Lojistik ve Finansman Yönetimi Yüksek Lisans Programı

Lojistikteki Uygulamalarıyla Benzetim(LFM 521)

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS
LFM 521 Lojistikteki Uygulamalarıyla Benzetim 2 3 0 0 3 6
Ön Koşul
Derse Kabul Koşulları
Dersin Dili İngilizce
Türü Zorunlu
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Dersi Veren(ler) EBRU ANGÜN ebru.angun@gmail.com (Email)
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Benzetim, gerçek hayat problemlerinin fazla basitleştirilmeden modellenmesi ve analiz edilmesine imkan veren, istatistiksel ve bilgisayar tabanlı bir tekniktir. Bu teknik esnekliği sayesinde diğer teknikler (örneğin, Stokastik Süreçler) tarafından incelenmesi çok zor olan problemlerin analizini mümkün kılar. Programda zorunlu olarak verilen Lojistikteki Uygulamalarıyla Benzetim sayesinde, öğrenciler lojistik problemlerini benzetim modelleri olarak tasarlayabilecek, bu modelleri kullanarak farklı performans ölçütlerini tahmin edebilecek, modellerin farklı parametrelere olan duyarlılığını analiz edebilecek ve benzetim tabanlı optimizasyon tekniklerini kullanarak sistemleri eniyileyebileceklerdir. Bu kapsamda dersin amaçları şu şekilde belirlenmiştir:
• Öğrencilere, bir gerçek hayat probleminin benzetim modeli olarak ne şekilde modellenebileceğini göstermek
• Öğrencilerin benzetim için gerekli olan istatistiksel tekniklere hakim olabilmelerini sağlamak
• Öğrencilerin istatistiksel analiz yapabilmesi için MATLAB yazılımının Statistical Toolbox araçlarına hakim olmasını sağlamak
• Öğrencilerin, duyarlılık analizi ve benzetim tabanlı optimizasyon tekniklerine hakim olmalarını sağlamak
İçerik Hafta 1: Benzetime giriş ve benzetim tipleri
Hafta 2-3: Olasılık ve istatistik tekrarı
Hafta 4-5: İstatistiksel girdi analizi için teknikler ve MATLAB yazılımının Statistical Toolbox araçlarının girdi analizinde kullanılması
Hafta 6: Bilgisayarların üniform rastlantısal sayı üretme teknikleri; MATLAB yazılımında üretilen üniform rastlantısal sayıların çeşitli testlerle incelenmesi
Hafta 7-8: Üniform dağılıma sahip bir rastlantısal değişkenden farklı dağılımlara sahip rastlantısal değişken elde etme teknikleri
Hafta 9: Ara sınav
Hafta 10-11: İstatistiksel çıktı analizi
Hafta 12-14: Deneysel tasarım, benzetim tabanlı optimizasyon algoritmaları ve duyarlılık analizi
Dersin Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayan bir öğrenci,
ÖÇ 1: Benzetimin farklı türlerini ve ne şekilde kullanılmaları gerektiğini örneklerle açıklayabilir.
ÖÇ 2: Veri toplama ve veri analizi işlemlerini, farklı istatistiksel teknikler kullanarak gerçekleştirebilir.
ÖÇ 3: Veri analizi işlemlerinde, MATLAB yazılımının Statistical Toolbox araçlarını kullanarak elde ettiği sonuçları yorumlayabilir.
ÖÇ 4: Bilgisayarların ne şekilde üniform rastlantısal sayı ürettiğini açıklayabilir.
ÖÇ 5: Yazılımlardaki (örneğin, MATLAB) farklı üniform rastlantısal sayı üretme metotlarını kıyaslayabilir.
ÖÇ 6: Üniform rastlantısal sayıdan, farklı dağılımlara sahip rastlantısal sayılar elde etmeye yarayan metotları tanımlayabilir.
ÖÇ 7: Farklı benzetim tipleri için performans ölçütlerini tahmin etmeye yarayan metotları tanımlar.
ÖÇ 8: Klasik ve modern deneysel tasarım yöntemlerini tanımlar.
ÖÇ 9: Benzetim tabanlı eniyileme yöntemlerini kullanarak çeşitli parametre değerlerinin eniyi değerleri hakkında sonuç çıkarabilir.
ÖÇ 10: Duyarlılık analizi kullanarak sistemin hangi parametrelere duyarlı olduğu hakkında sonuç çıkarabilir.
Öğretim Yöntemleri Teori anlatımı, sayısal örnekler üzerinde uygulama, soru-cevap ve derse katılım, proje
Kaynaklar Law, A.M., “Simulation Modeling and Analysis”, 4. Baskı, McGraw-Hill, New York, 2007
Kleijnen, J.P.C., “Design and Analysis of Simulation Experiments”, Springer, New York, 2008
Alexopoulos, C., Seila, A., “Output data analysis”, Chapter 7 in Handbook of Simulation, Wiley, New York, 1998
Ders İçeriğini Yazdır
Teori Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
Uygulama Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
Başarı Notuna Etki Oranları
  Sayı Katkı Payı
Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı 2 60
Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı 1 40
Toplam 3 100
Yarıyıl İçi Çalışmaları
  Sayı Katkı Payı
Ödevler 0 0
Sunum 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 30
Proje 1 30
Laboratuar 0 0
Diğer Uygulamalar 0 0
Kısa Sınavlar 0 0
Dönem Ödevi / Projesi 0 0
Portfolyo Çalışmaları 0 0
Raporlar 0 0
Öğrenme Günlükleri 0 0
Bitirme Tezi/Projesi 0 0
Seminer 0 0
Diğer 0 0
Toplam 2 60
Numara Program Yeterlilikleri Puan
1 2 3 4 5
1 Lojistik ve finansman yönetimi alanındaki güncel işletme ve teknoloji uygulamaları ile analiz ve strateji geliştirme yöntemleri hakkında yetkinliğe sahip olmak
2 Problem ve vaka analizi tabanlı öğrenme ile etkin bir lojistik ve finansman yönetimi için gerekli bilgi, beceri ve yetkinlikleri kazanmak
3 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşmak, bilgiyi değerlendirmek, yorumlamak ve uygulamak X
4 Akademik alanda çalışmalara devam ediyorlarsa lojistik/finansman yönetimi uygulamalarıyla ilgili yeterli bilgi sahibi olmak; sektörde çalışıyorlarsa kavramsal konularda yeterli donanıma sahip olmak X
5 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlamak ve uygulamak, değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirmek.
6 Aldıkları disiplinlerarası dersler ile lojistik ve finansman bilgi teknolojilerini, yenilikçi süreçler ile birleştirerek fırsatlar yaratabilmek.
7 Eğitim süresince edindikleri bilgi ve beceriler ile kendi profesyonel değerlerine, bağlı oldukları kuruma ve lojistik sektörünün gelişimine katkıda bulanabilmek, kurum ve sektördeki değişimi yönetebilmek.
8 Mühendislik problemlerini kurgulamak, yeni, özgün fikir ve yöntemler geliştirmek; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirmek. X
9 Kişisel ve mesleki yetkinliğini güncel tutabilmek için çalıştığı sektörle ilgili değişimleri takip edebilmek, mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları incelemek ve öğrenmek.
10 Küresel lojistik ve finansman yönetimi konuları üzerinde çalışarak yaratıcı çözümler geliştirmek, proje yönetimi bilgisini kullanarak bunları hayata geçirme yeteneklerine sahip olmak.
11 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlamak ve uygulamak, çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilmek, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilmek, yorumlayabilmek ve sorumluluk alabilmek. X
12 Yurtiçi ve yurtdışı doktora çalışmalarına devam edecek donanıma sahip olabilmek. X
13 Lojistik ve Finansman Yönetimi kapsamında uygun araştırma sorularını belirleyebilmek, bu alanda gerekli yöntemleri kullanarak etkin bir çalışma yürütebilmek ve araştırma sonuçlarını sektörde veya akademik alanda uygulayabilmek. Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilmek. X
14 Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmak. X
15 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetmek.
Etkinlikler Sayı Süre Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Çalışma Süresi 13 2 26
Ödevler 3 7 21
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 15 15
Proje 1 40 40
Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) 1 17 17
Toplam İş Yükü 161
Toplam İş Yükü / 25 6.44
Dersin AKTS Kredisi 6
Scroll to Top