Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
ÇOK AMAÇLI KARAR VERMEDE İLERİ YÖNTEMLER Üçüncü Düzey ENM 603 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. ERCAN ŞENYİĞİT
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Doç. Dr. Feyza GÜRBÜZ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı yok
Dersin Veriliş Şekli Sözlü ders anlatımı ve uygulama ödevleri
Dersin Amacı Bireysel ve grup karar verme teknikleri arasındaki farkları ortaya koymak Hangi durumda çok amaçlı karar verme yaklaşımlarının kullanılması gerektiğini öğrenmek Farklı çok amaçlı karar verme tekniklerini öğretmek, Tekniklerin zayıf yönleri, benzerlik ve farklılıklarınıirdelemek
Dersin Tanımı Öğrencilere yaratıcı bir yaklaşımla çok amaçlı karar verme tekniklerini öğretmek. karar verme süreç ve tekniklerinin aşamalarını, içeriklerini, benzerlik ve farklılıklarını, ayrıntılı bir şekilde derinlemesine irdelemek. Teorik bilgilerin, literatürdeki uygulamalarını araştırarak teori ve pratiği birleştirmek

Dersin İçeriği
1 Çok amaçlı karar verme hakkında bilgilendirme
2 Lineer ve amaç programlama
3 Çok değişkenli amaç programlama
4 Model oluşturulması ve Amaç çeşitleri
5 Karar vermede grafik yöntemin kullanılması
6 Excel ve kantitatif yöntemler kullanarak çok amaçlı karar verme problemlerinin çözülmesi
7 İşletmelerdeki uygulama örnekleri
8 Analitik hiyerarşi geliştirilmesi
9 Optimal bölgenin AHP ile seçilmesi
10 Çok amaçlı proje yönetimi
11 Olasılıklı durumlarda çok amaçlı karar verme
12 Problem örnekleri ve çözümleri
13 Karar verme ağacının geliştirilmesi ve Excel uygulaması
14 Konuların genel özeti ve tekrarı
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Ellerindeki problemi irdeleyip, hangi durumda ne tür karar verme yaklaşımı uygulanması gerektiğini öğrenirler
2 Amaçların iyi bir şekilde yansıtacağını öğrenirler ve karşılaşılabilecek hileler konusunda bilgi sahibi olurlar
3 Amaçların açık bir şekilde belirtilmesi durumunda ellerindeki veri setini ve kriterleri ayıklayıp veri madenciliği ile gerekli veri setine ulaşmayı bilirler
4 Hangi yöntemin ne zaman kullanılacağını ve karşılaşılabilecek sorunları bilirler
5 Yöntemlerin gerçek hayatta uygulamaları hakkında bilgi sahibi olurlar
6 Araştırma çıktılarını evrensel düzeyde akademik toplulukla ve toplumla etkin bir biçimde paylaşma kabiliyeti kazanır.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Endüstri mühendisliği alanında derinlemesine ve sistematik bilgiye sahip olarak, bu bilgiyi genişletebilecek ve yeniden yapılandırabilecek düzeyde kuramsal ve uygulamalı yetkinlik geliştirebilme.
2 Alanındaki karmaşık problemlere yönelik özgün model, yöntem veya algoritmalar geliştirebilme, bu katkıları bilimsel literatüre yenilikçi ve ileri düzeyde katkı sağlayacak şekilde sunabilme.
3 Bilimsel literatürü ileri düzeyde analiz edebilme, eleştirel değerlendirme yapabilme ve mevcut bilgi birikimindeki boşlukları tespit ederek yeni araştırma problemleri tanımlayabilme.
4 Karmaşık sistemleri yenilikçi modelleme, simülasyon, optimizasyon ve veri bilimi yaklaşımlarıyla analiz edebilme, elde edilen sonuçlardan genellenebilir ve teorik katkı sağlayan çıkarımlar üretebilme.
5 Bağımsız olarak özgün bir araştırma süreci tasarlayabilme, yönetebilme, uygulayabilme ve sonuçlarını bilimsel geçerlilik ve güvenilirlik kriterlerine uygun biçimde değerlendirebilme.
6 Disiplinlerarası araştırmalarda liderlik üstlenebilme, araştırma ekiplerini yönlendirebilme ve ulusal/uluslararası iş birlikleri geliştirebilme.
7 Bilimsel araştırma ve yayın süreçlerini etik ilkeler, akademik dürüstlük ve kalite standartları doğrultusunda yönetebilme ve bu ilkeleri yaygınlaştırabilme.
8 Araştırma çıktılarının uluslararası düzeyde saygın ve yüksek etkili bilimsel dergilerde yayımlanmasını sağlayarak alanın bilgi birikimine özgün katkı sunabilme.
9 Ürettiği bilimsel bilgiyi akademik, endüstriyel ve toplumsal bağlamlarda uygulamaya aktarabilme, karar vericilere ve politika yapıcılara katkı sağlayabilme.
10 Alanındaki gelişmeleri yönlendirebilecek düzeyde yenilikçi düşünme, teknoloji geliştirme ve bilgi üretme kapasitesi sergileyerek bilimsel ve teknolojik ilerlemeye katkı sağlayabilme.
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 10 3 30
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 2 10 20
Ödevler 1 24 24
Sunum / Seminer hazırlama 1 1 1
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 24 24
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 48 48
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 36 36
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     185
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 60
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 Multi-criteria Decision Analysis: Methods and Software Alessio Ishizaka, Philippe Nemery
Yardımcı Kaynaklar Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach, Valerie Belton, Theodor Stewart

Ders İle İlgili Dosyalar