IE 357 | Ders Tanıtım Bilgileri - Matematik | İzmir Ekonomi Üniversitesi

Dersin Adı

Optimizasyonda Özel Konular

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 357	Güz/Bahar	3	0	3	6

Ön-Koşul(lar)

IE 252 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Doç. Dr. Selin ÖZPEYNİRCİ

Öğretim Eleman(lar)ı

Doç. Dr. Selin ÖZPEYNİRCİ

Yardımcı(ları)

-

Dersin Amacı	Öğrencilere zorunlu optimizasyon derslerinde öğretilmeyen yöntem ve modellemeleri öğretmek
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Klasik optimizasyon tekniklerinin kullanım kısıtlarını tanımlayabileceklerdir Bu yöntemlerle üretim yönetimi ve Endüstri Sistemleri Mühendisliği alan problemlerini modelleyebileceklerdir Dinamik programlama yöntemi ile üretim yönetimi ve Endüstri Sistemleri Mühendisliği alan problemlerini modelleyebileceklerdir Yeni melez optimizasyon yöntemleri ile üretim yönetimi ve Endüstri Sistemleri Mühendisliği alan problemlerini modelleyebileceklerdir Dinamik programlama ve/veya melez optimizasyon yöntemlerini uyarladıkları çözümleri ilgili yazılımlarını kullanarak çözebileceklerdir
Ders Tanımı	Bu derste öğrencilere optimizasyon alanına ait, ve zorunlu derslerde öğretilmeyen, kimi konular, yöntemler ve modellemeler öğretilir. Öğrenci ders sonunda ayrıca bu konu, yöntem veya modellemelerle ilgili uygulamalar da görmüş olacaktır.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Optimizasyonun Temelleri Hatırlatma	Ders Notları
2	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Doğrusal Pogramlama Gevşetmesi	Ders Notları
3	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Dantzig Wolfe	Ders Notları
4	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Dal Sınır Algoritması	Ders Notları
5	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Dal Sınır Algoritması	Ders Notları
6	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Lagrangian Gevşetmesi	Ders Notları
7	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Lagrangian Gevşetmesi	Ders Notları
8	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Kesme Algoritması	Ders Notları
9	Arasınav
10	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Kesme Algoritması	Ders Notları
11	Büyük boyutlu tamsayılı programlama problemleri Çözüm Yöntemleri Bender Ayrıştırması	Ders Notları
12	Dinamik Programlama	Ders Notları
13	Dinamik Programlama	Ders Notları
14	Dinamik Programlama	Ders Notları
15	Tekrar	Ders Notları
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı
Önerilen Okumalar/Materyaller

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	2	60
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		40
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje			0
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	2	22	44
Final Sınavı	1	32	32
		Toplam	180

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur.	-	-	-	-	-
2	Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.	-	-	-	-	-
3	Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder.	-	-	X	-	-
4	Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.	-	-	-	-	-
5	Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır.	-	-	X	-	-
6	Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar.	-	-	-	-	-
7	Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır.	-	-	-	-	-
8	Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular.	-	-	X	-	-
9	Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur.	-	-	-	-	-
10	Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar.	-	-	-	X	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.	-	-	-	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.	-	-	-	-	-
13	İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir.	-	-	-	-	-