GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
MAT-562 OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ Seçmeli Ders Grubu 1 1 6,00

Yüksek Lisans


Türkçe


Finans, işletme yönetimi ve mühendislik gibi birçok disiplinde karşılaşılan karar verme, optimizasyon veya matematik programlama problemlerinin çözümlerinde kullanılan teorik bilginin ve nümerik yöntemlerin kavranabilmesi


Doç. Dr. Hande GÜNAY AKDEMİR


1 Optimizasyonla ilgili temel kavramlar hakkında bilgi sahibi olmak
2 Problem çözümlerine sistematik yaklaşabilmek
3 Problemleri bilgisayar teknolojisinden faydalanarak çözebilmek
4 Kısıtsız optimizasyon problemlerini çözebilmek
5 Kısıtlı optimizasyon problemlerini çözebilmek
6 Ekonomik yorumlar yapabilmek

Birinci Öğretim


Yok


Yok


Optimizasyon Problemi, Lineer ve Lineer Olmayan Programlama, Grafik ve Simpleks Yöntem, Vektör Uzayları, İç Çarpım ve Normlar, Kuadratik Fonksiyonlar, Hiperdüzlemler, Konveks Kümeler, Konveks Fonksiyonlar, Destek, Komşuluk, Sınır Noktalar, Konveks Çokyüzlü, Uç Noktalar, Diferansiyellenebilirlik, Yönlü Türev-Gradyent, Kısıtsız Optimizasyon, Hessian Matris, Uygun Yönler, Yerel Minimum veya Maksimum Olma Şartları (Gerek ve Yeter Şart), Algoritma Kavramı, Bir Boyutta Arama Yöntemleri, Altın Bölme, Fibonacci, Newton Metodu, Gradyente Dayalı Yöntemler, İkiye Bölme, En Hızlı Düşüş Algoritması, Yakınsaklık, Eşlenik Yön Metotları, Kısıtlı Optimizasyon, Eşitlik Kısıtlı Problemler, Gerek ve Yeter Şartlar, Eşitsizlik Kısıtları Altında Optimizasyon, Karush-Kuhn-Tucker Şartları, Lagrange Çarpanlarının Ekonomik Anlamı, Lineer Programlama Probleminin Optimallik Koşulları, Seminerler "Ceza ve Bariyer Fonksiyonları Yaklaşımı" "Ayrılabilir Programlama" "Kesirli Programlama" "Geometrik Programlama" "Stokastik Programlama"


Hafta Teorik Uygulama Laboratuvar
1 Optimizasyon Problemi, Lineer ve Lineer Olmayan Programlama, Grafik ve Simpleks Yöntem
2 Vektör Uzayları, İç Çarpım ve Normlar, Kuadratik Fonksiyonlar, Hiperdüzlemler, Konveks Kümeler, Konveks Fonksiyonlar, Destek, Komşuluk, Sınır Noktalar
3 Konveks Çokyüzlü, Uç Noktalar, Diferansiyellenebilirlik, Yönlü Türev-Gradyent
4 Kısıtsız Optimizasyon, Hessian Matris, Uygun Yönler, Yerel Minimum veya Maksimum Olma Şartları
5 Algoritma Kavramı, Bir Boyutta Arama Yöntemleri, Altın Bölme, Fibonacci
6 Gradyente Dayalı Yöntemler, İkiye Bölme, En Hızlı Düşüş Algoritması, Yakınsaklık, Eşlenik Yön Metotları
7 Kısıtlı Optimizasyon, Eşitlik Kısıtlı Problemler, Gerek ve Yeter Şartlar
8 Ara Sınav
9 Eşitsizlik Kısıtları Altında Optimizasyon, Karush-Kuhn-Tucker Şartları
10 Lagrange Çarpanlarının Ekonomik Anlamı, Lineer Programlama Probleminin Optimallik Koşulları
11 Seminerler: "Ceza ve Bariyer Fonksiyonları Yaklaşımı"
12 "Ayrılabilir Programlama"
13 "Kesirli Programlama"
14 "Geometrik Programlama"
15 "Stokastik Programlama"
16 Yılsonu Sınavı

An Introduction to Optimization, E.K.P. Chong, S.H. Zak, John Wiley and Sons. Nonlinear Programming, Theory and Algorithms, M.S. Bazaraa, H.D. Sherali, C.M. Shetty, John Wiley and Sons.



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 50
Seminer 1 30
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 7 0
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 8 0
Ev Ödevi 15 20
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 60
Seminer 1 40
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Yok


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
Seminer 2 20 40
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 7 4 28
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 8 6 48
Ev Ödevi 15 4 60
Toplam İş Yükü (saat) 180

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
ÖÇ 1 5 5 4 4 4 5 3 5 3 3 4 3
ÖÇ 2 5 5 4 5 4 5 3 5 3 3 4 3
ÖÇ 3 4 4 4 5 4 5 5 4 3 3 4 5
ÖÇ 4 5 5 4 4 4 5 3 5 3 3 3 3
ÖÇ 5 5 5 4 4 4 5 3 5 3 3 3 3
ÖÇ 6 4 5 4 5 4 5 3 4 3 3 5 4
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek