PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Yöneylem Araştırması III - Stokastik ProblemlerIE 334313 + 247,00
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Belirsizlikler ve bunların karar vermeye etkileri, ve stokastik süreçler hakkında bilgi edinme
2. Temel stokastik modeler kurma kabiliyeti
3. takım çalışmalarında yer alma
4. etik konularda farkındalık
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerIE 227 IE 232
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerNone
 
Dersin Tanımı:

Temel olasılık kavramlarının gözden geçirilmesi; rassal değişkenler ve rassal değişkenlerin özelliklerinin gözden geçirilmesi; belirsizlik altında karar verme; Markov zincirleri; üstel dağılım ve Poisson süreci; temel kuyruk modelleri; temel olasılıksal envanter modelleri.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

Yoktur
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Olasılık tekrarı, rassal değişkenler, örneklem uzayı, koşullu olasılık, dağılımlar ve beklenen değer
2Belirsizlik altında karar vermenin temel prensipleri, karar kriteri
3Karar ağaçları, Fayda kuramı temelleri
4Markov zincirleri: n-adım geçiş olasılıları, durum sınıflandırması
5Markov zincirleri: geçici durumlarda harcanan zaman, nihai durum olasılıkları
6Markov zincirleri: yutan zincirler, Markov zincirleri uygulamaları
7Üssel dağılım özellikleri, sayma süreci, Poisson süreci
8Kuyruk modelleri: terimler, geliş ve servis süreçleri, doğum-ölüm süreçleri
9Kuyruk modelleri: M/M/1, M/M/s
10Kuyruk modelleri: M/G/?, GI/G/?, M/G/1, sonlu kaynak modelleri
11Olasılıksal envanter modelleri: gazeteci çocuk problemi
12Olasılıksal envanter modelleri: belirsiz talep altında EOQ ((Q,R) modelleri)
13Olasılıksal envanter modelleri: belirsiz talep altında EOQ ((s,S) modelleri)
14Olasılıksal envanter modelleri: Servis seviyesi ölçütleri
 
Kaynaklar:
• W.L. Winston, Operations Research Applications and Algorithms (4th ed.), Cengage Learning, 2004.
 
Diğer Kaynaklar:
Hillier, F.S. and Lieberman, G.J. Introduction to Operations Research McGraw-Hill 2015 Taha, H.A. Operations Research: An Introduction Pearson 2017 Sheldon, M.R. Introduction to Stochastic Processes Academic Press 2019
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Haftada 3 saat ders anlatımı ve 2 saat uygulama
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara Sınav1%30
Final Sınavı1%40
Aktiviteler2%30
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin AKTS İş Yükü:
#AktiviteAdetSüre (Saat)İş Yükü
1Derslere Katılım (haftalık bazda)143,0042,00
2Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda)142,0028,00
3Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda)131,0013,00
4İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez)12,002,00
5İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda)132,0026,00
6Ev ödevleri215,0030,00
7Sınavlara Hazırlık
8Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil)117,0017,00
9Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
10Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
11Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil)117,0017,00
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı (0-4)
1Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi.2
2Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi.2
3İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını* gözeterek tanımlama, uygun yöneylem araştırması metotları ve modelleme teknikleri ile formüle etme ve analiz etme becerisi.2
4İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi.3
5Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.3
6Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, Endüstri Mühendisliği ile ilgili yazılım olanakları ile uygun teknikleri, kaynakları, modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.0
7Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.0
8Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi.0
9Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.0
10Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi.1
11Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.1
12Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.2
13Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.0
14Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi.0
15Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi.0
16Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.0
17Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.0