Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
Mühendislik Fakültesi \ Endüstri Mühendisliği
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Bu dersin önkoşulu bulunmamaktadır.
Endüstri Mühendisliği Lisans Programı, Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Programı,
Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı (Bölüm Seçmeli olarak)
Yöneylem Araştırması ve tarihçesi, doğrusal programlama, doğrusal programlama modelleri, doğrusal programlama ile optimizasyon, simpleks algoritması, bilgisayar tabanlı doğrusal programlama, dualite ve duyarlılık analizi.
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
1.Wayne L. Winston, “Operations Research, Applications and Algorithms”, 4th edition, Cengage Learning, ISBN 0357907817, 9780357907818.
1. Wayne L. Winston, “Operations Research, Applications and Algorithms”, 4th edition, Cengage Learning, ISBN 0357907817, 9780357907818.
2. D. Bertsimas and J. N. Tsitsiklis, “Introduction to Linear Optimization”, Athena Scientific, 1997.
3. M. Ç. Pınar. “Doğrusal Optimizasyondan Çıkış Ders Notları”, Seçkin Yayıncılık, 2019.
4. H. Taha, “Introduction to Operations Research”, 7th edition, Prentice Hall, 2003.
5. F.S. Hillier and G.J. Lieberman, “Introduction to Operations Research”, Holden-Day, 1967.
Bu ders, lisans düzeyinde matematiksel modelleme ve optimizasyona giriş niteliğinde bir derstir. Dersin temel amacı, öğrencilerin yöneylem araştırması ve yöntemleri hakkında genel bir bakış açısı edinmelerine yardımcı olmaktır. Asıl odak noktası, gerçek yaşam problemlerinin matematiksel modellerini oluşturmak ve bunları doğrusal programlama tekniklerini kullanarak çözmek olacaktır. Dersin sonunda, öğrencilerin endüstri veya yapay zeka mühendisleri olarak kariyerlerinde karşılaştıkları karar verme problemlerini çözmek için matematiksel modelleme tekniklerini kullanma becerisine sahip olmaları beklenmektedir.
1. Herhangi bir gerçek hayat probleminin kendisini veya bazı varsayımlarla gevşetilmiş halini doğrusal programlama formülasyonu olarak modelleyebilme becerisi edinirler
2. Bir ticari yazılım kullanarak formülasyonlarını çözdürebilme becerisi edinirler
3. Problem parametrelerindeki değişikliklerin optimal çözüme etkisini yorumlayabilme becerisi edinirler
4. Formülasyonlarının eşlenik modellerini oluşturma becerisi edinirler
5. Eşlenik problem ile asıl problem arasındaki ilişki hakkında bilgi sahibi olurlar
1. Hafta: Doğrusal Prog. ve Modellemeye Giriş
2. Hafta: Doğrusal Prog. ve Modelleme Örnekleri
3. Hafta: Doğrusal Prog. Geometrisi
4. Hafta: Doğrusal Prog. Örnekleri ve Bilgisayar Temelli Çözüm Yöntemleri
5. Hafta: Doğrusal Prog. Örnekleri ve Bilgisayar Temelli Çözüm Yöntemleri
6. Hafta: Simpleks Algoritması
7. Hafta: Simpleks Algoritması
8. Hafta: Doğrusal Prog. için Duyarlılık Analizi
9. Hafta: Doğrusal Prog. için Duyarlılık Analizi
10. Hafta: Dualite
11. Hafta: Dualite
12. Hafta: Doğrusal Prog. için Duyarlılık Analizi ve Dualite
Referans Değerlendime Ölçütleri
• Ara Sınav % 30
• Final % 40
• Quiz % 25
• Devam % 5
|
Program Çıktısı
*
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
A, C
|
A, B, C
|
|
A
|
|
C
|
B
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
|
A, B, C
|
|
A, B
|
D
|
C
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
A, C
|
A, B, C
|
|
A
|
D
|
C
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4 |
A, C
|
A, B, C
|
|
A
|
|
C
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5 |
A, C
|
A, B, C
|
|
A
|
|
C
|
|
|
|
|
|
|
|