MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Endüstri Mühendisliği

 

Duyurular


 

SOSYAL MEDYA


 

IE 342 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Karar Teorisi
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 342
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere belirsizlik, risk, belirlilik ve çokölçütlülük ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemlerin modellenmesi, çözüm önerilerinin geliştirilmesi ve analizi hakkında giriş niteliğinde bilgiler vermektir
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Belirsizlik, risk ve belirlilik ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemleri analiz edebilecektir
  • Belirsizlik ve risk ortamlarindaki problemlere mantıklı çözümler bulabilmek için karar ağaçları oluşturabilecekti
  • Bilginin değerini hesaplayabilecektir
  • Fayda teorisinin temel bilgilerini kullanabilecektir
  • Çok ölçütlülük ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemlerin çeşitli çözüm kavramlarını analiz edebilecektir
  • Hedef programlamanın temel yaklaşımlarını kullanabilecektir
Tanımı Bu ders, yöneylem araştırması kursunun en önemli bölümlerinden biri olup, birden fazla alternatif içinden en iyisini seçmenin mantıklı yollarını öğrenir. Seçilmiş olan alternatifin "iyilik" derecesi, karar durumunu tanımlayan verilerin kalitesine bağlı olmaktadır. Bu açıdan yola çıkarak bir karar verme sürecinin, aşağıdaki kategorilerden biri çerçevesinde değerlendirilebileceği söylenebilir: 1. Belirsizlik ortamında karar verme problemlerinde eldeki verilerin karar süreci ile ne derecede ilişkili olduğu kesin olarak bilinmemektedir. 2. Risk ortamında karar verme problemlerinde eldeki veriler, belirli bir olasılık dağılımı ile tanımlanamamaktadır.\n3. Belirlilik ortamında karar verme problemlerinde verilerin deterministik bir şekilde tanımlandığı varsayılır.\\n4. Çok ölçütlülük ortamında karar verme problemlerinde etkin çözümlerin belirlennmesi, birden fazla ölçütün aynı anda eniyilenmesi koşulu altında gerçekleştirilir.\\n\\nBu derste öğrencilere, içinde bulundukları karar durumlarının tespiti, bu duruma bağlı karar kurallarının belirlenmesi ve kullanımı, karar ağaçları, fayda teorisi, bilgi ve ek bilgi kullanımının değerlendirilmesi yöntemleri, çok ölçütlü karar modelleri, bu modeller için çözüm kavramları ve çözümlerin hesaplanması yöntemleri, hedef programlama problemleri ve onların çözümlerinin analizi yöntemleri öğretilmektedir.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Karar teorisine giriş. Kesinlik durumunda karar verme. Belirsizlik durumunda karar verme.
2 Risk durumunda karar verme.
3 Fayda Teorisi. Tek nitelikli fayda. Fayda fonksiyonlarının oluşturulması.
4 Parasal olmayan atribütler için fayda fonksiyonlarının oluşturulması.
5 Fayda teorisinin aksiomları.
6 Risk tutumları.
7 Risk değer payı.
8 Ara sınav
9 Ek bilgi kullanımı. Bilgi edinmenin beklenen değeri. Tam bilginin beklenen değeri.
10 Deneysiz karar verme. Deneyle karar verme.
11 Çok kriterli karar verme. Hedef programlama.
12 Çok nitelikli fayda fonksiyornları.
13 Çözümsel sıradüzen süreci.
14 Ağır basma ilişkileri
15 Tekrar
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Dersin Kitabı Ders notları
Diğer Kaynaklar 1. Robert T. Clemen, Terence Reilly, Making Hard Decisions With Decision Tools, Duxbury Thomson Learning, 2001; ISBN13: 9780495015086; ISBN10: 0495015083. 2. Wayne L. Winston, Operations Research. Applications and Algorithms, Duxbury Press, Belmont, California, 1994.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
1
5
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
4
20
Ödev
2
10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
30
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
35
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
35
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
3
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
4
4
Ödev
2
6
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
15
Final / Sözlü Sınav
1
17
    Toplam
153

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Benzetim, eniyileme, olasılık ve istatistik gibi Endüstri Mühendisliği kavram ve tekniklerini üretim ve hizmet sistemlerinde kullanarak yönetimsel karar verme işlemlerini iyileştirmek, kalite bilincini oluşturmak, elde edilen verileri yorumlayabilmek ve değerlendirebilmek X
2 Bütünleşik işleri veya iş sistemlerini ihtiyaçları doğrultusunda çeşitli alternatifler üreterek ve değerlendirerek sistem bakış açısı ile tasarlayabilmek X
3 Endüstri Mühendisliği ile ilgili uygulamada karşılaşılan konuları/sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirebilmek X
4 Nicel analiz ve eleştirel düşünce yöntemlerini kullanarak kaynak aktarımı, üretim planlaması ve çizelgelemesi, kalite kontrol ve güvence, finansal analiz ve risk analizi vb. Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda sorunları belirleyebilmek; bu sorunlar için alternatif çözümler üretebilmek ve alternatif çözümler içinden sistem gereksinimlerine cevap verecek en iyi çözümleri bulmak X
5 Uygulamada karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alabilmek, sorumluluğu altında çalışanların veya grup çalışanlarının mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilmek ve yönetebilmek X
6 Endüstri Mühendisliği alanında edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, öğrenme gereksinimlerini belirleyebilmek ve öğrenmesini yönlendirebilmek X
7 Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilmek; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek ve nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmek X
8 Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1) X
9 Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgisayar yazılımlarını kullanabilmek ve uygulamada karşılaşacağı bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak (“European Computer Driving License”, Advanced Level) X
10 Sosyal hakların evrenselliğine değer veren, sosyal adalet bilinci kazanmış, kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahip olmak X
11 Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olmak X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


HABERLER