IE 342 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Karar Teorisi
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 342
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere belirsizlik, risk, belirlilik ve çokölçütlülük ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemlerin modellenmesi, çözüm önerilerinin geliştirilmesi ve analizi hakkında giriş niteliğinde bilgiler vermektir
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Belirsizlik, risk ve belirlilik ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemleri analiz edebilecektir
  • Belirsizlik ve risk ortamlarindaki problemlere mantıklı çözümler bulabilmek için karar ağaçları oluşturabilecekti
  • Bilginin değerini hesaplayabilecektir
  • Fayda teorisinin temel bilgilerini kullanabilecektir
  • Çok ölçütlülük ortamlarında karar verme durumlarında karşılaşılan problemlerin çeşitli çözüm kavramlarını analiz edebilecektir
  • Hedef programlamanın temel yaklaşımlarını kullanabilecektir
Ders Tanımı Bu ders, yöneylem araştırması kursunun en önemli bölümlerinden biri olup, birden fazla alternatif içinden en iyisini seçmenin mantıklı yollarını öğrenir. Seçilmiş olan alternatifin "iyilik" derecesi, karar durumunu tanımlayan verilerin kalitesine bağlı olmaktadır. Bu açıdan yola çıkarak bir karar verme sürecinin, aşağıdaki kategorilerden biri çerçevesinde değerlendirilebileceği söylenebilir: 1. Belirsizlik ortamında karar verme problemlerinde eldeki verilerin karar süreci ile ne derecede ilişkili olduğu kesin olarak bilinmemektedir. 2. Risk ortamında karar verme problemlerinde eldeki veriler, belirli bir olasılık dağılımı ile tanımlanamamaktadır.\n3. Belirlilik ortamında karar verme problemlerinde verilerin deterministik bir şekilde tanımlandığı varsayılır.\\n4. Çok ölçütlülük ortamında karar verme problemlerinde etkin çözümlerin belirlennmesi, birden fazla ölçütün aynı anda eniyilenmesi koşulu altında gerçekleştirilir.\\n\\nBu derste öğrencilere, içinde bulundukları karar durumlarının tespiti, bu duruma bağlı karar kurallarının belirlenmesi ve kullanımı, karar ağaçları, fayda teorisi, bilgi ve ek bilgi kullanımının değerlendirilmesi yöntemleri, çok ölçütlü karar modelleri, bu modeller için çözüm kavramları ve çözümlerin hesaplanması yöntemleri, hedef programlama problemleri ve onların çözümlerinin analizi yöntemleri öğretilmektedir.

 



Ders Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Karar teorisine giriş. Kesinlik durumunda karar verme. Belirsizlik durumunda karar verme.
2 Risk durumunda karar verme.
3 Fayda Teorisi. Tek nitelikli fayda. Fayda fonksiyonlarının oluşturulması.
4 Parasal olmayan atribütler için fayda fonksiyonlarının oluşturulması.
5 Fayda teorisinin aksiomları.
6 Risk tutumları.
7 Risk değer payı.
8 Ara sınav
9 Ek bilgi kullanımı. Bilgi edinmenin beklenen değeri. Tam bilginin beklenen değeri.
10 Deneysiz karar verme. Deneyle karar verme.
11 Çok kriterli karar verme. Hedef programlama.
12 Çok nitelikli fayda fonksiyornları.
13 Çözümsel sıradüzen süreci.
14 Ağır basma ilişkileri
15 Tekrar
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Dersin Kitabı Ders notları
Önerilen Okumalar/Materyaller 1. Robert T. Clemen, Terence Reilly, Making Hard Decisions With Decision Tools, Duxbury Thomson Learning, 2001; ISBN13: 9780495015086; ISBN10: 0495015083. 2. Wayne L. Winston, Operations Research. Applications and Algorithms, Duxbury Press, Belmont, California, 1994.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
10
Proje
1
20
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
30
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
35
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
3
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
5
Proje
1
20
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
15
Final / Sözlü Sınav
1
20
    Toplam
153

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

İstatistik ve optimizasyon konularına aşina olmak, temel diferansiyel ve integral hesaplamalar, lineer cebir, türevsel denklemler, kompleks değişkenli ve çok değişkenli hesaplamalar içeren matematik, matematiğe dayalı fizik ve bilgisayar bilimleri alanlarında bilgi sahibi olmak ve bu bilgiyi kullanarak dinamik sistemlerle etkileşebilen, donanım ve yazılım bileşenleri içeren karmaşık sistemlerin modellemesini, analizini ve tasarımını yapabilmek.

2

Karmaşık Mekatronik Mühendisliği problemlerini saptayabilmek, tanımlayabilmek, formüle edebilmek ve çözebilmek; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçebilmek ve uygulayabilmek.

3

Algılayıcı, eyleyici ve kontrol birimleri içeren, donanım ve yazılım öğelerine sahip elektronik, mekanik, elektromekanik, kontrol veya bilgisayar sistemleri gibi mühendislik uygulamalarının tasarımı, gerçeklenmesi ve entegrasyonu alanlarında çalışabilme becerisine sahip olmak.

4

Mekatronik Mühendisliği uygulamaları için gerekli modern teknik ve araçları geliştirebilmek, seçebilmek ve kullanabilmek.

5

Mekatronik Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlayabilmek, deney yapabilmek, veri toplayabilmek ve sonuçları analiz edip yorumlayabilmek.

6

Mekatronik Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilmek; bireysel çalışma becerisine sahip olmak.

7

Bir yabancı dili kullanarak Mekatronik Mühendisliği ile ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1).

8

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahip olmak; bilgiye erişim, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenilemenin önemini kavramak.

9

İkinci bir yabancı dili orta düzeyde kullanabilmek.

10

Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalarını bilmek; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma konularında farkındalık edinmek.

11

Mekatronik Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak; Mekatronik Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık sahibi olmak.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest