School/Faculty/Institute |
Faculty of Engineering |
Course Code |
IE 301 |
Course Title in English |
Operations Research II |
Course Title in Turkish |
Yöneylem Araştırması II |
Language of Instruction |
EN |
Type of Course |
Ters-yüz öğrenme,Lecture |
Level of Course |
Başlangıç |
Semester |
Fall |
Contact Hours per Week |
Lecture: 3 |
Recitation: none |
Lab: none |
Other: none |
|
Estimated Student Workload |
148 hours per semester |
Number of Credits |
6 ECTS |
Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
Pre-requisites |
MATH 227 - Probability and Statistics for Engineering I
|
Co-requisites |
None |
Expected Prior Knowledge |
Basic probability knowledge |
Registration Restrictions |
none |
Overall Educational Objective |
To learn stochastic operations research methodologies. |
Course Description |
This course introduces the students to stochastic models and methodologies for analyzing and providing solutions to decision-making problems with uncertainties. The course will emphasize Markov Chains, Exponential Distribution, Poisson Process, Queuing Theory and Markov Decision Process, and their applications in real life problems. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) Markov Zincirlerini kullanarak rastgele ortamlarda ortaya çıkan problemlerin stokastik modellerini oluşturma becerisini gösterir;
2) Poisson Sürecini kullanarak modeller oluşturur;
3) Kuyruk Teorisini kullanarak performans değerlendirmesi gerçekleştirebilir;
4) Markov Karar Sürecini kullanarak farklı stratejileri değerlendirir.
5) Stokastik modelleme ve kuyruk teorisi tekniklerini bazı gerçek hayattaki durumlara uygular
6) alternatif stokastik optimizasyon tekniklerini analiz eder, karşılaştırır ve stokastik optimizasyon problemlerine bir çözüm yöntemi tasarlar
|
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. |
|
|
|
|
|
|
2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek |
|
|
|
|
|
|
3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak |
|
|
|
|
|
|
4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. |
|
|
|
|
|
|
5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. |
|
|
|
|
|
|
6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. |
|
|
|
|
|
|
7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. |
|
|
|
|
|
|
8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. |
|
|
|
|
|
|
9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). |
|
|
|
|
|
|
10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. |
|
|
|
|
|
|
11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
|
|
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
N None |
S Supportive |
H Highly Related |
|
|
|
|
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
1) |
Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. |
N |
|
2) |
Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek |
N |
|
3) |
Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak |
N |
|
4) |
Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. |
N |
|
5) |
Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. |
N |
|
6) |
Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. |
N |
|
7) |
Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. |
N |
|
8) |
Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. |
H |
|
9) |
Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). |
H |
|
10) |
Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. |
H |
|
11) |
Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
H |
|
Prepared by and Date |
EVREN GÜNEY , December 2023 |
Course Coordinator |
FİLİZ GÜRTUNA |
Semester |
Fall |
Name of Instructor |
Dr. Öğr. Üyesi FİLİZ GÜRTUNA |
Course Contents
Hafta |
Konu |
1) |
Stokastik Süreçler ve Markov Zincirlerine giriş |
2) |
Markov Zinciri Uygulamalarının açıklayıcı örnekleri |
3) |
Kararlı Durum Olasılıkları ve Uygulamaları |
4) |
Emici Markov Zincirleri ve Analizi (Quiz 1) |
5) |
Markov Zinciri Uygulamaları |
6) |
Üstel Dağılım (ÜD) ve Poisson Süreçleri (PS) I |
7) |
Üstel Dağılım (ÜD) ve Poisson Süreçleri (PS) I II |
8) |
Kuruk Teorisine giriş - Terminoloji |
9) |
M/M/1/GD/N/ tipi Kuyruk Sistemleri (Midterm) |
10) |
M/M/1/GD/N tipi Kuyruk Sistemleri |
11) |
Kuyruk Sistemleri Uygulamaları |
12) |
Markov Karar Süreci I |
13) |
Markov Karar Süreci II |
14) |
Markov Karar Süreci III |
15) |
Final sınavı / sunum dönemi |
16) |
Final sınavı / sunum dönemi |
Required/Recommended Readings | Textbook: Taha, H. A., Operations Research: An Introduction (9th Edition). Upper Saddle River, New Jersey: Pearson.
Supplementary:
(1) Ross, S.M., Introduction to Probability Models (8th Edition). Academic Press, Elsevier.
(2) Winston, W. L., Operations Research – Applications and Algorithms. Brooks/Cole CENGAGE Learning, Belmont, Canada.
|
Teaching Methods | Lectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique |
Homework and Projects | • Problems from textbook (they will not be collected and not graded, quiz questions will be very similar or identical to the problems).
• A term project that covers all topics learned in this course
|
Laboratory Work | none |
Computer Use | Excel use is strongly recommended |
Other Activities | none |
Assessment Methods |
Assessment Tools |
Count |
Weight |
Küçük Sınavlar |
1 |
% 30 |
Ara Sınavlar |
1 |
% 30 |
Final |
1 |
% 40 |
TOTAL |
% 100 |
|
Course Administration |
guneye@mef.edu.tr
212 3953740
Instructor’s
-office and phone number: 5th floor, 212 3953740
-office hours: TBA
-email address: semra.agrali@mef.edu.tr
Exams and quizzes: Closed book and closed notes.
Homework: N/A
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: No make-up will be given for the missed quizzes. For certain excuses (decided by the instructor) the percentage of the missed quiz may be added to the midterm or to the final.
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, missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given. 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
Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Regulations
|