| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Eniyileme Teknikleri | IE 481 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Dersi başarıyla tamamlayan tüm öğrenciler, fonksiyonların matematiksel özelliklerini tanımlama ve kullanma yeteneği geliştirmiş olacaklardır. |
| 2. Dersi başarıyla tamamlayan tüm öğrenciler, özel bir yapıya sahip ve kısıtlı ya da kısıtsız bazı matematiksel modelleri çözmek için teknik ve yöntemleri kullanma becerisi geliştirmiş olacaklardır. |
| 3. Dersi başarıyla tamamlayan tüm öğrenciler, ekip çalışmasına katılmış olacaklardır. |
| 4. Dersi başarıyla tamamlayan tüm öğrenciler, etik konuların farkında olacaklardır. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Doğrusal programlama ve simpleks algoritmasının gözden geçirilmesi; simpleks algoritmasının özel biçimleri; doğrusal olmayan optimizasyona giriş; kısıtlı ve kısıtsız optimizasyon; kuadratik programlama; doğrusal olmayan optimizasyon için bazı algoritmalar. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Doğrusal programlama ve simpleks algoritmasının gözden geçirilmesi |
| 2 | Dualite ve dual simpleks yöntemi |
| 3 | Ters matrisin çarpım biçimi, gözden geçirilmiş simpleks yöntemi |
| 4 | Kolon üretim tekniği |
| 5 | Ayrıştırma (decomposition) yöntemi |
| 6 | Üst sınırlandırılmış değişkenler için simpleks yöntemi |
| 7 | Doğrusal olmayan optimizasyonun temelleri: konveks ve konkav fonksiyonlar, gradyan ve Hessian, durağan noktalar |
| 8 | Tek değişkenli doğrusal olmayan problemler |
| 9 | Kısıtsız optimizasyon: Taylor serisi, Newton yöntemi |
| 10 | Kısıtsız optimizasyon: en dik çıkış/iniş (steepest ascent/descent) yöntemi |
| 11 | Kısıtlı optimizasyon: Lagrange çarpanları ve Lagrangian fonksiyonu |
| 12 | Kısıtlı optimizasyon: Karush-Kuhn-Tucker (KKT) koşulları |
| 13 | Kuadratik programlama |
| 14 | Kısıtlı optimizasyon: ceza (penalty) ve bariyer (barrier) yöntemleri |
| |
| Kaynaklar: |
| W.L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Cengage Learning, 2003. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| R. Rardin, Optimization in Operations Research, Pearson, 2016. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 saat ders anlatımı. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 2 | %30 |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |