AKTS - Kesikli Programlama
Kesikli Programlama (IE506) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kesikli Programlama | IE506 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Sorun/Problem Çözme. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Bu derste öğrenciler kesikli programlamaya ilişkin temel kavramları ve bu kavramları çalışmalarında nasıl birleştireceklerini öğrenecektir. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Teori, hesaplama, endüstriyel çalışmalara deterministik modellerin uygulanması, tamsayılı programlama, karmaşık tamsayılı programlama, 1-0 programlama, knapsack problemi, dal sınır algortiması, Lagrange esnetmeleri, sezgisel algoritmalar, karar analizi, oyun teorisi, doğrusal olmayan tam sayılı programlama. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Optimizasyon, Doğrusal optimizasyon, matematiksel temelleri, modelleme ve örnekleri | |
| 2 | Optimizasyon, Doğrusal optimizasyon, matematiksel temelleri, modelleme ve örnekleri | |
| 3 | Vektörler, matrisler, eşzamanlı doğrusal denklem sistemleri | |
| 4 | Konveks kümeler ve konveks fonksiyonlar, polihedral küme | |
| 5 | Simpleks yöntemi: uç noktalar ve optimalite, temel mümkün çözümler. | |
| 6 | Simpleks yöntemi: Simpleks yönteminin anahtarı, geometrik motivasyonu, cebiri temel mümkün çözümler. | |
| 7 | Başlangıç çözümü ve sonlanma: temel başlangıç çözümü. | |
| 8 | Arasınav | |
| 9 | Başlangıç çözümü ve sonlanma: yapay başlangıçlı çözümler. | |
| 10 | Başlangıç çözümü ve sonlanma: özel durumlar | |
| 11 | Özel simpleks uygulamaları: revize simpleks yöntemi | |
| 12 | Doğrusal optimizasyon optimalite koşulları | |
| 13 | Dualite: formülasyon ve primal-dual ilişkiler | |
| 14 | Duyarlılık: Dual simpleks yöntemi | |
| 15 | Duyarlılık: Parametrik analizler | |
| 16 | Dönem Sonu Sınav Çalışmları |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Linear and non Linear Optimization Igor Griva, Stephen G.Nash, Ariela Sofer |
|---|
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | 6 | 10 |
| Projeler | - | - |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 40 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 50 |
| Toplam | 8 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 50 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 50 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Bireysel ve ekip üyesi olarak ileri düzey araştırma faaliyetlerini yürütme yeteneği kazanır. | |||||
| 2 | Araştırma konularını irdeleme, değerlendirme ve bilimsel muhakeme ile yorumlama yeteneği kazanır. | |||||
| 3 | Yeni yöntemler oluşturma ve bunları özgün araştırma alanları ve konularına uygulama becerisi kazanır. | |||||
| 4 | Deneysel ve/veya analitik verileri sistematik şekilde elde etme, bunları bilimsel sonuçlara ulaşacak şekilde tartışma ve değerlendirme yeteneği kazanır. | |||||
| 5 | Bilimsel felsefe yaklaşımını mühendislik sistemlerinin analiz, modelleme ve tasarımında uygulayabilme becerisi kazanır. | |||||
| 6 | Çalışmış olduğu sahadaki bilgiyi uluslararası düzeyde özgün çalışmaları oluşturacak, sürdürecek, tamamlayacak ve sunacak şekilde sentezleme yeteneği kazanır. | |||||
| 7 | Çalıştığı mühendislik alanında bilimsel ve teknolojik gelişmelere katkıda bulunur. | |||||
| 8 | Toplumu araştırma faaliyetleri aracılığıyla geliştirmek için endüstriyel ve bilimsel ilerlemelere katkıda bulunur. | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 1 | 16 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 1 | 4 | 4 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | 4 | 4 | 16 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 16 | 16 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 25 | 25 |
| Toplam İş Yükü | 125 | ||