School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||||
Course Code | IE 202 | ||||||
Course Title in English | Operations Research I | ||||||
Course Title in Turkish | Yöneylem Araştırması I | ||||||
Language of Instruction | EN | ||||||
Type of Course | Flipped Classroom | ||||||
Level of Course | Intermediate | ||||||
Semester | Spring | ||||||
Contact Hours per Week |
|
||||||
Estimated Student Workload | 160 hours per semester | ||||||
Number of Credits | 6 ECTS | ||||||
Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||||
Pre-requisites |
MATH 211 - Linear Algebra |
||||||
Expected Prior Knowledge | Prior knowledge in matrix theory | ||||||
Co-requisites | None | ||||||
Registration Restrictions | none | ||||||
Overall Educational Objective | To learn deterministic operations research methodologies. | ||||||
Course Description | This course introduces the most widely used deterministic operations research methodologies. The following topics are covered: introduction to operations research & linear programming (LP); model formulation; graphical solution procedure; selected LP applications; Simplex method; big-M method; two phase method; special cases in Simplex method; matrix representation of the Simplex method; graphical sensitivity analysis; dual problem; duality theorems; complementary slackness theorem; economic interpretation of duality; dual Simplex method; post optimality analysis; transportation problem; assignment problem. | ||||||
Course Description in Turkish | Bu ders, en yaygın kullanımı olan deterministik yöneylem araştırması yöntembilimlerini tanıtır. Ders boyunca yöneylem araştırmasına giriş & doğrusal programlama; model formüle etme; grafik çözüm yöntemi; seçilmiş doğrusal programlama uygulamaları; Simplex yöntemi; büyük M yöntemi; iki faz yöntemi; Simplex yönteminde özel durumlar; Simplex yönteminin matris temsili; grafiksel duyarlılık analizi; eşlek problem; dualite önermeleri; tümler gevşeklik önermesi; dualitenin ekonomik yorumu; eşlek Simplex yöntemi; hassas analiz; ulaşım problemi; atama problemi. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) Formulate linear programming/integer programming models, 2) Solve and analyze linear programming problems, 3) Comprehend the basics and usage of Simplex algorithm, 4) Explain the relation between primal and dual solutions and give the economic interpretation of dual solutions, 5) Follow solution techniques for specialized linear programming problems such as transportation and assignment problems. 6) function effectively as a member of a team, 7) use OR software to solve mathematical models. |
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||||||
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||||||
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||||||
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||||||
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||||||
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||||||
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||||||
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||||||
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||||||
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||||||
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||||||
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||||||
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
N None | S Supportive | H Highly Related |
Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
Prepared by and Date | HANDE KÜÇÜKAYDIN , March 2024 |
Course Coordinator | HANDE KÜÇÜKAYDIN |
Semester | Spring |
Name of Instructor | Dr. Öğr. Üyesi FİLİZ GÜRTUNA |
Hafta | Konu |
1) | Introduction to Operations Research (OR) & Linear Programming (LP) Modeling |
2) | Graphical LP Solution & Model Formulation |
3) | Selected LP Applications & Introduction to Simplex Method |
4) | Simplex Method |
5) | Simplex Method, Starting Methods |
6) | Starting Methods, Sensitivity Analysis |
7) | Sensitivity Analysis |
8) | Matrix Representation of the Simplex Method |
9) | Duality |
10) | Duality & Dual Simplex Method |
11) | Post-Optimal Analysis |
12) | Post-Optimal Analysis, Transportation Problem |
13) | Transportation Problem |
14) | Assignment Problem |
15) | Final Exam/Project/Presentation Period |
16) | Final Exam/Project/Presentation Period |
Required/Recommended Readings | • Taha, H. A. (2017). Operations Research: An Introduction (10th Edition). Upper Saddle River, New Jersey: Pearson • Winston, W.L. (2003). Operations Research: Applications and Algorithms (4th Edition). Cengage Learning | ||||||||||||||||||
Teaching Methods | Lectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique | ||||||||||||||||||
Homework and Projects | 1 mini-project regarding the use of a linear programming solver | ||||||||||||||||||
Laboratory Work | none | ||||||||||||||||||
Computer Use | GAMS | ||||||||||||||||||
Other Activities | |||||||||||||||||||
Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
Course Administration |
hande.kucukaydin@mef.edu.tr +902123953631 Instructor’s -office and phone number: 5th floor, 212 3953631 -office hours: TBA -email address: hande.kucukaydin@mef.edu.tr Exams and quizzes: Closed book and closed notes. Rules for attendance: YÖK regulations. You are responsible for the announcements made in class. Rules for late submission of assignments: N/A Missing a quiz: Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for each missed quiz. Missing a project: Project deadlines are always late for (0,24] hours receive 70% of the credit they get, (24,48] hours receive 35% , and (48,72] receive 10%. Missing a midterm: You are expected to be present without exception and to plan any travel around these dates accordingly. Medical emergencies are of course excluded if accompanied by a doctor’s note. A note indicating that you were seen at the health center on the day of the exam is not a sufficient documentation of medically excused absence from the exam. The note must say that you were medically unable to take the exam. Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for each missed midterm. If you fail to take the exam on the assigned day and do not have a valid excuse, you will be given zero (0) on the exam. Employment interviews, employer events, weddings, vacations, etc. are not excused absences. Eligibility to take the final exam: YÖK regulations. Missing a final: Faculty regulations. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Statement on plagiarism: YÖK Regulations (http://3fcampus.mef.edu.tr/uploads/cms/webadmin.mef.edu.tr/4833_2.pdf) extendable up to 72 hours, with submissions |
Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
Ders Saati | 14 | 1 | 3 | 1 | 70 | ||
Proje | 1 | 1 | 5 | 20 | 26 | ||
Küçük Sınavlar | 3 | 4 | 1 | 15 | |||
Ara Sınavlar | 1 | 20 | 2 | 22 | |||
Final | 1 | 25 | 2 | 27 | |||
Total Workload | 160 | ||||||
Total Workload/25 | 6.4 | ||||||
ECTS | 6 |