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) 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.

Relation to Program Outcomes and Competences

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 Sınav,Ödev,Derse Katılım
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 Derse Katılım
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S Ödev,Derse Katılım
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 Sınav,Ödev
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Sınav,Ödev
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 ReadingsTextbook: 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 MethodsLectures/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 Worknone
Computer UseExcel use is strongly recommended
Other Activitiesnone
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

ECTS Student Workload Estimation

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 2 84
Ödevler 5 1.5 0.5 10
Küçük Sınavlar 5 1.5 0.5 10
Ara Sınavlar 1 20 2 22
Final 1 25 2 27
Total Workload 153
Total Workload/25 6.1
ECTS 6