Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5083	Kesikli Optimizasyon	SEÇMELİ	3	0	0	7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, kesikli ve kombinatorik optimizasyon metotlarını tanımak ve tam sayılı programlama teknikleri ve uygulamalarını incelemek.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Kesikli optimizasyonun temel kavramlarını tanımlamak
2	Kesikli ve kombinatorik optimizasyon problemlerini tanımlamak için matematiksel teknikleri kullanmak
3	Tam sayılı programlama problemlerini incelemek
4	Ağ akışı problemlerini incelemek
5	En kısa yol problemlerini incelemek
6	Kesikli optimisazyon problem çözümlerinin yorumlanması ve sunulması
7	Çeşitli optimizasyon modellerini farklı alanlarda uygulayarak teorik ve pratik beceriler kazanmak

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli matematiksal altyapı
2	Kesikli ve kombinatorik optimizasyon için gerekli matematiksal altyapı
3	Tam sayılı programlama problemlerinin formüle edilmesi, Bireysel Ödev Hazırlama
4	Tam sayılı programlama problemlerinin formüle edilmesi, Sunum Hazırlama
5	Tam sayılı programlama problemlerinin çözümü: Dal- Sınır metodu
6	Tam sayılı programlama problemlerinin çözümü: Dal- Sınır metodu
7	Tam sayılı programlama problemlerinin çözümü: Kesme düzlemi metodu
8	Ara Sınav
9	Ağ modellerinin uygulaması, Bireysel Ödev Hazırlama
10	En küçük kapsayan ağaç
11	Ağ akış problemleri
12	En kısa yol problemleri
13	Yaklaşımlar, Sunum Hazırlama
14	En küçük maliyetli akış problemleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
1. Rardin, R., Optimization in Operations Research, Prentice Hall, 1998.
2. Nemhauser, G.And Wolsey, L., Integer and Combinatorial Optimization, Wiley, 1988.
3. Ahuja, R.K., Magnanti, T.L., and Orlin, J.B., Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications, Prentice Hall, 1993.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, Ödevler ve Problem çözümleri

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	SUN	SUNUM
4	YSS	YIL SONU SINAVI
5	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS* 0.30 + ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + YSS * 0.40
6	BUT	BÜTÜNLEME
7	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS* 0.30 + ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + BUT * 0.40

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Sınavların, sunumların ve ödevlerin değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
Prof. Dr. C. Cengiz ÇELİKOĞLU
e-posta: cengiz.celikoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 50

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	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	4	56
Final Sınavına Hazırlık	1	15	15
Vize Sınavına Hazırlık	1	10	10
Sunum Hazırlama	2	10	20
Bireysel Ödev Hazırlama	2	15	30
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			177

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.6	PK.7	PK.9	PK.10
ÖK.1	5	4
ÖK.2	5	4		5
ÖK.3	5			5
ÖK.4	5			5
ÖK.5	5			5
ÖK.6	5				5	5
ÖK.7	5		5	5		5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI