EN
11111

DERS TANITIM BİLGİLERİ

dm.ieu.edu.tr

Dersin Adı
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
Güz/Bahar
Ön-Koşul(lar)
 ISE 203Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
-
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları)
Dersin Amacı
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Mevcut matematiksel modelleri okuyup yorumlayabilecektir
  • Karar verme problemlerini analiz ederek kavramsal modeller geliştirebilecektir
  • Kavramsal modelleri matematiksel model formülasyonlarına dönüştürebilecektir
  • Karar verme problemleri için sezgisel çözüm metodları geliştirebilecektir
  • Endüstri Sistemleri Mühendisliğinde karşılaşılan tipik problemler için matematiksel model ve sezgisel çözüm yöntemleri geliştirebilecektir
  • Matematiksel model ve sezgisel çözüm metodlarını, IBM ILOG OPL Development Studio kullanarak kodlayabilecek, sonuçları yorumlayabilecektir
Ders Tanımı

 



Dersin Kategorisi

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

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Matematiksel Modelleme ve IBM ILOG OPL Development Studio ya giriş Ders notları
2 Doğrusal Programlama Modellerinin Kurulması I: iş gücü planlama problemi Ders notları
3 Doğrusal Programlama Modellerinin Kurulması II: tedarik planlama problemi, kritik patika metodu modeli Ders notları
4 Mantıksal ifadelerin doğrusallaştırılması Ders notları
5 Tamsayılı Programlama Modellerinin Kurulması : Şartlı koşulların olduğu problemlerin modellenmesi, Set Packing, covering ve partitioning modelleri Ders notları
6 IBM ILOG OPL Development Studio ile programlama ve algoritma geliştirme Ders notları
7 Karesel atama probleminin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi Ders notları
8 Gezgin satıcı probleminin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi Ders notları
9 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları I : Parti büyüklüğü belirleme ve çizelgeleme modelleri, Wagner Whitin algoritması Ders notları
10 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları II : Montaj hattı dengeleme modelleri, dengeleme algoritmaları, depolama sistemlerinin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi Ders notları
11 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları III : Makine Çizelgeleme Problemleri I : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemlerinin modellenmesi Ders notları
12 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları IV : Makine Çizelgeleme Problemleri II : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemlerinin sıra bağımlı hazırlık süreleri ile modellenmesi Ders notları
13 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları V : Makine Çizelgeleme Problemleri III : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemleri için sezgisel çözüm algoritmaları ve kısıt programlama modelleri Ders notları
14 Proje Sunumları İlgili makalelerin okunması
15 Genel Tekrar, Tartışma ve Değerlendirme
16 Dönemin Gözden Geçirilmesi
Ders Kitabı Model Building in Mathematical Programming, Fourth ed., H. Paul Williams, WILEY.
Önerilen Okumalar/Materyaller Ders sunumları, Okuma metinleri, Dergi Makaleleri, Optimization in Operations Research, Ronald L.Rardin, Prentice Hall, ISBN : 0-02-398415-5, Introduction to Operations Research, Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, Ninth Edition, 2010 Mc Graw-Hill, ISBN: 978-007-126767-0 , Operations Research: Applications and Algorithms, Wayne L. Winston, Duxbury Press, ISBN 0-534 20971-8., Linear and Integer Programming Theory and Practice, Gerard Sierksma, Marcel Dekker Inc., Second Edition, ISBN 978-0824706739, Optimization Modeling A Practical Approach, Ruhul A. Sarker, Charles S. Newton, CRC Press, 2008, ISBN 978-1420043105, Applied Integer Programming, Modeling and Solution. Der-San Chen, Robert G. Batson, Yu Dang, Wiley, 2010. ISBN 978-0-470-37306-4, Logic and Integer Programming, H. Paul Williams, Springer, ISBN 978-0387922799, M. L. Pinedo, Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, 2005, Springer, ISBN 978-0387789347, IBM ILOG CPLEX OPTIMIZATION STUDIO (OPL) Documentation.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
1
5
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
1
15
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
10
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

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

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
2
32
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
2
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
1
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
2
2
Portfolyo
Ödev
1
1
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
15
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
1
8
Final Sınavı
1
10
    Toplam
117

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
 Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Temel matematik, uygulamalı matematik ve istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hakim olmak,
2 Matematik ve istatistik alanındaki edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek,
3 Sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek,
4
Disiplinlerarası yaklaşımla, matematiği ve istatistiği gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,		 X
5
Matematiğin kullanıldığı hemen her alanda, gerekli bilgileri edinebilmek ve modelleme yapabilmek ve kendini geliştirebilmek,		 X
6 Kurduğu modellere ve çözümlere eleştirel bakabilmek, yenileyebilmek,
7 Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek,
8

İngilizce’yi ve Avrupa Dil Portföyünden ikinci bir yabancı dili B1 Genel Düzeyinde etkin şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek,
9

Matematik ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki ez az bir programı etkin şekilde kullanabilmek,

 X
10

Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek,
11 Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olmak,
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,
13

Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri hayat boyu yenileyebilmek, yaşam boyu öğrenme bilincine sahip olmak,
14

Matematik ve istatistik alanında edindiği bilgileri ortaöğretim seviyesine uyarlayarak aktarabilmek,
15

Matematik ve istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 

İzmir Ekonomi Üniversitesi | Sakarya Caddesi No:156, 35330 Balçova - İZMİR Tel: +90 232 279 25 25 | webmaster@ieu.edu.tr | YBS 2010