| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Çok Kriterli Karar Verme | IE 404 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz 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 Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
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. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Hayır |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Yöneylem Araştırması için tarihsel önem. Örnek vakalar. |
| 2 | Karar almanın arka planı ve resmi tanımları. Çoklu ve çelişen hedefler. Karar ağaçları. Kesinlik ve belirsizlik altındaki problemlere genel bakış. |
| 3 | Hedefleri ve alt hedefleri tanımlama. Kapsamlı ve ölçülebilir nitelikler. Baskınlık ve etkili sınır çözümleri. |
| 4 | Çoklu hedef problemlerine tek hedefli yaklaşım. Ödünleşim, ağırlıklı ortalama fonksiyonları, tatmin edici. |
| 5 | Belirlilik altındaki problemler için hedef programlama yaklaşımı. |
| 6 | Belirlilik altındaki problemler için Analitik Hiyerarşi Süreci. |
| 7 | Analitik Hiyerarşi Sürecinin Uzantıları. |
| 8 | Belirsizlik altındaki problemler. Çoklu nesnel karar almada Beklenen Parasal Değer yaklaşımı. Fayda Teorisi. Tek özellikli problemler için fayda fonksiyonları. Fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Riskten kaçınma. |
| 9 | Belirsizlik altındaki problemler ve Fayda Teorisi. Tek ölçütlü problemler için fayda fonksiyonları. Fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Riskten kaçınma. |
| 10 | Tek ölçütlü problemler için fayda fonksiyonları. Fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Riskten kaçınma. |
| 11 | Belirsizlik ve fayda bağımsızlığı altında çok ölçütlü problemler. |
| 12 | Çok ölçütlü fayda fonksiyonlarının değerlendirilmesi. Hiyerarşik niteliklere sahip örnekler. |
| 13 | Karar verme uygulamalarına genel bakış. |
| 14 | Karar 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: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| Ödev | 2 | %15 |
| Proje | 1 | %15 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 0,50 | 7,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 2 | 3,00 | 6,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 9,00 | 9,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 8,00 | 8,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 12,00 | 12,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi. | 4 |
| 2 | Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi. | 4 |
| 3 | İnsan, 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. | 4 |
| 4 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. | 1 |
| 5 | Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 1 |
| 6 | Endüstri 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. | 1 |
| 7 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 0 |
| 8 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi. | 0 |
| 9 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
| 10 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi. | 2 |
| 11 | Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 2 |
| 12 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 1 |
| 13 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 1 |
| 14 | Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi. | 1 |
| 15 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi. | 0 |
| 16 | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 0 |
| 17 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |