DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Mathematical Modelling and Optimization EM   511 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 Prof.Dr. Ali KOKANGÜL
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Matematiksel programlama teknikleri hakkında ayrıntılı bilgi vermek ve bu teknikleri LINDO paket programı yardımıyla uygulama yeteneği kazandırmak.
Dersin İçeriği
Kısıtlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan matematiksel modeller, Kısıtlayıcılı matematiksel modelleme yöntemleri, tek değişkenli kısıstlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler, tek değişkenli kısıtlayıcılı optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler, çok değişkenli kısıtlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler, çok değişkenli kısıtlayıcılı optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler, proje sunumları.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Gerçek hayattaki herhangi bir problemin matematiksel modelini kurabilme
2) En uygun matematiksel modelleme yaklaşımının seçimi
3) Modelin geçerliliğinin test edilebilmesi
4) Çözüm türetme, uygulama ve LINGO paket programını kullanabilme yeteneğinin kazandırılması
5) Modelin bilgisayar paket programında çözüm türetmek
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
2
Endüstri Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi sahibi olmak
3
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümleme ve yorumlama
4
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme
5
Endüstri Mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olma, gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme
6
Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme
7
Endüstri Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama
8
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma
9
Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve kullanma
10
Endüstri Mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olma, gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme
11
Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi’nde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilme
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
13
Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama
14
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme
15
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Matematiksel programlamaya giriş Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
2 Optimizasyon problemlerinde kullanılan matematiksel modeller Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
3 Kısıtlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan matematiksel modelleme teknikleri Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
4 Kısıtlayıcılı matematiksel modeller Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
5 Tek değişkenli kısıtlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
6 Tek değişkenli kısıtlayıcılı optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
7 Çok değişkenli kısıtlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
8 Ara Sınav Sınava hazırlık Yazılı Sınav
9 Çok değişkenli kısıtlayıcısız optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
10 Çok değişkenli kısıtlayıcılı optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
11 Çok değişkenli kısıtlayıcılı optimizasyon problemlerinde kullanılan sayısal yöntemler Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
12 Matematiksel modelleme uygulamaları Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
13 Matematiksel modelleme uygulamaları Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
14 Proje sunumu Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
15 Proje sunumu Konu ile ilgili ön araştırma yapılması ve mevcut uygulamaların araştırılması Anlatım
Soru-Cevap
Tartışma
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar