IE 355 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Matematiksel Modelleme Sanatı
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 355
Güz/Bahar
2
2
3
6

Ön Koşul(lar)
  IE 252 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilere matematiksel model ve sezgisel çözüm algoritmaları geliştirmeye yönelik altyapı kazandırarak, onları iş yaşamında karşılaşılan karmaşık problemleri çözebilir bir seviyeye getirmektir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Mevcut matematiksel modelleri okuyup yorumlayabilecektir
  • Karar verme problemlerini analiz ederek kavramsal modeller geliştirebilecektir
  • Kavramsal modelleri matematiksel model formülasyonlarına dönüştürebilecektir
  • Karar verme problemleri için sezgisel çözüm metodları geliştirebilecektir
  • Endüstri Sistemleri Mühendisliğinde karşılaşılan tipik problemler için matematiksel model ve sezgisel çözüm yöntemleri geliştirebilecektir
  • Matematiksel model ve sezgisel çözüm metodlarını, IBM ILOG OPL Development Studio kullanarak kodlayabilecek, sonuçları yorumlayabilecektir
Tanımı Bu ders, Endüstri Sistemleri Mühendisliğinde karşılaşılan temel karar verme problemlerinin matematiksel olarak modellenmesi ve çözümü için sezgisel algoritmalar geliştirilmesi konularını içerir. Ders kapsamında, geliştirilen model ve sezgisel çözüm algoritmalarının kodlanması ve çözümü için IBM ILOG OPL Development Studio yazılımı kullanılacaktır.

 



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 Matematiksel Modelleme ve IBM ILOG OPL Development Studio ya giriş
2 Doğrusal Programlama Modellerinin Kurulması I: iş gücü planlama problemi Ödev
3 Doğrusal Programlama Modellerinin Kurulması II: tedarik planlama problemi, kritik patika metodu modeli Ödev
4 Mantıksal ifadelerin doğrusallaştırılması, Quiz I Ödev
5 Tamsayılı Programlama Modellerinin Kurulması : Şartlı koşulların olduğu problemlerin modellenmesi, Set Packing, covering ve partitioning modelleri Ödev
6 IBM ILOG OPL Development Studio ile programlama ve algoritma geliştirme Ödev
7 Karesel atama probleminin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi
8 Gezgin satıcı probleminin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi, kesme planı optmizasyonu problemi Ödev
9 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları I : Parti büyüklüğü belirleme ve çizelgeleme modelleri, Wagner Whitin algoritması, Araç Rotalama Problemi Ödev
10 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları II : Montaj hattı dengeleme modelleri, dengeleme algoritmaları, depolama sistemlerinin modellenmesi ve sezgisel çözüm algoritması geliştirilmesi Ödev
11 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları III : Makine Çizelgeleme Problemleri I : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemlerinin modellenmesi Ödev
12 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları IV : Makine Çizelgeleme Problemleri II : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemlerinin sıra bağımlı hazırlık süreleri ile modellenmesi Ödev
13 Tamsayı Programlama Modelleri Endüstriyel Uygulamaları V : Makine Çizelgeleme Problemleri III : Tek makine ve atölye çizelgeleme problemleri için sezgisel çözüm algoritmaları ve kısıt programlama modelleri Ödev
14 Proje Sunumları, Quiz II İlgili makalelerin okunması
15 Genel Tekrar, Tartışma ve Değerlendirme
16 Dönemin Gözden Geçirilmesi

 

Dersin Kitabı Model Building in Mathematical Programming, Fourth ed., H. Paul Williams, WILEY.
Diğer Kaynaklar Ders sunumları, Okuma metinleri, Dergi Makaleleri, Optimization in Operations Research, Ronald L.Rardin, Prentice Hall, ISBN : 0-02-398415-5, Introduction to Operations Research, Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, Ninth Edition, 2010 Mc Graw-Hill, ISBN: 978-007-126767-0 , Operations Research: Applications and Algorithms, Wayne L. Winston, Duxbury Press, ISBN 0-534 20971-8., Linear and Integer Programming Theory and Practice, Gerard Sierksma, Marcel Dekker Inc., Second Edition, ISBN 978-0824706739, Optimization Modeling A Practical Approach, Ruhul A. Sarker, Charles S. Newton, CRC Press, 2008, ISBN 978-1420043105, Applied Integer Programming, Modeling and Solution. Der-San Chen, Robert G. Batson, Yu Dang, Wiley, 2010. ISBN 978-0-470-37306-4, Logic and Integer Programming, H. Paul Williams, Springer, ISBN 978-0387922799, M. L. Pinedo, Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, 2005, Springer, ISBN 978-0387789347, IBM ILOG CPLEX OPTIMIZATION STUDIO (OPL) Documentation.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
1
5
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
1
15
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
10
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
30
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
2
32
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
2
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
2
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
1
6
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
14
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
12
Final / Sözlü Sınav
1
14
    Toplam
142

 

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