Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
STOKASTİK MODELLEME VE OPTIMIZASYONEND604037.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD Endüstri Mühendisliği Doktora Programı
Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği ABD İş Güvenliği ve İşçi Sağlığı Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimEndüstri Mühendisliği Bölümü
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıStokastik optimizasyona giriş mahiyetinde olan bu ders, lisansüstü eğitimi alan öğrencilere belirsizlik altında karar alma sürecinde: 1) Belirsizliği modelleme, 2) Karar verme sürecine belirsizliğin getirdiği değişiklikler, 3) Belirsizliğin optimizasyona getirdiği zorluklar. Stokastik programlama, belirsizlik altında karar verme olarak da bilinir, çok sayıda disiplini barındırır. Örneğin, yöneylem araştırması, matematik, ekonomi, istatistik, finans vb. Özellikle lojistik, ulaştırma, telekomünikasyon, sağlık, enerji ve finans alanında çokça uygulaması yapılmıştır. Bu ders, 1) Stokastik programlamanın temel teorisini, modellemesini, uygulamalarını ve çözüm metotlarını barındıracaktır. 2) Doğrusal programlama, olasılık ve istatistik dersleri hakkında bilgi sahibi öğrenciler için uygundur. 3) Araştırma temelli işleneceğinden, stokastik programlama alanında literatür taraması yapma, problem tespit etme ve modellemesini gerektirecektir.
Dersin İçeriği
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Introduction to Stochastic Programming, J. R. Birge and F. Louveaux, 2011, Springer
  • Lectures on Stochastic Programming: Modeling and Theory, A. Shapiro, D. Dentcheva, and A. Ruszczynski, 2009, MPS-SIAM
  • Stochastic programming, A. Prekopa, 1995, Kluwer Academic Publishers
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

    Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

    Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

    HaftaKonularÖn Hazırlık
    1Ders Tanıtımı ve İzlence Açıklaması
    2Optimizasyon Kavramı ve Optimizasyon Teknikleri
    3Belirsizlikler Altında Optimizasyon Ve Stokastik Programlama
    4Belirsizlikler Altında Optimizasyon Ve Stokastik Programlama
    5Rassal Değişkenler ve Olasılık Dağılımları + Sunum
    6Bilginin Değeri ve Stokastik Çözüm + Gams
    7Progressive Hedging Algorithm (PHA)
    8Ara Sınav 1
    9
    10Şans Kısıtlı Optimizasyon
    11Benders Decomposition
    12Çok Aşamalı Stokastik Programlama + Fuzzy Programming + CBDO
    13Proje Sunumları (Lshaped , Dantzig Wolfe)
    14Proje Sunumları (Lshaped , Dantzig Wolfe)
    15Final

    Değerlendirme Sistemi

    EtkinliklerSayıKatkı Payı
    Devam/Katılım
    Laboratuar
    Uygulama
    Arazi Çalışması
    Derse Özgü Staj
    Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
    Ödev220
    Sunum/Jüri
    Projeler120
    Seminer/Workshop
    Ara Sınavlar120
    Final140
    Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
    Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
    TOPLAM100

    AKTS İşyükü Tablosu

    EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
    Ders Saati143
    Laboratuar
    Uygulama
    Arazi Çalışması
    Sınıf Dışı Ders Çalışması
    Derse Özgü Staj
    Ödev230
    Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
    Projeler140
    Sunum / Seminer
    Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)140
    Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)140
    Toplam İşyükü :
    Toplam İşyükü / 30(s) :
    AKTS Kredisi :
    Diğer NotlarYok