|
|
| IST2007 | Optimizasyon | 4+0+0 | AKTS:5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | İSTATİSTİK ve BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 4 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Türkan ERBAY DALKILIÇ | | Diğer Öğretim Üyesi | PROF. DR. Zafer KÜÇÜK | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | 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 Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | bir optimizasyon problemini matematiksel olarak modelleyebilecekler | 2,4,5 | | | ÖK - 2 : | matematiksel olarak modellenmiş problemleri simplex algoritmasını kullanarak çözebilecekler | 2,4,5 | | | ÖK - 3 : | reel değişkenli fonksiyonların genel ve yerel minimum ve maksimum noktalarını belirleyebilecekler | 2,4,5 | | | ÖK - 4 : | doğrusal olmayan programlama problemlerini öğretilen algoritmalar ile çözebilecekler | 2,4,5 | | | ÖK - 5 : | eşitlik ve eşitsizlik kısıtlarına sahip problemleri optimizasyon yöntemleri ile çözebilecekler | 2,4,5 | | | 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 | | |
| 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 | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Optimizasyon problemlerinin matematiksel modellerinin kurulması. | | | Hafta 2 | Lineer optimizasyon problemlerinin geometrik yöntemle çözülmesi | | | Hafta 3 | Doğrusal programlama probleminin standartlaştırılması, temel çözümler. | | | Hafta 4 | Temel uygun çözümü iyileştirme ve doğrusal programlama için Primal Simplex yöntem. | | | Hafta 5 | Simplex tablo. | | | Hafta 6 | Charnes'in M yöntemi. | | | Hafta 7 | İki evreli yöntem. | | | Hafta 8 | Duallik kuramı | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Dual simplex yöntem | | | Hafta 11 | Parametrelerdeki değişimler için en iyilik sonrası çözümleme. | | | Hafta 12 | Model yapısındaki değişimler için en iyilik sonrası çözümleme. | | | Hafta 13 | Parametrik doğrusal programlama. | | | Hafta 14 | Klasik optimizasyon. | | | Hafta 15 | Eşitsizlik kısıtlı optimizasyon problemleri ve doğrusal olmayan programlama. | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Apaydın, A., 1996; Optimizasyon, Ankara Üniversitesi Fen Fak. Yayınları, No:41, Ankara | | | |
| 1 | Kara,İ., 2000, Doğrusal Programlama, Bilim Teknik Yayınevi, Ankara | | | 2 | Sucu, M., 1996; Doğrusal Programlama, Bizim Büro Basımevi, Ankara | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 25/11/2021 | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 12/01/2022 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık 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 Yükü | | | 128 |
|