Giriş | English

Doktora > Fen Bilimleri Enstitüsü > Endüstri Mühendisliği (doktora) > ÇOK AMAÇLI KARAR VERMEDE İLERİ YÖNTEMLER
 
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 içeriği
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 Mühendisli alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2- Endüstri Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir
3- Kritik ve yaratıcı düşünme yapısına sahip olur ve çalışma alanındaki problemleri çözme yeteneği kazanır.
4- Akademik etiğin öneminin bilincindedir.
5- Araştırma çıktılarını evrensel düzeyde akademik toplulukla ve toplumla etkin bir biçimde paylaşırlar.
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 iş 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 ile ilgili dosyalar
İndir  Yoktur.