|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Model Ve Optimi Giriş |
|
| Dersin Kodu |
: |
ENM212 |
|
| Dersin Türü |
: |
Zorunlu |
|
| Dersin Aşaması |
: |
Birinci Aşama (Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
2 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
4 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Doç.Dr. ALİ KOKANGÜL
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Gerçek hayattaki herhangi bir problemin matematiksel modelini kurabilme, En uygun optimizasyon yaklaşımının seçimi, modelin geçerliliğinin test edilebilmesi, Çözüm türetme, uygulama yeteneğinin kazandırılması, LINGO paket programını kullanabilme yeteneğinin kazandırılması
modelin geçerliliğinin test edilebilmesi,
Çözüm türetme,
uygulama yeteneğinin kazandırılması,
LINGO paket programını kullanabilme yeteneğinin kazandırılması
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
Öğrencilere Modelleme ve Optimizasyon teknikleri hakkında bilgi vermek ve gerçek hayattaki problemleri bir optimizasyon problemi şeklinde sözel olarak tanımlama, matematiksel modelini kurma, bilgisayar paket program (LINGO) yardımıyla kurulan modelden çözümün türetme ve çözümün duyarlılığını yapma yeteneği kazandırmaktır. |
|
| Dersin İçeriği |
: |
Modelleme: Fiziksel modeller, matematiksel modeller vb.; Matematiksel modellemenin aşamaları; matematiksel programlama yöntemlerinin sınıflandırılması; matematiksel modellerin bileşenleri: Karar değişkenleri, amaç fonksiyonu ve kısıtlayıcılar; optimizasyonda global ve lokal çözümler; gerçek hayattan örnek matematiksel modellerin sözel olarak ifade edilmesi ve matematiksel modellerinin kurulması; kurulan optimizasyon modellerin grafik yöntemle çözümü; Doğrusal Programlama; Simplex algoritması; Big-M yöntemi; Dualite ve duyarlılık analizi; Optimizasyonda kullanılmakta olan bilgisayar paket programları; Matematiksel modellerin LINGO bilgisayar paket programında çözümü. |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
Bölüm derslikleri |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Modelleme nedir? |
|
|
|
2 |
Matematiksel modellemenin aşamaları, |
|
|
|
3 |
Matematiksel modelleme yöntemlerinin sınflandırılması |
|
|
|
4 |
Matematiksel modelleme bileşenleri |
|
|
|
5 |
Global ve lokal çözümler |
|
|
|
6 |
Uygulama problemleri |
|
|
|
7 |
Ara sınav |
|
|
|
8 |
Grafik yöntemi |
|
Grafik yöntemi |
|
9 |
Doğrusal Programlama |
|
|
|
10 |
Simpleks yöntemi |
|
Simpleks yöntemi |
|
11 |
Büyük M metodu |
|
Büyük M metodu |
|
12 |
Dualite ve duyarlılık analizi |
|
Dualite ve duyarlılık analizi |
|
13 |
Optimizsyon uygulşamaları |
|
|
|
14 |
Kullanılmakta olan optimizayon bigisayar paket programları |
|
|
|
15 |
LINGO programında çözüm türetmek |
|
|
|
16/17 |
Final Sınavı |
|
|
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 Öztürk, A., 2007, Yöneylem Araştırması, 11. baskı
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
50 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
0 |
50 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Endüstri mühendisliği problemleri için veri toplama, analizi, alternatif çözümler geliştirme ve yorumlama yapabilme. |
4 |
|
2 |
Matematiik, Fen Bilimleri ve Endüstri Mühendisliği ile ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahip olurlar. |
4 |
|
3 |
Temel bilimler ve endüstri mühendisliği konularında edindiği kuramsal bilgileri problem tanımlama , formüle etme ve çözmede kullanabilmesi, bu amaçla uygun analitik yöntemleri ve modelleme tekniklerini seçebilmesi ve uygulayabilmesi. |
5 |
|
4 |
Bir hizmet veya imalat sistemini ya da sürecini analiz etme, sorunları tanımlayabilme, formüle teme ve çözme becerisi. |
3 |
|
5 |
Endüstri mühendisliği uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçebilme ve kullanabilme. |
4 |
|
6 |
Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme. |
4 |
|
7 |
Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışma becerisi, sorumluluk alma özgüveni. |
3 |
|
8 |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme. |
3 |
|
9 |
Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknololojilerini kullanabilme. |
5 |
|
10 |
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurabilme. |
2 |
|
11 |
Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma. |
2 |
|
12 |
İngilizce dilini kullanarak alanındaki gelişmeleri izleyebilme ve meslektaşları ile iletişim kurabilme. |
3 |
|
13 |
İş sağlığı ve iş güvenliği, çevre ve mühendislik uygulamalarının hukuksal boyutu konularında gerekli bilince sahip olma. |
3 |
|
14 |
Proje yönetimi, girişimcilik, yenilikçilik konularında yetkin olma ve alanındaki güncel sorunlar hakkında bilgi sahibi olma. |
3 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
3 |
42 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
3 |
42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
0 |
0 |
0 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
10 |
10 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
10 |
10 |
|
Toplam İş Yükü: | 104 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 4.16 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 4 |
|
|
|