Decision Analysis(IND401)
Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
IND401 | Decision Analysis | 7 | 3 | 0 | 0 | 3 | 4 |
Ön Koşul | IND371 VE IND211 |
Derse Kabul Koşulları | IND371 VE IND211 |
Dersin Dili | İngilizce |
Türü | Seçmeli |
Dersin Düzeyi | Lisans |
Dersi Veren(ler) | Esra ALBAYRAK ealbayrak@gsu.edu.tr (Email) |
Dersin Yardımcıları | Elif DOĞU edogu@gsu.edu.tr (Email) |
Dersin Amacı |
Ölçülemeyenin yönetilemeyeceği ilkesinden yola çıkıldığında, işletme problemlerinin sayısal olarak modellenmesi, çözümü ve bu sayede objektif kararların alınabilmesi günümüz yöneticilerinin en önemli konusu olmuştur. Programda seçmeli olarak sunulan bu ders sayesinde öğrenciler, karşılaşacakları karar problemlerini tanımlama, modelleme, çözme becerisine sahip olacaklardır. Bu kapsamda dersin amaçları şu şekilde belirlenmiştir: • Karar problemlerini yapılandırmaya ve sayısal olarak analiz edilmelerine yardımcı olacak yöntemler sunmak • Öğrencilerin kişisel ve yönetsel konularda etkin kararlar almalarına yardımcı olacak analitik bilgiyi kazandırarak verilen kararın kalitesinin artırılmasına yardımcı olmak • Birden fazla alternatif içeren, belirlilik, risk ve belirsizlik koşullar altındaki karar problemlerini etkin olarak çözmeye yönelik analitik modelleme teknikleri sunmak • Öğrencilerin çelişir amaçlı tek ya da grup haline karar verme durumlarında kullanabilecekleri karar modelleri ve karar destek sistemlerini tanımalarına yardımcı olmak, yargılarla bilgileri bütünleştirmelerini sağlamak • Öğrencilerin karar verme, problemleri sistematik olarak irdeleme yetilerinin artması ve bireysel ve grup kararlarına güven duymalarının sağlanması |
İçerik | Karar teorisine giriş. Karar ortamı, Karar Almanın Doğası. Elemanter karar analizi, Karar Probleminin Tanımlanması, Karar Alma Süreci, Karar Alma ve Modellerine Giriş, Karar problemlerinin sınıflandırılması, Karar kuralının seçimi. Oylama, Sosyal Seçim Teorisi ve Sosyal Seçim Fonksiyonları, Belirsizlik ve risk ortamında karar verme. Risk davranışları, Risk Profilleri Riskin tercih edildiği davranışlar durumunda fayda fonksiyonları, Fayda teorisi. Parasal olmayan özellikler için fayda fonksiyonlarının oluşturulması. Fayda teorisinin aksiyomları.Karar ağaçları. Belirlilik, belirsizlik ve risk durumlarında karar ağaçlarının kullanımı. Bayes kuralı, Tam ve eksik bilgi. Bilgi edinmenin beklenen değeri, Çok ölçütlülük ortamında karar verme. Sıralama ilişkileri , Karar kriterlerinin ağırlıklandırılması, Duyarlılık Analizi. Oyun Teorisi |
Dersin Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci: 1. İşletme problemlerini sayısal olarak modelleyebilir ve kurulan modellerin en iyi çözümlerine ulaşabilir. 2. Tercihlere dayalı seçim fonksiyonlarını tanımlayabilir. 3. Problemlerin hangi faktörlere karşı duyarlı olduklarını belirleyebilir. 4. Karar analizinin esaslarını tanımlayabilir. 5. Fayda Teorisini açıklayarak risk değerlendirmesi yapabilir, karar ağaçlarını risk ve zaman tercihleriyle kullanabilir. |
Öğretim Yöntemleri | |
Kaynaklar |
1. Clemen, R.T., “Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis”, 2nd Edition, Duxbury Press, Belmont, CA, 1996. 2. Taha, H.A., “Operations Research, An Introduction”, 8th Edition, Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, 2006. 3. Winston, W.L., “Operations Research: Applications and Algorithms”, 4th Edition, Cengage Learning, 2003. 4. Hillier, F.S., Lieberman, G.J., “Introduction to Operations Research”, 9th Edition, Mc GrawHill, 2010. |
Teori Konu Başlıkları
Hafta | Konu Başlıkları |
---|---|
1 | Karar teorisine giriş. Karar ortamı, Karar Almanın Doğası Elemanter karar analizi |
2 | Karar Probleminin Tanımlanması, Karar Alma Süreci, Karar Alma ve Modellerine Giriş, Karar problemlerinin sınıflandırılması, Karar kuralının seçimi |
3 | Oylama, Sosyal Seçim Teorisi ve Sosyal Seçim Fonksiyonları |
4 | Belirsizlik ve risk ortamında karar verme |
5 | 1. Ara Sınav |
6 | Risk davranışları, Risk Profilleri, Riskin tercih edildiği davranışlar durumunda fayda fonksiyonları |
7 | Fayda teorisi, Parasal olmayan özellikler için fayda fonksiyonlarının oluşturulması. Fayda teorisinin aksiyomları |
8 | Karar ağaçları. Belirlilik, belirsizlik ve risk durumlarında karar ağaçlarının kullanımı |
9 | 2. Ara Sınav |
10 | Bayes kuralı |
11 | Tam ve eksik bilgi. Bilgi edinmenin beklenen değeri |
12 | Çok ölçütlülük ortamında karar verme. Sıralama ilişkileri |
13 | Karar kriterlerinin ağırlıklandırılması, Duyarlılık Analizi |
14 | Oyun Teorisi |
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) | 2 | 60 |
Proje | 0 | 0 |
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 | Matematik, fen ve mühendislik bilimleri konularında yeterli bilgi birikimi | X | ||||
2 | Bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi | X | ||||
3 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme, doğrulama ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | ||||
4 | Karmaşık bir üretim veya hizmet sistemini, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi ve değişken kısıtlar ve koşullar altında, performans boyutlarını iyileştirmeye yönelik tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | ||||
5 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern yöntem, teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | ||||
6 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin veya bu alandaki araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuç çıkartma, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | ||||
7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde ve farklı rollerde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | |||||
8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | X | ||||
9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme, bilgi yönetimi araçlarını kullanma ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | ||||
10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; Endüstri Mühendisliği uygulamalarında kullanılan ulusal ve/veya uluslararası standartlar hakkında bilgi | |||||
11 | Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişim yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi | X | ||||
12 | Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | |||||
13 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri hakkında bilgi; toplumsal ve kurumsal sosyal sorumluluk bilinci | |||||
14 | Çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi | |||||
15 | Endüstri Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık |
Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 12 | 2 | 24 |
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 2 | 9 | 18 |
Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 16 | 16 |
Toplam İş Yükü | 100 | ||
Toplam İş Yükü / 25 | 4,00 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 4 |