Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA Birinci Düzey ENM 514 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 Pareto Optimalite ve Tercih Eğrileri
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 Biyoloji alanındaki en güncel uygulama, araç-gereç ve diğer bilimsel kaynaklarla desteklenen ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahip olur, bunları kullanabilir.
2 Biyoloji alanındaki kavramları, fikirleri ve verileri bilimsel yöntemlerle değerlendirebilme, karmaşık problem ve konuları analiz edebilme, tartışmalar yapabilme, kanıta ve araştırmalara dayalı öneriler geliştirebilme gibi yetkinlikler kazanır.
3 Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir.
4 Biyoloji alanındaki uygulamalarda karşılaşabileceği öngörülemeyen karmaşık durumlarda çözüm üretebilir.
5 Deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır.
6 Biyoloji ile ilgili sektörlerde sorumluluğu altında çalışanların mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilir.
7 Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak ve veri tabanları gibi bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanmayı öğrenir.
8 Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışma ve sorumluluk alma özgüvenini kazanır.
9 Biyoloji alanındaki bilgi ve uygulamaları takip edebilecek ve meslektaşları ile iletişim kurabilecek düzeyde yabancı dil bilgisine sahip olur.
10 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincini; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisini kazanır.
11 Sürdürülebilir kalkınma ve çevre koruma konularında yeterli bilgi ve bilince sahip olur.
12 Proje yönetimi, iş güvenliği, işçi sağlığı, sosyal güvenlik hakları, kalite kontrol ve yönetimi konularında yeterli bilgi ve bilinci kazanır.
13 Biyoloji alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliğine sahip olur.
14 Biyolojik teknolojileri eğitime, endüstriye, tarıma, sağlık ve çevre problemlerine uygulayabilme konularında yeterli bilince sahip olur.
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.