DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Discrete Optimization EM   551 1 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Yusuf KUVVETLİ
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, Endüstri Mühendisliğinin en temel konularından olan matematiksel modelleme ve yöneylem araştırması kavramlarının ele alınması, kesikli değişkenlere sahip problemler için çözüm aranması ve bu modellerin yazılımlar yardımıyla çözümünün incelenmesidir.
Dersin İçeriği
Yöneylem araştırmasına genel bakış, Matematiksel model oluşturma, Lineer modellerin çözüm yaklaşımları, Tamsayılı programlama, İkili (binary) programlama, Graf teorisine giriş, Çözüm karmaşıklığı analizi, Kesikli sezgisel yaklaşımlar, Optimizasyon yazılımları

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Yöneylem araştırması ve kesikli optimizasyon modelleri hakkında bilgi sahibi olurlar.
2) Matematiksel model için uygun formülasyon tasarlama ve geliştirme
3) Farklı çözüm yaklaşımlarını analiz eder ve uygun yaklaşımı seçer.
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Endüstri Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular
X
2
Endüstri Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi sahibi olmak
X
3
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümleme ve yorumlama
X
4
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme
X
5
Endüstri Mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olma, gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme
X
6
Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme
X
7
Endüstri Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama
X
8
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma
X
9
Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve kullanma
X
10
Endüstri Mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olma, gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme
X
11
Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi’nde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilme
X
12
Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme
X
13
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama
X
14
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme
X
15
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Yöneylem araştırmasına genel bakış Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
2 Yöneylem araştırmasına genel bakış Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
3 Yöneylem araştırmasına genel bakış Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
4 Matematiksel model oluşturma Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
5 Matematiksel model oluşturma Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
6 Matematiksel model oluşturma Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
7 Lineer modellerin çözüm yaklaşımları Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
8 Ara Sınav Ara sınav hazırlığı
9 Tamsayılı programlama Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
10 Tamsayılı programlama Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
11 İkili programlama Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
12 Graf teorisine giriş Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
13 Çözüm karmaşıklığı analizi Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
14 Kesikli sezgisel yaklaşımlar Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
15 Optimizasyon yazılımları Konu ile ilgili kaynakların ve ders notlarının okunması
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Final sınavı hazırlığı

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar