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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15281847 | İleri Optimizasyon | 4 | Bahar | 8 | 3+0+0 | 3 | 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) | - |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
Kombinatoryal optimizasyon problemleri ve bunların tamsayılı formülasyonları, Değişik formülasyonların alt ve üst sınır sağlama kapasiteleri bakımından karşılaştırılması, Kesici düzlemler, dal-ve-sınır ve dal-ve-kesi temel çözüm yöntemleri, Problemlerin hesapsal karmaşıklığı ve algoritmik karmaşıklık, Büyük boyutlu problemler için ayrıştırma teknikleri
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, kesikli ve kombinatorik optimizasyon metotlarını tanımak ve tam sayılı programlama teknikleri ve uygulamalarını incelemek.
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 |
|---|---|---|
| P2 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Simpleks yöntemi ve türevlerini kullanma becerisi kazanır. | P.2.113 | 1 |
| Ö2 | Sütun oluşturma ve ayrıştırma anlayışı kazanır. | P.2.114 | 1 |
| Ö3 | Dışbükeylik, minimum, maksimum ve eyer noktaları gibi fonksiyonların matematiksel özelliklerini bilir. | P.2.115 | 1 |
| Ö4 | Kısıtsız optimizasyon ve çözüm yaklaşımlarını bilir. | P.2.116 | 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 | Optimizasyona Giriş |
| 2 | Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli yazılımın öğretilmesi (MATLAB ilişkisel ve mantıksal operatörler ve temel-matematiksel işlemler) |
| 3 | Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli yazılımın öğretilmesi (MATLAB döngüler ve fonksiyonlar) |
| 4 | Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli yazılımın öğretilmesi (MATLAB dizi ve matris işlemleri) |
| 5 | Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli yazılımın öğretilmesi (MATLAB grafik çizimi, grafik çeşitleri ve grafiksel optimizasyon) |
| 6 | Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli yazılımın öğretilmesi (MATLAB ve EXCEL optimizasyon uygulamaları) |
| 7 | MATLAB Uygulamaları |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Sınırlayıcısız Optimizasyon |
| 10 | Sınırlayıcılı Optimizasyon |
| 11 | Tam sayılı programlama problemlerinin çözümü: Kesme düzlemi metodu |
| 12 | Tam sayılı programlama problemlerinin çözümü: Dal- Sınır metodu |
| 13 | Tam sayılı programlama problemlerinin çözümü: Dal- Sınır metodu |
| 14 | Kesikli sezgisel optimizasyon uygulamaları |
| 15 | Final Sınavına Hazırlık |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | INTRODUCTION TO OPTIMUM DESIGN, JASBIR S. ARORA, Elsevier |
| Optimizasyon ve Matlab Uygulamaları, Aysun Tezel Özturan, Nobel Akademik Yayıncılık |
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 | P2 |
|---|---|---|
| Ö1 | Simpleks yöntemi ve türevlerini kullanma becerisi kazanır. | 5 |
| Ö2 | Sütun oluşturma ve ayrıştırma anlayışı kazanır. | 5 |
| Ö3 | Dışbükeylik, minimum, maksimum ve eyer noktaları gibi fonksiyonların matematiksel özelliklerini bilir. | 5 |
| Ö4 | Kısıtsız optimizasyon ve çözüm yaklaşımlarını bilir. | 5 |