| 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. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
|
| |
| 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 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi. | 3 |
| 2 | Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi. | 3 |
| 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. | 3 |
| 4 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. | 0 |
| 5 | Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 0 |
| 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. | 0 |
| 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. | 2 |
| 9 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 2 |
| 10 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi. | 0 |
| 11 | Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 0 |
| 12 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 0 |
| 13 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 2 |
| 14 | Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi. | 2 |
| 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 |