Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA İkinci Düzey ENM 514 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri ENM 102, ENM 212, ENM 309, ENM 312
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN PROF. DR. ADEM GÖLEÇ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze sınıf dersleri.
Dersin Amacı Doğrusal olmayan problemler ve denge problemlerine genişlemelerin arkasındaki teoriyi anlamak. Bu problemler ile ilgili optimallik şartlarını anlamak. Bu problemleri çözecek algoritmalar sunmak.
Dersin Tanımı Bu ders doğrusal olmayan programlama ile ilgili giriş ve matematiksel olarak ciddi bir motivasyon vermektedir. Ayrıca, doğrusal olmayan programların optimalliği için gerekli ve yeterli şartlara modeller üzerinde konsantre olunacaktır.

Dersin İçeriği
1 Temel Matematik Konularının Tekrarı
2 Kavramlara Giriş
3 Konkav ve Konveks Fonksiyonlar
4 Tek değişkenli DOP’ları çözmek
5 Altın Kesim Arama Algoritması
6 Çok Değişkenli Kısıtsız Maksimizasyon ve Minimizasyon
7 En Hızlı Yükseliş Yöntemi, En Hızlı İniş Yöntemi
8 Lagranj Çarpanları
9 Kuhn-Tucker Şartları
10 Yıliçi Sınavı
11 Quadratik Programlama
12 Ayrılabilir Programlama
13 Mümkün Yönler Yöntemi
14 Pareto Optimalite ve Tercih Eğrileri
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Optimizasyon Problemlerini formule edebilmek
2 Optimalliği kavramak.
3 Optimizasyondaki konveksliği anlamak.
4 Dual problemi tanımlamak ve yorumlamak.
5 Sayısal yöntemleri kullanabilmek.
6 Kısıtlı optimizasyonu yapabilmek.
7 Kısıtsız optimizasyonu yapabilmek.
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 2 15 30
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 2 15 30
Ara sınavlara hazırlık 1 15 15
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 15 15
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     189
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 60
Kısa sınav 1 20
Ödev 1 20
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 Wayne L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Forth Edition, 2004.
Yardımcı Kaynaklar [1] Igor Griva, Stephen G. Nash, Ariela Sofer, Linear and Nonlinear Optimization, Second Edition, 2008. [2] Hamdy A. Taha, Operations Research: An Introduction, Eighth Edition, 2007. [3] Frederick S. Hillier and Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research, Seventh Edition, 2001. [4] David G. Luenberger and Yinyu Ye, Linear and Nonlinear Programming, Third Edition, 2008.

Ders İle İlgili Dosyalar
İndir  Dersle ilgili tüm dosyalar derste güncel olarak verilmektedir.