KARAR TEORİSİ

END624

Ders Kodu: END624
Yarıyıl: -
Teori+Uygulama: 3 + 0
AKTS: 10

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Doktora

Dersin Yılı

Dersin Yarıyılı

AKTS

Öğretim Eleman(lar)ı

Profesör Doktor İmdat Kara

Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

İleri bilimsel ve matematiksel prensipleri anlama ve bunları çok ölçütlü/amaçlı karar verme pratiğinde uygulama
Çok ölçütlü/amaçlı karar verme uygulamalarında ileri bilgisayar programlarını bir araç olarak kullanma becerisi
Veri analizi ve bir seçim problemi tasarımında ileri prensiplerini uygulama becerisi
Tasarım sürecini farklı teknik alternatifleri çevre, maliyet, güvenlik ve diğer kısıtlar altında birçok amaçlı karar verme problemine uygulama becerisi
Bir seçim problemini analiz etme, ölçme ve değerlendirme becerisi

Veriliş Biçimi

Yüz Yüze

Önkoşullar

Yok

Önerilen Dersler

Yok

Ders Tanımı

Bayes karar modelleri, karar ağaçları. Bilginin değeri, araç teorisi. Stratejilerin incelenmesi, risk paylaşımı ve kararları. Karar modellerinin uygulanması.

Ders İçeriği

HAFTA	KONULAR
1. Hafta	Karar verme nedir? Seçenekler, Ölçütler, Karar süreci.
2. Hafta	Karar değişkenleri ve ölçütler uzayı ve onlar arasındaki dönüşüm.
3. Hafta	Bulanık aritmetik, özel bulanık sayılar.
4. Hafta	Bulanık çok ölçütlü kararların değerlendirilmesi ve kıyaslanması yöntemleri.
5. Hafta	Bulanık çok ölçütlü karar verme yöntemleri (AHP).
6. Hafta	Bulanık çok ölçütlü karar verme yöntemleri (TOPSIS-ELECTRE-VIKOR).
7. Hafta	Bulanık sıralama ve durulaştırma yaklaşımları.
8. Hafta	Ara sınav
9. Hafta	Hedef programlama. Doğrusal problemler. Geometrik yorum.
10. Hafta	Önceliğin kor nmasını sağlayan hedef programlama modelleri.
11. Hafta	Bulanık çok amaçlı programlama yöntemleri
12. Hafta	İnteraktif bulanık çok amaçlı programlama
13. Hafta	Uzlaşık Programlama ve uygulamaları
14. Hafta	Bilgisayar Uygulamaları

Kaynaklar

1. Chen, S-J, Hwang C-L. Fuzzy Multible Attribute Decision Making-Methods and Applications, Springer-Verlag, 1992
2. Lai, Y-J, Hwang C-L. Fuzzy Multible Objective Decision Making-Methods and Applications, Springer-Verlag, 1996
3. Wayne L. Winston, Operations Research. Applications and Algorithms, Third edition, Duxbury Press, Belmont, California, 1994
4. Ronald R. Rardin (Purdue University), Optimization in Operations Research, Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, New Jersey, 1998

Öğretim Yöntemleri

Anlatım
Soru-Cevap
Sorun/Problem Çözme
Eğitim-Uygulama
Sunum

Değerlendirme

	Sayısı	Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav	1	30
Ödev	3	15
Mini-Sınav	4	10
Devam	1	5
Toplam(%)		60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)		60
Finalin Başarıya Oranı(%)		40
Toplam(%)		100

AKTS İş Yükü

Aktivite	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ara Sınav	1	2	2
Kısa Sınavlara hazırlık	4	8	32
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi	14	10	140
Final Sınavına Hazırlık	1	20	20
Ders Saati	14	3	42
Ara Sınava Hazırlık	1	20	20
Laboratuvar
Final Sınavı	1	2	2
Ödevler	3	14	42
Toplam İş Yükü			300
Toplam İş Yükü / 30			10
Dersin AKTS Kredisi			10

Dil

Türkçe

Staj / Uygulama

Yok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5
P1	X		X	X
P2	X		X	X	X
P3	X	X	X	X	X
P4		X		X
P5			X	X
P6				X
P7
P8				X
P9				X
P10	X			X
P11	X			X

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5
P1	X		X	X
P2	X		X	X	X
P3	X	X	X	X	X
P4		X		X
P5			X	X
P6				X
P7
P8				X
P9				X
P10	X			X
P11	X			X

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5
P1	X		X	X
P2	X		X	X	X
P3	X	X	X	X	X
P4		X		X
P5			X	X
P6				X
P7
P8				X
P9				X
P10	X			X
P11	X			X

	Ö1	Ö2	Ö3	Ö4	Ö5
P1	X		X	X
P2	X		X	X	X
P3	X	X	X	X	X
P4		X		X
P5			X	X
P6				X
P7
P8				X
P9				X
P10	X			X
P11	X			X