BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kazanılan Yeterlilik | Program Süresi | Toplam Kredi (AKTS) | Öğretim Şekli | Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı | |
| LİSANS DERECESİ | 4 | 240 | ÖRGÜN |
TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 52 |
|
DERSİN GENEL BİLGİLERİ
| Ders Kodu: | IE321 | ||||||||
| Ders İsmi: | OPERATIONS RESEARCH II | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||||||
| Ders Koşulu: |
IE311 - OPERATIONS RESEARCH I |
||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Zorunlu | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi Emin Başar BAYLAN | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencilere dualite teorileri (weak duality, strong duality, complementary slackness), ağ ve ulaştırma modelleri (maksimum akış, en kısa yol), tamsayılı programlama, branch and bound algoritmaları, doğrusal olmayan optimizasyon (Lagrange yöntemi, Kuhn–Tucker koşulları, kuadratik programlama) gibi ileri seviye optimizasyon tekniklerini tanıtmak ve uygulama becerilerini geliştirmektir. Ayrıca LINGO gibi yazılım araçları kullanılarak bu modellerin kodlanması ve çözülmesi öğretilerek hem teknik analiz hem de ekonomik yorumlama yapabilme kabiliyeti kazandırılması hedeflenmektedir. Anadolu Üniversitesi’nin Operations Research II dersinin öğrenim çıktıları ile uyumlu olarak, teori ile uygulamayı bütünleştiren kapsamlı bir eğitim sunulmaktadır. |
| Dersin İçeriği: | Çeşitli optimizasyon problemleri arasındaki ilişkiler hakkında geniş bir bakış açısı geliştirmek; tamsayı programlama, ağ akışları, doğrusal olmayan programlama gibi çeşitli metodolojiler için modelleme ve çözüm becerileri edinmek; bu becerileri hizmet, üretim, ulaştırma ve enerji sistemleri gibi alanlardaki problemlere uygulamak. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Doğrusal programlama problemlerinin dual modellerini kurabilme primal–dual ilişkilerini açıklayabilme, gölge fiyat (shadow price) kavramını yorumlayabilme, dualite teoremlerini (zayıf ve güçlü dualite) kullanarak problemlerin optimal çözümlerini analiz edebilme 2) Ağ optimizasyonu problemlerini (örneğin, maksimum akış, en kısa yol) formüle etme. 3) Tamsayılı ve karma tamsayılı programlama modellerini, dallanma-sınır (branch-and-bound) gibi algoritmalar kullanarak formüle etme ve çözme 4) Doğrusal olmayan programlama tekniklerini uygulama; Lagrange yöntemi, Kuhn–Tucker koşulları ve ikinci dereceden programlama (quadratic programming) dahil. 5) Yazılım (örneğin LINGO) kullanarak optimizasyon modellerini uygulama ve çözüm çıktılarını yorumlama becerilerini kazanacaklar. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Dualite teorisi (Weak duality theorem, strong duality theorem, complementary slackness theorem) | |
| 2) | Dualite örnekleri (Dual modellerin ekonomik yorumlanması) | |
| 3) | Ulaştırma modelleri | |
| 4) | Ağ modelleri Maksimum Akış Modelleri En kısa yol Modeli | |
| 5) | Ağ modelleri için LINGO uygulamaları | |
| 6) | Optimizasyon için tamsayı programlama modelleri | |
| 7) | Optimizasyon için tamsayı programlama modelleri | |
| 8) | Arasınav | |
| 9) | Dal ve sınır algoritması | |
| 10) | Tam sayılı programlama için LINGO uygulamaları | |
| 11) | Doğrusal olmayan programlama modelleri | |
| 12) | Doğrusal olmayan programlama algoritmaları (Lagrange Method) | |
| 13) | Doğrusal olmayan programlama algoritmaları (The Kuhn–Tucker Conditions) | |
| 14) | Doğrusal olmayan programlama algoritmaları (Quadratic Programming) |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | |
| Diğer Kaynaklar: |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Öğrenme Çıktıları | |||||||||||
| 1) Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliğine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| 2) Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | 1 | 1 | 1 | 1 | |||||||
| 3) Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| 4) Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 1 | ||||||||||
| 5) Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ||||||
| 6) Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | |||||||||||
| 7) Mühendislik Etiği: Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | |||||||||||
| 8) Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | |||||||||||
| 9) Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | |||||||||||
| 10) Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |||||||||||
| 11) Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | |||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Oranı | |
| 1) | Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliğine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
| 2) | Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | |
| 3) | Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | |
| 4) | Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | |
| 5) | Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | |
| 6) | Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | |
| 7) | Mühendislik Etiği: Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | |
| 8) | Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | |
| 9) | Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | |
| 10) | Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |
| 11) | Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
Ölçme ve Değerlendirme
| Yöntemler | Uygulama Sayısı / Yarıyıl | Katkı Oranı |
| Toplam | % | |
| YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI | % 0 | |
| YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI | % | |
| Toplam | % | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Uygulama Sayısı / Yarıyıl | Süre (Saat) | İş Yükü (Saat) |
| Ders | 13 | 3 | 39 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 6 | 84 |
| Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 129 | ||