PROGRAM TANIMLARIsye.yeditepe.edu.tr/wp-content/uploads/ISEYLBolognaBilgiPaketiTurkce-s.pdf · 12 ARAŞTIRMA MODELİNİN İSTATİSTİK ANALİZİ Ders Kitabı 13 ... Ders Kitabı 14

T.C. YEDİTEPE ÜNİVERSİTESİ

ENDÜSTRİ VE SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ

YÜKSEK LİSANS PROGRAMI BİLGİLERİ

PROGRAM TANIMLARI

Kuruluş

Endüstri ve Sistem Mühendisliği yüksek lisans programı 1997 yılında kurulmuş olup,

1998 yılından beri mezun vermektedir.

Derecenin Düzeyi: Yüksek Lisans (İkinci Aşama)

Amaç

Endüstri ve Sistem Mühendisliği Yüksek Lisans Programı,

1. Endüstri ve Sistem Mühendisliği kapsamındaki alanlarda bilgi üretimine katkıda

bağımsız çalışmalar yapabilecek derinliğe sahip olan,

2. akademik bilgilerin üretim ve hizmet sektörlerine uyarlanması ve kullanımında

liderlik edebilen,

3. alanındaki akademik programlarda yüksek lisans sonrası çalışmalar yürütebilecek

yeterliliğe sahip mezunlar yetiştirmeyi amaçlamaktadır.

Hedef

Mezunlarımız çalışacakları kamu, özel sektör veya eğitim/araştırma kuruluşlarında ürün,

süreç ve sistem tasarımlarında özgün ve bağımsız olarak gerekli araştırma, geliştirme ve

uygulama faaliyetlerinde liderlik yapacaklardır.

Program Yeterlikleri (Çıktıları)

1. Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye

genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, sistem mühendisliğinde uygulanan güncel

teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.

2. Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve

uygular; farklı disiplinlere ait bilgileri harmanlayarak etkili biçimde kullanır.

3. Endüstri ve Sistem Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yeni ve özgün

fikirler/yöntemler geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.

4. Endüstri ve Sistem Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının

farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.

5. Analitik, modelleme veya deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu

süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.

6. Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları

geliştirir ve sorumluluk alır.

7. Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç

tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.

8. Endüstri ve Sistem Mühendisliği çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki

veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde

yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

9. Bir yabancı dile (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde sözlü ve

yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir.

10. Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm

etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

11. Endüstri ve Sistem Mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını

betimler, çalışmalarında bu boyutları gözetir.

12. Belirlenmiş bir hedef doğrultusunda karmaşık sistemlerin modellenmesi, iyileştirilmesi, kontrolü ve tasarımı için uygun metodoloji ve prosedürler geliştirir.

Eğitim Öğretim Metotları Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme,

sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir.

Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim

metotları aşağıdaki listede verilmiştir*:

(*) Dersin özelliklerine göre burada belirtilen yöntemlerin biri veya birkaçı uygulanabilir.

Eğitim - Öğretim

Yöntemleri* Başlıca öğrenme faaliyetleri Kullanılan Araçlar

Ders Dinleme ve anlamlandırma

Standart derslik teknolojileri, çoklu

ortam araçları, projektör, bilgisayar,

tepegöz

Tartışmalı Ders Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel

düşünme, soru geliştirme


ortam araçları, projektör, ilgisayar,

tepegöz

Problem Çözme Önceden planlanmış özel beceriler

Vaka Çalışması Önceden planlanmış özel beceriler

Beyin Fırtınası Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel

düşünme, soru geliştirme, takım çalışması



tepegöz

Küçük Grup

Tartışması

Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel

düşünme, soru geliştirme



tepegöz

Gösterim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme Gözleme mkan verecek gerçek ya da

sana ortam

Benzetim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, Bilişim becerileri Gözleme imkan verecek gerçek ya da

sanal ortam

Seminer Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, Dinleme ve

anlamlandırma, yönetsel bec riler



tepegöz, özel donanım

Grup Çalışması Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, eleştirel

düşünme, soru geliştirme, yönetsel beceriler, takım çalışması

İnternet veri tabanları, kütüphane veri

tabanları, e- osta, çevrimiçi sohbet,

Web tabanlı tartışma forumları

Saha / Arazi

Çalışması

Gözlem/durumları işleme, Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma,

okuma

Laboratuar Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel be riler, takım çalışması Özel donanım

Ödev Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim İnternet veri tabanları, kütüphane veri

tabanları, e-posta

Sözlü Araştırma – yaşam boyu öğrenme, durumları işleme, soru geliştirme,

yorumlama, sun m

İnceleme / Anket

Çalışması Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma

Panel Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme



tepegöz, özel donanım

Konuk Konuşmacı Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme



tepegöz,

özel donanım

Öğrenci Topluluğu

Faaliyetleri / Projeleri

Gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme, takım

çalışması, raştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, yöne sel

beceriler, Önceden planlanmış özel beceriler

Dersler ile Öğrenme Çıktıları İlişkileri

Ders PÇ1 PÇ2 PÇ3 PÇ4 PÇ5 PÇ6 PÇ7 PÇ8 PÇ9 PÇ10 PÇ11 PÇ12

ESYE 501 5

5

4 5 4

5

ESYE 505 5 5

5 5

5 5

ESYE 522

5

5

5

ESYE 552 5 4 4 5

5

ESYE 590 5

5 5

5

5

ESYE 600 5 4 5 4 5

ESYE 541

5

5

4

ESYE 549 5 5 5 5 3

5 3 5

5

ESYE 550 5 5 4 4

3

ESYE 560 5 3 4

3

5

3

3

ESYE 562 4 5 4 4 5

4 4 4 4

ESYE 564 5

5 5 5

4

3 4

ESYE 565 4 3 3 3 1

4

4

ESYE 573 5

5 5 5

5

ESYE 603 1 5 5

3

ESYE 604 5 5 5 5 5 5 5 4 3 4

4 5

ESYE 621 3 3 5 3 5 5

5

ESYE 647

5

4

ESYE 648

5

5

4

ESYE 654 5

5 5

5 5 5

Ders Kategorileri

Ders Kategori Listesi AKTS

Destek Dersleri

ESYE 590-Araştırma Semineri 2

Toplam 2

Zorunlu Dersler

ESYE 501-Sistem Mühendisliğinde Araştırma Metodolojileri 10

ESYE 505-Sistem Mühendisliği Metodolojisi 10

ESYE 522-Yöneylem Araştırması 10

VEYA

ESYE 552-Modern Kontrol Mühendisliği 10

Toplam 30

Uzmanlık / Alan Dersleri

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 541-Mühendislik Deney Tasarımı 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 549-Lojistik Sistemleri Planlama ve Tasarımı 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV: ESYE 550- Bulanık Küme Teorisi ve Uygulamaları 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV: ESYE 560- Yöneylem Araştırmasında İleri Yöntemler 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 562- Çok Kriterli Karar Verme 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 564- Tedarik Zinciri Yönetimi 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 565- Endüstryel Sistemlerde Modelleme ve Karar Verme 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 573- Finansta Sayısal Yöntemler 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV: ESYE 603- Sistem Mühendisliği için Sayısal Yöntemler I 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV: ESYE 604- Sistem Mühendisliği için Sayısal Yöntemler II 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 621- Kombinatorik Eniyileme 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 647- İstatistiksel Kestirim 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 648- Zaman Serileri Analizi ve Öngörüsü 10

TEKNİK SEÇMELİ I-IV:ESYE 654- Endüstriyel Otomasyon Sistemleri 10

Toplam (4 Ders) En Az 40

ESYE 600-Yüksek Lisans Tezi(2 Dönem x 30 AKTS) 60

Toplam 60

Tüm Derslerin AKTS Toplamı 132

Alınacak Derece

Bu programda, yüksek öğretimde Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanında 132 AKTS

kredi başarılı bir şekilde tamamlanıp, program yeterlilikleri sağlandığında Endüstri ve

Sistem Mühendisliği alanında Yüksek Lisans (ikinci aşama) derecesine sahip olunur.

Kabul Koşulları

Yüksek lisans programına başvurabilmek için adayların lisans derecesine sahip olmaları

ya da başvuru döneminin sonuna kadar lisans derecelerini almaları gerekmektedir.

Aşağıdaki başvuru koşullarını sağlayan adaylar programa başlayabilecektir:

- Lisans genel not ortalaması en az 2.50/4.00 olmalıdır.

- ALES skoru en az 60 ya da GRE (Quantitative Reasoning) skoru en az 148

olmalıdır.

- KPDS skoru en az 80 ya da TOEFL skoru en az 213 (CBT)/550 (PBT) veya IELTS

skoru en az 6.5 olmalıdır. Dil seviyesini belgeleyemeyen adayların Yeditepe

Üniversitesi’nin İngilizce tespit sınavında başarılı olmaları gerekmektedir.

- Adayların, başvurdukları programın mülakatında başarılı olmaları gerekmektedir.

Mezunların İstihdam Olanakları ve Üst Kademe Programlarına Geçiş:

Yüksek lisans derecesi ile mezun olan öğrenciler çeşitli alanlarda uzmanlık kazanmakta ve

bu alanlarda çalışabilmektedir. Mezunlarımız, bilişim, lojistik, üretim, finans, danışmanlık,

savunma gibi birçok sektörde görev almakta, yerli ve yabancı kurumlarda Teknik Destek

Mühendisi, İş Geliştirme Mühendisi, Planlama Mühendisi, Üretim Planlama Yöneticisi,

Sistem Yöneticisi, Proje Yöneticisi, Finansal Analist, Ürün Geliştirme Analisti, Lojistik

Yöneticisi, Kontrol Mühendisi, Yazılım Mühendisi-Proje Lideri, Süreç Geliştirme Mühendisi,

Stratejist, ERP Danışmanı, Finansal Portföy Yöneticisi gibi pozisyonlarda

bulunmaktadırlar. Ek olarak, kamu kurum ve kuruluşlarında uzman yardımcısı, uzman,

müfettiş gibi poziyonlarda da çalışabilme imkanına sahiptirler.

Yüksek lisans derecesini elde eden mezunlar Endüstri ve Sistem Mühendisliği ve benzer

alanlarda doktora programlarına kayıt yaptırabilirler.

Mezuniyet Koşulları

Öğrencilerin performansı dönem içinde yaptıkları çalışmalar (ara sınavlar, kısa sınavlar,

projeler, laboratuvar çalışmaları, vb.) ve dönemi takiben sınav periyodunda yapılan final

sınavında aldıkları notlara göre değerlendirilir. Dönem sırasında notlandırılan işlerin

toplam ağırlığı %40 ile %70 arasında olmalıdır. Dönem sonunda dersi veren öğretim

üyesi öğrencinin genel performansına göre bir harf notu verir. Harf notları ve bu notlara

karşılık gelen katsayılar aşağıda verilmektedir:

Harf Notu Katsayı

AA 4.00

BA 3.50

BB 3.00

CB 2.50

CC 2.00

DC 1.50

DD 1.00

F 0

Öğrenin bir dersten geçebilmek için en az “CC” notu alması gerekir. “F” notu dersin

başarılı bir şekilde tamamlanamadığı anlamına gelir ve bir dersten “F” notu alan öğrenci o

dersten kredi alamaz.

Bölüm Başkanı ve Bölüm Bologna Süreci Kordinatörü İletişim Bilgileri

Yeditepe Üniversitesi

Endüstri ve Sistem Mühendisliği Bölümü

Kayışdağ Cad. İnönü Mah.

34755 Ataşehir/Istanbul/TURKEY

Bölüm Başkanı

Doç. Dr. Dilek Tüzün Aksu

tel: 216 578 0417

e-mail: [email protected]

mailto:[email protected]

Ders Planı (Müfredat)

Dersler Toplam Kredi Toplam ECTS

kredisi

Zorunlu Dersler ESYE 501, ESYE 505, ESYE 522/ESYE 552 9 30

Seminer ESYE 590 Kredisiz 2

Seçmeli Dersler 4 Ders (Danışmanın onayıyla) 12 40

Toplam (Dersler) 8 Ders 21 72

Yüksek Lisans

Tezi Var Kredisiz 60

Genel Toplam 8 Ders 21 132

Ders Bilgi Paketleri:

ESYE 501:

DERS BİLGİLERİ

Ders Kodu Yarıyıl T+U

Saat Kredi AKTS

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİNDE ARAŞTIRMA

METODOLOJİLERİ ESYE501 1 3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri

Dersin Dili İngilizce

Dersin Seviyesi Yüksek Lisans

Dersin Türü Zorunlu

Dersin Koordinatörü

Dersi Verenler Prof.Dr.Rauf Nişel

Dersin Yardımcıları

Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilerin bir araştırma projesini yürütebilmeleri

için gerekli bilgi ve becerileri uygulamalı olarak kazandırmaktır.

Dersin İçeriği

Bu ders öğrencilere verilerin yapılarını teşhise dayalı analiz

yapmalarına imkanı verecek şekilde tasarlanarak, SPSS istatistik

paket programıyla istatistik yöntemleri uygulamalarına imkan

verecektir.

Dersin Öğrenme Çıktıları

Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

1. İlgilendiği konuda araştırma modeli

geliştirebilecektir.

1,5 1,2,3,4 A,B,C,D

2. Geliştirdiği araştırma modelinin geçerliğini bilimsel

olarak ölçebilecektir.

1,10,12 1,2,3,4 A,B,C,D

3. Geliştirdiği araştırma modelinden elde ettiği

sonuçları bilimsel olarak genelleyebilecektir

12 1,2,3,4 A,B,C,D

4. Araştırma sonuçlarını bilimsel formatta

raporlayabilecektir.

8,9 1,2,3,4 A,B,C,D

5. Araştırmanın analizinde kullandığı yöntemlerin

kuvvetli ve zayıf yönlerini belirlemek

1,12 1,2,3,4 A,B

6. Araştırma modelinin kavramsal yapısının

eleştirilmesi.

5,10 1,2,3,4 A,B

Öğretim

Yöntemleri: 1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Lab, 4: Örnek vaka incelemesi

Ölçme

Yöntemleri: A: Sınav , B: Deney, C: Ödev, D: Proje

DERS AKIŞI

Hafta Konular Çalışma

Malzemeleri

1 VERİ ANALİZİNİN TEMEL KONULARI Ders Kitabı

2 İSTATİSTİK PAKET PROGRAMA GİRİŞ Ders Kitabı

3 GÜVENİLİRLİLİK VE GEÇERLİLİK KAVRAMLARI Ders Kitabı

4 ARAŞTIRMA ANALİZİNİN SAFHALARI Ders Kitabı

5 ARAŞTIRMA VERİLERİNİN YAPISI Ders Kitabı

6 VERİ ÖLÇEKLEMENİN ÖZELLİKLERİ Ders Kitabı

7 ÖLÇEK TİPLERİ Ders Kitabı

8 ANKET TASARIMI Ders Kitabı

9 DEĞERLENDİRME ÖLÇEKLERİNİ KULLANARAK ÖLÇÜM ARACI

GELİŞTİRME

Ders Kitabı

10 ÖLÇÜM ARACININ GÜVENİLİRLİĞİ Ders Kitabı

11 ÖLÇÜM ARACININ GEÇERLİLİĞİ Ders Kitabı

12 ARAŞTIRMA MODELİNİN İSTATİSTİK ANALİZİ Ders Kitabı

13 KANTİTATİF VE KALİTATİF VERİLERE TEK VE ÇOK DEĞİŞKENLİ

TEKNİKLERİN UYGULANMASI

Ders Kitabı

14 ARAŞTIRMA RAPORUNUN FORMATI Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Notu Sekaran U., Research Methods for Business, John Wiley and Sons Inc, New

York.

Diğer Kaynaklar

MATERYAL PAYLAŞIMI

Ödevler Ders öncesinden verilen konuya hazırlanılması ve dönem sonunda araştırma

raporunun sunulması gerekmektedir.

Sınavlar Ara sınav, final sınavı

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ

Ara Sınav 1 40

Dönem Projesi 1 60

Toplam 100

Finalin Başarıya Oranı 40

Yıl içinin Başarıya Oranı 60

Toplam 100

DERS KATEGORİSİ Uzmanlık / Alan Dersleri

DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI

No Program Öğrenme Çıktıları Katkı Düzeyi

1 2 3 4 5

1

Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak

bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır; sistem mühendisliğinde

uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında

kapsamlı bilgi sahibidir.

X

2

Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar

ve uygular; farklı disiplinlere ait bilgileri harmanlayarak etkili biçimde

kullanır.

3

Sistem Mühendisliği problemlerini kurgular; çözmek için yeni ve özgün

fikirler/yöntemler geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.

4

Sistem Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının

farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.

5

Analitik, modelleme veya deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve

uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve

yorumlar. X

6 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar; karmaşık durumlarda çözüm

yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.

7

Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç


8 Sistem Mühendisliği çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya X

alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir

şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

9

Bir yabancı dile (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde

sözlü ve yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir. X

10

Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve

mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. X

11

Sistem Mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını


12

Belirlenmiş bir hedef doğrultusunda karmaşık sistemlerin modellenmesi,

iyileştirilmesi, kontrolü ve tasarımı için uygun metodoloji ve prosedürler

geliştirir. X

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik SAYISI Süresi

(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (14x3) 14 3 42

Sınıf Dışı MakaleleriOkuma 14 3 52

Ara Sınav 1 2 2

Ödev 4 6 24

Proje (Hazırlanması artı sunum) 1 60 60

Sınavlara çalışma süresi (Ara-sınav vedönem sonu sınavı) 1 70 70

Final 1 3 3

Toplam İş Yükü 253

Toplam İş Yükü / 25 (s) 10.12

Dersin AKTS Kredisi 10

ESYE 505:

DERS BİLGİLERİ

Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ METODOLOJİSİ ESYE505 1 3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri





Dersi Verenler Yrd.Doç.Dr. Zeynep Ocak


Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere, sistem mühendisliği metodolojisini ve

kompleks sistemlerin dizayn ve modellenmesinde uygulanmasını

öğretmektir.

Dersin İçeriği

Giriş, Sistem Mühendisliği Nedir?, INCOSE’nin Sistem Mühendisliği

Modeli; Sistem Mühendisliğinin RCI Modeli, RCI Sistem Mühendisliği

Süreci, Yalın Düşünce; Set-tabanlı Dizayn, Aksiyomsal Dizayn; Karar-

bazlı Dizayn; Kalite Fonksiyon Yayılımı, Güvenilir Dizayn, Ara Sınav,

Sistem Modellemesi ve Analizi, Sistem Mühendisliği Profösyenel Meslek

İcrası, Aşırı Programlama, Yapı, Analiz, Dizayn ve Modeller, Yapı

Modellemesi Dilleri, SysML’in Modelleme ve Simülasyona Uygulamaları

ve Araştırma Makalesi Sunumları.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

1. Gerçekçi bir proje için sistem mühendisliği planı

çıkarabilir 12 2 A, C, D

2. Olasılık, ekonomi ve kavramsal bilimdeki temel

kavramları kullanarak sistem mühendisliği için

önerilmiş bir sürecin, stratejinin veya metodun

uygunluğuna karar verebilir

4 2 A, C, D

3. En önemli sistem mühendisliği araçlarını (örneğin

QFD, güvenilir dizayn) gerçekçi problemlere

uygulayabilir

5

2 A, C, D

4. Sistem mühendisliği süreçlerine modelleme ve

simülasyonun kattığı değeri ve simülasyonun 1 2 A, C, D

eksikliklerini öngörebilir

5. Sistem mühendisliği için etkili bir bilgi toplama ve

kullanma planı oluşturabilir 2 2 A, C, D

6. Üretim, bakım ve atıkların sistem maliyeti ve değeri

üzerindeki etkisine karar verebilir 11 2 A, C, D

Öğretim

Yöntemleri: 1: Anlatım, 2: Makale Tartışması, 3: Lab., 4: Örnek Vaka İncelemesi

Ölçme

Yöntemleri: A: Sınav, B: Makale Özeti, C: Ödev, D: Proje

DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Giriş, Sistem Mühendisliği Nedir? Ders Kitabı, İlgili

Makaleler

2 INCOSE’nin Sistem Mühendisliği Modeli; Sistem Mühendisliğinin RCI

Modeli, RCI Sistem Mühendisliği Süreci

INCOSE El

Kitabı, İlgili

Makaleler

3 Yalın Düşünce; Set-tabanlı Dizayn İlgili Makaleler

4 Aksiyomsal Dizayn; Karar-bazlı Dizayn; İlgili Makaleler

5 Kalite Fonksiyon Yayılımı İlgili Makaleler

6 Güvenilir Dizayn İlgili Makaleler

7 Ara Sınav İlgili Makaleler

8 Sistem Modellemesi ve Analizi İlgili Makaleler

9 Sistem Mühendisliği Profösyenel Meslek İcrası İlgili Makaleler

10 Aşırı Programlama İlgili Makaleler

11 Yapı, Analiz, Dizayn ve Modeller Ders Kitabı

12 Yapı Modellemesi Dilleri Ders Kitabı

13 SysML’in Modelleme ve Simülasyona Uygulamaları Ders Kitabı

14 Araştırma Makalesi Sunumları Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Notu

Decision Making in Systems Engineering and Management by G. S. Parnell,

P. J. Driscoll, D. L. Henderson (2008)

Architecture and Principles of Systems Engineering by C. E. Dickerson, D. N.

Mavris (2008)

Diğer Kaynaklar Ek makaleler dönem boyunca verilecektir

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar İlgili Makaleler Dropbox aracılığıyla paylaşılır

Ödevler 3 Ödev

Sınavlar 1 Ara Sınav, 1 Final Sınavı



Ara Sınav 1 31

Ödev 1 23

Derse Katılım 1 15

Dönem Projesi 1 31

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1





X

2



kullanır. X

3

Endüstri ve Sistem Mühendisliği problemlerini kurgular; çözmek için yeni

ve özgün fikirler/yöntemler geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler

uygular.

4 Endüstri ve Sistem Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan X

uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.

5



yorumlar. X



7



8

Sistem Mühendisliği çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya

alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir

şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

9


sözlü ve yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir.

10


mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

11

Endüstri ve Sistem Mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel

boyutlarını betimler, çalışmalarında bu boyutları gözetir. X

12



geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)


Sınıf Dışı Makaleleri Okuma 14 7 98

Ara Sınav 1 2 2

Ödev 3 5 15


Sınavlara çalışma süresi (Ara-sınav ve dönem sonu sınavı) 1 55 55

Final 1 3 3


Toplam İş Yükü / 25 (s) 10.0


ESYE 522:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Yöneylem Araştırması ESYE522 1 3 3 10

Ön Koşul Dersleri Yok

Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Zorunlu Dersin Koordinatörü Dersi Verenler Prof.Dr. Linet Özdamar


Dersin Amacı

Bu ders doğrusal programlamanın temel kavramlarını öğretmeyi

amaçlar, ve öğrencilerin matematiksel modelleme yetenbeklerini

geliştirir.

Dersin İçeriği Doğrusal programlamada geometrik kavramlar, simplex metodu,

dualite teorisi, atama ve ulaştırma problemleri, ağ problemleri,

doğrusal ve kesikli problemlerin matematiksel modelleri

Dersin Öğrenme Çıktıları Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri Ölçme

Yöntemleri

Bir problemin tam sayılı, konveks, konveks olmayan,

doğrusal olup olmadığına karar verebilir, problemi

sınıflandırabilir.

5 1,2,4 A,D

Yazılı veya sözel olarak ifade edilen bir problemi matematiksel denklemler dizisi haline getirebilir.

3,5 1,2,4 A,D

Bir matematiksel modelin : tutarlılığını, model çıktılarının analizini ve onamasını yapabilir.

5 1,2 A,D

Modelin hassasiyet analizini, dual değişkenlerin analizini yapabilir.

5 1,2,4 A,D

Bir makalede verilen matematiksel modeli kavrayarak uygulamasını GAMS yazılımı üzerinde yapabilir.

3,5,8 1,2 D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1

Introduction to Linear Programming: geometric concepts, convex

sets, systems of linear equations, review of linear algebra Ders Kitabı

2 The Simplex Algorithm Ders Kitabı

3 The Simplex Algorithm Ders Kitabı

4 Sensitivity Analysis Ders Kitabı

5 Duality Theory Ders Kitabı

6 The Assignment Problem Ders Kitabı

7 The Transportation Problem Ders Kitabı

8 The Maximal Flow and Shortest Path problems Ders Kitabı

9 The Minimal Cost Network Flow problem Ders Kitabı

10 Examples of Mathematical Models Ders Kitabı

11 Examples of Mathematical Models Ders Kitabı

12

Case Presentations Pratik

problemlerin

modellemesi

13

Case Presentations Pratik

problemlerin

modellemesi

14 Paper Presentations Literatur tarama

KAYNAKLAR

Ders Notu Linear Programming and Network Flows

Mokhtar S. Bazaraa , John J. Jarvis , Hanif D. Sherali , 2009.

Diğer Kaynaklar Vakalar: [email protected] adresinde

MATERYAL PAYLAŞIMI Dökümanlar Vakalar Ödevler 6 vaka çalışması Sınavlar 1 final

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ Makale sunumu 1 20 Vaka sunumları 6 80 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1


bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, sistem

mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların

kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.

2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi

tamamlar ve uygular; farklı disiplinlere ait bilgileri harmanlayarak


etkili biçimde kullanır.

3

Endüstri ve Sistem Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için

yeni ve özgün fikirler/yöntemler geliştirir ve çözümlerde yenilikçi

yöntemler uygular. X

4

Endüstri ve Sistem Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan


5



yorumlar. X

6

Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm


7

Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya

süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.

8

Endüstri ve Sistem Mühendisliği çalışmalarının süreç ve sonuçlarını,

o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda

sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

9

Bir yabancı dile (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel

Düzeyinde sözlü ve yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir. X

10


mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri

gözetir.

11


boyutlarını betimler, çalışmalarında bu boyutları gözetir.

12

Belirlenmiş bir hedef doğrultusunda karmaşık sistemlerin

modellenmesi, iyileştirilmesi, kontrolü ve tasarımı için uygun

metodoloji ve prosedürler geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınav haftası hariç, 13x toplam ders ve lab saati) 14 3 42

Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) 14 10 140

Makale sunumu 1 2 2

Vaka hazırlığı ve sunumları 6 10 60

Final 1 3 3

247

Toplam İş Yükü/ 25 (s) 9,88

ESYE 541:

DERS BİLGİLERİ


MÜHENDİSLİK DENEY TASARIMI ESYE541

3 +0 3 10

Ön Koşul Dersleri ISE254 Seviyesinde İstatistik Bilgisi.



Dersin Türü Seçmeli


Dersi Verenler Prof. Dr. Ali Taylan Ula


Dersin Amacı İstatistiksel deney tasarımının temel prensiplerini ve metodlarını

öğretmek.

Dersin İçeriği

İki-örnek testleri, tek yönlü varyans analizi, rassallaştırılmış blok

tasarımları, çok etkenli tasarımlar, iki yönlü anova, 2k çok etkenli

tasarımlar, rassal tesirler, karışık tesirler, eşzamanlı güven aralıkları,

EMS, güç hesapları, istatistiksel paket uygulamaları.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Veri toplayabilir, analiz edebilir, neticeleri

yorumlayabilir ve sunabilir.

2 1,3 A,C

Deney tasarlayabilir. 5 1,3 A,C

Deney neticelerini varyans analizi (anova) ile analiz

edip yorumlayabilir.

5 1,3 A,C

Deney neticelerini eşzamanlı güven aralıkları ile

yorumlayabilir.

5 1,3 A,C

Testlerde güç hesapları yapabilir. Belli bir güç için

gerekli örnek büyüklüğünü bulabilir.

5 1,3 A,C

Rassal tesirler ve karışık tesirleri dikkate alabilir. 5 1,3 A,C

İstatistik paketi MINITAB kullanabilir. 5 3 A,C

Etik değerleri gözetir. 10 A,C

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Deney Tasarımına Giriş. Temel İstatistik Kavramlarının Tekrarı. Ders Kitabı

2 Bir çok ortalamayı karşılaştırmak. Varyans Analizi (Anova). Ders Kitabı

3 Tek Faktörlü Deneyler. Tek Yönlü Varyans Analizi. Testler. Ders Kitabı

4 Tek Yönlü Varyans Analizi. Eşzamanlı Güven Aralıkları. Parametre

Tahminleri. Ders Kitabı

5 Beklenen Ortalama Kare (EMS). Güç Hesapları. Ders Kitabı

6 İki Ortalama Özel Durumu. Ders Kitabı

7 1.ARA SINAV

Rassal Tesirli Model. Ders Kitabı

8 Rassallaştırılmış Blok Tasarımları. Testler. Ders Kitabı

9 Rassallaştırılmış Blok Tasarımları. Eşzamanlı Güven Aralıkları. Ders Kitabı

10 Çok Etkenli Tasarımlar. Ders Kitabı

11 İki Faktörlü Deneyler. İki Yönlü Anova. Testler. Eşzamanlı Güven

Aralıkları. Ders Kitabı

12 2.ARA SINAV

İki Faktörlü Deneyler. Etkileşim. Ders Kitabı

13 Karışık Tesirli Modeller. Ders Kitabı

14 2k Çok Etkenli Tasarımlar.

MINITAB Uygulamaları. Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Kitabı

Design and Analysis of Experiments, D. C. Montgomery,John Wiley & Sons,

2009, Seventh Edition.

Diğer Kaynaklar

Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 9th Ed. R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers and K. Ye , Pearson

Education 2012.

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dökümanlar

Ödevler Ders kitabından 5 ödev.

Sınavlar 2 Ara Sınav, Final, 2 Quiz



Ara Sınav 2 76

Ödev 5 8

Quiz 2 8

Devam 8

Toplam 100



Toplam 100

DERS KATEGORİSİ Uzmanlık Dersleri



1 2 3 4 5

1





2



kullanır.

X

3



uygular.

4



5



yorumlar. X



7



8

Endüstri ve Sistem Mühendisliği çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o

alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik

ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

9



10



11



12



geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Ara Sınav 2 2 4

Ödev 8 10 25

Final 1 2 2

Toplam İş Yükü

250

Toplam İş Yükü / 25 (s)

10

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 549:

DERS BİLGİLERİ


LOJİSTİK SİSTEMLERİ PLANLAMA VE TASARIMI ESYE549

3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri ISE222 veya eşdeğer bir optimizasyona giriş dersi


Dersin

Seviyesi Yüksek Lisans


Dersin

Koordinatörü

Dersi

Verenler Doç. Dr. Dilek Tüzün Aksu

Dersin

Yardımcıları

Dersin Amacı

Bu ders lojistik sistemlerinin planlama ve tasarımında ortaya çıkan problemlere ve

bu problemlerin yöneylem araştırması yöntemleri ile çözümüne giriş yapmayı

amaçlamaktadır.

Dersin

İçeriği

Ana konularar asında lojistik ağ tasarımı, depo tasarımı ve işletimi, uzun ve kısa

mesafe taşımacılık sistemlerinin planlama ve yönetimi yeralmaktadır. Bu

alanlardaki operasyonel, taktik ve stratejik kararlara yönelik yöneylem araştırması

modelleri ile bu modellerin çözümünde kullanılan yaklaşımlara ağırlık verilmektedir.

Derste ayrıca bu modellerin pratikteki uygulamalarını gösteren vaka analizlerine de

değinilmektedir.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Lojistik sistemlerini tanımlar ve bu sistemlere ilişkin ana

problemleri açıklar. 2,3,4 1,2 A,C

Lojistik problemleri için matematiksel modeler kurar. 2,3,12 1,2 A,C,D

Çeşitli lojistik problemlerinin karmaşıklığını değerlendirir. 2,5 1,2 A

Yöneylem araştırması teknikleri kullanarak lojistik problemleri

çözer. 1,2,3 1,2 A,C,D

Lojistik ağları tasarlar ve bu ağları tesis yerleştirme

problemleri olarak modeller. 3,5,7,12 1,2,4 A,C,D

Depo tasarım ve işletmesinde verilmesi gereken operasyonel,

taktik ve stratejik kararları sayar; bu kararların verilmesinde

yardımcı olacak modelleri kurar.

3,5,7,12 1,2 A,C

Kısa ve uzun mesafe taşımacılık problemleri arasındaki

farkları tanımlar; taşımacılık problemlerini çözmek için

optimizasyon modelleri kurar.

3,5,7,12 1,2,4 A,C,D

Lojistik alanındaki literature tarayarak bu alandaki makaleler

hakkında İngilizce sunum yapabilir.

1,8,9 1,2,4 B

Optimizasyon yazılımlarını etkin biçimde kullanarak lojistik

problemleri için çözüm geliştirir.

1,4 1,4 C,D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1

LOJİSTİK TERİMLERİNİN TANITIMI

LOJİSTİK SÜREÇLERİ VE İLGİLİ KARARLAR

LOJİSTİKTE YENİ TRENDLER

Ders Kitabı

2 TESİS YERLEŞTİRME MODELLERİNE GİRİŞ

TEK TESİSLİ MİNİSUM MODELLERİ

Ders Kitabı

3 ÇOK TESİSLİ MİNİSUM MODELLERİ Ders Kitabı

4 ÇOK TESİSLİ MİNİSUM MODELLERİNİN UZANTILARI Ders Kitabı

5 KAMU SEKTÖRÜNDE GÖRÜLEN TESİS YERLEŞTİRME MODELLERİ Ders Kitabı

6 DEPO TASARIMI VE OPERASYONUNA GİRİŞ Ders Kitabı

7 DEPO BÜYÜKLÜĞÜ, BOYUTLARI VE YERLEŞİMİNE YÖNELİK

MODELLER

Ders Kitabı

8 VİZE SINAVI Ders Kitabı

9 ÜRÜN ATAMA VE GRUPLAMA VE MODELLERİ Ders Kitabı

10 ŞİPARİŞ TOPLAYICI ROTALAMA VE PAKETLEME ALGORİTMALARI Ders Kitabı

11

TAŞIMACILIK PROBLEMLERİNİN SINIFLANDIRILMASI VE İLGİLİ

MALİYETLER

FİLO BİLEŞİMİ MODELLERİ

NAKLİYE TRAFİĞİ ATAMA MODELLERİ

Ders Kitabı, Vaka

çalışması

12

NAKLİYE TERMINALİ TASARIMI VE OPERASYONU

ARAÇ ATAMA MODELLERİ

DİNAMİK SÜRÜCÜ ATAMA MODELLERİ

Ders Kitabı, Vaka

çalışması

13 ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİ

ASİMETRİK GEZGİN SATICI PROBLEMİ

Ders Kitabı, Vaka

çalışması

14 SİMETRİK GEZGİN SATICI PROBLEMİ Ders Kitabı, Vaka

çalışması

KAYNAKLAR

Ders Kitabı Introduction to Logistics Systems Planning and Control,

G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno, Wiley, 2005.

Diğer Kaynaklar

Business Logistics / Supply Chain Management, Ronald H. Ballou, Pearson-

Prentice Hall, 5th Ed. 2004

Supply Chain Management, Strategy, Planning and Operation, S. Chopra, P.

Meindl, Pearson-Prentice Hall, 3rd Ed. 2007.

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar Lojistik konulu çeşitli makaleler

Ödevler Ödev 1-5, Dönem Projesi

Sınavlar Final sınavı



Dönem projesi 1 38.5

Ödev 4 46.0

Yoklama ve derse katılım 1 18.5

Toplam 100


Yıl içinin Başarıya Oranı

65

Toplam 100




1 2 3 4 5

1 Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak


X



2



kullanır.

X

3



uygular.

X

4



X

5



yorumlar. X



7


tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. X

8



ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. X

9



10



11



12



geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınvalar dahil,14x toplam ders ve lab saati) 14 3 42

Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Dönem projesi) 1 40 40

Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Final) 1 40 40

Ödev 9 15 135

Final 1 3 3

Toplam İş Yükü

260

Toplam İş Yükü / 25(s)

10.4

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 550:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Bulanık Küme Teorisi ve Uygulamaları ESYE 550 1-2 3 3 10


Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Melek BASAK Dersi Verenler


Dersin Amacı

Bu dersin birinci amacı deterministik olmayan sistemlerde belirsizliği modellemek için kullanılabilecek yaklaşımların olasılık kuramı ile sınırlı

olmadığını göstermektir. İkinci olarak ise, farklı yaklaşımlar içerisinde en çok uygulama alanı bulan Bulanık Mantık yaklaşımının özelliklerini, iki kuram arasındaki ortak noktaları ve farklarını öğrencinin bilgi dağarcığına katmaktır.

Dersin İçeriği

Ders bulanık içerisinde mantık kuramı ve bulanık belirsizlik

kavramlarını tanıtılır. Bulanık operatörler, ilişkiler gibi kavramların olasılık kuramı varsayımlarının veya belirsizlik biçiminin sağlanmadığı durumlarda nasıl uygulanabileceği tartışılır ve karar problemleri uygulamaları yer alır.


Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri Ölçme

Yöntemleri

1. Bulanık küme kuramı ve bulanık belirsizlik kavramlarını tanır ve

yorumlar.

1,5 1,2,4

D

2. Olasılık kuramı ve bulanık küme kuramı arasındaki benzerlik ve

farklılıkları belirler.

1,3,5 1,2,4

D

3. Karar problemlerinin belirsizlik modelleme ve çözümünde

bulanık mantık uygulaması yapar.

2 1,2,4

D

4. Basit kontrol problemi örnekleri yardımı ile bulanık kontrol

kuramı esaslarını uygular.

12 1,2,4

D

5. Karmaşık bir karar probleminin çözümünde bulanık mantık

uygulaması gerçekleştirir. 5

1,2,4 D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Klasik ve Bulanık Kümeler Ders Kitabı

2 Klasik ve Bulanık İlişkiler Ders Kitabı

3 Aidiyet Fonksiyonları Ders Kitabı

4 Bulanık Aritmetik ve İşlemler Ders Kitabı

5 Bulanık Karar Verme Ders Kitabı

6 Bulanık Kontrol Ders Kitabı

7 Bulanık Ölçütler Ders Kitabı

8 Bulanık karar verme Uygulama Çalışmaları Makale



11 Ara sunum



14 Sunum

KAYNAKLAR

Ders Notu

Fuzzy Logic with Engineering Applications Timothy J. Ross, McGraw-Hill – 2010 | ISBN-10: 047074376X | ISBN-13: 978-0470743768 |

Edition: 3 Diğer Kaynaklar

MATERYAL PAYLAŞIMI Dökümanlar

Ödevler

Sınavlar

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ Ara Sunum 1 30 Sunum 1 70

100



No Program Öğrenme Çıktıları 1 2 3 4 5

1





X

2

Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi


etkili biçimde kullanır. X

3




4



5



yorumlar. X

6



7



8




9


Düzeyinde sözlü ve yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir.

10



gözetir.

11



12



metodoloji ve prosedürler geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Sınav 0 0

Proje 1 2 2


Toplam İş Yükü/ 25 (s) 10.04


ESYE 552:

DERS BİLGİLERİ


MODERN KONTROL MÜHENDİSLİĞİ ESYE552

3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri





Dersi Verenler Yard. Doç. Dr. Uğur Yıldıran


Dersin Amacı Durum uzayı modelleri ve optimal kontrol teknikleri baz alarak modern

kontrol kuramı tekniklerinin öğretilmesi

Dersin İçeriği

Durum uzayı modelleri, durumu uzayı analizi, kontrol edilebilme,

gözlemlenebilme, durum geribeslemeli kontrollör tasarımı, değişimler

hesabı, optimal kontrol, doğrusal quadratik regülatör


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Doğrusal dinamik sistemlerin durum uzayı analizini

yapabilir

5

1 A, C

Durumu uzayı modeli verilmiş doğrusal bir sistemin

kontrol edilebilirlik ve gözlemlenebilirlik analizini

yapabilir

1

1 A, C

Doğrusal sistemler için durum gerebeslemeli kontrolör

tasarlayabilir

12 1 A, C

Doğrusal sistemler için değişimler hesabı yöntemleriyle

eniyi açık çevrim çözümleri hesaplayabilir

2 1 A, C

Doğrusal sistemleri için LQR yöntemi ile durum

geribeslemesi tasarımı yapabilir

4 1 A, C

Öğretim 1: Anlatım, 2: Makale Tartışması, 3: Lab., 4: Örnek Vaka İncelemesi

Yöntemleri:

Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 GİRİŞ Ders Kitabı

2 DURUM UZAYI MODELLERİ Ders Kitabı

3 DURUM UZAYI DENKLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ Ders Kitabı

4 KONTROL EDİLEBİLİRLİK Ders Kitabı

5 GÖZLEMLENEBİLİRLİK Ders Kitabı

6 DURUM GERİBESLEMELİ KONTROL TASARIMI Ders Kitabı

7 GÖZLEMLEYİCİ TASARIMI Ders Kitabı

8-9 SONLU SAYIDA DEĞİŞKENLİ OPTİMİZASYON PROBLEMLERİNİN

HATIRLATILMASI

Ders Kitabı

10 DEĞİŞİMLER ANALİZİ Ders Kitabı

11-12 OPTİMAL KONTOL PROBLEMLERİNİN DEĞİŞİMLER ANALİZ İLE

ÇÖZÜLMESİ

Ders Kitabı

13-14 DOĞRUSAL QUADRATİK REGÜLATÖR Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Kitabı Donald E. Kirk, "Optimal Control Theory: An Introduction", Dover

Publications

Diğer Kaynaklar

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar

Ödevler

Durum uzayı, gözlemlenebilirlik, kontrol edilebilirlik, durum geribeslemeli

kontrol tasarımı ve gözlemleyici tasarımı, değişimler hesabı ve optimal

kontrol konularıyla ilgili ödev soruları

Sınavlar Vize sınavları, final



Ara Sınav 2 83

Ödev 6 17

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1





x

2



kullanır.

x

3



uygular.

4



x

5



yorumlar. x



7 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç


8




9



10



11



12



geliştirir. x



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınvalar saatleri gariç, 13x toplam ders ve lab

saati) 13 3 39

Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ara sınavlar) 2 20 40


Ara Sınav 2 2 4

Ödev 6 24 144

Final 1 3 3

Toplam İş Yükü

260


10,4

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 560:

DERS BİLGİLERİ


Yöneylem Araştırmasında İleri Yöntemler ESYE 560 1 3 3 10


Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersin Koordinatörü

Dersi Verenler Prof.Dr. Linet Özdamar Dersin Yardımcıları

Dersin Amacı Bu dersin amacı lokal ve global tarama metotlarının tanıtımı yapmak ve

özellikle konveks olmayan problemler üzerinde deneyler yapmaktır.

Dersin İçeriği İlk kısımda kompleksite ve problem sınıflandırması anlatılır, ayrıca

lokal, global, tam ve tam olmayan metotlar tanıtılır. İkinci kısımda

global optimuma yönlendiren tam tarama metotları irdelenir.


Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri Ölçme

Yöntemleri

1)Konveks ve konveks olmayan modelleri tanır, bunu

saptamak için gerekli testleri yapabilir.

3 1,2,4 A,C

2) Lokal ve global en iyilemenin farkını kavrayabilir.

3 1,2,4 A,C

3) Lokal metotlardan gradyan kullanan ve kullanmayan metotlar olan Newton, fibonacci, binary arama metotlarını kullanabilir.

3 1,2 A,C

4) Bir lokal metodun herhangi bir problemin çözümü için yazılımını yapabilir.

1,3,5,7 1,2,4 C,D

5) Global en iyileme metotlarından Dal-Sınır yöntemler topluluğundan bir uygulama seçip kullanabilir.

1,5 1,2 D

6) Meta-Heuristic yöntemlerini (Tavlama, Genetik Algoritma, Tabu, Ant Colony, vs.) herhangi bir problem için uygular, yazılımını hazırlayabilir.

1,2,3,5,9,12 1,2,4 D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Kompleksite analizi, problem sınıflandırması ve doğrusal olmayan

programlama

Ders Notları, Ders

Kitabı

2 Basit tarama metotları Ders Notları, Ders

Kitabı

3 Lokal ve global metotlar, newton, Rassal arama, tümsek çıkma, çoklu

başlangıçlı tümsek çıkma, tavlama

Ders Notları, Ders

Kitabı

4 Kısıtlı problemlerde tavlama, cezalı ve cezasız yöntemler Ders Notları, Ders

Kitabı

5 Genetik Algoritmalar Ders Notları, Ders

Kitabı

6 Paralel genetic algoritmalar, tabu araması, Parçaçık optimizasyonu Ders Notları, Ders

Kitabı

7 Kombinatoryel optimizasyon: Örnek problemler, Dal-Sınır, yapıcı

yöntemler, GRASP, Karınca kolonisi yöntemi

Ders Notları, Ders

Kitabı

8 Tam tarama metotları: DIRECT, MCS, BARON, TRIOPT, interval aritmetiğine giriş

Ders Notları, Ders

Kitabı

9 İnterval parçalama metotları: kısıtsız, kısıtlı ve kısıt tatmini

problemleri

Ders Notları, Ders

Kitabı

10 Makale sunumları Literatür

taraması


taraması


taraması

13 Proje sunumları İnovatif çalışma

14 Sınav Ders Notları, Ders

Kitabı

KAYNAKLAR Ders Notu Ders notları: on [email protected] address

Diğer Kaynaklar

1. Essentials of Metaheuristics, by Sean Luke, Department of Computer Science George Mason University, First Edition, 2011.

2. Complete Search in Continuous Global Optimization and Constraint Satisfaction, by Arnold Neumaier, Acta Numerica 2004 (A. Iserles, ed.), Cambridge University Press 2004.

MATERYAL PAYLAŞIMI Dökümanlar Ders notları Ödevler 2 proje Sınavlar 1 sınav, 1 final

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ Ara Sınav 1 20 Proje 2 80 100



Toplam 100





1 2 3 4 5

1





X

2



etkili biçimde kullanır. X

3




4



5



yorumlar. X

6



7


süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. X

8




9



10



gözetir.

11



12






(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Sınav 1 2 2

Proje 2 25 50

Final 1 3 3

248



ESYE 562:

DERS BİLGİLERİ


ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri





Dersi Verenler Yrd.Doç.Dr. Semih Yalçındağ


Dersin Amacı

Bu ders çeşitli çok kriterli karar verme tekniklerini ve bunların

karmaşık gerçek hayat problemlerine uygulamalarını tanıtmak üzere tasarlanmıştır.

Dersin İçeriği

Karmaşık kararlarlar için, alternatiflerin, kriterlerin ve ağırlıkların belirlenmesi. AHP, TOPSIS, ELECTRE ve PROMETHEE gibi çok kriterli karar verme yönetemlerinin analizi. Bulanık çok kriterli karar verme

yaklaşımları. Hedef programlamaya giriş.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Çok ölçütlü karar verme problemlerini tanımlayabilir ve

bu problemlerin temel özelliklerini sayabilir. 1,2 1,2 A,D

Gerçek hayatta karşılaşılan çok ölçtlü karar verme

problemlerine uygun çözüm yöntemini önerebilir,

verileri uygun biçimde toplayabilir.

2,3,5,10 1,2,4 A,D

AHP, Topsis, Electre, Promethee ve benzeri

yöntemlerin biri ile yada hibrit bir yaklaşımla çok

ölçütlü karar verme problemlerini çözebilir.

2,3,5 1,2,4 A,D

Verilerin kesin olarak tanımlanamadığı problemler için

AHP, Topsis ve benzeri yöntemleri bulanık sayılarla

uygulayabilir.

1,2,5 1,2 A,B

Literatürdeki yeni çok ölçütlü karar verme problemlerini

çözme yöntemlerini ve uygulamalarını yorumlayabilir

ve sunabilir.

4,9 1,2 B

Yeni çözüm yaklaşımları geliştirebilir. 3,7,8,9 1,2 D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Çok kriterli karar vermeye giriş Ders Notları

Ders Kitabı

2 Kriterlerin belirlenmesi, veri ve ağırlıklar Ders Notları

Ders Kitabı

3 Telafi edici olmayan yöntemler Ders Notları

Ders Kitabı

4 Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) Ders Notları

Ders Kitabı

5 TOPSIS ve ELECTRE Yöntemleri Ders Notları

Ders Kitabı

6 Bulanık kümeler kuramına giriş Ders Notları

Ders Kitabı

7 Bulanık çok kriterli karar verme Ders Notları

Ders Kitabı

8 Bulanık AHP uygulamaları Makaleler

9 Bulanık TOPSIS uygulamaları Makaleler

10 Bulanık ELECTRE uygulamaları Makaleler

11 PROMETHEE metodu ve uygulamaları Makaleler

12 AHP-SWOT entegrasyonu Makaleler

13 Çok ölçütlü fayda kuramı Ders Notları

Makaleler

14 Hedef programlamaya giriş Ders Notları

Makaleler

KAYNAKLAR

Ders Kitabı Multiple Attribute Decision Making : An Introduction – K . Paul Yoon, Ching-

Lai Hwang, SAGE Publications, 1995

Diğer Kaynaklar Ders Notları, seçilmiş makaleler

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar Ders Notları

Ödevler Makaleler, Proje

Sınavlar 1 Final



Makale sunumu 2 30

Dönem Projesi 1 70

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1





X

2



kullanır.

X

3



uygular. X

4



X

5 Analitik, modelleme veya deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve

uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve X

yorumlar.



7



8




9



10



11



12



geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi 14 3 42

Makale okuma ve sunumlar 5 25 125

Proje 1 50 50

Final için Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 1 40 30

Final 1 3 3

Toplam İş Yükü

250


10

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 564:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Tedarik Zinciri Yönetimi ESYE564 1 3 3 10


Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersin Koordinatörü Dersi Verenler Prof. Dr. Linet Özdamar Dersin Yardımcıları

Dersin Amacı

Bu dersin amacı lojistik kararların hem firmayı hem de tüm tedarik

zincirini nasıl etkilediğini göstermektir. Tedarik zinciri yapılarıyla firmanın

lojistik yeteneklerinin bağlantısını irdelemek tedarik zincirini kavramanın

anahtarıdır.

Dersin İçeriği

Operasyonel Yönetimin özeti (stok yönetimi, ERP, orta vadeli planlama,

talep planlaması), tedarik zinciri tasarımı, lojistik optimizasyon, yeşil

tedarik zincirleri, ürün fiyatlama ve pazarlık, e-ticaret.


Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri Ölçme

Yöntemleri

1) Tedarik zincirinin temel çekme ve itme prensiplerini bilerek, kendi firmasının tedarik zincirinin neresinde olduğunu ve hangi prensibe göre işlediğini analiz eder.

1,3,5 1,2,4 A,D

2) Ürün, hammadde, parça stoklarını sistem maliyetlerini indirgeyecek şekilde yönetebilir, model parametrelerini en iyileyebilir.

3,5 1,2,4 A,D

3) İş sürecine uygun stok modeli geliştirebilir.

1,3,5 1,2 A,D

4) Orta vadeli üretim planını, üretim

kapasitesi, dağıtım kapasitesi, talep sezonsallığı gibi kısıtları dikkate alarak en iyileyebilir.

1,3,5 1,2,4 A,D

5) ERP sistemlerinin öğelerini, fonksiyonlarını ve ilişkilerini irdeler.

4 1,2 D

6) Tedarik zincirinin tedarikçi, depo, fabrika, müşteriyi içeren zincir tasarımını ve ürünlerin dağıtım kanallarının en iyilemesini yapabilir.

3,5,11,12 1,2,4 D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI Hafta Hafta Hafta

1 Tedarik Zinciri kavramları Ders Notları, Ders

Kitabı

2 Dağıtım ağını tasarlamak Ders Notları, Ders

Kitabı

3 Belirsizlik altında ağ tasarımı Ders Notları, Ders

Kitabı

4 Orta vadeli planlama Ders Notları, Ders

Kitabı

5 Stok yönetimi Ders Notları, Ders

Kitabı

6 Tedarik Zincirinde matematiksel modeller Ders Notları, Ders

Kitabı

7 Ürün pozisyonu belirleme Ders Notları, Ders

Kitabı

8 Satın alma Ders Notları, Ders

Kitabı

9 Tedarik zincirinde ulaştırma Ders Notları, Ders

Kitabı

10 Tedarik zincirinde fiyatlama Ders Notları, Ders

Kitabı

11 E-ticaret Ders Notları, Ders

Kitabı

12 Proje sunumları İnovatif çalışma

13 Makale sunumları Literatür taraması

14 Özet Ders Notları, Ders

Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Notu Supply Chain Management, S. Chopra & P. Meindl, Prentice Hall,

2004

Diğer Kaynaklar Ders notları: on [email protected] adresinde

MATERYAL PAYLAŞIMI Dökümanlar Ders notları Ödevler 2 proje (Tedarik zinciri tasarımı, lojistik optimizasyonu) Sınavlar 1 final

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ Makale sunumu 1 20 Proje 2 80 100




Toplam 100




1 2 3 4 5

1


bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, sistem mühendisliğinde



X

2


tamamlar ve uygular; farklı disiplinlere ait bilgileri harmanlayarak etkili

biçimde kullanır.

3




4


uygulamalarının farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. X

5



yorumlar. X

6



7



8


alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda


9



10



11



12






(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Makale sunumu 1 2 2

Proje 2 20 40

Final 1 3 3

251



ESYE 565:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Endüstriyel Sistemlerde Modelleme ve Karar

Verme ESYE 565 1-2 3 3 10


Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersin Koordinatörü Prof.Dr. Melek BASAK Dersi Verenler


Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilerin sistem mühendisliği kapsamında karar

verme problemlerini modelleme ve çözme becerilerini geliştirmektir.

Dersin İçeriği Bu ders karar verme süreçleri ile ilgili temel kavramları ve ilgili yöntemleri içerir.


Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri Ölçme

Yöntemleri

1) Karar Kuramı temel kavramlarını ve modelleme aşamalarını

tanır. 3 1,2,4 C

2) Temel olasılık kuramı kavramlarını ve kestirim, korelasyon,

regresyon gibi istatistiksel bilgileri hatırlar 1,2 1,2,4 C

3) Karar verme süreçlerinde kullanılan yöntemleri vaka ve

örnek çalışmaları olarak sunar. 5,9 2,4 B,D

4) Gerçek bir karar problemin tüm karar verme süreci

aşamalarını uygular ve çözümlemesini yapar. 1,4,12 2,4 B,D

Öğretim

Yöntemleri: 1: Anlatım, 2: Makale Tartışması, 3: Lab, 4: Örnek vaka incelemesi

Ölçme

Yöntemleri: A: Sınav , B: Makale Özeti, C: Ödev, D: Proje

DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Dersin tanıtımı ve Karar Süreçleri ile ilgili kavramlar:

Belirsizlik, tercihler, karar süreç akışı, karar destek

sistemleri. Karar modeleme yötemleri; karar ağaçları,

Bayesyen ağlar, olasılık ağaçları.

Ders Kitabı

2 Karar ağaçları Beklenen Değer, Risk profili ve

hesaplamaları, Baskınlık ve çeşitleri ve uygulamalar. Ders Kitabı

3 Vaka Örnekleri Ders Kitabı

4 Duyarlılık Analizi / Vaka örnekleri Ders Kitabı

5 Belirsizlik Modelleri Ders Kitabı

6 Belirsizlik Modelleri: Vaka örnekleri ve tartışma Ders Kitabı

7 Sunumlar Araştırma

Makalesi


Makalesi


Makalesi


Makalesi


Makalesi


Makalesi


Makalesi

14 Genel Tartışma

KAYNAKLAR

Ders Notu

Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis

by Robert T. Clemen& T. Reilly

South –Western Cengage Learning Academic Press. ISBN 0-495-01508-

Diğer Kaynaklar Araştırma Makaleleri


Ödevler

Sınavlar

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ Ödevler 4 20 Sunumlar 2 80

Devamlılık gerekmektedir 100



No Program Öğrenme Çıktıları Katkı

Düzeyi 1 2 3 4 5

1

Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye

genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, sistem mühendisliğinde uygulanan güncel

teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.

X

2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve

uygular; farklı disiplinlere ait bilgileri harmanlayarak etkili biçimde kullanır. X

3 Endüstri ve Sistem Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yeni ve özgün

fikirler/yöntemler geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. X

4 Endüstri ve Sistem Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının

farkındadır; gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. X

5 Analitik, modelleme veya deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu

süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. X

6 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları

geliştirir ve sorumluluk alır.

7 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç


8

Endüstri ve Sistem Mühendisliği çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki

veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde

yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

9 Bir yabancı dile (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde sözlü ve

yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir. X

10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm

etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

11 Endüstri ve Sistem Mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını


12 Belirlenmiş bir hedef doğrultusunda karmaşık sistemlerin modellenmesi,

iyileştirilmesi, kontrolü ve tasarımı için uygun metodoloji ve prosedürler geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Sınav 0 0 0

Proje 0 0 0

Final 0 0 0

Sunum 2 3 6




ESYE 573:

DERS BİLGİLERİ


FİNANSTA SAYISAL YÖNTEMLER ESYE573 1 3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri





Dersi Verenler Doç.Dr. Dilek Tüzün Aksu


Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere, opsiyon fiyatlama, portföy riski analizi ve

opsiyon fiyatlamanın temellerini ve kullanılan hesaplamalı metodlarını

öğretmektir.

Dersin İçeriği

Hisse senedi fiyatı için istatistiksel modeller ve opsiyon fiyatlamanın

temelleri ve R, Monte Carlo yöntemleri ve varyans azaltma teknikleri,

Simülasyon yoluyla opsiyon hesaplama, Egzotik opsiyonların

fiyatlanması, Hisse senedi potföylerinin risklerinin sayısallaştırılması:

Piyasa ve Kredi Riski, Destekli Tutsat Yatırım Kaynakları, Faiz oranı

modelleri ve tahvil fiyatlandırması ve Araştırma Makalesi Sunumları.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

1. Bir yatırım aracı üzerine opsiyon yazabilir

12 1, 3 A, C, D

2. R yazılım dili ile büyük veriler üzerinde çalışabilir ve

problemlerin çözümünde gerekli en iyileme, kök bulma

gibi numeriksel yöntemleri uygulayabilir

4 1, 3 A, C, D

3. Risk yönetiminde ve opsiyon fiyatlamada Monte

Carlo simülasyonu algoritmaları geliştirebilir ve

kodlayabilir

5 1, 3 A, C, D

4. Risk yönetiminde ve opsiyon fiyatlamada kullanılan

basit Monte Carlo simülasyonlarının verimliliğini

arttırmak için varyans azaltma metodları geliştirebilir

3

1, 3 A, C, D

5. İkili ağaçlar (binomial tree) kullanarak opsiyon

fiyatlayabilir

1 1, 3 A, C, D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Hisse senedi fiyatı için istatistiksel modeller ve opsiyon fiyatlamanın

temelleri ve R Ders Kitabı

2 Hisse senedi fiyatı için istatistiksel modeller ve opsiyon fiyatlamanın

temelleri ve R Ders Kitabı

3 Opsiyonlar Ders Kitabı

4 Monte Carlo yöntemleri ve varyans azaltma teknikleri Ders Kitabı

5 Simülasyon yoluyla opsiyon hesaplama Ders Kitabı

6 Egzotik opsiyonların fiyatlanması Ders Kitabı

7 İkili ağaçlar (Binomial trees) Ders Kitabı

8 Hisse senedi potföylerinin risklerinin sayısallaştırılması: Piyasa ve

Kredi Riski Ders Kitabı

9 Hisse senedi potföylerinin risklerinin sayısallaştırılması: Piyasa ve

Kredi Riski Ders Kitabı

10 Destekli Tutsat Yatırım Kaynakları Ders Kitabı

11 Destekli Tutsat Yatırım Kaynakları Ders Kitabı

12 Faiz oranı modelleri ve tahvil fiyatlandırması Ders Kitabı

13 Faiz oranı modelleri ve tahvil fiyatlandırması Ders Kitabı

14 Araştırma Makalesi Sunumları

KAYNAKLAR

Ders Notu

Monte Carlo Methods in Financial Engineering by Paul Glassermann;

Quantitative Risk Management by Alexander McKNeil, Rüdiger Frey and Paul

Embrechts;

Stochastic Simulation: Algorithms and Analysis by Soren Asmussen and

Peter Glynn

Diğer Kaynaklar Ek makaleler dönem boyunca verilecektir

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar İlgili Makaleler Dropbox aracılığıyla paylaşılır

Ödevler 6 Ödev

Sınavlar 1 Ara Sınav, 1 Final Sınavı



Ara Sınav 1 33

Ödev 1 27

Derse Katılım 1 13

Dönem Projesi 1 27

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1





X

2



kullanır.

3



uygular. X

4



5



yorumlar. X



7



8




9



10



11



12



geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)


Ara Sınav 1 2 2

Ödev 6 10 60


Sınavlara çalışma süresi (Ara-sınav ve dönem sonu sınavı) 1 100 100

Final 1 3 3


Toplam İş Yükü / 25 (s) 9,56


ESYE 590:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Araştırma Semineri ESYE 590 1 1-2 0 2


Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Zorunlu Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Dilek Tüzün Aksu Dersi Verenler

Dersin Yardımcıları Duygun Fatih DEMİREL

Dersin Amacı

Bu dersin amacı Endüstri ve Sistem Mühendisliği Yüksek Lisans öğrencilerinin araştırma yapmaları ve yaptıkları araştırmayı sunabilme yeteneklerini geliştirmektir. Konuya ilgi duyan akademisyenlerden

gelecek katkılar öğrencilerin konuyla ilgili perspektiflerinin genişlemesine yardımcı olabilecek ve çalışmaların zenginleşmesi mümkün olabilecektir. Ayrıca, çalışılan konu ile ilgili bilginin paylaşılması ortak çalışma alanlarının ve disiplinler arası çalışma gruplarının oluşmasına yardımcı olabilir. Seminer dersdinin bir diğer amacı da öğrencilere akademik

konferanslarda sunum yapabilme becerisi kazandırmak için bir hazırlık ve önçalışma oluşturmaktır.

Dersin İçeriği Bu ders her hafta Pazartesi günleri 1-2 saatlik bir sunum ve soru cavap

bölümü şeklinde yapılır.


Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri Ölçme

Yöntemleri

1) Literatür taraması ve takibi yapar 1 2,4

D

2) Teknik rapor yazar 8 2,4

D

3) Problem tanımını, çözüm yöntemini ve /veya elde

edilen sonuçları doğru matematik notasyonlar kullanarak

ifade eder.

5

2,4

D

4) Yaptıkları araştırma ve çalışmaları bölüm

içerisinde sunar, tartışmaya açar ve sonuçlarını

çalışmalarına yansıtır.

8

2,4

D

5) Hukuksal, sosyal, etik ve çevresel problemleri

akademik çalışmaları ile bütünleştirir eşleştirir ve

tartışma ortamı oluşturur.

11

2,4 D

6)Güncel mesleki gelişmeleri akademik çalışmalar ile

eşleştir. 8

2,4 D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

KAYNAKLAR Ders Notu Diğer Kaynaklar


Ödevler

Sınavlar

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ Danışman toplantısı 1 80 Sunum 13 20

Devamlılık (en az 11 hafta) 100




1 2 3 4 5

1





X

2



etkili biçimde kullanır.

3



yöntemler uygular.

4



5



yorumlar. X

6


yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. X

7



8



sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. X

9 Bir yabancı dile (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel

Düzeyinde sözlü ve yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir.

10



gözetir.

11



12



metodoloji ve prosedürler geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınav haftası hariç, 13x toplam ders ve lab saati) 13 1-2 19.5


Sınav 0 0 0

Proje 0 0 0

Final 0 0 0

Sunum 1 1 1

Toplam İş Yükü 46.5



ESYE 600:

DERS BİLGİLERİ


YÜKSEK LİSANS TEZİ ESYE600 3-4

Kredisiz 60

Ön Koşul Dersleri





Dersi Verenler Bütün Öğretim Üyeleri.


Dersin Amacı Endüstri ve Sistem Mühendisliğinde bilgiye katkı.

Dersin İçeriği Her öğrenci için farklı.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Tez konusuyla ilgili detaylı literatür çalışması yapabilir.

Bilgiye derinlemesine ulaşır. 1 2 A

Çalışması için gerekli veriyi doğru bir biçimde

toplayabilir ve etik kurallar çerçevesinde kullanabilir. 10 2 A

Çalışmasının sonuçlarını destekleyici deney/gözlemler

yapabilir ve sonuçlarını açıkca sunabilir. 5 2 A

Çalışmalarını bilimsel olarak savunabilir. 8

2 A

Bilgiye yeni katkıda bulunur. 3

2 A

Etik değerleri gözetir. 10 2 A

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1-52 Araştırma, Tez Yazımı, Muhtemel Yayın. Araştırma

Malzemeleri

KAYNAKLAR

Ders Kitabı

Diğer Kaynaklar

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar

Ödevler

Sınavlar Tez Savunması



Ara Sınav

Ödev

Laboratuvar Çalışması

Dönem Projesi

Toplam 100

Finalin Başarıya Oranı


Toplam 100

DERS KATEGORİSİ Uzmanlık



1 2 3 4 5

1





X

2



kullanır.

3



uygular. X

4



5



yorumlar. X



7



8




9



10



11



12



geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınav haftası hariç, 12x toplam ders ve lab saati)

Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)

Ara Sınav

Ödev

Tez Araştırması ve Yazımı 1500

Tez Savunması 2

Toplam İş Yükü

1502


60.08

Dersin AKTS Kredisi

60

ESYE 603:

DERS BİLGİLERİ


Sistem Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler I ESYE603 1 3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri


Dersin Seviyesi Doktora



Dersi Verenler Prof. Dr. Melek Başak


Dersin Amacı

Bu ders endüstri ve sistem mühendisliğinde gerekli olan matematik alt

yapısını oluşturmayı ve öğrencilere temel matematiksel ispatları

türetebilme becerisi vermeyi amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği

Kümeler, diziler ve fonksiyonlar, seriler, metrik uzaylar, serilerin

yakınsaklığı, metrik uzayda fonksiyonlar, süreklilik, düzgün süreklilik,

diferansiyel denklemler, Riemann ve Lebesgue integralleri, integral

denklemler


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Temel matematiksel kavramlarda kullanılan teoremleri

anlayıp, türetebilir. 1,2 1,2 A,C

Temel matematiksel kavramlar ile sayısal yaklaştırım

teorisi arasında ilişki kurabilir 1,2

1,2 A,C

Optimizasyon problemlerinde çözümün varlık ve teklik

özelliklerini sayabilir. 1,2

1,2 A,C

Bir fonksiyonun süreklilik, monotonluk gibi özellikleri

ilgili karar verebilir. 1,2,3,5

1,2,4 A,C

Bir dizinin yakınsaklık, düzgün yakınsaklık gibi

özelliklerini sayabilir. 1,2,3,5

1,2,4 A,C

Bir fonksiyonun Riemann ve Lebesgue integralini

hesaplayabilir. 1,2,3,5 1,2,4 A,C

Serilerin yakınsaklığı ile ilgili karar verebilir. 1,2,3,5 1,2,4 A,C

Yakınsak serilerin toplamını bulabilir. 1,2,3,5 1,2,4 A,C


Yöntemleri:

Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Kümeler Ders Notları

2 Diziler ve Fonksiyonlar Ders Notları

3 Seriler Ders Notları

4 Metrik uzaylar Ders Notları

5 Serilerin Yakınsaklığı Ders Notları

6 Kompakt Uzaylar Ders Notları

7 Metrik Uzayda Fonksiyonlar Ders Notları

8 Süreklilik, Düzgün Süreklilik Ders Notları

9 Diferansiyel denklemler Ders Notları

10 İntegral Denklemler Ders Notları

11 Konveks Analiz Ders Notları

12 Riemann İntegrali Ders Notları

13 Lebesgue İntegrali Ders Notları

14 Problem Çözme Ders Notları

KAYNAKLAR

Ders Notu Mathematical Methods of Engineering Analysis. Erhan Çınlar, Robert J.

Vanderbei

Diğer Kaynaklar

Introduction to Real Analysis, R. G. Bartle, D. R. Sherbert

A Problem Book in Real Analysis, A. G. Aksoy, M. A. Khamsi

Inroduction to Approximation Theory, E.W. Cheney

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar Ders notları

Ödevler 10 adet ödev

Sınavlar Ara sınav, final sınavı



Ara Sınav 1 40

Ödev 10 60


Dönem Projesi

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1

Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye

genişlemesine ve derinlemesine ulaşır; sistem mühendisliğinde uygulanan

güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi

sahibidir.

x

2



kullanır. x

3



uygular. x

4



5

Analitik, modelleme veya deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular;

bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. x



7



8




9



10

Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki

tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.

11



12



geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Ara Sınav (2 saat sınav süresi, hazırlık) 1 10 10

Ödev 10 7 70

Proje

Final (2 saat sınav süresi, hazırlık) 1 20 20


Toplam İş Yükü /25 (s) 9.92


ESYE 604:

DERS BİLGİLERİ

Ders Kodu Yarıyıl T+U

Saat Kredi AKTS

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ İÇİN SAYISAL

YÖNTEMLER II ESYE604 2 3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri





Dersi Verenler Prof.Dr.Rauf Nişel


Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere karmaşık ve ileri araştırma modellerini

geliştirmeleri için bilgi ve beceri kazandırmak ve araştırma modellerinin

analizi için araştırma yöntemlerini içeren geniş bir portföye sahip

kılmaktadır.

Dersin İçeriği

Bu ders öğrencilere karmaşık ve ileri analiz tekniklerini kullanarak

birincil veya ikincil kaynaklardan elde edilen verilerden yeni araştırma

modellerini geliştirme fırsatı verir.

Dersin Öğrenme Çıktıları Program Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Sistem mühendisliğinde çok faktörlü problemlere

çok değişkenli istatistik yöntemlerle çözümler

oluşturma

1,2,3,4,5.6,7,12

1,2,3,4 A,B,C,D

Sistem mühendisliğinde çok değişkenli bir

ortamda karar verme

1,2,3,4,5.6,7,12 1.2.3.4 A,B,C,D

Etkin proje planlaması 1,2,3,4,5.6,7,8,10,12 1.2 C,D

Çok değişkenli araştırma modellerinin tasarımı 1,2,3,4,5,6,7,10,12 1,2,3,4 A,B,C,D

Çok değişkenli araştırma modellerinin

geçerliliğinin ölçümü

1,2,3,4,5.6,7,12 1,2,3,4 A,B,C,D

Sistem mühendisliğinde çok faktörlü problemlere

çok değişkenli istatistik yöntemlerle çözümler

oluşturma

1,2,3,4,5.6,7,12

1,2,3,4 A,B,C,D


Yöntemleri:

Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Karmaşık deneysel tasarımlara giriş Ders Kitabı

2 Tam tesadüfi tasarım Ders Kitabı

3 Tesadüfi blok tasarımı Ders Kitabı

4 Faktör deneyleri Ders Kitabı

ilgili Makale

5 Kovaryasyon analizi modelleri Ders Kitabı

6 Çok değişkenli varyans analizi modelleri Ders Kitabı

7 Tekrar eden ölçüler için anova ve manova modelleri Ders Kitabı

8 Keşfedici ve tasdik edici faktör analizi yöntemleri Ders Kitabı

9 Regresyon modellerinde çok değişkenli veri analizi Ders Kitabı

10 Kanonik korelasyon analizi Ders Kitabı

11 İki kategorili lojistik regresyon modelleri Ders Kitabı

12 Çok kategorili lojistik regresyon modelleri Ders Kitabı

13 Diskriminant analizi Ders Kitabı

14 Kümeleme analizi Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Notu Joseph F. Hair Jr. and Others, Multivariate Data analysis (7th Edition), Prentice Hall, 2010

Diğer Kaynaklar Ders notları

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar

Ödevler Öğrenciler belirtilen konularda önceden hazırlık yaparak kısa bir rapor

sunmakla yükümlüdürler.

Sınavlar Yarıyıl ve final sınavları



Ara Sınav 1 20

Ödev 4 20


Dönem Projesi 1 60

Toplam 100

Finalin Başarıya Oranı 1 40

Yıl içinin Başarıya Oranı 1 60

Toplam 100




1 2 3 4 5

1





x

2



kullanır.

x

3



uygular.

x

4



x

5



yorumlar. x


yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. x

7


tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. x

8



ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. x

9


sözlü ve yazılı iletişim kuracak kadar hakimdir. x

10


mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. x

11


boyutlarını betimler, çalışmalarında bu boyutları gözetir. x

12



geliştirir. x



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Ara Sınav 1 2 2

Ödev 4 6 24

Proje 1 1 60

Final 1 1 5

Toplam İş Yükü

259


10,36

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 621:

DERS BİLGİLERİ


KOMBİNATORİK ENİYİLEME ESYE621

3+0 3 10






Dersi Verenler Doç. Dr. Dilek Tüzün Aksu


Dersin Amacı

Bu ders kombinatoryel optimizasyondaki temel kavram ve yöntemler

giriş yapmak için tasarlanmıştır. Kombinatoryel problemlerin

karmaşıklığı ve bu problemleri çözmek için tasarlanmış algoritmalara

özel vurgu yapar.

Dersin İçeriği

İşlenen konular arasında bilgisayısal karmaşıklık ve NP-tamlık,

eşleştirme, atama, minimum kapsayan ağaç, maksimum akış, gezgin

satıcı problemleri, tamsayılı programlama, dal ve sınır, düzlem kesme

algoritmaları, yerel arama ve yaklaştırma sezgiselleri sayılabilir.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Kombinatoryel optimizasyon problemlerini

tanımlayabilir ve bu problemlerin temel özelliklerini

sayabilir. 1,2,3,4 1 A,D

Kombinatoryel optimizasyon problemlerinin

karmaşıklıklarını analiz edebilir. 1,3,4,5 1 A,D

Minimum kapsayan ağaç, en kısa yol, maksimum akış,

eşleştirme, atama gibi temel kombinatoryel

problemlerin yapılarını tanır ve bu problemlerin

karmaşıklıklarını analiz edebilir.

3,5,7 1 A,D

Literatürdeki karmaşıklık sınıflarını tanımlayarak

kombinatoryel problemleri bu sınıflara göre kategorize

edebilir. 3,5,7 1,2 A,D

P sınıfında yer alan kombinatoryel problemleri

literatürdeki polinom algoritmalarla çözebilir. 3,5,7,12 1,2 A,D

NP sınıfındaki problemleri düzlem kesme, dal ve sınır,

dal ve kesit, sütun türetme, yerel arama gibi

yaklaşımlarla çözebilir. 3,5,7,12 1,2 A,D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 KOMBİNATORYEL OPTİMİZASYON A GİRİŞ Ders Kitabı

2 MINIMUM KAPSAYAN AĞAÇ PROBLEMİ Ders Kitabı

3 EN KISA YOL PROBLEMİ Ders Kitabı

4-5 MAXIMUM AKIŞ PROBLEMİ Ders Kitabı

6-7 MİNİMUM MALİYETLİ AKIŞ PROBLEMİ Ders Kitabı


9 İKİ TARAFLI EŞLEŞTİRME PROBLEMLERİ Ders Kitabı

10 GENEL EŞLEŞTİRME PROBLEMLERİ Ders Kitabı

11

BİLGİSAYISAL KARMAŞIKLIK Ders Kitabı,

Makale

12

NP-TAMLIK Ders Kitabı,

Makale

13

GEZGİN SATICI PROBLEMİ (MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA BAZLI

ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ)

Ders Kitabı

14 GEZGİN SATICI PROBLEMİ (SEZGİSELLER) Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Kitabı

Combinatorial Optimization

W.J. Cook, W.H. Cunningham, W. R. Pulleyblank, A. Schrijver

Wiley-Interscience, 1997

Diğer Kaynaklar

Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity

C.H. Papadimitriou, K. Steiglitz, Dover, 1998.

A First Course in Combinatorial Optimization

J. Lee, Cambridge University Press, 2004.

Integer and Combinatorial Optimization

L.A. Wolsey, G.L. Nemhauser, Wiley-Interscience, 1999

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar Karmaşıklık konulu makale

Ödevler Ödev 1-4

Sınavlar Vize sınavı, final sınavı



Ara Sınav 1 38.5

Ödev 4 46.0


Toplam 100



65

Toplam 100




1 2 3 4 5

1





X

2



kullanır. X

3



uygular.

X

4



5



yorumlar. X



7



8




9



10



11



12



geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınvalar dahil, 14x toplam ders ve lab saati) 14 3 42



Ara Sınav 1 2 2

Ödev 4 35 140

Final 1 2 2

Toplam İş Yükü

261


10,44

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 647:

DERS BİLGİLERİ


KOMBİNATORİK ENİYİLEME ESYE621

3+0 3 10






Dersi Verenler Doç. Dr. Dilek Tüzün Aksu


Dersin Amacı

Bu ders kombinatoryel optimizasyondaki temel kavram ve yöntemler

giriş yapmak için tasarlanmıştır. Kombinatoryel problemlerin

karmaşıklığı ve bu problemleri çözmek için tasarlanmış algoritmalara

özel vurgu yapar.

Dersin İçeriği

İşlenen konular arasında bilgisayısal karmaşıklık ve NP-tamlık,

eşleştirme, atama, minimum kapsayan ağaç, maksimum akış, gezgin

satıcı problemleri, tamsayılı programlama, dal ve sınır, düzlem kesme

algoritmaları, yerel arama ve yaklaştırma sezgiselleri sayılabilir.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Kombinatoryel optimizasyon problemlerini

tanımlayabilir ve bu problemlerin temel özelliklerini

sayabilir. 1,2,3,4 1 A,D

Kombinatoryel optimizasyon problemlerinin

karmaşıklıklarını analiz edebilir. 1,3,4,5 1 A,D

Minimum kapsayan ağaç, en kısa yol, maksimum akış,

eşleştirme, atama gibi temel kombinatoryel

problemlerin yapılarını tanır ve bu problemlerin

karmaşıklıklarını analiz edebilir.

3,5,7 1 A,D

Literatürdeki karmaşıklık sınıflarını tanımlayarak

kombinatoryel problemleri bu sınıflara göre kategorize

edebilir. 3,5,7 1,2 A,D

P sınıfında yer alan kombinatoryel problemleri

literatürdeki polinom algoritmalarla çözebilir. 3,5,7,12 1,2 A,D

NP sınıfındaki problemleri düzlem kesme, dal ve sınır,

dal ve kesit, sütun türetme, yerel arama gibi

yaklaşımlarla çözebilir. 3,5,7,12 1,2 A,D

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 KOMBİNATORYEL OPTİMİZASYON A GİRİŞ Ders Kitabı

2 MINIMUM KAPSAYAN AĞAÇ PROBLEMİ Ders Kitabı

3 EN KISA YOL PROBLEMİ Ders Kitabı

4-5 MAXIMUM AKIŞ PROBLEMİ Ders Kitabı

6-7 MİNİMUM MALİYETLİ AKIŞ PROBLEMİ Ders Kitabı


9 İKİ TARAFLI EŞLEŞTİRME PROBLEMLERİ Ders Kitabı

10 GENEL EŞLEŞTİRME PROBLEMLERİ Ders Kitabı

11

BİLGİSAYISAL KARMAŞIKLIK Ders Kitabı,

Makale

12

NP-TAMLIK Ders Kitabı,

Makale

13

GEZGİN SATICI PROBLEMİ (MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA BAZLI

ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ)

Ders Kitabı

14 GEZGİN SATICI PROBLEMİ (SEZGİSELLER) Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Kitabı

Combinatorial Optimization

W.J. Cook, W.H. Cunningham, W. R. Pulleyblank, A. Schrijver

Wiley-Interscience, 1997

Diğer Kaynaklar

Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity

C.H. Papadimitriou, K. Steiglitz, Dover, 1998.

A First Course in Combinatorial Optimization

J. Lee, Cambridge University Press, 2004.

Integer and Combinatorial Optimization

L.A. Wolsey, G.L. Nemhauser, Wiley-Interscience, 1999

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar Karmaşıklık konulu makale

Ödevler Ödev 1-4

Sınavlar Vize sınavı, final sınavı



Ara Sınav 1 38.5

Ödev 4 46.0


Toplam 100



65

Toplam 100




1 2 3 4 5

1





X

2



kullanır. X

3



uygular.

X

4



5



yorumlar. X



7



8




9



10



11



12



geliştirir. X



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)

Ders Süresi (Sınvalar dahil, 14x toplam ders ve lab saati) 14 3 42



Ara Sınav 1 2 2

Ödev 4 35 140

Final 1 2 2

Toplam İş Yükü

261


10,44

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 647:

DERS BİLGİLERİ


İSTATİSTİKSEL KESTİRİM ESYE647

3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri ISE254 seviyesinde istatistik bilgisi.







Dersin Amacı İstatistiksel kestirimin temel prensiplerini ve metodlarını öğretmek.

Dersin İçeriği

En çok olabilirlik tahmini. Yansızlık, tutarlılık, yeterlilik, tamlık ve teklik.

En küçük varyanslı yansız tahmin ediciler. Fisher bilgisi ve Rao-Cramer

alt sınırı. Etkinlik. Üstel sınıf. Bayes tahmini. En iyi testler. Değişmez

en güçlü testler. Olabilirlik oran testi.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

Rassal değişkenlerin fonksiyonlarının dağılımlarını

bulabilir. 1 1 A,C

Limit dağılım bulabilir. 1

1 A,C

Herhangi bir dağılım için, en çok olabilirlik yöntemiyle parametre veya parametreler tahmin edebilir. 1 1

A,C

Tutarlılık, yeterlilik, tamlık, teklik ve üstel sınıf gibi ileri

istatistiksel konuları uygulayabilir. 1 1 A,C

Fisher bilgisi, Rao-Cramer alt sınırı ve etkinlik gibi ileri konuları uygulayabilir. 1 1

A,C

En küçük varyanslı yansız tahmin edici bulabilir. 1 1

A,C

Bayes tahmin ediciler bulabilir. 1 1

A,C

En iyi testler, değişmez en güçlü testler, olabilirlik oran testi gibi ileri konuları uygulayabilir. 1 1

A,C

Etik değerleri gözetir. 5

A,C

Öğretim


Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Giriş. En Çok Olabilirlik Tahmini.

Ders Kitabı

2 Yansızlık. Tutarlılık. Yeterlilik. Ders Kitabı

3 Tamlık. Teklik. Ders Kitabı

4 En Küçük Varyanslı Yansız Tahmin Ediciler. Ders Kitabı

5 Fisher Bilgisi. Ders Kitabı

6 Rao-Cramer Alt Sınırı. Etkinlik. Ders Kitabı

7

ARA SINAV I

Üstel Sınıf. Ders Kitabı

8

Üstel Sınıf.

Ders Kitabı

9 Bayes Tahmini.

Ders Kitabı

10 Bayes Tahmini.

Ders Kitabı

11 En İyi Testler.

Ders Kitabı

12

ARA SINAV II

Değişmez En Güçlü Testler. Ders Kitabı

13 Olabilirlik Oran Testleri.

Ders Kitabı

14 Olabilirlik Oran Testleri.

Ders Kitabı

KAYNAKLAR

Ders Kitabı

Introduction to Probability and Mathematical Statistics, 2nd Ed.

L. J. Bain and M. Engelhardt

Duxbury Press, 2000.

Diğer Kaynaklar

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar

Ödevler 8 Ödev.

Sınavlar 2 Ara Sınav, Final, 2 Quiz.



Ara Sınav 2 76

Ödev 8 8

Quiz 2 8

Devam 8

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1 Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar

ve uygular

X

2 Endüstri ve Sistem Mühendisliği alanındaki en son gelişmeler dâhil olmak

üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.

3 En yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için

gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.

4

Karmaşık bir sistemi, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar

altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde yenilikçi ve özgün olarak

modelleme yapar, tasarlar ve çözüm geliştirir.

5 Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirme ve

bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. X

6 Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygulama

ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.

7

Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya

teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana

uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.

8 Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda

yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.

9 Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini

ve değerlendirmesini yapar.

10

Uzmanlık alanında çalışanlarla ve daha geniş bilimsel ve sosyal

topluluklarla gerektiğinde en az bir yabancı dili Avrupa Dil Portföyü C1

Genel Düzeyinde kullanarak yazılı, sözlü ve görsel etkin iletişim kurar.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Ara Sınav 2 2 4

Ödev 8 10 80

Proje

Final 1 2 2

Toplam İş Yükü

260


10,4

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 648:

DERS BİLGİLERİ


ZAMAN SERİLERİ ANALİZİ VE ÖNGÖRÜSÜ ESYE648

3+0 3 10

Ön Koşul Dersleri ISE254 seviyesinde istatistik bilgisi.







Dersin Amacı Zaman serileri analizi ve öngörüsünün temel prensiplerini ve

metodlarını öğretmek.

Dersin İçeriği

Stationarity. Autocovariance and autocorrelation functions. General

linear process. Stationary models: AR, MA, ARMA. Model identification.

Estimation. Diagnostic cecks. Nonstationary models: ARIMA. Seasonal

models. Forecasting. Statistical package applications.

Eşit aralıklı ve kesintisiz bir zaman serisini inceleyebilir. 2 1,3 A,C

Zaman serisinin modelini belirleyebilir, parametre

tahminleri yapabilir. 5 1,3 A,C

Model uygunluk testleri yapabilir. 5 1,3 A,C

Trend ve mevsimselliği dikkate alabilir. 5 1,3 A,C

Öngörü yapabilir. 5 1,3 A,C

AR, MA, ARMA, ARIMA ve Mevsimsel ARIMA modellerini kullanabilir. 5 1,3 A,C

İstatistik paketi MINITAB kullanabilir. 5 3 A,C

Etik değerleri gözetir. 10 A,C

Öğretim


Ölçme A: Sınav, B: Makale Özeti, C: Ödev, D: Proje

Yöntemleri:

DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Giriş. Durağanlık.

Ders Notları

2 Otokovaryans, Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonları.

Ders Notları

3 Genel Doğrusal Model. Ders Notları

4 Hareketli Ortalamalar (MA) Modelleri.

Ders Notları

5 Otoregresif (AR) Modeller.

Ders Notları

6 Karışık AR ve MA (ARMA) Modelleri.

Ders Notları

7

ARA SINAV I

Model Tanımlaması. Ders Notları

8 Model Tahmini.

Ders Notları

9 Uygunluk Kontrolleri.

Ders Notları

10 Durağan Olmayan Modeller. Fark Alma. ARIMA Modelleri.

Ders Notları

11 Mevsimsel ARIMA Modelleri.

Ders Notları

12

ARA SINAV II

Öngörü. MINITAB Uygulamaları.

Ders Notları

13 Öngörü. MINITAB Uygulamaları.

Ders Notları

14 Öngörü. MINITAB Uygulamaları.

Ders Notları

KAYNAKLAR

Ders Kitabı Ders notları kullanıldı.

Diğer Kaynaklar

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dokümanlar

Ödevler 6 Ödev.

Sınavlar 2 Ara Sınav, Final, 2 Quiz.



Ara Sınav 2 76

Ödev 6 8

Quiz 2 8

Devam 8

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1





2



kullanır.

X

3



uygular.

4



5 Analitik, modelleme veya deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve

uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve X

yorumlar.



7



8




9



10



11



12



geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Ara Sınav 2 2 4

Ödev 6 10 60

Proje

Final 1 2 2

Toplam İş Yükü

242


9,68

Dersin AKTS Kredisi

10

ESYE 654:

DERS BİLGİLERİ


Endüstriyel Otomasyon Sistemleri ESYE654 2 2 + 1 3 10

Ön Koşul Dersleri

Dersin Dili Ingilizce




Dersi Verenler Yrd. Doç. Dr. Uğur Yıldıran


Dersin Amacı

Bu dersin amacı endüstriyel otomasyon sistemlerinin tasarım ve işleyiş

felsefesini kavratmak ve uygulamada kullanılan karmaşık yapı taşlarını

tanımaktır

Dersin İçeriği

Endüstriyel otomasyon sistemlerinin yapısı. Otomasyon sistemlerinin

hiyerarşik seviyeleri ve seviyeler arası ilişkiler. Risk ve hata analizi.

Enstrümanlar ve sürücüler. Denetleyiciler. Uzman sistemler. Fabrika

otomasyonu. Ağ topolojileri ve protokolleri. Standartlar ve yordamlar.

Sunum.


Program

Öğrenme

Çıktıları

Öğretim

Yöntemleri

Ölçme

Yöntemleri

1)Endüstriyel otomasyon sistemlerinin hiyerarşik yapısı

ve bu hiyerarşiyi oluşturan katmanların arasındaki

ilişkiyi kavrar ve yorumlar

1,3,4 1,2,4 A,B,D

2)RAM (Reliability-Availability-Maintainability)

kavramını endüstriyel otomasyon sistemlerine göre

uygular

1,3,4 1,2,4 A,B,C,D

3)Fiziksel büyüklüklerin ölçülmesinde kullanılan temel

teorileri ve temel ölçme yöntemlerini ve ölçmenin statik

ve dinamik karakteristiklerini sayabilir ve

karşılaştırabilir.

1,3,4 1,2,4 A,B,C,D

3)PLC ve DCS gibi donanımların endüstriyel ağ yapısı

ile prosese göre çalışmalarını kavramsal olarak uygular. 1,3,4

1,2,4 A,B,D

4)Endüstriyel otomasyon sistemlerinde kullanılan

gelişmiş kontrol yöntemlerini ve bunların karşılaştırmalı 7,8,9

1,2,4 A,B,D

analizlerini yapabilir.

5)Ders kapsamında kendisine verilen bir sorunun

çözümü için araştırma, sunum ve bilimsel doküman

hazırlayabilir.

7,8,9 4 D

Öğretim

Yöntemleri: 1: Anlatım, 2: Makale tartismasi, 3: Lab, 4: Örnek vaka incelemesi

Ölçme


DERS AKIŞI


Malzemeleri

1 Endüstriyel Otomasyon sistemlerinin genel yapısı Ders Notları ve

Kitaplar

2 Endüstriyel otomasyon sistemlerinin hiyerarşik seviyeleri ve seviyeler

arası ilişkiler

Ders Notları ve

Kitaplar

3-4 Risk ve hata analizi- Konuyla ilgili makalelerin tartışılması Ders Notları ve

Makaleler

5 Seviye 1: Enstrümanlar ve sürücüler Ders Notları ve

Kitaplar

6 Seviye 2: Denetleyiciler Ders Notları ve

Kitaplar

7 Seviye 3:MIS ve uzman sistemler Ders Notları ve

Kitaplar

8 Seviye 4: Fabrika otomasyonu, ERP,MRP Ders Notları ve

Kitaplar

9 Ağ topolojileri ve protokolleri Ders Notları ve

Kitaplar

10 Standartlar ve yordamlar Ders Notları ve

Kitaplar

11-14 Uygulama örneklerinin incelenmesi, rapor ve sunum İlgili Makale ve

uygulama notları

KAYNAKLAR

Ders Kitabı Stenerson, Industrial Automation and Process Control, Prentice Hall, 2003,

ISBN:0-13-033030-2

Diğer Kaynaklar C.D. Johnson, Process Control Instrumentation Technology, 1997, Prentice

Hall, ISBN:0-13-261496-0

MATERYAL PAYLAŞIMI

Dökümanlar Makaleler

Ödevler

Sınavlar 1 Vize, 1 Final



Ara Sınav 1 25

Dönem Projesi 1 75

Toplam 100



Toplam 100




1 2 3 4 5

1


bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, endüstri ve sistem



X

2



kullanır.

3

Endüstri ve Sistem Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yeni


uygular.

X

4



X

5



yorumlar.

6



7



8




9



10



11



12



geliştirir.



(Saat)

Toplam

İş Yükü

(Saat)



Proje 1 72 72

Ara Sınav 1 2 2

Final 1 3 3

Toplam İş Yükü

246


9,84

Dersin AKTS Kredisi

10

Documents

PROGRAM TANIMLARIsye.yeditepe.edu.tr/wp-content/uploads/ISEYLBolognaBilgiPaketiTurkce-s.pdf · 12 ARAŞTIRMA MODELİNİN İSTATİSTİK ANALİZİ Ders Kitabı 13 ... Ders Kitabı 14