Endüstri Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Endüstri Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Endüstri Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05271724 | Stokastik Yöneylem Araştırması | 4 | Güz | 7 | 3+0+0 | 0 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Murat DARÇIN |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi Esra BOZ |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
Koşullu olasılık ve beklenen değer Kesikli ve sürekli zaman Markov zincirleri Poisson süreci Kuyruk sistemlerinin modellenmesi – tek ve çok sunuculu kuyruklar
Dersin Amacı
Bu ders öğrencilerin mühendislik problemlerinde belirsizlikleri modelleme, kesikli ve sürekli zamanda Markov zinciri modelleri oluşturma ve sonlu/sonsuz dönem stokastik eniyileme problemlerinin formülasyonunu yaparak çözüm yöntemlerini uygulama.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P5 | Endüstri Mühendisliği alanındaki karmaşık problemlerin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Stokastik süreçlerin temel kavramlarını anlar ve bu süreçleri modelleme yeteneği geliştirir. | P.5.11 | 1 |
| Ö2 | Stokastik karar problemlerini çözmek için uygun matematiksel yöntemleri uygular. | P.5.12 | 1 |
| Ö3 | Gerçek dünya senaryolarında stokastik modelleme yaparak belirsizlik altında karar verme becerisi kazanır. | P.5.13 | 1 |
| Ö4 | Stokastik yöneylem araştırması tekniklerini kullanarak sistem performansını analiz etmek ve iyileştirir. | P.5.14 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Koşullu olasılık ve beklenen değer |
| 2 | Koşullu olasılık ve beklenen değer |
| 3 | Kesikli zaman Markov zincirleri |
| 4 | Kesikli zaman Markov zincirleri |
| 5 | Kesikli zaman Markov zincirleri |
| 6 | Kesikli zaman Markov zincirleri |
| 7 | Kesikli zaman Markov zincirleri |
| 8 | Ara sınav |
| 9 | Olasılıksal dinamik programlama, Markov karar süreçleri |
| 10 | Markov karar süreçleri |
| 11 | Poisson süreci |
| 12 | Poisson süreci, sürekli zaman Markov zincirleri |
| 13 | Sürekli zaman Markov zincirleri, kuyruk teorisi |
| 14 | Kuyruk teorisi |
| 15 | Final sınavına hazırlık |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Ross, M.S. (1993) Introduction to Probability Models, 5th ed., Academic Press. |
| Winston, W.L. (2004) Operations Research Applications and Algorithms, 4th ed., Thomson/Brooks/Cole. |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 60 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 30 | 30 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 36 | 36 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 150 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P5 |
|---|---|---|
| Ö1 | Stokastik süreçlerin temel kavramlarını anlar ve bu süreçleri modelleme yeteneği geliştirir. | 5 |
| Ö2 | Stokastik karar problemlerini çözmek için uygun matematiksel yöntemleri uygular. | 5 |
| Ö3 | Gerçek dünya senaryolarında stokastik modelleme yaparak belirsizlik altında karar verme becerisi kazanır. | 5 |
| Ö4 | Stokastik yöneylem araştırması tekniklerini kullanarak sistem performansını analiz etmek ve iyileştirir. | 5 |