| Ders Sorumluları
|
Prof. Dr. Cenap ERDEMİR |
| Dersin Sunulduğu Dil |
Türkçe (Turkish) |
| Dersin Türü |
Zorunlu |
| Ön Koşul |
MAT 101
MAT 102
IST 201 IST 202 veya YBS209 |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
|
| Dersin Amacı |
Bu dersin amacı, öğrencilere, işletmelerde etkin karar almak almak için matematiksel model kurmayı ve modelin çözümünü gerektiren sayısal yöntem ve teknikleri kullanmayı öğretmektir. |
| Dersin İçeriği |
1.Tamsayılı programlama: Terminoloji, dal-sınır algoritması, hepsi tamsayılı programlama (HTSP)
2. 0-1 tamsayılı programlama, karışık tamsayılı programlama (KTSP).
3. Tamsayılı programlama alıştırmaları
4. Doğrusal olmayan programlama: Markowitz portföy seçimi,
5. Doğrusal olmayan programlama: Ekonomik sipariş miktarı modeli, konum belirleme modeli.
6. Proje yönetimi: Kritik yol metodu (CPM),
7. Proje yönetimi: Program değerlendirme ve irdeleme tekniği (PERT).
8. Ara sınav
9. Karar Analizi: Belirsizlik ve risk altında karar verme yöntemleri.
10. Karar ağaçları ve çok aşamalı karar verme yöntemleri.
11. Kuyruk Kuramı: Kuyruk sistemi bileşenleri. M/M/1 modeli.
12. Stok yönetimi: ekonomik sipariş miktarı modeli.
13. Simülasyonla modelleme
14. Genel tekrar ve alıştırmalar. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) |
Bu dersi tamamlayan ve başarılı olan öğrencilerin sayısal yöntemler alanı ile ilgili elde edeceği kazanımlar şunlardır;
1- Farklı türdeki karar verme ortamlarının karakteristiğini ve her biri için kullanılacak uygun karar verme yaklaşımı ve araçlarını anlamak2- Probleme en uygun modeli kurma ve çözme 3- Bilgisayar yazılımlarını modellerin çözümü için kullanabilme |
| Dersin Veriliş Biçimi |
Örgün Öğretim |
| Dersin Gidişatı |
| Hafta |
Konular |
| 1. Hafta |
1.Tamsayılı programlama: Terminoloji, dal-sınır algoritması, hepsi tamsayılı programlama (HTSP)
|
| 2. Hafta |
2. 0-1 tamsayılı programlama, karışık tamsayılı programlama (KTSP).
|
| 3. Hafta |
3. Tamsayılı programlama alıştırmaları
|
| 4. Hafta |
4. Doğrusal olmayan programlama: Markowitz portföy seçimi,
|
| 5. Hafta |
5. Doğrusal olmayan programlama: Ekonomik sipariş miktarı modeli, konum belirleme modeli.
|
| 6. Hafta |
6. Proje yönetimi: Kritik yol metodu (CPM),
|
| 7. Hafta |
7. Proje yönetimi: Program değerlendirme ve irdeleme tekniği (PERT).
|
| 8. Hafta |
8. Ara sınav
|
| 9. Hafta |
9. Karar Analizi: Belirsizlik ve risk altında karar verme yöntemleri.
|
| 10. Hafta |
10. Karar ağaçları ve çok aşamalı karar verme yöntemleri.
|
| 11. Hafta |
11. Kuyruk Kuramı: Kuyruk sistemi bileşenleri. M/M/1 modeli.
|
| 12. Hafta |
12. Stok yönetimi: ekonomik sipariş miktarı modeli.
|
| 13. Hafta |
13. Simülasyonla modelleme
|
| 14. Hafta |
14. Genel tekrar ve alıştırmalar. |
|
| Değerlendirme Ölçütleri |
| |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav (%) |
40 |
| Kısa Sınavlar (%) |
|
| Ödevler (%) |
|
| Uygulamalar (%) |
|
| Laboratuar (%) |
|
| Projeler/Alan Çalışması (%) |
|
| Seminerler/Çalışma Grupları (%) |
|
| Final (%) |
60 |
| Diğer (%) |
|
| Toplam(%) |
100 |
|
| Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar |
1. Ulucan, Aydın, 2007, Yöneylem Araştırması, İşletmecilik Uygulamalı Bilgisayar Destekli Modelleme, Siyasal Kitapevi Yayınevi, 2007.
2. Taha, H., 2010, Yöneylem Araştırması; 6. Basımdan Çeviri , Literatür Yayıncılık, İstanbul.
3. Winston, W. L., 2003, Operational Research Applications and Algorithms.
4. Hillier, F.S., Lieberman G.J., 2004, Introduction to Operational Research, McGraw-Hill.
|
| Staj / Uygulama |
|
| Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi |
| | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 | PY13 | PY14 | ÖÇ1 | 5 | 5 | | 3 | | | 5 | | | 2 | | | 3 | | ÖÇ2 | | 5 | | 3 | | | 3 | | | 2 | 1 | | | | ÖÇ3 | | 5 | | 5 | | | | | | 2 | | | 5 | |
Katkı Düzeyi: 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |