ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, DOKTORA)
Doktora TYYÇ: 8. Düzey QF-EHEA: 3. Düzey EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
INE6105 Stokastik Modeller Bahar 3 0 3 9

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: English
Dersin Türü: Must Course
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Üyesi ETHEM ÇANAKOĞLU
Opsiyonel Program Bileşenleri: INE lisans müfredatında, "MATH 3024 Olasılık ve Rassal Değişkenler" adli olasılık teorisi ve olasılık dağılımları temel kavramlarınin anlatildigi bir zorunluluktur dersi var. INE yuksek lisans müfredatinda, "INE5110 Olasılıklı Modeller ve Uygulamalar" adlı stokastik süreçler, çeşitleri ve özellikleri ve uygulama alanları ile ilgili temel bilgilerin verildigi bir zorunlu ders vardir. Bu ders INE5110 dersini takip edecek ve stokastik modeller konusunda daha gelişmiş konulari ele alınacaktır.
Dersin Amacı: Bu dersin amacı olasılık teorisinin altında yatan matematiksel tekniklerin bilgisini iyi bilinen mühendislik ve yöneylem araştırması problemleri uygulama yoluyla geliştirmektir. Doktora düzeyindeki bu ders, Markov süreçleri, Poisson ve yenilenme süreçleri, kuyruk sistemleri, güvenilirlik teorisi, Brown hareketi ve durağan süreçler gibi gelişmiş stokastik modelleri kapsayacak şekilde tasarlanmıştır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1: Stokastik modellerin tanimlar ve kurar.
2: Olasılıksal bir gerçek hayat problemi için bir model geliştirir.
3: Analitik bir stokastik model çözer.
4: Gerçek hayattaki stokastik süreçleri analiz eder.

Dersin İçeriği

Bu ders stokastik süreçleri konusundaki bir takip dersi nitelindedir. Selefi, "IE5110 Olasılıklı Modeller ve Uygulamalar" dersi stokastik süreçler ile ilgili temel bilgi verilen bir zorunlu ders olarak Endüstri Mühendisliği yüksek lisans programında sunulmaktadır. Bu ders ayrıca, Endüstri Mühendisliği Doktora programında bir zorunlu ders olarak sunulmaktadır ve stokastik modeller ile ilgili ileri konulara odaklanmak amacıyla hazırlanmıştır. Stokastik süreçlerin teorisi ve uygulamaları hem ilgili bilgi kazandıktan sonra, öğrenciler icin araştırma olanaklarini keşfetmek ve bu konuda doktora tezleri yapmak mümkün olacaktir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Tanıtım ve Temel Süreçlerin İncelenmesi
2) Stokastik Süreçler
3) Markov Zinciri
4) Markov Süreçleri
5) Markov Karar Süreçleri
6) Markov Karar Süreçleri
7) Arasınav
8) Stokastik Programlamaya Giriş
9) Stokastik Programlamaya Giriş
10) Stokastik problemin deterministik eşitliğini yazma.
11) Two-Stage Recourse Problems
12) Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş
13) Monte Carlo Kontrol
14) Sunum

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Introduction to Probability Models, 10th ed. Sheldon M. Ross. Academic Press, 2010 978-0-12-375686-2

Introduction to Stochastic Processes, Erhan Cinlar, Dover Publications; Reprint edition 2013. 978-0486497976
Diğer Kaynaklar: Stochastic Processes, 2nd ed. Sheldon M. Ross. Wiley, 1996 0-471-12062-6

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam 10 % 5
Küçük Sınavlar 2 % 20
Ödev 5 % 15
Ara Sınavlar 1 % 25
Final 1 % 35
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 65
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 35
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 13 37
Sınıf Dışı Ders Çalışması 15 104
Ödevler 5 40
Küçük Sınavlar 2 2
Ara Sınavlar 1 3
Final 1 3
Toplam İş Yükü 189

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Temel bilimleri, matematik ve endüstri mühendisliği ile ilgili alanları üst düzeyde anlamak ve uygulamak 4
2) Alanında en son gelişmeler dâhil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibi olmak 2
3) Bilgileri sistematik bir yaklaşım ile değerlendirebilmek ve kullanabilmek 3
4) Bir alanda en yeni bilgilere ulaşmak ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahip olmak 1
5) Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapabilmek
6) Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılama, tasarlama, uygulama ve sonuçlandırma; bu süreci yönetme
7) Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
8) Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirmek ve bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarmak
9) Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapmak
10) Uzmanlık alanında çalışanlarla ve daha geniş bilimsel ve sosyal topluluklarla yazılı ve sözlü etkin iletişim kurmak, bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurmak ve tartışmak.
11) Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunların çözümünde stratejik karar verme süreçlerini kullanarak işlevsel etkileşim kurabilmek 1
12) Etkin ve verimli yönetme becerisine sahip olmak