Erciyes University - Info Package

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	Uzmanlığını kullanarak endüstri mühendisliği problemlerini tanımlayabilme ve yenilikçi çözümler üretebilme becerisi kazanır.
2	Alanında karşılaşılabilecek sorunları tanımlayarak uygun modelleme yöntemleri ile çözme becerisi kazanır.
3	Konusunda, ulusal ve uluslararası düzeydeki bilimsel çalışmaları takip ederek alanındaki bilimsel ve teknolojik gelişmeleri derinlemesine izleyebilme yeteneği kazanır.
4	Sistemlerin modellenmesi, benzetimi ve matematiksel ifade etme yeteneği kazanır. Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
5	Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
6	Disiplinler arası yapıdaki problemleri çözmek için disiplinler arası takımlara ulaşarak onlarla işbirliği yapabilme yeteneği kazanır.
7	Fakülte çalışanı birisinin gözetimi altında sunulabilir bir çalışma yapma yeteneği kazanır.
8	Endüstriyel ve sistemsel teknik bilgileri profesyonel seviyede yazılı, sözlü ve iş grafikleri formatında iletebilme yeteneği kazanır.
9	Bilimsel yayın yapabilme yeteneği kazanır.
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 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.