ŞEBEKE MODELLERİ

AMAÇ

Dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler şebeke problemlerini belirleyip formüle edebilir, tam sayılı programlama problemlerini belirleyip formüle edebilir , tam sayılı ve lineer olamayan programlama modellerini kurabilir, uygun çözüm yöntemlerini belirleyip uygulayabilir

İÇERİK

Bu ders; Linear Programlama tekrarı ve ağ modellerine giriş,Ulaştırma ve geçici Konaklama Modelleri,Atama Modelleri,Kapsayan ağaç problemleri - Prim algoritması, Kruskal algoritması,En kısa yol Problemleri,Maksimum akış problemleri Ford-Fulkerson Algoritması,Çok bileşenli Akış ve ağ sentezi sorunları,Tamsayı programlamaya giriş,Tamsayı programlama problemlerini formüle etme,Karışık tamsayı programlama problemlerini formüle etme,Tamsayı programlama problemlerini çözme- branch and bound method and cutting plane algorithm,Dinamik Programlama,Nonlinear Programlama,Kısıtlı doğrusal olmayan çözümü çözmek için Lagrange çarpanları ve Kuhn-Tucker koşulları programlama; konularını içermektedir.

1. 1

   Identifies transportation models.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

2. 2

   Identifies transshipment models.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Kısa Sınav

3. 3

   Identifies assignment models.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

4. 4

   Identifies network models and solves them using appropriate algorithms.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Ödev, Kısa Sınav

5. 5

   Defines integer programming models and solves them with appropriate algorithms.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

6. 6

   Solves mathematical models and performs sensitivity analysis using mathematical programming software.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

7. 7

   Solve mathematical models and perform sensitivity analysis using mathematical programming software.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Problem Çözme Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Kısa Sınav

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Linear Programlama tekrarı ve ağ modellerine giriş

   Ön hazırlık: Ders Notları

2. HAFTA 2

   Ulaştırma ve geçici Konaklama Modelleri

   Ön hazırlık: Ders Notları

3. HAFTA 3

   Atama Modelleri

   Ön hazırlık: Ders Notları

4. HAFTA 4

   Kapsayan ağaç problemleri - Prim algoritması, Kruskal algoritması

   Ön hazırlık: Ders Notları

5. HAFTA 5

   En kısa yol Problemleri

   Ön hazırlık: Ders Notları

6. HAFTA 6

   Maksimum akış problemleri Ford-Fulkerson Algoritması

   Ön hazırlık: Ders Notları

7. HAFTA 7

   Çok bileşenli Akış ve ağ sentezi sorunları

   Ön hazırlık: Ders Notları

8. HAFTA 8

   Tamsayı programlamaya giriş

   Ön hazırlık: Ders Notları

9. HAFTA 9

   Tamsayı programlama problemlerini formüle etme

   Ön hazırlık: Ders Notları

10. HAFTA 10

    Karışık tamsayı programlama problemlerini formüle etme

    Ön hazırlık: Ders Notları

11. HAFTA 11

    Tamsayı programlama problemlerini çözme- branch and bound method and cutting plane algorithm

    Ön hazırlık: Ders Notları

12. HAFTA 12

    Dinamik Programlama

    Ön hazırlık: Ders Notları

13. HAFTA 13

    Nonlinear Programlama

    Ön hazırlık: Ders Notları

14. HAFTA 14

    Kısıtlı doğrusal olmayan çözümü çözmek için Lagrange çarpanları ve Kuhn-Tucker koşulları programlama

    Ön hazırlık: Ders Notları

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı50%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı50%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Yöneylem Araştırması, Hamdy A. Taha. 6.Basımdan Çeviri ISBN: 9789758431069 ; Ders Notları

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Assoc.Prof. Yasin GÖÇGÜNKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN