DERS ADI

: Çok Amaçlı ve Çok Kriterli Programlama

DERECE PROGRAMLARI

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
IND 5018 Çok Amaçlı ve Çok Kriterli Programlama SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU

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

Dersin temel amacı, çok kriterlilik ve çok amaçlılık vurgusuna dayanan karar verme modellerini bu modellerle ilişkili pratik durumlar ve uygun varsayımlar altındaki teorik özellikleri verilerek öğretmektir. Bu ders ile çok kriterli karar verme ve çok amaçlı optimizasyonun temelleri öğretilecektir. AHP, TOPSIS, ELECTRE, ANP, PROMETHEE, FCM, GRA, Pareto Optimality, Utility Modelleri gibi çeşitli çok kriterli karar verme-çok amaçlı optimizasyon teknikleri derste tanıtılıp tartışılacaktır. Ayrıca, bu tekniklerin uygulamaları da sunulacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Çok kriterli problemleri modelleme becerisi
2   Çok kriterli problemleri çözebilmek için gerekli metotları uygulama becerisi
3   Sonuçları analiz edebilme becerisi
4   Sonuçları uygulayabilme becerisi

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Çok kriterli karar verme-çok amaçlı optimizasyona giriş
2 Temel metotlara giriş -1
3 Temel metotlara giriş -2
4 Uygulamalarıyla TOPSIS ve VIKOR teknikleri
5 Uygulamalarıyla ELECTRE ve PROMEHTEE teknikleri
6 Uygulamalarıyla AHP ve ANP teknikleri
7 Çok kriterli karar vermede etkileşim analizi için ELECTRE ve FCM yaklaşımları
8 Grup karar verme
9 Çok amaçlı optimizasyon kavramı, problem formülasyonu ve Pareto optimality
10 Çok amaçlı optimizasyon kavramı, problem formülasyonu ve Pareto optimality
11 Uygulamalarıyla çok amaçlı optimizasyon-1
12 Uygulamalarıyla çok amaçlı optimizasyon-2
13 Örnek Olay
14 Örnek Olay

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Saaty, T., Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy Process, RWS Pub., 1990
K . Paul Yoon, Ching-Lai Hwang,"Multiple Attribute Decision Making: An Introduction "Sage Publications,1995, ISBN: 0803954867

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sınıf sunumları, gerçek hayat problemleri ve 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 * 0.25 + ODV *0.25 +YSS *0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV *0.25 +BUT *0.50


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

Prof.Dr. Adil Baykasoğlu
+90 232 301 76 00

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Dersler 14 3 42
Ders öncesi/sonrası haftalık hazırlanma 14 7 98
Ara sınav için çalışma 1 15 15
Final için hazırlanma 1 20 20
Sunum hazırlama 1 25 25
Ara sınav 1 3 3
Final 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 206

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.1524151
ÖK.2234252
ÖK.352221
ÖK.45515

İLETİŞİM BİLGİLERİMİZ
Dokuz Eylül Üniversitesi Cumhuriyet Bulvarı No: 144 35210 Alsancak / İZMİR
Telefon: +90(232) 412 12 12 - Faks: +90 (232) 464 81 35

Copyright 2015 DEÜ. BİD

ANASAYFA / ÜNİVERSİTE HAKKINDA / DERECE PROGRAMLARI / ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER / ULUSLARARASI İLİŞKİLER