Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İLERİ MODELLEME VE OPTİMİZASYON-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Hakan TOZAN
Dersi VerenlerProf.Dr. Hakan TOZAN
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı matematiksel modellerin formülasyon ve analizleri (seçilmiş gerçek hayat problemleri kullanılarak) ile doğrusal programlama ve şebeke problemlerinin çözümüne yardımcı olacak matematiksel tekniklerin (araçların) öğretilmesidir.
Dersin İçeriğiBu ders; Model Oluşturma,Gelişmiş Doğrusal Programlama,Dışbükey Kümeler ve Fonksiyonlar, Ekstrem Noktalar ve Optimallik,Simpleks Algoritması,Revize edilmiş simpleks, Karush-Kuhn-Tucker Eniyilik Koşulları,Dualite ve Hassasiyet: Çift Simpleks,Yaklaştırma ve yerleştirme,Geometrik problemler,Geometrik problemler 2,Kısıtsız minimizasyon ,Kısıtsız minimizasyon 2,Eşitlik kısıtlamalı minimizasyon,İç nokta yöntemleri,İç nokta yöntemleri 2; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Modelleme konseptlerini tanımlar.12, 13, 14, 16, 6, 8, 9A, E, G, H
Matematiksel model kavramını ve matematiksel modelleri analiz etmeyi kavrar.12, 13, 14, 16, 6, 8, 9A, E, H
Doğrusal programlama yolu ile problem formüle etmeyi ve gerekli tekniklerle çözebilmeyi yapar.12, 14, 16, 21, 6, 8, 9A, G
Simplex algoritması ve Simplex algoritması ile çözümü (başlangıç çözümü, yakınsama, iki evre-büyük M yöntemleri, revised simplex vb.) kavrar.12, 14, 16, 8, 9G
Dualite ve duyarlılık analizini kavrar.12, 14, 16, 9A
Ulaştırma ve atama modellerini kavrar.12, 14, 16, 6, 9A
Ulaştırma ve atama modellerini çözer.12, 14, 16, 6, 9A
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 8: Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa Sınav, H: Performans Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Model OluşturmaDers Notları
2Gelişmiş Doğrusal ProgramlamaDers Notları
3Dışbükey Kümeler ve Fonksiyonlar, Ekstrem Noktalar ve OptimallikDers Notları
4Simpleks AlgoritmasıDers Notları
5Revize edilmiş simpleks, Karush-Kuhn-Tucker Eniyilik KoşullarıDers Notları
6Dualite ve Hassasiyet: Çift SimpleksDers Notları
7Yaklaştırma ve yerleştirmeDers Notları
8Geometrik problemlerDers Notları
9Geometrik problemler 2Ders Notları
10Kısıtsız minimizasyon Ders Notları
11Kısıtsız minimizasyon 2Ders Notları
12Eşitlik kısıtlamalı minimizasyonDers Notları
13İç nokta yöntemleriDers Notları
14İç nokta yöntemleri 2Ders Notları
Kaynak
Winston, Wayne L., Operations Research: Applications and Algorithms, 4th edition, 2003. ISBN-13: 978-0534380588 (Course notes and other material may be provided by the instructor)
Convex Optimization; S. Boyd, L.Vandenberghe, Cambridge university press, 2004

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
X
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
X
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır
X
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi8540
Okul Dışı Diğer Faaliyetler10770
Proje Sunumu / Seminer10550
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı12525
Genel Sınav ve Hazırlığı12525
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)252
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(252/30)8
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
İLERİ MODELLEME VE OPTİMİZASYON-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Hakan TOZAN
Dersi VerenlerProf.Dr. Hakan TOZAN
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı matematiksel modellerin formülasyon ve analizleri (seçilmiş gerçek hayat problemleri kullanılarak) ile doğrusal programlama ve şebeke problemlerinin çözümüne yardımcı olacak matematiksel tekniklerin (araçların) öğretilmesidir.
Dersin İçeriğiBu ders; Model Oluşturma,Gelişmiş Doğrusal Programlama,Dışbükey Kümeler ve Fonksiyonlar, Ekstrem Noktalar ve Optimallik,Simpleks Algoritması,Revize edilmiş simpleks, Karush-Kuhn-Tucker Eniyilik Koşulları,Dualite ve Hassasiyet: Çift Simpleks,Yaklaştırma ve yerleştirme,Geometrik problemler,Geometrik problemler 2,Kısıtsız minimizasyon ,Kısıtsız minimizasyon 2,Eşitlik kısıtlamalı minimizasyon,İç nokta yöntemleri,İç nokta yöntemleri 2; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Modelleme konseptlerini tanımlar.12, 13, 14, 16, 6, 8, 9A, E, G, H
Matematiksel model kavramını ve matematiksel modelleri analiz etmeyi kavrar.12, 13, 14, 16, 6, 8, 9A, E, H
Doğrusal programlama yolu ile problem formüle etmeyi ve gerekli tekniklerle çözebilmeyi yapar.12, 14, 16, 21, 6, 8, 9A, G
Simplex algoritması ve Simplex algoritması ile çözümü (başlangıç çözümü, yakınsama, iki evre-büyük M yöntemleri, revised simplex vb.) kavrar.12, 14, 16, 8, 9G
Dualite ve duyarlılık analizini kavrar.12, 14, 16, 9A
Ulaştırma ve atama modellerini kavrar.12, 14, 16, 6, 9A
Ulaştırma ve atama modellerini çözer.12, 14, 16, 6, 9A
Öğretim Yöntemleri:12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 8: Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, G: Kısa Sınav, H: Performans Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Model OluşturmaDers Notları
2Gelişmiş Doğrusal ProgramlamaDers Notları
3Dışbükey Kümeler ve Fonksiyonlar, Ekstrem Noktalar ve OptimallikDers Notları
4Simpleks AlgoritmasıDers Notları
5Revize edilmiş simpleks, Karush-Kuhn-Tucker Eniyilik KoşullarıDers Notları
6Dualite ve Hassasiyet: Çift SimpleksDers Notları
7Yaklaştırma ve yerleştirmeDers Notları
8Geometrik problemlerDers Notları
9Geometrik problemler 2Ders Notları
10Kısıtsız minimizasyon Ders Notları
11Kısıtsız minimizasyon 2Ders Notları
12Eşitlik kısıtlamalı minimizasyonDers Notları
13İç nokta yöntemleriDers Notları
14İç nokta yöntemleri 2Ders Notları
Kaynak
Winston, Wayne L., Operations Research: Applications and Algorithms, 4th edition, 2003. ISBN-13: 978-0534380588 (Course notes and other material may be provided by the instructor)
Convex Optimization; S. Boyd, L.Vandenberghe, Cambridge university press, 2004

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
X
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
X
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır
X
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 31/01/2023 - 16:14Son Güncelleme Tarihi: 31/01/2023 - 16:15