|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Giriş, temel optimizasyon kavramları
|
Ders Notu
|
|
2
|
Tek değişkenli optimizasyon
|
Ders Notu
|
|
3
|
Çok değişkenli optimizasyon
|
Ders Notu
|
|
4
|
Kısıtsız optimizasyon-1
|
Ders Notu
|
|
5
|
Kısıtlı optimizasyon
-2
|
Ders Notu
|
|
6
|
Lagrange çarpanları yöntemi, Kuhn- Tucker şartları
|
Ders Notu
|
|
7
|
Lagrange çarpanları yöntemi, Kuhn- Tucker şartları
|
Ders Notu
|
|
8
|
Lagrange çarpanları yöntemi, Kuhn- Tucker şartları
|
Ders Notu
|
|
9
|
Konkav ve konveks fonksiyonlar
|
Ders Notu
|
|
10
|
Arama teknikleri-1
|
Ders Notu
|
|
11
|
Arama teknikleri-2
|
Ders Notu
|
|
12
|
Kareli Programlama
|
Ders Notu
|
|
13
|
Ayrılabilir Programlama
|
Ders Notu
|
|
14
|
WinQSB paket program uygulaması
|
Ders Notu
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Tolga ZAMAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
Bal H., 1985, Optimizasyon Teknikleri, G. Ü. Yayını.
|
|
Yardımcı Kitap
|
Bal H., 1985, Optimizasyon Teknikleri, G. Ü. Yayını.
Rao S. S., 1991, Optimization: Theory and application, second edition, Willey.
|
|
Dersin Amacı
|
Optimizasyonun temel kavram ve yaklaşımlarını öğretmek.
|
|
Dersin İçeriği
|
Temel optimizasyon kavramları, kısıtsız ve kısıtlı optimizasyon, kareli programlama, arama teknikleri, WINQSB
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
İstatistik bilimindeki kavramsal, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur ve aralarında ilişki kurar.
|
-
|
|
2
|
İstatistiksel veriyi toplar, düzenler; veriyi özetlemek için uygun tablo ve grafikleri oluşturur.
|
-
|
|
3
|
Veriyi çözümleyerek, uygun istatistiksel yöntemi belirler, istatistiksel olarak değerlendirir ve geleceğe yönelik tahmin yapar
|
-
|
|
4
|
Deney tasarlar ve deney sonuçlarını istatistiksel olarak analiz eder ve yorumlar
|
4
|
|
5
|
İstatistik bilimine temel olan Matematik alanında yeterli düzeyde ve İktisat alanında temel düzeyde bilgi sahibi olur
|
1
|
|
6
|
İstatistiki sorunları tanımlar, kanıtlar ve araştırmaya dayalı çözüm önerileri geliştirir
|
2
|
|
7
|
İstatistik alanında edindiği bilgiyi disiplinler arası çalışmalarda kullanır
|
3
|
|
8
|
Bir projenin oluşturulması, yürütülmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarını gerçekleştirir
|
-
|
|
9
|
İstatistik bilimini etkin olarak uygulayabilecek bilgisayar programlama ve istatistik alanındaki hazır yazılımları kullanır
|
3
|
|
10
|
Analitik düşünme becerisine sahip olur
|
4
|
|
11
|
Bireysel çalışma becerisi ve bağımsız karar verebilme yetisine sahip olma
|
4
|
|
12
|
Takım çalışmalarında gerekli olan niteliklere sahiptir ve liderlik yapabilir.
|
-
|
|
13
|
Bilimsel çalışmalar için gerekli olan teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanabilir ve kaynak taraması yapabilir.
|
4
|
|
14
|
İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verileri toplar, yorumlar, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur
|
3
|