Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ekonomi | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Mühendislik Fakültesi | ||||||
| Ders Kodu | IE 307 | ||||||
| Ders Adı İngilizce | Modeling and Methods in Optimization | ||||||
| Ders Adı Türkçe | Modelleme ve Optimizasyonda Yöntemler | ||||||
| Öğretim Dili | EN | ||||||
| Ders Türü | Ders,Laboratuvar Çalışması,Ters-Yüz Öğrenme | ||||||
| Dersin Düzeyi | İleri | ||||||
| Dönem | Güz | ||||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 175 saat | ||||||
| Ders Kredileri | 7 AKTS | ||||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||||
| Ön Koşul |
IE 202 - Operations Research I |
||||||
| Yan Koşul | Yok | ||||||
| Beklenen Ön Bilgi | Deterministik yöneylem araştırması metodolojileri hakkında ön bilgi | ||||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Yok | ||||||
| Genel Eğitim Hedefi | Matematiksel modellemeyi derinlemesine öğrenmek ve çözüm yöntemlerini kullanmak/geliştirmek | ||||||
| Ders Açıklaması | Bu ders, matematiksel modellemenin çeşitli yönlerini ve gerçeğe uygun, büyük boyutlu, karmaşık problemlerin çözümü için kullanılan problem çözme stratejilerini tanıtır. Ders boyunca en kısa yol problemi; tam sayılı programlama ile modelleme; dal-sınır yöntemi ; ileri düzey doğrusal programlama modelleri kurma; doğrusallığın önemi; bazı doğrusal olmayan problemlerin doğrusallaştırılması; hedef programlama; en kısa yol problemi; minimum örten ağaç problemi; en büyük akış problemi; kombinatoryal optimizasyon problem örnekleri; açgözlü sezgiseller yerel arama gibi kombinatoryal problemler için sezgiseller; tek değişkenli doğrusal olmayan modeller; dışbükeylik; doğrusal olmayan programlamada kısıtsız ve kısıtlı optimizasyon konuları işlenir. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) optimizasyon problemlerinde ağ yapısını tanımlar ve uygun çözüm yöntemlerini kullanır; 2) iyi matematiksel modeller oluşturur; 3) optimizasyon algoritmalarını inceler; 4) optimizasyon problemleri için uygun algoritmalar tasarlar, sonuçları analiz eder ve yorumlar ve sonuçlar çıkarır; 5) tasarlanan bir algoritmanın gösterimini yapar; 6) bir ekip üyesi olarak etkili bir şekilde çalışır; 7) doğrusal olmayan problemler için çözüm tekniklerini uygular. |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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. |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 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 |
| Hazırlayan ve Tarih | HANDE KÜÇÜKAYDIN , February 2026 |
| Ders Koordinatörü | HANDE KÜÇÜKAYDIN |
| Dönem | Güz |
| Dersi Veren(ler) |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | Tam Sayılı Programlama ile Modelleme |
| 2) | Tam Sayılı Programlama ile Modelleme |
| 3) | Tam Sayılı Programlama ile Modelleme, Dal-Sınır Yöntemi |
| 4) | Dal-Sınır Yöntemi, İleri Seviye Doğrusal Programlama Modelleri |
| 5) | İleri Seviye Doğrusal Programlama Modelleri, Ağ Optimizasyon Modelleri: En Kısa Yol Problemi, Minimum Örten Ağaç Problemi |
| 6) | Ağ Optimizasyon Modelleri: En Kısa Yol Problemi, Minimum Örten Ağaç Problemi, En Büyük Akış Problemi |
| 7) | Ağ Optimizasyon Modelleri: En Büyük Akış Problemi, Kombinatoriyal Optimizasyon Problemleri |
| 8) | Kombinatoriyal Optimizasyon için Sezgiseller: Giriş, Yeniden Formülasyon, Yuvarlama ve Ayrıştırma, Liste İşleme Sezgiselleri |
| 9) | Kombinatoriyal Optimizasyon için Sezgiseller: Liste İşleme Sezgiselleri, Komşuluklar ve Komşular |
| 10) | Komşuluklar ve Komşular, Yerel Arama |
| 11) | Yerel Arama, Tek Değişkenli Doğrusal Olmayan Modeller |
| 12) | Tek Değişkenli Doğrusal Olmayan Modeller, Doğrusal Olmayan Modeller: Dışbükeylik ve Kısıtsız Optimizasyon |
| 13) | Doğrusal Olmayan Modeller: Dışbükeylik ve Kısıtsız Optimizasyon, Doğrusal Olmayan Modeller: Kısıtlı Optimizasyon |
| 14) | Doğrusal Olmayan Modeller: Kısıtlı Optimizasyon |
| 15) | Final Sınavı/Projeler/Sunum dönemi |
| 16) | Final Sınavı/Projeler/Sunum dönemi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | • Williams, H. P. (2013). Model Building in Mathematical Programming (5th Edition). Wiley • Hillier, F.S., Lieberman, G. J. Introduction to Operations Research (2024 Release ISE). McGraw-Hill Education | |||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Aktif öğrenme tekniği olarak "ters yüz sınıf" kullanılarak dersler/iletişim saatleri | |||||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Öğrenci grup halinde bir proje tamamlayacaktır. | |||||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Yok | |||||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Evet | |||||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | Yok | |||||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
|||||||||||||||
| Ders Yönetimi |
hande.kucukaydin@mef.edu.tr 212 3953631 Öğretim Elemanı Bilgileri -Ofis ve telefon numarası: 5. kat, Oda No. 538, 0(212) 395 3631 -Ofis saatleri: Daha sonra duyurulacaktır -E-posta adresi: hande.kucukaydin@mef.edu.tr Sınavlar ve kısa sınavlar: Kapalı kitap ve kapalı notlar olarak yapılacaktır. Devam Zorunluluğu: Devam durumu YÖK yönetmeliklerine tabidir. Öğrenciler derste yapılan tüm duyurulardan sorumludur. Ödevlerin geç teslimi: Uygulanmamaktadır. Kısa sınava girememe durumu: Geçerli mazeret belgelerinin sunulması halinde, kaçırılan her kısa sınav için telafi sınavı yapılacaktır. Proje teslimine geç kalma durumu: Teslim süresinden 0–24 saat arası geciken projeler, kazandıkları notun %70’ini alır. 24–48 saat arası gecikenler, kazandıkları notun %35’ini alır. 48–72 saat arası gecikenler ise kazandıkları notun %10’unu alır. Ara Sınava Katılmama Durumu: Tüm sınavlara istisnasız katılmanız beklenmektedir; bu nedenle seyahat planlarınızı sınav tarihlerini dikkate alarak yapmalısınız. Tıbbi acil durumlar, geçerli bir doktor raporu sunulması halinde istisna sayılır. Ancak yalnızca “sınav günü sağlık merkezine başvurduğunuzu” belirten bir belge yeterli değildir; raporda sınava giremeyecek durumda olduğunuz açıkça belirtilmelidir. Geçerli mazeret belgesi sunulması durumunda, her kaçırılan ara sınav için bir telafi sınavı yapılacaktır. Geçerli bir mazeret olmadan sınava girmeyen öğrencilere 0 (sıfır) notu verilecektir. İş görüşmeleri, iş etkinlikleri, düğünler, tatiller vb. durumlar mazeret olarak kabul edilmez. Final Sınavına Giriş Koşulu: YÖK yönetmeliklerine tabidir. Final Sınavına Katılmama Durumu: Fakülte yönetmeliklerine tabidir. Sınıf Davranış Kuralları ve Akademik Dürüstlük: Yükseköğretim Kanunu Madde 54’e tabidir. Akademik Dürüstlük ve İntihal: Yükseköğretim Kanunu Madde 54’e tabidir. |
|||||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 1 | 4 | 1 | 84 | ||
| Proje | 1 | 40 | 2 | 42 | |||
| Küçük Sınavlar | 3 | 6 | 1 | 21 | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 25 | 3 | 28 | |||
| Toplam İş Yükü | 175 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 7.0 | ||||||
| AKTS | 7 | ||||||