| 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 | Ters-yüz öğrenme | ||||||
| Level of Course | Orta | ||||||
| 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 |
||||||
| Co-requisites | None | ||||||
| Expected Prior Knowledge | Prior knowledge in matrix theory | ||||||
| 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 Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) doğrusal programlama modelleri formüle eder, 2) doğrusal programlama problemlerini çözer ve analiz eder; 3) Simplex algoritmasının temellerini ve kullanımını anlar; 4) primal ve dual çözümler arasındaki ilişkiyi açıklar ve dual çözümleri ekonomik açıdan yorumlar; 5) ulaşım ve atama problemleri gibi özel doğrusal programlama problemleri için çözüm tekniklerini takip eder; 6) takım üyesi olarak etkili bir şekilde çalışır, 7) matematiksel modelleri çözmek için yöneylem araştırması yazılımı kullanır. |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1) Mühendislik, bilim ve matematik prensiplerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi | |||||||
| 2) Halk sağlığı, güvenlik ve refahın yanı sıra, küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörleri dikkate alarak, ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi | |||||||
| 3) Farklı kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi | |||||||
| 4) Mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi | |||||||
| 5) Takım üyeleriyle birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam oluşturan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma becerisi | |||||||
| 6) Uygun deneyler geliştirme ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve mühendislik değerlendirmesi yaparak sonuçlara ulaşma becerisi | |||||||
| 7) Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinme ve uygun öğrenme stratejilerini kullanarak bu bilgileri uygulama becerisi |
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Mühendislik, bilim ve matematik prensiplerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi | H | Sınav,Derse Katılım,Proje |
| 2) | Halk sağlığı, güvenlik ve refahın yanı sıra, küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik faktörleri dikkate alarak, ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi | N | |
| 3) | Farklı kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi | N | |
| 4) | Mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi | N | |
| 5) | Takım üyeleriyle birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam oluşturan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma becerisi | S | Proje |
| 6) | Uygun deneyler geliştirme ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve mühendislik değerlendirmesi yaparak sonuçlara ulaşma becerisi | S | Sınav,Derse Katılım,Proje |
| 7) | Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinme ve uygun öğrenme stratejilerini kullanarak bu bilgileri uygulama becerisi | N |
| Prepared by and Date | HANDE KÜÇÜKAYDIN , March 2024 |
| Course Coordinator | HANDE KÜÇÜKAYDIN |
| Semester | Spring |
| Name of Instructor | Dr. Öğr. Üyesi HANDE KÜÇÜKAYDIN |
| Hafta | Konu |
| 1) | Yöneylem Araitırmasına (YA) Giriş ve Doğrusal Programlama (DP) Modelleme; |
| 2) | Grafik Çözüm Yöntemi & Model Fürmülasyonu; |
| 3) | Seçilmiş DP Uygulamaları ve Simplex Yöntemine Giriş; |
| 4) | Simplex Yöntemi; |
| 5) | Simplex Yöntemi, Başlangıç Yöntemleri; |
| 6) | Başlangıç Yöntemleri, Duyarlılık Analizi; |
| 7) | Duyarlılık Analizi; |
| 8) | Simplex Yönteminin Matris Temsili; |
| 9) | Dualite; |
| 10) | Dualite & Dual Simplex Yöntemi; |
| 11) | Hassas Analiz; |
| 12) | Hassas Analiz, UlaşımProblemi; |
| 13) | Ulaşım Problemi; |
| 14) | Atama Problemi; |
| 15) | Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi; |
| 16) | Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi. |
| 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 | ||||||