MATEMATİK (TÜRKÇE, DOKTORA) | |||||
Doktora | TYYÇ: 8. Düzey | QF-EHEA: 3. Düzey | EQF-LLL: 8. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
BA3464 | Yönetim Bilimi | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
Öğretim Dili: | En |
Dersin Türü: | Departmental Elective |
Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. YAVUZ GÜNALAY |
Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. YAVUZ GÜNALAY Dr. Öğr. Üyesi LEVENT AKSOY |
Dersin Amacı: | Öğrenciler analitik modelleme araçlarını tanıyacak ve bu araçları kullanarak iş hayatına ait problemleri modellemeleri istenir. Excel benzeri tablolama yazılımlsrı günümüzün örgütlerinde problemlerinin modellenmesi ve çözümünde de yadsınamaz bir önem / kullanım kazanmaktadır. Böylece, bu derste öğrencilere elektronik modelleme kavramları tanıtılacak ve orta düzeyde tablolama yazılımı kullanmaları beklenmektedir. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Modellemenin önemini ve matematiksel modelleme aşamalarını bilir. 2. Belirli ve Rassal modelleri ayırt edebilir. 3. Doğrusal ve Tam Sayılı programlama modelleme yetkinliğine sahiptir. 4. Çok Kriterli Karar Modellerini kurabilir. 5. Duyarlılık analizi yapabilir. 6. Ağ modellerini ayırt edebilir. |
Yöneylem Araştırması ve modelleme açıklaması tanıtılmaktadır. Tartışılan konular arasında: Böyle Doğrusal Programlama, Tamsayılı Programlama, Çok kriterli programlama ve Olasılıksal modelleme araçları, simülasyon ve kuyruk gibi Deterministik modeller. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık | |
1) | Basit matematiksel modellemeler, Başabaş noktası | ||
2) | Doğrusal programlama (DP) modellemesi | ||
3) | Bilgisayar kullanarak Doğrusal Programlama modeli çözümü | Excel kullanımı ve Çözücü eklentisi hakkında bilgi. | |
4) | Matematiksel modellerde duyarlılık analizi | ||
5) | Örnek DP modelleri | ||
6) | Örnek DP modelleri (devam) | ||
7) | Örnek DP modelleri | ||
8) | Ara sınav için tekrar. | ||
9) | Tam Sayılı Programlama | ||
10) | Tamsayılı ve doğrusal olmayan programlama modelleri | ||
11) | Olasılık modelleri (Stok, Kuyruk vb. modeller) | ||
12) | Benzetim çalışması | İstatistik konularının tekrarı | |
13) | Benzetim modelleri | ||
14) | Genel tekrar |
Ders Notları: | Ders Kitabı: Introduction to Management Science, by B. W. Taylor 11th Ed., Pearson, 2013. |
Diğer Kaynaklar: | Textbook: Introduction to Management Science, by B. W. Taylor 11th Ed., Pearson, 2013 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Devam | 10 | % 15 |
Laboratuar | 1 | % 15 |
Uygulama | % 0 | |
Arazi Çalışması | % 0 | |
Derse Özgü Staj | % 0 | |
Küçük Sınavlar | 6 | % 10 |
Ödev | % 0 | |
Sunum | % 0 | |
Projeler | % 0 | |
Seminer | % 0 | |
Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
Ara Juri | % 0 | |
Final | 1 | % 35 |
Rapor Teslimi | % 0 | |
Juri | % 0 | |
Bütünleme | % 0 | |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 65 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 35 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü | |
Ders Saati | 14 | 42 | |
Laboratuvar | 3 | 7 | |
Uygulama | |||
Derse Özgü Staj | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 95 | |
Sunum / Seminer | |||
Proje | |||
Ödevler | |||
Küçük Sınavlar | |||
Ara Juri | |||
Ara Sınavlar | |||
Rapor Teslimi | |||
Juri | |||
Final | 2 | 4 | |
Toplam İş Yükü | 148 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |