Giriş | English

Doktora > Fen Bilimleri Enstitüsü > Çevre Mühendisliği (doktora) > YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Üçüncü düzey ENM 312 6 6.00 6.00 Yazdır
   
Dersin tanımı
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.

Dersin içeriği
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-

Dersin öğrenme çıktıları
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- Bilimsel araştırma planlama, uygulama ve değerlendirme becerilerine sahip olmak.
2- Lisans programında edinilen birikime dayalı olarak, Çevre Mühendisliği bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek ve derinleştirmek
3- Değişik disiplinlere ait bilgileri Çevre Mühendisliği alanında edindiği bilgilerle harmanlayabilmek.
4- Proses ve süreç tasarımlarında yeni ve uygulama alanı bulabilecek fikir geliştirme ve uygulayabilme becerisine sahip olmak.
5- Lisans seviyesinde ders verebilme yetisine sahip olmak.
6- Bilişim teknolojisinden (sunum, yazım, istatistik ve grafik programları) etkin bir şekilde yararlanabilmek.
7- Alanı ile ilgili bir problemin çözümünde sorumluluk alabilecek yetkinliğe sahip olmak.
8- Bilimsel çalışmalarda eksik noktaları belirleyerek, çözüm noktasında izleyeceği yolun tayinini gerçekleştirebilecek altyapıya sahip olmak.
9- Uluslarası literatürü takip edebilecek terminolojiye hakim olmak.
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 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.

Ders ile ilgili dosyalar