Ders Öğretim Planı

Ders Kodu:

IE 2002

Ders Adı:

Yöneylem Araştırması II

Dersin Sunulduğu Dil:

İngilizce

Dersin Türü:

Ders

Dersin Derecesi:

Lisans

AKTS:

6.00

Dersin Sorumlusu:

Dr. Öğr. Üyesi Kamer ÖZGÜN

Dersin Amacı

Bu ders, doğrusal programlama, ağ modelleri ve tamsayılı doğrusal programlama kapsamında temel optimizasyon yöntemlerini ele almaktadır. Derste, en iyi çözüme ulaşmaya yönelik optimizasyon yaklaşımlarının yanı sıra, bu yöntemlerin çalışma prensiplerinin anlaşılması üzerinde durulmaktadır.

Dersin İçeriği

Lineer Programlama Problemi, matris notasyonu, uç nokta teoremi, temel çözümler, simpleks yöntemi, yapay değişkenler, dualite, dualite teoremi, duyarlılık analizi, tamsayılı programlama problemleri, kesme düzlemi yöntemleri, dal ve sınır yöntemi, diğer optimizasyon yöntemleri.

Dersin Ön Koşulu / Yan Koşulu

MATH 1004, IE 2001

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	Doğrusal programlama problemlerine klasik optimizasyon yöntemlerini uygular.
ÖÇ2	Doğrusal programlama problemlerini simpleks yöntemi ile çözer.
ÖÇ3	Doğrusal programlama problemlerini dualite teorisini kullanarak analiz eder.
ÖÇ4	Optimum çözümler üzerinde duyarlılık ve dual analizleri uygular ve yorumlar.
ÖÇ5	Tamsayılı programlama problemlerini dal-sınır ve kesme düzlemi yöntemleri ile çözer ve karşılaştırır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta	İçerik
1	Doğrusal Programlamanın Gözden Geçirilmesi ve Problem Formülasyonu (ÖÇ1)
2	Simpleks Yöntemi – Temel Kavramlar (ÖÇ2)
3	Simpleks Yöntemi – İterasyonlar (ÖÇ2)
4	Yapay Değişkenler ve İleri Simpleks Yöntemleri (ÖÇ2)
5	Dualite Teorisi – Temel Kavramlar (ÖÇ3)
6	Dualite Uygulamaları ve Dual Simpleks Yöntemi (ÖÇ3)
7	Duyarlılık Analizi – Grafiksel ve Cebirsel (ÖÇ4)
8	Ara Sınav
9	Tamsayılı Programlamaya Giriş (ÖÇ5)
10	Dal-Sınır Yöntemi – I (ÖÇ5)
11	Dal-Sınır Yöntemi – II (ÖÇ5)
12	Kesme Düzlemi Yöntemleri (ÖÇ5)
13	Optimizasyon Yazılımları ile Uygulamalar (ÖÇ1, ÖÇ5)
14	Entegre Problemler ve Model Analizi (ÖÇ3, ÖÇ4, ÖÇ5)
15	Genel Tekrar ve Final Hazırlık (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	Midterm Exam	%30
2	Homework	%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.