PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Çok Kriterli Karar VermeIE 4043 + 035,00
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Çok kriterli karar problemlerini tanıma
2. Fayda teorisini anlama
3. Çok kriterli karar verme problemlerini belirlilik ve belirsizlik altında formüle etme ve çözme
4. Karar verme problemlerini çözmek için bilgisayar araçlarını kullanabilme pratiği ve becerileri
5. Takım çalışmasına iştirak
6. Etik hususlarda farkındalık
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Bu ders, nicel karar analizini kapsayacak şekilde tasarlanmıştır. Ders, esas olarak üç bölüme ayrılmıştır: karar analizine genel giriş, çok kriterli karar analizi ve çok amaçlı optimizasyon. İlk bölümde, insanların nasıl karar aldıkları ve karar alma tuzakları ele alınmaktadır. Yapılandırılmış rasyonel karar alma sürecinin yararları vurgulanmaktadır. İkinci bölümde, karar unsurlarının (değerler, amaçlar, alternatifler, ölçütler, ödünleşimler ve belirsizlik) yapılandırılması, çok ölçütlü fayda teorisi (ÇÖFT) ve kesinlik altında karar için analitik hiyerarşi süreci (AHS) ve belirsizlik altında kararlar için karar ağaçları tanıtılmaktadır. Katma değerli risk yönetimi de tartışılmaktadır. Son olarak, üçüncü bölümde optimizasyon ve hedef programlama işlenmektedir.
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Yöneylem Araştırması için tarihsel önem. Örnek vakalar.
2Karar almanın arka planı ve resmi tanımları. Çoklu ve çelişen hedefler. Karar ağaçları. Kesinlik ve belirsizlik altındaki problemlere genel bakış.
3Hedefleri ve alt hedefleri tanımlama. Kapsamlı ve ölçülebilir nitelikler. Baskınlık ve etkili sınır çözümleri.
4Çoklu hedef problemlerine tek hedefli yaklaşım. Ödünleşim, ağırlıklı ortalama fonksiyonları, tatmin edici.
5Belirlilik altındaki problemler için hedef programlama yaklaşımı.
6Belirlilik altındaki problemler için Analitik Hiyerarşi Süreci.
7Analitik Hiyerarşi Sürecinin Uzantıları.
8Belirsizlik altındaki problemler. Çoklu nesnel karar almada Beklenen Parasal Değer yaklaşımı. Fayda Teorisi. Tek özellikli problemler için fayda fonksiyonları. Fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Riskten kaçınma.
9Belirsizlik altındaki problemler ve Fayda Teorisi. Tek ölçütlü problemler için fayda fonksiyonları. Fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Riskten kaçınma.
10Tek ölçütlü problemler için fayda fonksiyonları. Fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Riskten kaçınma.
11Belirsizlik ve fayda bağımsızlığı altında çok ölçütlü problemler.
12Çok ölçütlü fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Hiyerarşik niteliklere sahip örnekler.
13Karar verme uygulamalarına genel bakış.
14Karar vermede ileri seviye konular.
 
Kaynaklar:
W.L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms (4th ed.), Thomson-Brooks/Cole, 2004. H. Raiffa, Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices under Uncertainty, Addison-Wesley, 1968.
 
Diğer Kaynaklar:
R.L. Keeney and H. Raiffa, Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs, Cambridge University Press, 1993. R.L. Keeney, Value Focused Thinking: A Path to Creative Decision Making, Harvard University Press, 1996.
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Her hafta 3 saat ders
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara Sınav1%30
Final Sınavı1%40
Ödev2%15
Proje1%15
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor