Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
ROBUST OPTIMIZATION	İkinci Düzey	ENM 617		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	EN
Koordinatör	PROF. DR. BANU SOYLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. BANU SOYLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	In class
Dersin Amacı	The main course objectives make students to know how the robust optimization is different from other optimization problems, in which cases these models could be used and what techniques exist.
Dersin Tanımı	In this course, linear Robust optimization models and solution methodologies will be evaluated. Additionally, robust versions of combinatorial problems (such as knapsack, assignment, network models etc.) will be analyzed.

Dersin İçeriği

1	Introduction to Robust Optimization
2	Uncertain Linear Optimization Problems
3	Scenario Based Models
4	Interval Based Models
5	Min-max Regret Solutions
6	Approximation algorithms form in-max regret problems
7	Robust Combinatorial problems (TSP)
8	Mid-term
9	Robust Combinatorial problems (Set Cover)
10	Robust Combinatorial problems (Portfolio Optimization)
11	Robust Combinatorial problems (Facility Location)
12	Multi-objective Robust Optimization
13	Bicriteria Robust Optimization Problems
14	Bicriteria Robust Optimization Problems
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	To understand the difference between robust and classical optimization problems.
2	-
3	-
4	-
5	-
6	-
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2	Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
3	Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
4	Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
5	Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
6	Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.
7	Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
8	Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
9	Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10	Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
11	Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
12	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
13	Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
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	2	5	10
Sunum / Seminer hazırlama	2	7	14
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	12	12
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	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	3	3
Araştırma	2	10	20
Toplam iş yükü			182
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	60
Kısa sınav	0	0
Ödev	3	40
Yarıyıl içi toplam		100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	1) Kouvelis, P., & Yu, G. (2013). Robust discrete optimization and its applications(Vol. 14). Springer Science & Business Media.
Yardımcı Kaynaklar	2) Ben-Tal, A., El Ghaoui, L., & Nemirovski, A. (2009). Robust optimization. Princeton University Press. 3) Papers

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında