se.cs.ieu.edu.tr
Dersin Adı | |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Güz/Bahar |
Ön-Koşul(lar) |
| ||||||||
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;
|
Ders Tanımı |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Giriş ve Gerekçe, Matematiksel Modellemeye Giriş | Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 1 ve 2 |
2 | Üretim planlamada modelleme ve eniyileme | Ders notları |
3 | Üretim planlamada modelleme ve eniyileme | Ders notları |
4 | MIP algoritmaları | Yves Pochet, Laurance A. Wolsey,.Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer, ISBN 9780387299594, Bölüm 2 ve 3 |
5 | MIP algoritmaları | Yves Pochet, Laurance A. Wolsey,.Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer, ISBN 9780387299594, Bölüm 2 ve 3 |
6 | MRP Modeli ile Başlangıç | Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 2 |
7 | MRP Modeli ile Başlangıç | Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 3 |
8 | MRP II modeli ve Eklentileri | Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 4 |
9 | Yazılım Uygulamaları | Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 7 |
10 | Arasınav | - |
11 | Kapasite Kısıtı Altında Parti Büyüklüğü Belirleme Problemleri | M Denizel,H Sural. On alternative mixed integer programming formulations and LPbased heuristics for lotsizing with setup times. Journal of the Operational Research Society (2006) 57, 389–399 |
12 | Kapasite Kısıtı Altında Parti Büyüklüğü Belirleme Problemleri | M Denizel,H Sural. On alternative mixed integer programming formulations and LPbased heuristics for lotsizing with setup times. Journal of the Operational Research Society (2006) 57, 389–399 |
13 | Kesikli Parti Büyüklüğü Belirleme ve Çizelgeleme Problemleri ve Sıra Bağımlı Tip Değişimleri | A. Drexl , A. Kimms. Lot sizing and scheduling Survey and extensions. European Journal of Operational Research 99 (1997) 221–235 |
14 | Sürekli Hazırlık ve Bölüşmeli Parti Büyüklüğü Belirleme ve Çizelgeleme Problemleri | A. Drexl , A. Kimms. Lot sizing and scheduling Survey and extensions. European Journal of Operational Research 99 (1997) 221–235 |
15 | Proje Sunumları | |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Stefan Voβ, David L. Voodruff. Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Second Edition, Springer, ISBN 9783540298786 Yves Pochet, Laurance A. Wolsey,.Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer, ISBN 9780387299594 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | Ders sunumları Okuma metinleri Dergi Makaleleri |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | 1 | 10 |
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | 1 | 5 |
Portfolyo | ||
Ödev | 1 | 10 |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | 1 | 15 |
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 25 |
Final Sınavı | 1 | 35 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 30 | 65 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 35 |
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 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 1 | |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | 1 | 5 | |
Portfolyo | |||
Ödev | 1 | 2 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | 1 | 18 | |
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 9 | |
Final Sınavı | 1 | 15 | |
Toplam | 112 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Gerçek hayata ilişkin sorunları tanımlayarak, yazılım proje, süreç ve ürününe ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek | |||||
2 | Yazılım mimarisi, bileşenleri, arayüzleri ve sisteme ait diğer bileşenleri tanımlayabilmek | |||||
3 | Kodlama, doğrulama (verification), birim testleri (unit testing) ve hata ayıklama (dubugging) konularını da içerecek şekilde yazılım geliştirebilmek | |||||
4 | Programın davranışlarını, yürütüm koşullarını, ve beklenen sonuçlara göre yazılımı sınayarak doğrulayabilmek | |||||
5 | Yazılımın çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek | |||||
6 | Yazılımın yaşam sürecinde, yazılımın diğer yazılım sistemleri ile olan entegrasyonunu sağlamak, yazılımda yapılan değişiklikleri yönetmek, yazılımın piyasa sürümlerini ve ara sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek, izleyebilmek ve denetleyebilmek | |||||
7 | Yazılım mühendisliğine yönelik gereksinimlerin anlaşılması, olurluluk çalışmalarına göre hedeflerin saptanması, süreçlerin planlanması, çıktıların belirlenmesi, kaynak planlamalarının yapılması, maliyetlerin saptanması, kaynakların tahsisi, risk yönetimi, kalite planlaması konularında bilgi sahibi olmak | |||||
8 | Yazılım mühendisliği süreçlerini tanımlayabilme, uygulayabilme, değerlendirebilme, ölçme, yönetme, değiştirme ve geliştirme konularında bilgi sahibi olmak | |||||
9 | Yazılım gereksinimi, tasarımı, geliştirmesi, sınaması, bakımı, yapılanışı, yönetimi ve kalitesi konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri bilmek, kullanabilme pratiğine sahip olmak | |||||
10 | Yazılım yaşam döngüsü süreçlerinde, yazılım kalitesi, kalite modelleri ve karakteristikleri konularını bilmek, temel kalite ölçümlerini yapabilmek ve bunları yazılım geliştirme, doğrulama ve sınama konularıyla birlikte yorumlayabilmek | |||||
11 | Başta bilgisayar mühendisliği, yönetim, matematik, proje yönetimi, kalite yönetimi, yazılım ergonomisi ve sistem mühendisliği olmak üzere, yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara ve değerlere sahip diğer disiplinler hakkında bilgi sahibi olmak | X | ||||
12 | Genelde mühendislik özelde yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek, uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak | |||||
13 | Yabancı dil kullanarak konusuna ait yayınları takip edebilmek, meslektaşları ile iletişim kurabilmek | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest