END501

Mühendislik Fakültesi \ Endüstri Mühendisliği

3

6

Zorunlu

Türkçe

-

Zorunlu
END - Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans
Seçmeli
BİL - Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans
ELE - Elektrik Eloktronik Mühendisliği Yüksek Lisans
MAK - Makina Mühendisliği Yüksek Lisans
MBN - Malzame Bilimi ve Nanoteknoloji Mühendisliği Yüksek Lisans
BMM - Biyomedikal Mühendisliği Yüksek Lisans
İKT - İktisat Yüksek Lisans
İŞL - İşletme Yüksek Lisans

1. Doğrusal Programlamaya Giriş
2. Modelleme Örnekleri
3. Konveksite ve Polidehral Kümeler
4. Simplex Metodu
5. Dualite
6. Hassasiyet Analizleri

1. Linear Programming and Network Flows, M. S. Bazaraa, J. J. Jarvis, and H. D. Sherali, Wiley, 4th edition
2. D. Bertsimas and J. N. Tsitsiklis, “Introduction to Linear Optimization”, Athena Scientific, 1997.
3. W. Winston, “Operations Research, Applications and Algorithms”, 4th edition, Thomson, 2004.
4. M. Ç. Pınar, “Doğrusal Optimizasyondan Çıkış - Ders Notları”, Seçkin Yayıncılı, 2019

Bu ders modelleme ve eniyileme konularına yüksek lisans seviyesinde bir giriş dersidir. Dersin amacı özetle öğrencilere yöneylem araştırması yaklaşımı ve kullanılan çözüm yöntemleri hakkında genel bir perspektif kazandırmaktır. Özellikle gerçek hayatta karşılaşılabilecek problemlerin matematiksel modellerinin kurulabilmesi ve bunların doğrusal programlama teknikleri ile çözümü üzerinde durulacaktır. Ders tamamlandığında öğrencinin hem akademik çalışmalarında hem de bir mühendis olarak iş hayatında karşılaşacağı karar alma süreçlerinde matematiksel modelleme tekniklerini kullanma becerisinin geliştirilmesi hedeflenmektedir.

1. doğrusal programlama algoritmalarının teorik temellerine dair bilgi edinip uygulayabilme becerisi edinirler;
2. doğrusal programlama modellerinin yapısal özellikleri hakkında bilgi sahibi olurlar;
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: Lineer Cebir (matrisler ve uzaylar)
5. Hafta: Çok yüzlü kümeler ve Konveksite
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

• Ara Sınav 1 % 25
• Ara Sınav 1 % 25
• Final % 35
• Ödev % 15