Iğdır Üniversitesi Bilgi Paketi / Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu	Dersin Adı	Dersin Türü	Yıl	Yarıyıl	AKTS
213300004129	R İLE OPTİMİZASYON UYGULAMALARI	Seçmeli	2	4	5

Dersin Seviyesi

Ön Lisans

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere R programlama dilini kullanarak çeşitli optimizasyon problemlerini analiz etme ve çözme becerisi kazandırmaktır. Öğrenciler, optimizasyonun temel kavramlarına ve tekniklerine genel bir giriş yapacak ve R dilinin sunduğu araçları kullanarak bu kavramları uygulamalı olarak öğreneceklerdir. Dersin sonunda öğrenciler, gerçek dünya optimizasyon problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme yeteneklerine sahip olacaklar ve R programlama dilini bu amaçlar doğrultusunda etkili bir şekilde kullanabileceklerdir.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Öğr. Gör. Dr. Hakan DUMAN

Öğrenme Çıktıları

1	Optimizasyon Problemlerinin Tanınması ve Formüle Edilmesi
2	R Programlama Dilinin Kullanımı
3	Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Optimizasyon Problemlerinin Çözümü
4	Karar Ağaçları ve Dinamik Programlamanın Uygulanması
5	Simülasyon Tabanlı Optimizasyon Tekniklerinin Uygulanması

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Dersin İçeriği

Optimizasyonun Temel Kavramları: Optimizasyon problemlerinin tanımı, kısıtlar ve hedef fonksiyonun belirlenmesi. Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Fonksiyonların Optimizasyonu: Tek değişkenli fonksiyonların maksimum ve minimumlarını bulma, çok değişkenli fonksiyonların gradyan ve Hesse matrisleri kullanılarak maksimum ve minimumlarını bulma. Doğrusal Programlama (LP) Problemleri: Doğrusal programlama problemlerini tanıma, çözme ve R üzerinde uygulama. Tamsayılı Programlama (IP) Problemleri: Tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar. Karar Ağaçları ve Dinamik Programlama: Karar ağaçları ve dinamik programlama kavramları, optimizasyon problemlerine uygulanması ve R ile pratik uygulamalar. Kesikli ve Karışık Tamsayılı Programlama: Kesikli ve karışık tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar. Simülasyon Tabanlı Optimizasyon: Monte Carlo yöntemleri, genetik algoritmalar ve simülasyon tabanlı optimizasyon teknikleri ile R üzerinde uygulamalar.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Teorik	Uygulama	Laboratuvar
1	R Programlama Dilinin Kullanımı: Öğrenciler, R programlama dilinin temel yapılarını ve fonksiyonlarını öğrenerek, optimizasyon problemlerini çözmek için R dilini etkili bir şekilde kullanabileceklerdir.	Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.
2	Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.	Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.
3	Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.	Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.
4	Optimizasyonun Temel Kavramları: Optimizasyon problemlerinin tanımı, kısıtlar ve hedef fonksiyonun belirlenmesi.
5	Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Fonksiyonların Optimizasyonu: Tek değişkenli fonksiyonların maksimum ve minimumlarını bulma, çok değişkenli fonksiyonların gradyan ve Hesse matrisleri kullanılarak maksimum ve minimumlarını bulma.
6	Doğrusal Programlama (LP) Problemleri: Doğrusal programlama problemlerini tanıma, çözme ve R üzerinde uygulama.
7	Tamsayılı Programlama (IP) Problemleri: Tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar.
8	Karar Ağaçları ve Dinamik Programlama: Karar ağaçları ve dinamik programlama kavramları, optimizasyon problemlerine uygulanması ve R ile pratik uygulamalar.
9	Kesikli ve Karışık Tamsayılı Programlama: Kesikli ve karışık tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar.
10	Simülasyon Tabanlı Optimizasyon: Monte Carlo yöntemleri, genetik algoritmalar ve simülasyon tabanlı optimizasyon teknikleri ile R üzerinde uygulamalar.
11		Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme
12		Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme
13		Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme
14		Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Temel Kaynaklar: Teorik Altyapı : : Pehlivanoğlu, Y. V., 2017, Optimizasyon: Temel Kavramlar & Yöntemler, 1’inci Baskı, Ankara R Uygulamaları: Şirin, SM, 2018, R ile UYGULAMALI ANALİZ YÖNTEMLERİ I : İstatistiğe Giriş ve Açıklayıcı Veri Analizi Yardımcı Kaynaklar: Mykel J. Kochenderfer and Tim A. Wheeler, MIT Press, 2019 (https://algorithmsbook.com/optimization/files/optimization.pdf) Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, and Kyle H. Wray, MIT Press, 2022 (https://algorithmsbook.com/files/dm.pdf)

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri	Adet	Değer
Uygulama/Pratik	12	58
Ev Ödevi	5	42
TOPLAM		100
Yarıyıl(Yıl) Sonu Etkinlikler	Adet	Değer
Proje Sunma	1	100
TOPLAM		100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri		70
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri		30
TOPLAM		100

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Uygulama/Pratik	12	3	36
Proje Hazırlama	1	40	40
Ev Ödevi	5	15	75
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			151

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

	PÇ 1	PÇ 2	PÇ 3	PÇ 4	PÇ 5	PÇ 6	PÇ 7	PÇ 8	PÇ 9	PÇ 10
ÖÇ1										5
ÖÇ2										5
ÖÇ3										5
ÖÇ4										5
ÖÇ5										5

* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek