| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II |
Birinci düzey |
ENM 312 |
Zorunlu |
6 |
6.00 |
6.00 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
ENM 311 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I (Dersten en az devamdan muaf olmak gerekir)
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. BANU SOYLU
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
Bölüm Öğretim Üyeleri
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Dersin veriliş şekli
|
|
|
Dersin amacı
|
Bu dersin amacı öğrencilerin tamsayılı programlama problemlerinin modellenmesi ve çözüm algoritmaları konularında bilgi ve beceri sahibi olmaları, temel kombinatoryal optimizasyon problemleri hakkında bilgi ve beceri sahibi olmaları, hedef programlama, karar analizi, çok kriterli karar verme, veri zarflama analizi konularında bilgi ve beceri sahibi olmaları, doğrusal olmayan programlamanın temel farklılıkları ve kavramları hakkında bilgi ve beceri sahibi olmalarıdır. Bununla birlikte öğrencilerin matematiksel model kurma ve solver kullanarak çözme becerilerinin geliştirilmesidir.
|
|
Dersin tanımı
|
Yöneylem araştırması tekniklerinin incelendiği derstir.
|
|
1- |
Matematiksel modelleme temel kavramlar ve KKT Koşulları
--Solver kullanma
|
|
2- |
LP gevşetme ve unimodular özelliği olan modeller;
- Ulaştırma (Transportation),
- Taşıma (Transshipment)
- Atama (Assignment) Problemleri
|
|
3- |
Tamsayılı doğrusal programlama örnekler;
- Küme Kapsama (set cover)
- Sırt çantası (knapsack)
- gezgin satıcı problemi (travelling salesman problem, TSP)
- Bu problemler ile ilgili sezgisel algoritmalar (aç gözlü sezgiseli, en yakın komşu sezgiseli vb. kodlama)
|
|
4- |
Tamsayılı doğrusal programlama örnekler;
- Çizelgeleme problemi (scheduling)
- Sapma değişkenleri kullanma
|
|
5- |
Tam Sayılı Doğrusal Programlama özellikleri;
- Ya-yada (Either-or), Eğer (If-then) kısıtları tanımlama
- Parçalı-doğrusal fonksiyonlar (piece-wise linear functions)
|
|
6- |
Tam Sayılı Doğrusal Programlama çözüm yöntemleri;
- Tam Sayımlama (Complete enumeration)
- Yuvarlama
- Dal Sınır Algoritması (branch-and-bound algorithm)
|
|
7- |
- Dal Sınır Algoritması (branch-and-bound algorithm)
- Kesme Düzlemi algoritması (cutting plane algorithm)
|
|
8- |
Dinamik Programlama
|
|
9- |
Çok Kriterli Karar Verme
- Pareto ve domine kavramları, kesikli alternatifli karar verme problemleri (seçme, sıralama, sıralı sınıflandırma
- Çok amaçlı optimizasyon problemleri
- Pareto sınır kavramı
- epsilon kısıt algoritması
|
|
10- |
- Hedef Programlama (Goal programming)
- Veri Zarflama Analizi (Data Envelopment Analysis, DEA)
|
|
11- |
- Karar Analizleri (Decision making)
-Belirlilik altında karar verme (AHP)
-Risk altında karar verme
-Belirsizlik altında karar verme
|
|
12- |
-Oyun Teorisi
|
|
13- |
Doğrusal olmayan programlamaya giriş;
- doğrusallaştırma (linearization)
- iç bükey (convex) ve dış bükey (concave) fonksiyonlar
- kısıtsız doğrusal olmayan optimizasyon problemleri
|
|
14- |
Doğrusal olmayan programlamaya giriş;
- Yerel (local) ve genel (global) optimum kavramları
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Tamsayılı modeller kurabilme ve çözebilme becerisi kazanmak
|
|
2- |
Tamsayılı programlama çözüm algoritmalarının çalışma prensibini anlama becerisi kazanmak
|
|
3- |
Karar Analizi yöntemlerini anlama ve kullanma becerisi kazanmak
|
|
4- |
Doğrusal olmayan matematiksel modelleri ve farklılıklarını anlama ve çözme becerisi kazanmak
|
|
5- |
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
|
|
|
2- |
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
|
|
|
3- |
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
|
|
|
4- |
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
|
|
|
5- |
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
|
|
|
6- |
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
|
|
|
7- |
Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
|
|
|
8- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
|
|
|
9- |
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
|
|
|
10- |
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
|
|
|
11- |
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
|
|
|
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 iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
4
|
56
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
1
|
14
|
|
Ödevler
|
2
|
4
|
8
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
0
|
0
|
0
|
|
Kısa sınavlar
|
13
|
1
|
13
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
20
|
20
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
3
|
3
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
1
|
25
|
25
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
20
|
20
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
2
|
2
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
161
|
|
AKTS
|
|
|
6.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
2
|
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
|
Hamdy A. Taha. Yöneylem Araştırması.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Ders notları
Wayne L. Winston. Operations Research, Applications and Algorithms.
ILOG Cplex solver manual.
|
|