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: Olasılık ve istatistik tekrarı Hafta 3-4: İstatistiksel girdi analizi için teknikler ve MATLAB yazılımının Statistical Toolbox araçlarının girdi analizinde kullanılması Hafta 5: Bilgisayarların üniform rastlantısal sayı üretme teknikleri; MATLAB yazılımında üretilen üniform rastlantısal sayıların çeşitli testlerle incelenmesi Hafta 6-7: Üniform dağılıma sahip bir rastlantısal değişkenden farklı dağılımlara sahip rastlantısal değişken elde etme teknikleri Hafta 8: Ara sınav Hafta 9-10: İstatistiksel çıktı analizi Hafta 11-13: Deneysel tasarım, benzetim tabanlı optimizasyon algoritmaları ve duyarlılık analizi Hafta 14: Lojistikte benzetim uygulamalarıyla ilgili makalelerin incelenmesi |
| 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 Lojistikte benzetim uygulamaları uygulayan makaleler |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Benzetime giriş ve benzetim tipleri (Law, Bölüm 1) |
| 2 | Olasılık ve istatistik tekrarı (Law, Bölüm 4) |
| 3 | Girdiler için istatistiksel veri analizi metotları (Law, Bölüm 6) ve MATLAB uygulamaları |
| 4 | Bilgisayarların üniform rastlantısal sayı üretme teknikleri (Law, Bölüm 7); MATLAB yazılımında üretilen üniform rastlantısal sayıların çeşitli testlerle incelenmesi |
| 5 | Üniform dağılıma sahip bir rastlantısal değişkenden farklı dağılımlara sahip rastlantısal değişken elde etme teknikleri (Law, Bölüm 8) |
| 6 | Ara sınav |
| 7 | Farklı benzetim türleri için çıktıların istatistiksel analizi metotları (Law, Bölüm 9, Alexopoulos & Seila) |
| 8 | Deneysel tasarım ve benzetim tabanlı optimizasyon teknikleri (Kleijnen, Bölüm 2, 3, 4 ve 5) |
| 9 | Duyarlılık analizi |
| 10 | Lojistikte benzetim uygulamaları yapan makalelerin incelenmesi |
| 11 | Farklı benzetim türleri için çıktıların istatistiksel analizi metotları (Law, Bölüm 9, Alexopoulos & Seila) |
| 12 | Deneysel tasarım, duyarlılık analizi ve Response Surface metodu (Kleijnen, Bölüm 2, 3, 4 ve 5) |
| 13 | Deneysel tasarım, duyarlılık analizi ve Response Surface metodu (Kleijnen, Bölüm 2, 3, 4 ve 5) |
| 14 | Deneysel tasarım, duyarlılık analizi ve Response Surface metodu (Kleijnen, Bölüm 2, 3, 4 ve 5) |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 5 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 6 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 3 | 10 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 20 |
| 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 | 5 | 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 | X | ||||
| 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. | X | ||||
| 6 | Aldıkları disiplinlerarası dersler ile lojistik ve finansman bilgi teknolojilerini, yenilikçi süreçler ile birleştirerek fırsatlar yaratabilmek. | X | ||||
| 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. | X | ||||
| 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. | X | ||||
| 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. | X | ||||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 13 | 3 | 39 |
| Ödevler | 3 | 7 | 21 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 10 | 10 |
| Proje | 1 | 25 | 25 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 17 | 17 |
| Toplam İş Yükü | 154 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 6,16 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||