MATH 553 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Optimizasyon
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 553
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu dersin amacı Doğrusal ve Doğrusal olmayan Programlama problemlerinin modellenmesi ve çözülmesi için gerekli terminoloji ve methodoloji yi yükseklisans seviyesinde öğrencilere sunmak ve sunulan yöntemlerin uygulanmasını sağlamaktır. matematiksel özelliklerini kavramaya
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Doğrusal ve doğrusal olmayan Programlama yaklaşımı gerektiren gerçek hayat problemlerini modelleyebilir.
  • Doğrusal Programlama problemlerini Grafik Metot , Simpleks metot ve M-Method kullanarak çözebilir.
  • İkililik teorisini kullanarak gölge fiyat çözümlemesi yapabilir.
  • İkililik teorisini kullanarak duralılık çözümlemesi yapabilir.
  • Kısıtsız ve doğrusal olmayan optimizasyon modelleri geliştirebilir.
  • Kısıtsız ve doğrusal olmayan optimizasyon modelleri ile modellenmiş problemleri gelişmiş yöntemlerle çözebilir.
Tanımı Matematiksel Programlama ve optimizasyon bilgisi gerektiren gerçek hayat problemlerinin çözümünde yardımcı bir araç kazanmaları beklenmektedir. Ayrıca Doğrusal Programlamanın temel yöntemlerinden olan Grafik Metodu,Simpleks metodu ve Mmethodu hakkında detaylı bilgi sahibi olmaları beklenmektedir. Öğrenciler doğrusal programlanın İkililik teorisi ve duyarlılık analizi hakkında bilgi sahibi olurlar. Ayrıca kısıtsız ve doğrusal olmayan optimizasyon modelleri ve bu problemleri çözmek için yöntemler hakkında bilgi sahibi olurlarLokal ve global optimizasyon, klasik optimizasyon teorisi, lagrange fonksiyonları, KuhnTucker optimizasyon şartları, karesel programlama, kısıtsız optimizasyon için arama metodlari, kısıtsız optimizasyon için gradient metodlar, kısıtlı optimizasyon. KuhnTucker koşulları. Tek değişkenli optimizasyonda kullanılan yöntemler.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Temel Doğrusal Cebir Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
2 Doğrusal Programlamaya Giriş Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
3 Simpleks Algoritması Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
4 Duralılık Analizi Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
5 Dualite Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
6 Tamsayılı Programlama Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
7 Doğrusal Programlamada ileri konular Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
8 Doğrusal Olmayan Programlama Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
9 Envanter Modelleri Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
10 Probablistik Envanter modelleri Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
11 Oyun Kuramı Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
12 Arasınav Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
13 Proje sunumları Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
14 Proje sunumları Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
15 Proje sunumları Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004. Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Dersin Kitabı Operations Research Applications and Algorithms, W.L.Winston, 4th Edition , 2004
Diğer Kaynaklar Introduction to Operations Research, 7th Edition, Hillier, Liberman, McGrawHill, 2001

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
2
20
Proje
1
20
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
2
25
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
35
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
5
65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
35
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
10
6
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
2
4
Proje
1
9
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
2
25
Final / Sözlü Sınav
1
50
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. X
2 Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. X
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. X
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. X
5 Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. X
6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. X
7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. X
8 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. X
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. X
10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. X
11 Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. X
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest