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 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
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 Biyomedikal Mühendisliğinde bir uzmanlık alanında derinlemesine bilgi edinmek, literatüre vakıf olmak.
2 Uzmanlık alanında problem tanımlama formüle etme, araştırma yapma, modelleme, analiz yapma yeteneklerini kazanmak.
3 Araştırma sonuçlarını analiz ederek sonuçlar çıkarma ve bunları yazılı sözlü sunma becerisi kazanma.
4 Mühendislik bilgilerini yaşam bilimleri alanında etkin kullanma yeteneği kazanmak.
5 Disiplinler arası çalışmalarda takım çalışması yapabilmek.
6 Araştırma sonuçlarını çok kullanılan bir yabancı dilde yazılı ve sözlü sunabilmek.
7 Yaşam boyu öğrenme, yeni bilgilere erişebilme, yeni alanlara yönelebilme becerisini kazanmak.
8 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanmak.
9 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
10 Hastanelerde teknoloji kullanımında kalite ve güveni artırmak için klinik mühendisliği alanında eğitim ve danışma hizmeti sağlayabilme.
11 Hastane, sağlık örgütleri ve tıbbi teknoloji üretici/satıcılarına danışmanlık ve teknik destek hizmeti sağlayabilme.
12 Yeni biyomalzemeler üzerine bilgi ve beceri kazanma.
13 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanma.
14 Araştırıcı, üretici ve girişimci kapasiteye sahip olabilme.
15 Çağdaş, yenilikçi, katılımcı olabilme, kendini iyi ifade edebilme, kalite ve kalite yönetimi konularında bilinç sahibi olabilme.
16 Ulusal gereksinimlere öncelik verebilme ve bu konulardaki gelişmeleri yakından izleyebilme.
17 Biyomedikal alanındaki bilimsel çalışma sonuçlarını ulusal ve evrensel çevrelere aktarabilme ve öncülük edebilme.
18 Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
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