Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
MÜHENDİSLİK OPTİMİZASYONU	Üçüncü Düzey	ENM 503		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. BANU SOYLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. BANU SOYLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Her derste teorik bilgi verildikten sonra örnek problemler çözülecektir.
Dersin Amacı	Lisans yöneylem araştırması dersinde öğrencilerin edindikleri bilgi ve becerileri geliştirmek, sonraki çalışmalar için teorik alt yapıyı güçlendirmek
Dersin Tanımı	Bu derste optimizasyonun özel konuları, özellikle doğrusal programlama ve ilgili konular işlenecektir.

Dersin İçeriği

1	Optimizasyonun temelleri
2	Simplex algoritmasının teorik alt yapısı
3	Düzeltilmiş Simplex algoritması
4	Parametrik doğrusal programlama
5	Parçalama algoritması
6	Lagrangean gevşetmesi
7	Vize sınavı
8	Kolon türetme algoritması
9	Kolon türetme algoritması
10	Dal-kesme algoritması
11	Kısıtsız optimizasyonun temelleri
12	Kısıtsız optimizasyonun temelleri
13	Doğrusal olmayan optimizasyon
14	Doğrusal olmayan optimizasyon
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Yöneylem Araştırması''na ait teorik alt yapıya sahip olma
2	Akademik çalışmalarda daha yetkin hale gelme
3	İlgili literatürdeki makaleleri kavrayabilme
4	Lisans düzeyinden farklı olarak yeni algoritmalar öğrenme
5	Algoritmik düşünme yeteneği kazanma
6	İleri düzey optimizasyon bilgisine sahip olma
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
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	3	8	24
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	13	2	26
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	13	2	26
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	13	2	26
Toplam iş yükü			184
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	20
Kısa sınav	0	0
Ödev	3	20
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	L. Winston Wayne, Operations Research Applications and Algorithms, 4th ed., Thomson Learning, 2004.
Yardımcı Kaynaklar	M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis and H.D. Sherali (1990) Linear Programming and Network Flows. John Willey & Sons.

Ders İle İlgili Dosyalar