Ders Öğretim Planı

Ders Kodu:

IE 2001

Ders Adı:

Yöneylem Araştırması I

Dersin Sunulduğu Dil:

İngilizce

Dersin Türü:

Ders

Dersin Derecesi:

Lisans

AKTS:

6.00

Dersin Sorumlusu:

Dr. Öğr. Üyesi Kamer ÖZGÜN

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin mühendislik karar problemlerini modelleme, analiz etme ve optimize etme becerilerini geliştirmektir. Bu kapsamda öğrenciler, doğrusal programlama başta olmak üzere temel yöneylem araştırması yöntemlerini öğrenir ve bu yöntemleri karar problemlerine uygulayarak çözüm üretir.

Dersin İçeriği

Bu derste, yöneylem araştırmasına giriş, doğrusal programlama modelleri, tamsayılı doğrusal programlama, taşıma modelleri ve ağ modelleri ele alınmaktadır. Ayrıca, bu modellerin formülasyonu ve optimizasyon yazılımları kullanılarak uygulanması üzerinde durulmaktadır.

Dersin Ön Koşulu / Yan Koşulu

MATH 1001

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Ders kapsamında kullanılan notlar, sunumlar ve uygulama dosyaları Öğrenme Yönetim Sistemi (LMS) üzerinden paylaşılmaktadır.Standart ders kitaplarının (örneğin, Winston, W. L. & Goldberg, J. B., Operations Research: Applications and Algorithms ve Taha, H. A., Operations Research: An Introduction) ilgili bölümleri ders kapsamında başvuru kaynağı olarak kullanılmaktadır.

Öğrenim Çıktısı

Kod	Açıklama
ÖÇ1	Yöneylem araştırması problemlerini tanımlar ve uygun matematiksel model yapısını kurar.
ÖÇ2	Doğrusal ve tamsayılı programlama problemlerini formüle eder ve çözer.
ÖÇ3	Taşıma ve ağ problemlerini uygun modeller ile formüle eder, çözer ve analiz eder.
ÖÇ4	Farklı optimizasyon modellerini karşılaştırarak uygun çözüm yaklaşımını seçer ve değerlendirir.
ÖÇ5	Optimizasyon yazılımlarını kullanarak matematiksel programlama problemlerini çözer ve sonuçları yorumlar.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta	İçerik
1	Yöneylem Araştırmasına Giriş ve Modelleme Kavramları (ÖÇ1)
2	Matematiksel Modelleme ve Doğrusal Programlama Formülasyonu (ÖÇ1, ÖÇ2)
3	Matematiksel Modelleme ve Doğrusal Programlama Formülasyonu (ÖÇ1, ÖÇ2)
4	Doğrusal Programlama Problemlerinin Grafik Çözümü (ÖÇ2)
5	Doğrusal Programlamada Özel Durumlar (ÖÇ2)
6	Solver’a Giriş ve Modelleme Uygulamaları (ÖÇ5)
7	Duyarlılık Analizi – Grafik Yaklaşım (ÖÇ3, ÖÇ4)
8	Ara Sınav Haftası
9	Duyarlılık Analizi – Solver Tabanlı (ÖÇ3, ÖÇ4)
10	Tamsayılı Doğrusal Programlama Modelleri – Temel Kavramlar (ÖÇ2)
11	Tamsayılı Doğrusal Programlama Modelleri – Modelleme Uygulamaları (ÖÇ2)
12	Taşıma Modelleri ve Uygulamaları (ÖÇ3)
13	Ağ Modelleri (En Kısa Yol, Maksimum Akış vb.) (ÖÇ3)
14	Hedef Programlama (ÖÇ2, ÖÇ4)
15	Genel Tekrar ve Problem Çözümü (ÖÇ1–ÖÇ5)

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlik	Sayı	Süre (Saat)	Toplam
Derse Katılım	14	2.00	28.00
Uygulama / Pratik	14	2.00	28.00
Ders Öncesi Bireysel Çalışma	14	2.00	28.00
Uygulama / Pratik Sonrası Bireysel Çalışma	14	3.00	42.00
Ara Sınavı/Hazırlık	1	15.00	15.00
Final Sınavı/Hazırlık	1	20.00	20.00
Ev Ödevi	3	6.00	18.00
Toplam İş Yükü (Saat)			179
AKTS Kredisi (İş Yükü / 25)			6

Değerlendirme

#	Değerlendirme Tipi	Katkı Yüzdesi (%)
1	Homework	%30
2	Midterm Exam	%30
3	Final Exam	%40
TOPLAM		%100

PÇ - ÖÇ Matrisi

PÇ \ ÖÇ	ÖÇ1	ÖÇ2	ÖÇ3	ÖÇ4	ÖÇ5
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11

1

Düşük Katkı

2

Orta Katkı

3

Yüksek Katkı

Dersin Eğitim - Öğretim Metodları

#	Yöntem Adı	Faal	Araçlar
1	Ders (anlatım), etkileşimli tartışma	Dinleme, not alma, tekrar etme, derste getirilen eğitim materyalleri üzerinden gösterilenleri uygulama	Standart derslik teknolojileri, çoklu ortam araçları (projektör, bilgisayar, dijital sunumlar)
2	Ödev	Bilgisayar ve Excel kullanarak ödev sorularının çözülmesi ve analiz edilmesi	Bilgisayar

Akademik Dürüstlük ve Yapay Zeka

Öğrenciler akademik dürüstlük kurallarına uymakla yükümlüdür. Yapay zeka araçları yalnızca öğrenme amacıyla kullanılabilir; bu araçlar tarafından üretilen içeriklerin doğrudan teslim edilmesi yasaktır. Öğrenci, sunduğu çözümleri anlayabilmeli ve açıklayabilmelidir. Sınavlarda yapay zeka kullanımı yasaktır.