Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8ENDS404Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Endüstri Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Çok kriterli karar verme dersinin amacı, karmaşık kararlar alırken birden fazla kriter veya ölçütü dikkate alarak sistemli bir şekilde en iyi seçeneği belirlemeye yardımcı olmaktır.
Dersin İçeriği Karar Analizinin Temelleri, Tek Kriterli Karar Problemlerinin Analizi, Olasılık Kavramlarının Karar Problemlerine Uygulanması, Olasılıklı Karar Modelleri, Tercih Analizi, Çok Kriterli Karar Verme, Basit Ağırlıklandırma Yöntemi, Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP), Analitik Ağ Süreci (ANP) Yöntemi, DEMATEL Yöntemi, İdeal Noktalarla Çok Boyutlu Ağırlıklandırma Yöntemi (TOPSIS Yöntemi), VIKOR Yöntemi, ELECTRE Yöntemi
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğretim Üyesi Özer Öztürk
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Aktaş R., 2015, Sayısal Karar Verme Yöntemleri, Beta Yayınları
Atan M., 2020, Örnek Uygulamalarla Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Gazi Yayınları
Aktaş R., 2015, Sayısal Karar Verme Yöntemleri, Beta Yayınları

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %10
Mühendislik Bilimleri %90

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Ödev 2 % 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
4
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 4 56
Ödevler 2 5 10
Sunum/Seminer Hazırlama 2 5 10
Ara Sınavlar 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 148

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenci karar verme kavramlarını bilir.
2 Öğrenci en önemli çok kriterli karar verme yöntemlerini bilir.
3 Öğrenci iş dünyasında kaliteli karar vermenin önemini kavramıştır.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 1. KARAR ANALİZİNİN TEMELLERİ 1.1 Karar Verme Kuramına Genel Bakış 1.2 Karar Problemlerinin Modellenmesi Ders Notları
2 2. TEK KRİTERLİ KARAR PROBLEMLERİNİN ANALİZİ 2.1 Olasılıksız (Belirsizlik Halinde) Karar Analizi 2.2 Olasılıksız Karar Verme Yöntemleri 2.2 Olasılıksız Karar Verme Yöntemlerinin Mahzurları Ders Notları
3 3. OLASILIK KAVRAMLARININ KARAR PROBLEMLERİNE UYGULANMASI 3.1 Olasılık Kavramının Karar Analizlerindeki Yeri 3.2 Temel Olasılık Tanımları 3.3 Temel Olasılık Kavramları Ders Notları
4 3.4 Teorik Olasılık Dağılımları 3.5 Sübjektif Olasılık Ders Notları
5 4. OLASILIKLI KARAR MODELLERİ 4.1 Olasılıklı Karar Modellerine Genel Bakış 4.2 Olasılıklı Karar Modellerinin Çözümü Ders Notları
6 4.3 Ek Bilgili Karar Verme Ders Notları
7 5. TERCİH ANALİZİ 5.1 Tercih Analizine Giriş 5.2 Risk ve Belirsizlik 5.3 Riskin Sınıflandırılması 5.4 Risk ve Riske Karşı Tutumlar 5.5 Risk Tolerans Fonksiyonu 5.6 Fayda Fonksiyonun Belirlenmesi Ders Notları
8 ARA SINAV
9 6. ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME 6.1 Çok Kriterli Karar Yaklaşımı 6.2 Çok Kriterli Karar Problemlerinin Modellenmesi 6.3 Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Genel Bakış Ders Notları
10 6.4 Karşılamayan Yöntemler Ders Notları
11 6.5 Karşılayan Yöntemler 6.5.1 Basit Ağırlıklandırma Yöntemi Ders Notları
12 6.5.2 Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) 6.5.3 Analitik Ağ Süreci (ANP) Yöntemi Ders Notları
13 6.5.4 DEMATEL Yöntemi 6.5.5 İdeal Noktalarla Çok Boyutlu Ağırlıklandırma Yöntemi (TOPSIS Yöntemi) Ders Notları
14 6.5.6 VIKOR Yöntemi 6.5.7 ELECTRE Yöntemİ Ders Notları
15 KONU TEKRARI Ders Notları
16 DÖNEM SONU SINAVI


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P99
Tüm 5 4 5 4 5 5
Ö1 5 4 5
Ö2 5 4 4 4 5
Ö3 4 5 4 4 5

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=205246&curProgID=5582&lang=tr