Course Detail
Course Detail
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İLERİ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI | IND3249150 | Bahar Dönemi | 3+2 | 4 | 8 |
| Course Program | Salı 07:00-07:45 Salı 08:00-08:45 Salı 12:45-13:30 Salı 13:30-14:15 Salı 14:30-15:15 Salı 20:30-21:15 Salı 21:30-22:15 Salı 22:30-23:15 Salı 23:30-00:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Programa Bağlı Seçmeli |
| Course Coordinator | Doç.Dr. Yasin GÖÇGÜN |
| Name of Lecturer(s) | Doç.Dr. Yasin GÖÇGÜN |
| Assistant(s) | |
| Aim | Bu ders matematiksel optimizasyon ve uygulamaları için gerekli bilgileri vermeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, öğrencilere bir matematiksel modelleme dili olan AMPL'i matematiksel programlama problemlerini çözmek için nasıl kullanacaklarını öğretmeyi amaçlar. |
| Course Content | Bu ders; Optimizasyona Giris,Dogrusal Programlama,Simplex Yontemi,Dogrusal Olmayan Programlama-1,Dogrusal Olmayan Programlama-2,AMPL a giris,AMPL ile uretim modelleri,AMPL ile Diyetler, Karistirma ve Cizelgeleme Modelleri,AMPL ile Taşıma, Atama ve Minimum Maliyetli Akış Modelleri,AMPL ile cok urunlu ve cok donemli modeller,AMPL da Basit Kumeler ve Indeksleme,AMPL'da Bileşik Setler ve İndeksleme, Parametreler ve Ifadeler,Verileri AMPL'da Belirtme,AMPL'da Ag Dogrusal Programlamasi; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Öğrenci matematiksel programlama ile bir problemi modelleyebilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Öğrenci matematiksel programlama ile kucuk boyutlu problemleri cozebilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Öğrenci bir matematiksel programlama probleminin AMPL modelini olusturabilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Öğrenci bir matematiksel programlama problemini AMPL kullanarak cozebilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 0 | Optimizasyona Giris | |
| 1 | Dogrusal Programlama | |
| 2 | Simplex Yontemi | |
| 3 | Dogrusal Olmayan Programlama-1 | |
| 4 | Dogrusal Olmayan Programlama-2 | |
| 5 | AMPL a giris | |
| 6 | AMPL ile uretim modelleri | |
| 7 | AMPL ile Diyetler, Karistirma ve Cizelgeleme Modelleri | |
| 8 | AMPL ile Taşıma, Atama ve Minimum Maliyetli Akış Modelleri | |
| 9 | AMPL ile cok urunlu ve cok donemli modeller | |
| 10 | AMPL da Basit Kumeler ve Indeksleme | |
| 11 | AMPL'da Bileşik Setler ve İndeksleme, Parametreler ve Ifadeler | |
| 12 | Verileri AMPL'da Belirtme | |
| 13 | AMPL'da Ag Dogrusal Programlamasi |
| Resources |
| Frederik S. Hillier, Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw Hill |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | X | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | X | |||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 30 | |
| Rate of Final Exam to Success | 70 | |
| Total | 100 | |
| ECTS / Workload Table | ||||||
| Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) | |||
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 14 | 2 | 28 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 4 | 20 | 80 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 40 | 40 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 50 | 50 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Total Workload(Hour) | 240 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(240/30) | 8 | |||||
| ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. | ||||||
Detail Informations of the Course
Course Description
| Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İLERİ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI | IND3249150 | Bahar Dönemi | 3+2 | 4 | 8 |
| Course Program | Salı 07:00-07:45 Salı 08:00-08:45 Salı 12:45-13:30 Salı 13:30-14:15 Salı 14:30-15:15 Salı 20:30-21:15 Salı 21:30-22:15 Salı 22:30-23:15 Salı 23:30-00:15 |
| Prerequisites Courses | |
| Recommended Elective Courses |
| Language of Course | İngilizce |
| Course Level | Lisans |
| Course Type | Programa Bağlı Seçmeli |
| Course Coordinator | Doç.Dr. Yasin GÖÇGÜN |
| Name of Lecturer(s) | Doç.Dr. Yasin GÖÇGÜN |
| Assistant(s) | |
| Aim | Bu ders matematiksel optimizasyon ve uygulamaları için gerekli bilgileri vermeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, öğrencilere bir matematiksel modelleme dili olan AMPL'i matematiksel programlama problemlerini çözmek için nasıl kullanacaklarını öğretmeyi amaçlar. |
| Course Content | Bu ders; Optimizasyona Giris,Dogrusal Programlama,Simplex Yontemi,Dogrusal Olmayan Programlama-1,Dogrusal Olmayan Programlama-2,AMPL a giris,AMPL ile uretim modelleri,AMPL ile Diyetler, Karistirma ve Cizelgeleme Modelleri,AMPL ile Taşıma, Atama ve Minimum Maliyetli Akış Modelleri,AMPL ile cok urunlu ve cok donemli modeller,AMPL da Basit Kumeler ve Indeksleme,AMPL'da Bileşik Setler ve İndeksleme, Parametreler ve Ifadeler,Verileri AMPL'da Belirtme,AMPL'da Ag Dogrusal Programlamasi; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
| Öğrenci matematiksel programlama ile bir problemi modelleyebilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Öğrenci matematiksel programlama ile kucuk boyutlu problemleri cozebilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Öğrenci bir matematiksel programlama probleminin AMPL modelini olusturabilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Öğrenci bir matematiksel programlama problemini AMPL kullanarak cozebilir. | 10, 16, 6, 9 | A, E |
| Teaching Methods: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Assessment Methods: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev |
Course Outline
| Order | Subjects | Preliminary Work |
|---|---|---|
| 0 | Optimizasyona Giris | |
| 1 | Dogrusal Programlama | |
| 2 | Simplex Yontemi | |
| 3 | Dogrusal Olmayan Programlama-1 | |
| 4 | Dogrusal Olmayan Programlama-2 | |
| 5 | AMPL a giris | |
| 6 | AMPL ile uretim modelleri | |
| 7 | AMPL ile Diyetler, Karistirma ve Cizelgeleme Modelleri | |
| 8 | AMPL ile Taşıma, Atama ve Minimum Maliyetli Akış Modelleri | |
| 9 | AMPL ile cok urunlu ve cok donemli modeller | |
| 10 | AMPL da Basit Kumeler ve Indeksleme | |
| 11 | AMPL'da Bileşik Setler ve İndeksleme, Parametreler ve Ifadeler | |
| 12 | Verileri AMPL'da Belirtme | |
| 13 | AMPL'da Ag Dogrusal Programlamasi |
| Resources |
| Frederik S. Hillier, Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw Hill |
Course Contribution to Program Qualifications
| Course Contribution to Program Qualifications | |||||||
| No | Program Qualification | Contribution Level | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | X | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | X | |||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | ||||||
Assessment Methods
| Contribution Level | Absolute Evaluation | |
| Rate of Midterm Exam to Success | 30 | |
| Rate of Final Exam to Success | 70 | |
| Total | 100 | |