DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Stokastik Süreçler INE 425 Güz 03+00+00 Seçmeli 3 6
Akademik Birim: Endüstri Mühendisliği
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yoktur
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: Esra AĞCA AKTUNÇ
Dersin Amacı: Endüstri mühendisliği yetilerinin etkin olarak kullanılabilmesi için öğrencilerin, mühendislik kavramlarını anlaması, problemlere çözüm geliştirmesi, çözüm yöntemini uygulayabilmesi ve çözümü analiz etmesini de içeren güçlü bir problem çözme bilgisine sahip olması gerekir. Bu ders öğrencilere olasılıklı ve rassal ögeler içeren bir sistemin modellenmesi, programlanması ve çözümünü öğretmeyi amaçlar. Özellikle endüstri mühendisliği ve yönetim bilimleri problemleri için uygulamalar daha detaylı olarak anlatılacaktır.
Dersin İçeriği: Bu ders lisans seviyesindeki öğrenciler için rassal süreçlere girişi ve yöneylem araştırması, yönetim bilimleri ve endüstri mühendisliği dalında uygulamalarını içermektedir. Dallandırma ve Bernoulli süreçleri örneklerle açıklanır. Daha sonra ayrık zamanlı ve sürekli zamanlı Markov süreçleri detaylıca açıklanır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Koşullu olasılık ve koşullu beklentileri tanımlayıp hesaplayabilmek
  • 2- Sürekli ve ayrık zamanlı ögeler içeren bir sistemi analiz edebilmek
  • 3- Üstel dağılım ile poisson dağılımı arasındaki ilişkiyi kavrayabilmek ve bu dağılımların özellikleri doğrultusunda olasılık ve beklenti hesapları yapabilmek
  • 4- Olasılık ve rassallık içeren bir sistemi modelleyebilmek
  • 5- Stokastik bir endüstriyel problemi eniyileyemek üzere modelleyebilmek ve çözebilmek
  • 6- Stokastik matematiksel bir modeli bilgisayar teknolojilerini kullanarak çözebilmek
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Ders anlatımı, sınıf içi alıştırmalar, problem çözme, ödevler, kısa sınavlar


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık ÖÇ
1 Giriş, durum kümesi ve süreç Ders notları & Ch. 3 1
2 Fonksiyon üretme ve dallandırma süreçleri Ders notları & Ch. 3 1
3 Fonksiyon üretme ve dallandırma süreçleri Ders notları & Ch. 4 1
4 Rassal yürüyüş ve Bernoulli süreçleri Ders notları & Ch. 4 4
5 Ayrık zamanlı Markov süreçleri Ders notları & Ch. 4 2,4,5
6 Ayrık zamanlı Markov süreçleri Ders notları & Ch. 4 2,4,5
7 Ayrık zamanlı Markov süreçleri Ders notları & Ch. 4 2,4,6
8 Poisson Süreçleri Ders notları & Ch. 5 3
9 Arasınav Ders notları & Ch. 5 3
10 Sürekli zaman Markov süreçleri Ders notları & Ch. 6 2,4,5
11 Sürekli zaman Markov süreçleri Ders notları & Ch. 6 2,4,5
12 Sürekli zaman Markov süreçleri Ders notları & Ch. 6 2,4,6
13 Kuyruk modellerinde ve olasılık sınırı uygulamaları Ders notları & Ch. 8 4,5,6
14 Yenileme teorisi ve tekrar üretgen süreçler Ders notları & Ch. 7 2,4


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

S. M. Ross (2003) Introduction to Probability Models. 8th Edition. Academic Press.


DİĞER KAYNAKLAR

Ders kitabı ve ders notları


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Ödev 4 20
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 3 40
Final Sınavı 1 40
Total: 8 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Ödev41040
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar31545
Final Sınavı12525
Toplam İş Yükü (saat):152


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11 PY12
OC1                        
OC2                        
OC3                        
OC4                        
OC5                        
OC6