Lisansüstü Eğitim Enstitüsü · Büyük Veri ve İş Analitiği · Lisansüstü
Dersin Amacı
Bu ders, yöneylem araştırması yaklaşımlarıyla karmaşık iş ve analitik problemlerinin matematiksel modellerle ifade edilmesini ve çözülmesini amaçlar. Doğrusal ve tamsayılı optimizasyon başta olmak üzere temel karar ve optimizasyon teknikleri, büyük veri ve iş analitiği bağlamında ele alınır. Ders kapsamında analitik yazılımlar kullanılarak gerçekçi problem örnekleri üzerinde uygulamalı çalışmalar yapılır.
Ders İçeriği
Bu derste optimizasyon için kullanılan nicel yöntemlere yönelik bir sınıflandırma yapılacak, genel bir bakış açısı verilecektir. Çeşitli matematiksel programlama yöntemleri anlatılacak, farklı uygulama alanlarında örnek modellemeler yapılacaktır. Lingo ve Excel Solver kullanılarak örnek problemler modellenecek ve çözüm uygulamaları yapılacaktır.
Zorunlu Kaynaklar
1)Taha Hamdy A. (2000(Onuncu basım:2018)). Yöneylem Araştırması, Literatür Yayınevi, İstanbul. (Operation Research an Introduction, Hamdy A. Taha by MacMillan Publishing Company)
Önerilen Kaynaklar
1)Öztürk Ahmet (2012). Yöneylem Araştırması, Ekin Yayınevi, Bursa.
2)Özden Kenan, Gül Sait (2014). Yöneylem Araştırması I, Nobel Yayın, Ankara
Dersin Öğrenme Çıktıları
- İş problemlerini doğrusal, tam sayılı ve hedef programlama yaklaşımlarıyla modelleyerek uygun optimizasyon çerçevesini belirler.
- Doğrusal programlama problemlerini grafik yöntem ve simpleks metodu ile çözer ve çözüm mantığını açıklar.
- Excel Solver ve Lingo kullanarak optimizasyon modellerini kurar, çözer ve sonuçları analiz eder.
- Farklı optimizasyon yaklaşımlarını problem yapısı ve yönetsel hedefler açısından karşılaştırır.
- Optimizasyon sonuçlarını işletme bağlamında yorumlar ve literatür ışığında karar önerileri geliştirir.
Temel Alan Dağılımı
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Ölçme ve Değerlendirme
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 2 | 40 | 80 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Derse Giriş ve Optimizasyon Mantığı | Ders Notları |
| 2 | Doğrusal Programlamaya Giriş | Ders Notları |
| 3 | Model Kurma ve Problem Tanımlama | Ders Notları |
| 4 | Grafik Çözüm Yöntemi- Simpleks Yöntemine Giriş | Ders Notları |
| 5 | Simpleks Yöntemi, Büyük M | Ders Notları |
| 6 | Büyük M, İki Aşamalı Yöntem | Ders Notları |
| 7 | Duyarlılık Analizi | Ders Notları |
| 8 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 9 | Excel Solver- Lingo programının Kullanımı (Doğrusal Programlama) | Ders Notları |
| 10 | Tam Sayılı Programlama | Ders Notları |
| 11 | Tam Sayılı Programlama Uygulamaları | Ders Notları |
| 12 | Hedef Programlama | Ders Notları |
| 13 | Hedef Programlama Uygulamaları | Ders Notları |
| 14 | Excel Solver- Lingo Programının Kullanımı (Tam Sayılı Programlama- Hedef Programlama) | Ders Notları |
| 15 | Literatür Sunumları | Literatür Sunumları |
| 16 | Final Sınavı | Final Sınavı |