Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
DSM 5009	Deterministik Optimizasyon Yöntemleri	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. UMAY ZEYNEP UZUNOĞLU KOÇER

Dersi Alan Birimler

Veri Bilimi Yüksek Lisans
Veri Bilimi Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı işletmelerde karşılaşılan karar problemlerini ele almaktır. Bu amaçla endüstride karşılaşılan problemlerinin doğrusal ya da doğrusal olmayan biçimde modellenmesi, ve ele alınan modellerin en iyi çözümlerinin çeşitli yöntemlerle araştırılması konuları üzerinde durulacaktır. Modellerin çözümü ve optimizasyonu için çeşitli bilgisayar programları (Matlab, Excel, R, Python) kullanılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Optimizasyon ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme
2	Karşılaşılan problemleri doğrusal, doğrusal olmayan ya da problem tipine uygun biçimde matematiksel olarak modelleyebilme
3	Bir optimizasyon modelini uygun yöntemi kullanarak çözümleyebilme
4	Optimizasyon problemlerini paket programlar aracılığıyla ya da kodlama yaparak çözebilme
5	Sonuçları yorumlayabilme
6	Eldeki kaynakların optimum kullanımını sağlayacak biçimde planlama yapabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Optimizasyon ile ilgili temel kavramlar
2	Veri analizinde matematiksel modelleme
3	Model kurma: Doğrusal modeller
4	Doğrusal modellerin tam çözümü ve büyük veri analizinde sezgisel yaklaşımlar; sonuçların yorumlanması
5	Doğrusal tamsayılı modellerin kesin çözümü ve sonuçların yorumlanması. Makine öğrenme yöntemlerinin dal-sınır algoritmasına entegrasyonu
6	Arasınav
7	Model kurma: Doğrusal olmayan modeller
8	Kısıtsız doğrusal olmayan modeller ve çözümü
9	En dik artış yöntemi ve altın kesit araştırması
10	Kısıtlı doğrusal olmayan modeller, Lagrange çarpanı
11	Kısıtlı doğrusal olmayan modeller, Kuhn-Tucker koşulları
12	Dinamik programlama ve büyük verilerle dinamik optimizasyon
13	Bilgisayar uygulamaları: Büyük boyutlu problemlerin bilgisayar destekli olarak çözümlenmesi
14	Bilgisayar uygulamaları: Büyük verilerde meta-sezgisel çözüm yaklaşımları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynaklar:
1. R.L. Rardin, Optimization in Operations Research, Prentice Hall, USA
Yardımcı kaynaklar:
2. W.L. Winston, Introduction to Operations Research, Applications and Applications, 3rd edition, Duxbury Press, 1994.
3. H. Taha, Operations Research, McGraw Hill, 7th edition, 2003.
4. F.S. Hillier, G.J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw Hill, 1995.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders notları, dersin temel kitabı kullanılarak ders anlatılacak ve teorik altyapı bilgisayar uygulamaları ile desteklenecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 +ODV * 0.10 +YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 +ODV * 0.10 +BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınav ve ödev değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: umay.uzunoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 60

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	13	3	39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	3	39
Vize Sınavına Hazırlık	1	20	20
Final Sınavına Hazırlık	1	30	30
Ödev Hazırlama	1	30	30
Sunum Hazırlama	1	30	30
Final Sınavı	1	3	3
Vize Sınavı	1	3	3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			194

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7
ÖK.1	5	4
ÖK.2		4	5			5
ÖK.3						5	5
ÖK.4		4		5	5		5
ÖK.5	2			5
ÖK.6

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI