Türkçe | English
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
http://www.ktu.edu.tr/isbb
Tel: +90 0462 3773112
FENF
FEN FAKÜLTESİ / İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

IST2007Optimizasyon4+0+0AKTS:5
Yıl / YarıyılGüz Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım ŞekliZorunlu
BölümüİSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 4 saat teorik
Öğretim ÜyesiProf. Dr. Türkan ERBAY DALKILIÇ
Diğer Öğretim ÜyesiPROF. DR. Zafer KÜÇÜK
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Kamu ve özel sektörde işletmecilikten mühendisliğe, matematikten fen bilimlerine hemen her temel bilim dalında karşılaşabilecek optimizasyon problemlerinin çözümlenmesinin nasıl yapılacağının öğrencilere verilmesi.
 
Öğrenim KazanımlarıBPKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : bir optimizasyon problemini matematiksel olarak modelleyebilecekler2,4,5
ÖK - 2 : matematiksel olarak modellenmiş problemleri simplex algoritmasını kullanarak çözebilecekler2,4,5
ÖK - 3 : reel değişkenli fonksiyonların genel ve yerel minimum ve maksimum noktalarını belirleyebilecekler2,4,5
ÖK - 4 : doğrusal olmayan programlama problemlerini öğretilen algoritmalar ile çözebilecekler2,4,5
ÖK - 5 : eşitlik ve eşitsizlik kısıtlarına sahip problemleri optimizasyon yöntemleri ile çözebilecekler2,4,5
BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
Optimizasyonun yapısı ve tipleri, klasik optimizasyon, reel değişkenli fonksiyonların genel (global) ve yerel (lokal) maksimum ve minimumları, doğrusal olmayan programlama problemleri, eşitlik kısıtlamalarına sahip optimizasyon, eşitsizlik kısıtlamalarına sahip optimizasyon, Kuhn-Tucker teorisi, optimizasyon yöntemleri, algoritmaları ile bir-boyutlu arama teknikleri, algoritmaları ile kısıtlanmış gradiyent teknikleri, algoritma ile kısıtlama teknikleri, SUMT algoritması, kuadratik programlama
 
Haftalık Detaylı Ders İçeriği
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Optimizasyon problemlerinin matematiksel modellerinin kurulması.
 Hafta 2Lineer optimizasyon problemlerinin geometrik yöntemle çözülmesi
 Hafta 3Doğrusal programlama probleminin standartlaştırılması, temel çözümler.
 Hafta 4Temel uygun çözümü iyileştirme ve doğrusal programlama için Primal Simplex yöntem.
 Hafta 5Simplex tablo.
 Hafta 6Charnes'in M yöntemi.
 Hafta 7İki evreli yöntem.
 Hafta 8Duallik kuramı
 Hafta 9Arasınav
 Hafta 10Dual simplex yöntem
 Hafta 11Parametrelerdeki değişimler için en iyilik sonrası çözümleme.
 Hafta 12Model yapısındaki değişimler için en iyilik sonrası çözümleme.
 Hafta 13Parametrik doğrusal programlama.
 Hafta 14Klasik optimizasyon.
 Hafta 15Eşitsizlik kısıtlı optimizasyon problemleri ve doğrusal olmayan programlama.
 Hafta 16Dönem sonu sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Apaydın, A., 1996; Optimizasyon, Ankara Üniversitesi Fen Fak. Yayınları, No:41, Ankara
 
İlave Kaynak
1Kara,İ., 2000, Doğrusal Programlama, Bilim Teknik Yayınevi, Ankara
2Sucu, M., 1996; Doğrusal Programlama, Bizim Büro Basımevi, Ankara
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 9 25/11/2021 1 50
Dönem sonu sınavı 16 12/01/2022 1 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 4 14 56
Sınıf dışı çalışma 3 14 42
Arasınav için hazırlık 10 1 10
Arasınav 1.5 1 1.5
Dönem sonu sınavı için hazırlık 17 1 17
Dönem sonu sınavı 1.5 1 1.5
Toplam Çalışma Yükü128