DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Lisans
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	5
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	Doçent Doktor Nurcan Alkış Bayhan
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Doğrusal programlama için hazır yazılım paket programlarını kullanmayı öğrenip uygulayacaklardır. 2) Doğrusal programlama modelleri formüle edebilirler. 3) Temel matematiksel ve istatistiksel bilgiye sahip olurlar. 4) Doğrusal programlamanın ilkeleri ve yöntemlerini öğrenirler. 5) Doğrusal programlama modellerini gerçek optimizasyon kararlarında kullanmayı bilirler.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Temel Kavramlar 2. Hafta Stokastik Süreçler ve Olasılık Kavramı 3. Hafta Stokastik Süreçler Tanımı ve Sınıflandırılması 4. Hafta Markov Süreçleri 5. Hafta Parametrik programlama 6. Hafta Markov Zincirleri ve Uygulamaları 7. Hafta Markov Zincirleri ve Uygulamaları 8. Hafta Ara sınav 9. Hafta Doğrusal Programlamada İkilikler 10. Hafta Dağılım Problemleri 11. Hafta Doğrusal Programlama için Yazılım Programları 12. Hafta Doğum-Ölüm Süreçleri 13. Hafta Yenilenme Süreçleri 14. Hafta Yenilenme Süreçleri
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	"An Introduction to Managament Science", 7th Edition, Anderson, Sweeney and Williams, WEST Publishing Co., 1994.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Soru-Cevap,Örnek Olay İncelemesi,Sorun/Problem Çözme
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 40 Ödev 2 10 Toplam(%) 50 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 50 Finalin Başarıya Oranı(%) 50 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 3 3 Kısa Sınavlara hazırlık Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42 Final Sınavına Hazırlık 1 25 25 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 25 25 Laboratuvar Final Sınavı 1 3 3 Ödevler 2 5 10 Toplam İş Yükü 150 Toplam İş Yükü / 30 5 Dersin AKTS Kredisi 5
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok