TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ |
| İSTATİSTİK PR. | |
| Kod | ISB221 |
| Ad | Optimizasyon Teknikleri I |
| Dönem | 2019-2020 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 3. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Etiket | Z Zorunlu |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. NİMET ÖZBAY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Doç. Dr. NİMET ÖZBAY
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Doğrusal Programlama Problemleri için model kurmak ve kurulan modelleri çeşitli yöntemlerle çözebilmek, Dual model yazıp çözebilmek, Ulaştırma modellerini öğrenmek
Dersin İçeriği
DP ile ilgili Tanımlar, DP ile ilgili Örnekler ve Model Kurma,Hiper Düzlemler, Konveks Kümeler, Konveks Kümeler Üzerinde Lineer Fonksiyonlar,Grafiksel Çözüm Yöntemleri,Gauss Jordan İndirgemesi, Kanonik Formdaki DPP,Analitik Çözüm,Simplex Çözüm Yöntemi,Büyük M Yöntemi,Doğrusal Modelin duali, Asıl ve Dual Modellerin Çözümleri Arasındaki İlişkiler,Dual Simplex Metodu,Ulaştırma Modeli, Çözüm Yöntemleri, Atama Modeli, Atama Modelinde Özel Durumlar.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | DP probleminin özelliklerini açıklar |
| ÖÇ02 | Model Kurar, grafiksel ve analitik çözüm yöntemlerini kullanır |
| ÖÇ03 | Simplex Çözüm Yöntemini kullanır |
| ÖÇ04 | İki evreli Yöntem ile Simplex yönteminin farkını ayırt eder |
| ÖÇ05 | İki Evreli Yöntemi kullanır |
| ÖÇ06 | Büyük M Yöntemini kullanır |
| ÖÇ07 | Doğrusal Modelin dualini , Asıl ve Dual Modellerin Çözümleri Arasındaki İlişkileri kavrar |
| ÖÇ08 | Dual Simplex Metodu uygular |
| ÖÇ09 | Dengeli ve dengesiz ulaştırma modellerini çözer |
| ÖÇ10 | Modellerin çözümünde paket programları kullanır |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar | 3 |
| PÖÇ02 | - | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir | 4 |
| PÖÇ03 | - | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar | 0 |
| PÖÇ04 | - | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir | 3 |
| PÖÇ05 | - | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır | 2 |
| PÖÇ06 | - | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır | 4 |
| PÖÇ07 | - | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama | 5 |
| PÖÇ08 | - | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular | 3 |
| PÖÇ09 | - | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar | 2 |
| PÖÇ10 | - | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir | 2 |
| PÖÇ11 | - | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur | 0 |
| PÖÇ12 | - | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar | 4 |
| PÖÇ13 | - | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder | 3 |
| PÖÇ14 | - | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur | 4 |
| PÖÇ15 | - | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar | 3 |
| PÖÇ16 | - | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur | 3 |
| PÖÇ17 | - | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir | 1 |
| PÖÇ18 | - | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 1 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | DP ile ilgili Tanımlar, DP ile ilgili Örnekler ve Model Kurma | Kaynak okuma | |
| 2 | Hiper Düzlemler, Konveks Kümeler, Konveks Kümeler Üzerinde Lineer Fonksiyonlar | Kaynak okuma | |
| 3 | Grafiksel Çözüm Yöntemleri | Kaynak okuma | |
| 4 | Gauss Jordan İndirgemesi, Kanonik Formdaki DPP | Kaynak okuma | |
| 5 | Analitik Çözüm | Kaynak okuma | |
| 6 | Simplex Çözüm Yöntemi | Kaynak okuma | |
| 7 | İki evreli Yöntem (I.evre) | Kaynak okuma | |
| 8 | Ara Sınav | anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 9 | İki evreli Yöntem (II.evre) | Kaynak okuma | |
| 10 | Büyük M Yöntemi | Kaynak okuma | |
| 11 | Doğrusal Modelin duali, Asıl ve Dual Modellerin Çözümleri Arasındaki İlişkiler | Kaynak okuma | |
| 12 | Dual Simplex Metodu | Kaynak okuma | |
| 13 | Ulaştırma Modeli, Çözüm Yöntemleri | Kaynak okuma | |
| 14 | Modellerin çözümünde paket programlardan yararlanabilme | Kaynak okuma | |
| 15 | Problem çözme | Kaynak okuma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 12 | 12 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 114 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,56 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||