|
|
| BILB2005 | Optimizasyon | 4+0+0 | AKTS:5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Türkan ERBAY DALKILIÇ | | Diğer Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Türkan ERBAY DALKILIÇ | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Optimizasyon tekniklerinin öğretilmesi ile kamu ve özel sektörde işletmecilikten mühendisliğe, matematikten fen bilimlerine hemen her temel bilim dalında karşılaşabilecek optimizasyon problemlerinin çözümlenmesinin nasıl yapılacağı ve yorumlanacağı konusunda öğrencileri donanımlı hale getirmek. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Bir optimizasyon problemini matematiksel olarak modelleyebilir. | 2,4,5 | 1, | | ÖK - 2 : | Matematiksel olarak modellenmiş problemleri simplex algoritmasını kullanarak çözebilirler. | 2,4,5 | 1, | | ÖK - 3 : | Doğrusal olmayan programlama problemlerini öğretilen algoritmalar ile çözebilirler. | 2,4,5 | 1, | | ÖK - 4 : | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtlarına sahip problemleri optimizasyon yöntemleri ile çözebilir. | 2,4,5 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Optimizasyonun yapısı ve tipleri, optimizasyon problemlerinin matematiksel olarak modellenmesi, klasik optimizasyon problemlerinin çözümü, doğrusal olmayan programlama problemleri, eşitlik kısıtlamalarına sahip optimizasyon problemleri, eşitsizlik kısıtlamalarına sahip optimizasyon problemleri, dual simplex yöntem, Kuhn-Tucker koşulları, en iyilik sonrası çözümleme, parametrik programlama, kuadratik programlama. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Optimizasyon problemlerinin matematiksel modellerinin kurulması. | | | Hafta 2 | Lineer optimizasyon problemlerinin geometrik yöntemle çözülmesi | | | Hafta 3 | Doğrusal programlama probleminin standartlaştırılması, temel çözümler. | | | Hafta 4 | Temel uygun çözümü iyileştirme ve doğrusal programlama için Primal Simplex yöntem. | | | Hafta 5 | Simplex tablo. | | | Hafta 6 | Charnes'in M yöntemi. | | | Hafta 7 | İki evreli yöntem. | | | Hafta 8 | Duallik kuramı | | | Hafta 9 | Ara sınav | | | Hafta 10 | Dual simplex yöntem | | | Hafta 11 | Parametrelerdeki değişimler için en iyilik sonrası çözümleme. | | | Hafta 12 | Model yapısındaki değişimler için en iyilik sonrası çözümleme. | | | Hafta 13 | Parametrik doğrusal programlama. | | | Hafta 14 | Klasik optimizasyon. | | | Hafta 15 | Eşitsizlik kısıtlı optimizasyon problemleri ve doğrusal olmayan programlama | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Apaydın, A., 1996; Optimizasyon, Ankara Üniversitesi Fen Fak. Yayınları, No:41, Ankara | | | |
| 1 | Kara, İ., 2000, Doğrusal Programlama, Bilim Teknik Yayınevi, Ankara | | | 2 | Sucu, M., 1996; Doğrusal Programlama, Bizim Büro Basımevi, Ankara | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 4 | 14 | 56 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 10 | 1 | 10 | | Arasınav | 1.5 | 1 | 1.5 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 17 | 1 | 17 | | Dönem sonu sınavı | 1.5 | 1 | 1.5 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 128 |
|