| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Optimizasyon Tekniği | MKM 485 | 7 | 3 + 0 | 3 | 8 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. CEYHUN YILMAZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Optimal karar vermeyi sağlayan matematik modellerin kurulması, değişik uygulama alanlarının gösterilmesi ve çözüm yöntemlerinin uygulanması. |
| Dersin İçeriği | Giriş ve temel kavramlar. Kısıtsız optimizasyon. Kısıtsız optimizasyonda analitik çözüm, sayısal yöntemler ve algoritmalar. Kısıtlı optimizasyon: Eşitlik kısıtları altında optimizasyon, Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon, özel kısıtlar altında optimizasyon. Lineer Programlama (LP) ve uygulamaları. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Optimizasyonla ilgili temel kavramları açıklayabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | Doğru Yanlış Testleri, Kısa Cevaplı Testler, |
| 2 | Değişik alanlardaki problemlerde optimal karar vermek için model kurabilir, çözebilir ve uygulayabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 3 | Kısıtsız optimizasyonda algoritma üretebilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 4 | Kısıtlı optimizasyonda algoritma üretebilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, | |
| 5 | Analitik veya sayısal çözümlemeler yapabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Problem Çözme, Proje, | Ödev / Evde-Çöz Sınavlar, |
| 6 | Lineer programlama kullanabilir. | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş, temel kavramlar | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 2 | Kısıtsız optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 3 | Kısıtsız optimizasyonda sayısal yöntemler | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 4 | Kısıtsız optimizasyonda sayısal yöntemler | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 5 | Kısıtsız optimizasyonda sayısal yöntemler | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 6 | Eşitlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 7 | Eşitlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 8 | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 9 | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 10 | Eşitlik ve eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 11 | Özel kısıtlar altında optimizasyon ve uygulama | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 12 | Lineer programlama(LP) | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 13 | Model kurma, grafik yöntem | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| 14 | Simpleks yöntem ve LP uygulamaları | Önceki Haftada Verilen Çalışmalar |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | [1] Stoecker, W. F., Design of Thermal Systems, 3rd Edition, McGraw Hill, 1989.
|
| Ders Kaynakları |
|
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 4 | PÇ 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Optimizasyonla ilgili temel kavramları açıklayabilir. | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 |
| 2 | Değişik alanlardaki problemlerde optimal karar vermek için model kurabilir, çözebilir ve uygulayabilir. | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 3 | Kısıtsız optimizasyonda algoritma üretebilir. | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 |
| 4 | Kısıtlı optimizasyonda algoritma üretebilir. | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 |
| 5 | Analitik veya sayısal çözümlemeler yapabilir. | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 6 | Lineer programlama kullanabilir. | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Ödev | 50 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 6 | 6 |
| Ödev | 10 | 8 | 80 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 192 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 7,68 | ||
| dersAKTSKredisi | 8 | ||