| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İşletmeciler İçin Bilgisayar Destekli Optimizasyon | ISL5150 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İşletme Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Beyza ÖZKÖK |
| Dersi Veren(ler) | Beyza ÖZKÖK |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu dersin öncelikli amacı, işletmecilerin karşılaşabilecekleri karar problemlerini matematiksel modeller kurgulayıp bilgisayar destekli programlar aracılığıyla çözebilme yeteneği kazandırmaktır. Ders kapsamında karar modelleri ile ilgili temel kavram ve yöntemlerin öğretilmesi hedeflenmektedir. İşletme yönetimi perspektifinden karar verme yöntemlerini kullanarak optimizasyon temelleri ele alınacaktır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Optimizasyon teknikleri, Doğrusal programlama, Tam sayılı programlama, Oyun teorisi, Markov zinciri, Genetik algoritma |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Karar verme problemlerini modelleyerek çözme yeterliliği kazanma
- İşletmelerde optimizasyon uygulamaları ile ilgili yeterliliği kazanma.
- Matematiksel modelleme yapabilme yeterliliği kazanma.
- Optimizasyon problemlerine çözüm bulma yeteneği kazanma.
- Farklı optimizasyon tekniklerini karşılaştırarak problem türüne uygun yöntemi seçebilme becerisi kazanma.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-2 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 |
| PÇ-3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| PÇ-4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-5 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PÇ-6 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| PÇ-7 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| PÇ-8 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| PÇ-9 | 4 | 3 | 4 | 3 | 5 |
| PÇ-10 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| PÇ-11 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Optimizasyona giriş – Python kurulum | Williams, H. P. (2013). Model building in mathematical programming. John Wiley & Sons. Chapter- 2 |
| 2 | SciPy and PuLP kütüphanelerinin kurulumu ve tanıtılması | Williams, H. P. (2013). Model building in mathematical programming. John Wiley & Sons. Chapter- 2 |
| 3 | Doğrusal programlamaya giriş – Matematiksel model kurma | Williams, H. P. (2013). Model building in mathematical programming. John Wiley & Sons. Chapter- 3 |
| 4 | Python kullanarak doğrusal programlama probleminin modellenmesi | Williams, H. P. (2013). Model building in mathematical programming. John Wiley & Sons. Chapter- 5 |
| 5 | Karma tam sayılı doğrusal programlama | Williams, H. P. (2013). Model building in mathematical programming. John Wiley & Sons. Chapter- 8 |
| 6 | Python ile karma tam sayılı doğrusal programlama probleminin modellenmesi | Williams, H. P. (2013). Model building in mathematical programming. John Wiley & Sons. Chapter- 9 |
| 7 | Oyun teorisi (iki kişili sıfır toplamlı oyunlar) | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Oyun teorisi (mxn oyunlar) | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 10 | Python ile oyun teorisi modeli kurma ve uygulaması | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 11 | Markov Zincirleri | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 12 | Python ile Markov modelleri | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 13 | Genetik algoritma | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 14 | Python ile genetik algoritma probleminin modellenmesi | H.A.Taha, (2011). Operations Research: An Introduction, Vol. 790, Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson / Prentice Hall. – Chapter 10 |
| 15 | Sunumlar | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 1 | 30 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | 2 | 3 | |
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 8 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 1 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | 2 | 9 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 17 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
