AKTS - Rassal Modeller

Rassal Modeller (IE324) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Rassal Modeller IE324 6. Dönem 3 0 0 3 6
Ön Koşul Ders(ler)i
(IE201 veya MATH392)
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Zorunlu Bölüm Dersleri
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Dr. Öğr. Üyesi Kamil Demirberk ÜNLÜ
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu derste öğrencilere Markov zincirleri, kuyruk sistemleri analizi gibi olasılık teknikler yardımıyla kompleks sistemlerin modellenmesi ve çözümlenmesine ilişkin bilgilerin aktarılması amaçlanmaktadır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Markov süreçleri yardımıyla stokastik model kurulumu yapabilme yeteneğinin kazanır.
  • Poisson süreçlerini kullanarak stokastik modeller kurma becerisini kazanır.
  • Kuyruk sistemlerinin farklı kurulumlar altında analiz edilebilmesi yeteneğinin kazanır.
Dersin İçeriği Stokastik süreçlerin tanımı ve sınıflandırmaları, Markov zincirleri, kuyruk sistemleri, stokastik envanter modelleri.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Stokastik olay, süreç ve sistem kavramları [1] Bölüm 1
2 Olasılık kavramlarının hatırlatılması [1] Bölüm 1,2
3 Stokastik süreçlerin tanımı ve sınıflandırılması [1] Bölüm 3
4 Markov zincirleri: Tanımlar [1] Bölüm 3
5 Markov zincirleri: Problem formülasyonu [1] Bölüm 3
6 Markov zincirleri: Envanter modelleri [1] Bölüm 3
7 Poisson süreci [1] Bölüm 5
8 Sürekli zamanlı Markov zincirleri [1] Bölüm 6
9 Arasınav
10 Doğum-Ölüm süreçleri [1] Bölüm 6
11 Kuyruk Sistemleri: Modelleme [2] Bölüm 8
12 Kuyruk Sistemleri: Analiz [2] Bölüm 9
13 Stokastik süreçlerin simulasyonu [2] Bölüm 11
14 Stokastik optimizasyon modelleri [1] Bölüm 4
15 Dönem Sonu Sınav Çalışmaları
16 Dönem Sonu Sınav Çalışmaları

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. An introduction to Stochastic Modeling, Pinsky, Mark, and Samuel Karlin, Acadamic Press.
Diğer Kaynaklar 2. Introduction to Probability Models, Sheldon M. Ross, Academic Press.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 40
Genel Sınav/Final Juri 1 60
Toplam 2 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 40
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 60
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 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi edinir ve bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi kazanır. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi ve bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanır. X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi kazanır.
4 Endüstri mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi kazanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi kazanır.
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır.
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi ve bireysel çalışma becerisi kazanır.
7 Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi, etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık edinir ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi kazanır.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve endüstri mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi kazanır.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi kazanır ve girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık, sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi kazanır.
11 Endüstri mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi edinir. Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır.
12 İnsan, malzeme, bilgi, teçhizat ve enerji içeren entegre sistemlerin tasarlanması, geliştirilmesi, uygulanması ve iyileştirilmesi konularında beceri kazanır.
13 Sistem entegrasyonunu sağlamaya yönelik uygun analitik ve deneysel yöntemler ile hesaplama yöntemleri konusunda bilgi edinir.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Teorik Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 40 40
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 62 62
Toplam İş Yükü 150