DERS ADI

: Optimizasyonun Temelleri

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 5036 Optimizasyonun Temelleri SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. ŞENER AKPINAR

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans
Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans (İ.Ö)
Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans
Endüstri Mühendisliği Doktora
Endüstri Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu derste Optimizasyon Teorisi ve bu teorinin yöneylem araştırması, endüstri mühendisliği ve ilgili disiplinlerde kullanımı anlatılmaktadır. Ders doğrusal olmayan programlama problemlerini çözmek için gerekli teoriyi ve pratik teknikleri kapsamaktadır. Optimizasyon problemlerinin formülasyonu, bu problemler için mevcut çözümler ve uygun yöntemlerle bunların nasıl çözüleceği gösterilmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Öğrencilerin yöneylem araştırması ve endüstri mühendisliğindeki doğrusal olmayan programlama problemleri hakkında bilgi sahibi olmaları
2   Kısıtsız doğrusal olmayan programlama modellerini çözebilme
3   Kısıtlı doğrusal olmayan programlama modellerini çözebilme
4   Öğrencilerin doğrusal olmayan modellerini çözebilmeleri için problemlerine özgü çözüm algoritmalarını yazabilmeleri ve bir programlama dilinde kodlayabilmeleri

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İyileştirme Araması: Lokal ve Global Optimum, İyileştirme ve Olurlu Yön Araması, İyileştirme ve Olurlu Yön Araması için Cebirsel Şartlar
2 İyileştirme Araması için Tek Doruklu ve Konveks Model Yapıları, Olurlu Çözümler için Arama ve Başlangıç Çözüm
3 Kısıtsız Doğrusal Olmayan Programlama: Modeller ve Tek Boyutlu Arama
4 Kısıtsız Doğrusal Olmayan Programlama: Türevler, Taylor Serileri ve Lokal Optimum için Gerekli Şartlar
5 Konveks/Konkav Fonksiyonlar ve Global Optimum, Gradyan Arama
6 Newton Arama, Quasi-Newton Yöntemleri ve BFGS Arama
7 Kısıtlı Doğrusal Olmayan Programlama: Modeller, Konveks, Ayrılabilir, Karesel ve Posynomial Geometrik Özel Yapılar, Lagranj Çarpanlar Yöntemi
8 Karush-Kuhn-Tucker Optimalite Şartları
9 Arasınav
10 Ceza ve Engel Yöntemleri
11 İndirgenmiş Gradyan Algoritmaları
12 Karesel Programlama Yöntemleri
13 Proje Sunumları
14 Proje Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ronald L. Rardin, Optimization in Operations Research, Prentice Hall, 1998
S.G. Nash, A. Sofer, Linear and Nonlinear Programming, McGrawHill, 1996
W.L. Winston, Operations Research, Applications and Algorithms, Thomson Edu, 2004

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, içeriği ile ilgili olarak ders sunumları, tahta ve görsel sunum kullanılarak verilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 OLY OLAY İNCELEMESİ
2 PRJ PROJE
3 PRJ PROJE
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU OLY * 0.25 + PRJ * 0.25 + PRJ * 0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU OLY * 0.25 + PRJ * 0.25 +BUT * 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç.Dr. Şener AKPINAR
e-mail: sener.akpinar@deu.edu.tr
Tel: 301 9050

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 11 3 33
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 1 11 11
Ödev Hazırlama 3 10 30
Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30
Final Sınavına Hazırlık 1 40 40
Projeye Hazırlık 1 30 30
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 178

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.12311
ÖK.24211333
ÖK.3134222
ÖK.4421113