Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
MÜHENDİSLİK OPTİMİZASYONU İkinci Düzey ENM 503 Seçmeli 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 Yüz yüze
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 Doğrusal olmayan optimizasyon
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 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 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