Endüstri Mühendisliği Doktora Programı

Stokastik Süreçler(IND 621)

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS
IND 621 Stokastik Süreçler 1 3 0 0 3 8
Ön Koşul
Derse Kabul Koşulları
Dersin Dili İngilizce
Türü Zorunlu
Dersin Düzeyi Doktora
Dersi Veren(ler) EBRU ANGÜN ebru.angun@gmail.com (Email)
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Gerçek hayatta karşılaşılan problemlerin büyük çoğunluğunda belirsizlik mevcuttur ve daha iyi kararlar alabilmek için bu belirsizliklerin dikkate alınması hususu büyük önem taşımaktadır. Hizmet sektörü ve endüstride karşılaşılan pek çok karar probleminde dikkate alınması gereken müşteri talepleri, ürün tedarik süreleri, ürün fiyatı, maliyetler, tamir süresi, hizmet süresi vb. miktarlardaki belirsizlikleri temsil etmede stokastik değişkenlerin kullanılması yaygın bir yaklaşımdır. Doktora programında zorunlu olarak sunulan bu ders, öğrencilerin stokastik karar problemlerini tanımlamalarına ve stokastik süreçler olarak formüle edip çözmelerine yardımcı olacaktır. Bu kapsamda, dersin amaçları şunlardır:
1. Öğrencilerin, çoğu gerçek hayat problemlerinin stokastik bir doğası olduğunu fark etmelerini sağlamak.
2. Öğrencilere stokastik sistemleri nasıl analiz edebileceklerine dair fikir vermek.
3. Öğrencilerin, stokastik problemleri saptama, formüle etme ve çözmeleri için ihtiyaç duyacakları bilgi ve yetenekleri edinmelerini sağlamak.
İçerik 1.hafta. Temel olasılık kavramlarını hatırlama (Ross, Bölüm 1)
2.hafta. Rassal değişkenler: kesikli ve sürekli, beklenen değer, varyans (Ross, Bölüm 2)
3.hafta. Rassal değişkenler (devam): Birleşik dağılımlı rassal değişkenler, rassal değişkenlerin toplamının varyans ve kovaryansı, moment çıkaran fonksiyonlar, limit teoremleri (Ross, Bölüm 2)
4.hafta. Koşullu olasılık, koşullu beklenen değer: koşullu dağılım fonksiyonları, olasılık, beklenen değer ve varyans hesaplamada koşullandırmanın kullanımı (Ross, Bölüm 3)
5.hafta. Markov Zinciri: Markov zinciri tanımı, Chapman-Kolmogorov denklemleri, durum olasılıkları hesabı (Ross, Bölüm 4)
6. hafta. Markov Zinciri (Devam): Durum sınıflandırması, sonsuz planlama donemi varsayımı altında durum olasılığı hesaplamaları (Ross, Bölüm 4)
7.hafta. Kesikli-Zamanlı Markov Süreci: Durum olasılıkları hesabı için sayısal örnekler (Howard, Bölüm 1 ve 2)
8.hafta. Kesikli-Zamanlı Markov Süreçleri: Sonlu ve sonsuz planlama dönemleri için beklenen ödül hesabı (Howard, Bölüm 3)
9.hafta. Yarıyıl içi sınavı
10. hafta. Kesikli-Zamanlı Markov Karar Süreci: Çözüm algoritmaları: sonlu planlama dönemi için kullanılan value iteration tekniği, sonsuz planlama dönemi için kullanılan policy iteration algoritması (Howard, Bölüm 4)
11. hafta. Üstel Dağılım: üstel dağılımın tanımı, özellikleri ve kullanımı (Ross, Bölüm 5)
12. hafta. Poisson Süreci: Poisson sürecinin tanımı ve özellikleri, homojen olmayan ve compound Poisson süreçleri (Ross, Bölüm 5)
13.hafta. Sürekli-Zamanlı Markov Zinciri (Ross, Bölüm 6)
14. hafta. Araştırma problemlerinde Markov Karar Süreci kullanımına ilişkin proje sunumları
Dersin Öğrenme Çıktıları ÖÇ 1: temel olasılık kavramlarını tanımlayabilir,
ÖÇ 2: koşullandırmayı kullanarak bir rassal olayın olasılığını ya da stokastik bir değişkenin beklenen değer ve varyansını hesaplayabilir,
ÖÇ 3: stokastik problemleri saptayabilir,
ÖÇ 4: stokastik problemleri uygun şekilde sınıflandırabilir, örneğin Poisson süreci veya Markov süreci vs. şeklinde.
ÖÇ 5: stokastik problemleri Poisson süreci olarak formüle edip çözebilir,
ÖÇ 6: Markov zincirlerini analiz edebilir,
ÖÇ 7: Stokastik karar problemlerini, kesikli-süreli Markov karar süreçleri (MKS) şeklinde formüle edebilir.
ÖÇ 8: sonlu ve sonsuz planlama dönemli MKS problemlerini uygun bir algoritma kullanarak çözebilir,
ÖÇ 9: Sürekli-süreli Markov süreçlerini formüle edip çözebilir,
ÖÇ 10: bir stokastik problemin analizine ilişkin rapor yazabilir ve sözlü olarak sunabilir.
Öğretim Yöntemleri
Kaynaklar 1. Ross, S., “Introduction to Probability Models”, 9th edition, Academic Press, Inc.,2007.
2. Howard, R.A., “Dynamic Programming and Markov Processes”, MIT Press, 1960.
3. Winston, W.L., “Introduction to Probability Models - Operations Research: Volume 2”, Duxbury Resource Center, 2003.
Ders İçeriğini Yazdır
Teori Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
1 Temel olasılık kavramlarını hatırlama (Ross, Bölüm 1)
2 Rassal değişkenler: kesikli ve sürekli, beklenen değer, varyans (Ross, Bölüm 2)
3 Rassal değişkenler (devam): Birleşik dağılımlı rassal değişkenler, rassal değişkenlerin toplamının varyans ve kovaryansı, moment çıkaran fonksiyonlar, limit teoremleri (Ross, Bölüm 2)
4 Koşullu olasılık, koşullu beklenen değer: koşullu dağılım fonksiyonları, olasılık, beklenen değer ve varyans hesaplamada koşullandırmanın kullanımı (Ross, Bölüm 3)
5 Markov Zinciri: Markov zinciri tanımı, Chapman-Kolmogorov denklemleri, durum olasılıkları hesabı (Ross, Bölüm 4)
6 Markov Zinciri (Devam): Durum sınıflandırması, sonsuz planlama donemi varsayımı altında durum olasılığı hesaplamaları (Ross, Bölüm 4)
7 Kesikli-Zamanlı Markov Süreci: Durum olasılıkları hesabı için sayısal örnekler (Howard, Bölüm 1 ve 2)
8 Kesikli-Zamanlı Markov Süreçleri: Sonlu ve sonsuz planlama dönemleri için beklenen ödül hesabı (Howard, Bölüm 3)
9 Yarıyıl içi sınavı
10 Kesikli-Zamanlı Markov Karar Süreci: Çözüm algoritmaları: sonlu planlama dönemi için kullanılan value iteration tekniği, sonsuz planlama dönemi için kullanılan policy iteration algoritması (Howard, Bölüm 4)
11 Üstel Dağılım: üstel dağılımın tanımı, özellikleri ve kullanımı (Ross, Bölüm 5)
12 Poisson Süreci: Poisson sürecinin tanımı ve özellikleri, homojen olmayan ve compound Poisson süreçleri (Ross, Bölüm 5)
13 Sürekli-Zamanlı Markov Zinciri (Ross, Bölüm 6)
14 Araştırma problemlerinde Markov Karar Süreci kullanımına ilişkin proje sunumları
Uygulama Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
Başarı Notuna Etki Oranları
  Sayı Katkı Payı
Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı 0 60
Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı 0 40
Toplam 0 100
Yarıyıl İçi Çalışmaları
  Sayı Katkı Payı
Ödevler 4 20
Sunum 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 30
Proje 1 10
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 6 60
Numara Program Yeterlilikleri Puan
1 2 3 4 5
1 Endüstri Mühendisliği alanında bağımsız olarak kuramsal ve/veya deneysel araştırmalar yürütür ve mevcut literatürü göz önünde bulundurarak bilgiye derinlemesine ulaşıp özgün fikir ve yöntemler geliştirir; ve farklı alanlarda bunların uygulamalarını gerçekleştirir. X
2 Endüstri Mühendisliği ile ilgili alanlarda gerektiğinde belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. X
3 Karmaşık endüstriyel sistemlerdeki ve süreçlerdeki Endüstri Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder, yenilikçi tasarımlar veya performans boyutlarını iyileştirmeye yönelik çözümler sunar. X
4 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, Endüstri Mühendisliği veya ilgili alanlardaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir sekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. X
5 Akademisyen/araştırmacı olarak yükseköğretim kurumlarında veya uzman kadrolarda özel/kamu sektöründe görev alır. X
6 Hayat boyu öğrenme kapsamında Endüstri Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların uygulamaları ve kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
7 Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda etkin biçimde çalışır, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda proje ve risk yönetimi tekniklerini de kullanarak çözüm yaklaşımları geliştirir; gerektiğinde bağımsız çalışır ve sorumluluk alır.
8 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. X
9 Girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilirlik boyutlarını dikkate alarak iş hayatı uygulamalarını gerçekleştirir.
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
Etkinlikler Sayı Süre Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Çalışma Süresi 13 5 65
Ödevler 4 10 40
Sunum 0 0 0
Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) 1 10 10
Proje 1 40 40
Laboratuar 0 0 0
Diğer Uygulamalar 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) 1 17 17
Kısa Sınavlar 0 0 0
Dönem Ödevi / Projesi 0 0 0
Portfolyo Çalışmaları 0 0 0
Raporlar 0 0 0
Öğrenme Günlükleri 0 0 0
Bitirme Tezi/Projesi 0 0 0
Seminer 0 0 0
Diğer 0 0 0
Toplam İş Yükü 214
Toplam İş Yükü / 25 8,56
Dersin AKTS Kredisi 9
Scroll to Top