UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
MAT5015 Matematiksel Programlama ve Modelleme Bahar 3 0
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Tr
Dersin Türü: Must Course
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. GENCO FAS
Dersin Amacı: Bu ders ile optimizasyona bir giriş yapılırken, endüstri, planlama ve lojistik alanında her düzeyde gereksinim duyulan temel kavramlar gözden geçirilecektir.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Ders gerçek hayattaki problemlerin matematiksel olarak modellenmesi ve çözüm yöntemlerini açıklayacaktır.

Dersin İçeriği

Optimizasyon ve Matematiksel modellemeye giriş, Matematiksel olarak 2 boyutlu örnek problemlerin modellemesi, Lineer ve tamsayılı programlama, Simplex metodu, Kareli Atama, Taşıma, Location-Allocation gibi problem ve modeller ile bunların kullanım yerleri.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Lineer Programlamaya Giriş
2) Gerçek hayattan iki boyutlu lineer programlama problemleri
3) Simplex Metodu: Tanımlar ve temel operasyonlar
4) Simplex Metodu (devam)
5) Büyük M ve İki Faz Metodları
6) Revised Simplex Metodu ve Düalite
7) Karush Kuhn Tucker Koşulları
8) Tam sayı modelleme
9) Satış Temsilcisi ve İş Atama modelleri
10) Kareli Atama Problemi
11) Bazı Bulgusal Yöntemler: Benzetilmiş Tavlama, Genetik Algoritma gibi
12) Dallanma ve Sınırlandırma Metodu
13) Uygulamalar ve tekrar
14) Tekrar

Kaynaklar

Ders Notları: - Operations research: An Introduction, Hamdy A. Taha, Prentice Hall
Diğer Kaynaklar: - Facilities Design, Sunderesh S. Heragu, CRC Press

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam 14 % 10
Laboratuar % 0
Uygulama % 0
Arazi Çalışması % 0
Derse Özgü Staj % 0
Küçük Sınavlar % 0
Ödev 2 % 10
Sunum % 0
Projeler % 0
Seminer % 0
Ara Sınavlar 1 % 30
Ara Juri % 0
Final 1 % 50
Rapor Teslimi % 0
Juri % 0
Bütünleme % 0
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 50
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama 0 0 0
Derse Özgü Staj 0 0 0
Arazi Çalışması 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 8 112
Sunum / Seminer 2 2 4
Proje 0 0 0
Ödevler 2 10 20
Küçük Sınavlar 2 2 4
Ara Juri 0
Ara Sınavlar 2 2 4
Rapor Teslimi 0
Juri 0
Final 1 14 14
Toplam İş Yükü 200

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) Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme. 5
2) Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme) 5
3) Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme. 5
4) Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme. 4
5) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme. 5
6) Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. 3
7) Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme. 4
8) Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme. 4
9) Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme. 5
10) Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme. 4
11) Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek. 5
12) Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek. 5