Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Karmaşık sistemlerin simülasyon modelleri kurma becerisi 2) Deney tasarımı becerisi 3) Simülasyon modellerinde varyans düşürme teknikleri kullanma becerisi 4) Simülasyon çıktılarının analizinde ileri teknikleri kullanma becerisi
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Simülasyona giriş ve simülasyon model tiplerinin sınıflandırılması, stokastik, kesikli simülasyon, Monte Carlo simülasyonu ve uygulamaları, varyans düşürme teknikleri,Çıktı analizi, sonlanan modeller, sonlanmayan modeller, sistemlerin karşılaştırılması, optimizasyon.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Girdi Analizi
2. Hafta
Girdi Analizi
3. Hafta
Doğrulama ve Geçerleme
4. Hafta
Doğrulama ve Geçerleme
5. Hafta
Çıktı Analizi
6. Hafta
Çıktı Analizi
7. Hafta
Çıktı Analizi
8. Hafta
Varyans Azaltma Teknikleri
9. Hafta
Ara Sınav
10. Hafta
Varyans Azaltma Teknikleri
11. Hafta
Deney Tasarımı ve Metamodel Yaklaşımı
12. Hafta
Deney Tasarımı ve Metamodel Yaklaşımı
13. Hafta
Benzetimde Optimizasyon
14. Hafta
Benzetimde Optimizasyon
15. Hafta
Benzetimde Optimizasyon
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
Law,AM,2007,Simulation Modelling and Analysis
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Anlatım,Soru-Cevap,Eğitim-Uygulama,Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
1
35
Proje
1
15
Toplam(%)
50
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
50
Finalin Başarıya Oranı(%)
50
Toplam(%)
100
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
