| Dersin Adı | Matematiksel Modelleme Sanatı |
| Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| ISE 336 | Güz/Bahar | 2 | 2 | 3 | 4 |
| Ön-Koşul(lar) |
| ||||||||
| Dersin Dili | İngilizce | ||||||||
| Dersin Türü | Seçmeli | ||||||||
| Dersin Düzeyi | Lisans | ||||||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | ||||||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | |||||||||
| Dersin Koordinatörü | - | ||||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | - | ||||||||
| Yardımcı(ları) | - | ||||||||
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, öğrencilere matematiksel model ve sezgisel çözüm algoritmaları geliştirmeye yönelik altyapı kazandırarak, onları iş yaşamında karşılaşılan karmaşık problemleri çözebilir bir seviyeye getirmektir. |
| Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders, Endüstri Sistemleri Mühendisliğinde karşılaşılan temel karar verme problemlerinin matematiksel olarak modellenmesi ve çözümü için sezgisel algoritmalar geliştirilmesi konularını içerir. Ders kapsamında, geliştirilen model ve sezgisel çözüm algoritmalarının kodlanması ve çözümü için IBM ILOG OPL Development Studio yazılımı kullanılacaktır. |
| Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları |    |
|
| Temel Ders | X |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Matematiksel Modelleme ve IBM ILOG OPL Development Studio ya giriş | |
| 2 | Doğrusal Programlama Modellerinin Kurulması I: iş gücü planlama problemi | Ödev |
| 3 | Doğrusal Programlama Modellerinin Kurulması II: tedarik planlama problemi, kritik patika metodu modeli | Ödev |
| 4 | Mantıksal ifadelerin doğrusallaştırılması, Quiz I | Ödev |
| 5 | Tamsayılı Programlama Modellerinin Kurulması : Şartlı koşulların olduğu problemlerin modellenmesi, Set Packing, covering ve partitioning modelleri | Ödev |
| 6 | IBM ILOG OPL Development Studio ile programlama ve algoritma geliştirme | Ödev |
| 7 | Karesel atama probleminin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi | |
| 8 | Gezgin satıcı probleminin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi, Kesme planı optimizasyonu problemi | Ödev |
| 9 | Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları I : Parti büyüklüğü belirleme ve çizelgeleme modelleri, Wagner Whitin algoritması, Araç Rotalama Problemi | Ödev |
| 10 | Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları II : Montaj hattı dengeleme modelleri, dengeleme algoritmaları, depolama sistemlerinin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi | Ödev |
| 11 | Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları III : Makine Çizelgeleme Problemleri I : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemlerinin modellenmesi | Ödev |
| 12 | Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları IV : Makine Çizelgeleme Problemleri II : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemlerinin sıra bağımlı hazırlık süreleri ile modellenmesi | Ödev |
| 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 | Ödev |
| 14 | Proje Sunumları, Quiz II | 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. |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | 2 | 20 |
| Portfolyo | ||
| Ödev | 12 | 20 |
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | 1 | 20 |
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav | 1 | 20 |
| Final Sınavı | 1 | 20 |
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 80 | |
| Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 20 | |
| Toplam |
| 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 | 15 |
| Arazi Çalışması | |||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | 2 | 2 | |
| Portfolyo | |||
| Ödev | 12 | 1 | |
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
| Proje | 1 | 15 | |
| Seminer/Çalıştay | |||
| Sözlü Sınav | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 6 | |
| Final Sınavı | 1 | 6 | |
| Toplam | 122 |
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
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. | |||||
| 4 | Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. | X | ||||
| 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. | |||||
| 9 | Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. | X | ||||
| 10 | Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. | |||||
| 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. | |||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
