel raporlar, teknik dokümanlar ve sözlü sunumlar aracılığıyla açık, sistematik ve etkili bir şekilde ifade edebilme.
9 Gerçekleştirdiği araştırma sonuçlarını ulusal ve/veya uluslararası bilimsel platformlarda sunabilme, akademik yayın haline getirebilme ve bilimsel tartışmalara katkı sağlayabilme.
10 Alanında kullanılan modern mühendislik araçlarını, yazılımları ve veri analitiği tekniklerini ileri düzeyde kullanabilme ve bu araçları problem çözüm süreçlerine entegre edebilme.
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 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 13 3 39
Ödevler 3 8 24
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 13 2 26
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 13 2 26
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 3 8 24
Toplam iş yükü     182
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 3 20
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. Winston Wayne, Operations Research Applications and Algorithms, 4th ed., Thomson Learning, 2004.
Yardımcı Kaynaklar H.A. Taha, Yöneylem Araştırması, Prentice Hall, 6. Baskı Çeviri, Çeviren ve Uyarlayanlar: Ş.A. Baray, Ş. Esnaf, 2000.

Ders İle İlgili Dosyalar