| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Optimizasyon Teknikleri | IE 481 | | | 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. Fonksiyonların matematiksel özelliklerini saptama ve kullanma becerisini edinecekler. |
| 2. Kısıtları olan veya olmayan, özel yapıdaki bazı matematiksel modellerin çözümü için teknik ve metotların kullanımıyla ilgili beceriler edinecekler. |
| 3. Takım halinde çalışma becerilerini geliştirmiş olacaklar. |
| 4. Etik konuların farkında olacaklar. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | IE 333 (önkoşul) |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Doğrusal programlama ve simpleks algoritmasının tekrarı; simpleks algoritmasının özel halleri; doğrusal olmayan optimizasyonun temelleri; kısıtlı ve kısıtsız optimizasyon; kuadratik programlama; doğrusal olmayan programlama için çeşitli algoritmalar. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Doğrusal programlama ve simpleks algoritmasının tekrarı |
| 2 | Dualite, dual Simpleks yöntemi |
| 3 | Matris tersinin çarpım formu, revize simpleks yöntemi |
| 4 | Kolon üretme tekniği |
| 5 | Ayrıştırma yöntemi |
| 6 | Üst sınırlı 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 serileri, Newton yöntemi |
| 10 | Kısıtsız optimizasyon: en hızlı çıkış/iniş yöntemi |
| 11 | Kısıtlı optimizasyon: Lagrange çarpanları, Lagrange fonksiyonu |
| 12 | Kısıtlı optimizasyon: Karush-Kuhn-Tucker koşulları |
| 13 | Kuadratik programlama |
| 14 | Kısıtlı optimizasyon: penaltı ve bariyer metotları |
| |
| Kaynaklar: |
| W.L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Cengage Learning, 2003, 978-0534380588. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| R. Rardin, Optimization in Operations Research, Pearson, 2016, 978-0134384559. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 saat yüz yüze teorik ders işlenecektir. Öğrenciler, derslerde ve ödevlerde temel optimizasyon yazılımları (örneğin, Lindo, Lingo, Gams, Excel Solver) kullanılabilektedir. |
| |
| 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 |
| |
| |