DERS ADI

: Yer Seçimi Kuramı

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 5046 Yer Seçimi Kuramı SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. MUALLA GONCA AVCI

Dersi Alan Birimler

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

Dersin Amacı

Bu dersin amacı temel ve ileri yer seçimi modellerini öğrenciye tanıtmaktır. Bu kapsamda, öğrencilerin yer seçimi problemleri için geliştirilen kesin ve sezgisel çözüm yaklaşımlarını öğrenmeleri hedeflenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yer seçimi modelleri ile ilgili temel kavramları tanımlayabilme
2   Yer seçimi problemlerini sınıflandırabilme
3   Gerçek hayattaki yer seçimi problemlerini modelleyebilme
4   Yer seçimi modellerini çözebilme
5   Yer seçimi problemlerinin çözümü için yazılım uygulamalarını kullanabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Yer seçimi problemlerine giriş, yer seçimi problemlerinin sınıflandırılması
2 Doğrusal programlama (hatırlatma)
3 Karmaşıklık kuramına genel bakış
4 Kapsama problemleri
5 Merkez problemleri
6 Medyan problemleri
7 Sabit maliyetli yer seçimi problemleri
8 Lagrange gevşetmesi yöntemi
9 Sezgisel algoritmalar
10 Benders ayrıştırması yöntemi
11 İleri yer seçimi modelleri
12 Öğrenci sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:

Daskin, Mark S. Network and discrete location: models, algorithms, and applications. John Wiley & Sons, 2011.

Laporte, Gilbert, Stefan Nickel, and Francisco Saldanha da Gama, eds. Location science. Vol. 528. Berlin: Springer, 2015.

Referanslar:

Farahani, Reza Zanjirani, and Masoud Hekmatfar, eds. Facility location: concepts, models, algorithms and case studies. Springer Science & Business Media, 2009.

Eiselt, Horst A., and Vladimir Marianov, eds. Foundations of location analysis. Vol. 155. Springer Science & Business Media, 2011.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Tahtada veya görsel sunum ile aktarılan ders notları, sınıf içi tartışmalar, ödevler, öğrenci sunumları, yazılım uygulamaları

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 * 0.30 + ODV * 0.20 +YSS * 0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 +ODV * 0.20 + 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

gonca.yunusoglu@deu.edu.tr

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 6 78
Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavına Hazırlık 1 25 25
Ödev Hazırlama 1 25 25
Sunum Hazırlama 1 10 10
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 201

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.1434333
ÖK.24343
ÖK.344355
ÖK.444355
ÖK.545355