GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
BLG518 Optimizasyon Seçmeli Ders Grubu 1 1 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Yüksek Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin matematiksel modelleme, karar verme süreçleri ve optimizasyon teknikleri konusunda bilgi sahibi olmalarını sağlayarak; gerçek dünya problemlerini çözmek için uygun matematiksel optimizasyon yöntemlerini seçip uygulayabilmelerini sağlamaktır.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 Öğrenci, çeşitli optimizasyon problemlerini matematiksel olarak modelleyebilir ve çözüm yöntemlerini belirleyebilir.
2 Öğrenci, lineer ve doğrusal olmayan programlama tekniklerini kullanarak gerçek dünya problemlerini analiz eder ve çözer.
3 Öğrenci, optimizasyon yazılımlarını etkin bir şekilde kullanarak elde ettiği çözümleri yorumlayabilir.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Lineer Cebir Kalkülüs Programlamaya Giriş (önerilir)

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Öğrencilerin matematiksel ifade yetkinliğine sahip olması beklenir. Uygulamalı yazılım araçlarının kullanımına açık olunmalıdır. Analitik düşünme ve problem çözme becerileri bu ders için önemlidir. Gerçek dünyadan vaka analizleriyle desteklenmesi önerilir.

Dersin İçeriği

Optimizasyonun temel kavramları Lineer programlama (Simplex yöntemi) Dualite ve duyarlılık analizi Tamsayılı programlama Doğrusal olmayan programlama Kısıtlı ve kısıtsız optimizasyon Lagrange çarpanları Grafiksel çözüm yöntemleri Taşıma ve atama problemleri Optimizasyon yazılımları ve araçları (örneğin: MATLAB, LINGO, Python-PuLP)

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Optimizasyona Giriş Ders anlatımı Lineer cebir kavramlarının tekrarı
2 Matematiksel modelleme ve problem tanımı Uygulamalı örnek çözümü Matris işlemleri ve determinant hesabı
3 Lineer programlamaya giriş Problem temelli öğrenme Temel diferansiyel ve integral bilgisi
4 Simplex algoritması Grup çalışmaları Simplex algoritması ön okuması
5 Dualite ve dual problemler Sunumlar Dualite kavramının araştırılması
6 Duyarlılık analizi Bilgisayar destekli uygulamalar Python veya MATLAB kurulumlarının yapılması
7 Grafiksel çözüm yöntemleri Laboratuvar çalışmaları Python'da NumPy ve SciPy kütüphanelerine giriş
8 Tamsayılı programlama Simülasyon uygulamaları LINGO yazılımına genel bakış
9 Taşıma problemleri Proje tabanlı öğrenme Önceki dönem ödevlerinin incelenmesi
10 Atama problemleri Gerçek veri ile analiz çalışmaları Taşıma ve atama problemlerine örnek bakılması
11 Doğrusal olmayan programlamaya giriş Tartışma ve yorumlama oturumları Kısıtsız optimizasyon üzerine makale okunması
12 Kısıtsız optimizasyon Bireysel ödevler Lagrange çarpanları ile ilgili videolar izlenmesi
13 Kısıtlı optimizasyon ve Lagrange çarpanları Çevrimiçi eğitim materyalleri kullanımı Gerçek veri setlerinin analizi için Excel pratikleri
14 Optimizasyon yazılımları (MATLAB, Python, LINGO) Etkileşimli soru-cevap Problem tanımlama ve modelleme çalışmaları
15 Gerçek dünya uygulamaları ve vaka analizi Teknik doküman ve makale incelemeleri Optimizasyon uygulamalarının sektörel örneklerinin incelenmesi

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 72 72
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 76 76
Toplam İş Yükü (saat) 150

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek