STOKASTİK MODELLER

AMAÇ

Bu ders Endüstri Mühendisliği problemlerinde sıklıkla karşı karşıya gelinen belirsizlikler ile başa çıkmak için kullanılan temel stokastik süreçlerini tanıtmayı ve bu süreçlerin modellenmesi ve analiz edilmesi için kullanılacak temel kuram ve yöntemleri öğretmeyi amaçlar.

İÇERİK

Bu ders; Derse Giriş,Olasılık Kuramı Tekrarı ,Koşullu Olasılık ve Koşullu Beklenti,Stokastik Süreçlere ve Markov Zincirlerine Giriş,Kesikli Zaman Markov Zincirleri-1,Kesikli Zaman Markov Zincirleri-2,Üstel Dağılım ve Poisson Süreçleri-1,Üstel Dağılım ve Poisson Süreçleri-2,Sürekli Zamanlı Markov Zincirleri-1 ,Sürekli Zamanlı Markov Zincirleri-2,Kuyruk Sistemleri-1,Kuyruk Sistemleri-2,Kuyruk Sistemleri-3,Genel Tekrar; konularını içermektedir.

1. 1

   1. Students differentiate deterministic and stochastic systems and apply fundamental concepts of probability theory to analyze uncertainty.

   Öğretim yöntemi: Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

2. 2

   2. Students implement modeling methodologies of uncertainty in industrial engineering problems.

   Öğretim yöntemi: Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

3. 3

   3. Students define the exponential distribution and its relationship with the Poisson process.

   Öğretim yöntemi: Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

4. 4

   4. Students analyze Markov Chain models.

   Öğretim yöntemi: Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

5. 5

   5. Students defıne queuing theory.

   Öğretim yöntemi: Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

6. 6

   6. The student analyzes industrial engineering problems holistically using stochastic modeling methods, develops appropriate solution approaches, and interprets the results.

   Öğretim yöntemi: Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Derse Giriş

2. HAFTA 2

   Olasılık Kuramı Tekrarı

3. HAFTA 3

   Koşullu Olasılık ve Koşullu Beklenti

4. HAFTA 4

   Stokastik Süreçlere ve Markov Zincirlerine Giriş

5. HAFTA 5

   Kesikli Zaman Markov Zincirleri-1

6. HAFTA 6

   Kesikli Zaman Markov Zincirleri-2

7. HAFTA 7

   Üstel Dağılım ve Poisson Süreçleri-1

8. HAFTA 8

   Üstel Dağılım ve Poisson Süreçleri-2

9. HAFTA 9

   Sürekli Zamanlı Markov Zincirleri-1

10. HAFTA 10

    Sürekli Zamanlı Markov Zincirleri-2

11. HAFTA 11

    Kuyruk Sistemleri-1

12. HAFTA 12

    Kuyruk Sistemleri-2

13. HAFTA 13

    Kuyruk Sistemleri-3

14. HAFTA 14

    Genel Tekrar

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Introduction to Probability Models by Sheldon Ross, Academic Press. Operations Research: Applications & Algorithms by W.L. Winston Thomson
• Operations Research: Applications & Algorithms by W.L. Winston Thomson, ISBN: 0-534-42362-0.

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Assist.Prof. Engin SANSARCIKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Engin SANSARCI