IE 203 • Final • Operations Research II
Non-Linear Programming'den Markov Chain'e ileri seviye optimizasyon problemlerini çözmek hiç bu kadar kolay olmamıştı!
Eğitmen
Ömer Faruk Altun
Co-founder & Head of Education
2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. 13 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim. Unicourse'ta sunduğum derslerin yanında eğitim departmanının da sorumluluğunu üstlenmekteyim.
Geçme Garantisi
Derslerimize çok güveniyoruz. Dersi geçememen çok zor ama yine de geçemezsen paran iade.
Tüm koşullarPaketi Tamamla
🎓 Boğaziçi Üniversitesinde öğrencilerin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
IE 203 • Midterm
Operations Research II
Ömer Faruk Altun
1299 TL
IE 203 • Final
Operations Research II
Ömer Faruk Altun
1299 TL
Konular
Markov Chains - Discrete
What is a Markov Chain?
One-Step Transition Probabilities
Example
n-Step Transition Probabilities
Chapman-Kolmogorov Equations
Example
Unconditional State Probabilities
Example
Steady State Distribution
Example
Classes and State Properties
Periodicity and Ergodic Markov Chains
Example
Example
Example
First Passage Times
Example
Expected First Passage Time
Expected Recurrence Time
Example
Absorbing Chains
Absorption Probabilities
Example
Probability of Ever Visiting a State
Example
Expected Number of State Visits
Example
Expected Time Until Absoption
Example
Markov Chains - Continuous
From Discrete to Continuous
Example 1
Example 2
Example 3
Steady State Distribution
Q Matrix
Example 4
Example 5
Example 6
Markov Decision Process
Introduction
Policy Improvement Algorithm: Step 1
Policy Improvement Algorithm: Step 2
Example 1
LP Solution
LP Solution with Discount
Exponential Distribution & Poisson Process
Counting Processes
Assumptions of Poisson Processes
Example 1
Memoryless Property
Example 2
Minimum of Exponential Random Variables
Example 3
Thinning
Example 4
Superposition
Example 5
Non-homogenous Poisson Processes
Example 6
Queueing Theory - Birth/Death Processes
A subproblem of CTMC
Random Rates, Finite Chain
Example 1
Random Rates, Infinite Chain
Example 2
Equal Rates, Infinite Chain, Single Server
Example 3
Equal Rates, Finite Chain, Single Server
Example 4
Equal Rates, Finite Chain, Multiple Servers
Example 5
Queueing Theory
Kendall's Notation
Terminology
M/M/1 Queue
Example 1
M/M/s Queue
Example 2
M/M/1/K Queue
Example 3
M/M/s/K Queue
Example 4
Sample Final Problems
Markov Chains - Discrete 1
Markov Chains - Discrete 2
Markov Chains - Discrete 3
Markov Chains - Discrete 4
Markov Chains - Discrete 5
Markov Chains - Discrete 6
Markov Chains - Discrete 7
Markov Chains - Discrete 8
Markov Chains - Discrete 9
Markov Chains - Discrete 10
Markov Chains - Discrete 11
Markov Chains - Discrete 12
Markov Chains - Continuous 1
Markov Chains - Continuous 2
Markov Chains - Continuous 3
Markov Decision Process 1
Poisson Processes 1
Poisson Processes 2
Poisson Processes 3
Poisson Processes 4
Queueing Theory 1
Queueing Theory 2
Queueing Theory 3
Queueing Theory 4
Değerlendirmeler
Henüz hiç değerlendirme yok.
Ders İçeriği
Markov Chains - Discrete
What is a Markov Chain?
One-Step Transition Probabilities
Example
n-Step Transition Probabilities
Chapman-Kolmogorov Equations
Example
Unconditional State Probabilities
Example
Steady State Distribution
Example
Classes and State Properties
Periodicity and Ergodic Markov Chains
Example
Example
Example
First Passage Times
Example
Expected First Passage Time
Expected Recurrence Time
Example
Absorbing Chains
Absorption Probabilities
Example
Probability of Ever Visiting a State
Example
Expected Number of State Visits
Example
Expected Time Until Absoption
Example
Markov Chains - Continuous
From Discrete to Continuous
Example 1
Example 2
Example 3
Steady State Distribution
Q Matrix
Example 4
Example 5
Example 6
Markov Decision Process
Introduction
Policy Improvement Algorithm: Step 1
Policy Improvement Algorithm: Step 2
Example 1
LP Solution
LP Solution with Discount
Exponential Distribution & Poisson Process
Counting Processes
Assumptions of Poisson Processes
Example 1
Memoryless Property
Example 2
Minimum of Exponential Random Variables
Example 3
Thinning
Example 4
Superposition
Example 5
Non-homogenous Poisson Processes
Example 6
Queueing Theory - Birth/Death Processes
A subproblem of CTMC
Random Rates, Finite Chain
Example 1
Random Rates, Infinite Chain
Example 2
Equal Rates, Infinite Chain, Single Server
Example 3
Equal Rates, Finite Chain, Single Server
Example 4
Equal Rates, Finite Chain, Multiple Servers
Example 5
Queueing Theory
Kendall's Notation
Terminology
M/M/1 Queue
Example 1
M/M/s Queue
Example 2
M/M/1/K Queue
Example 3
M/M/s/K Queue
Example 4
Sample Final Problems
Markov Chains - Discrete 1
Markov Chains - Discrete 2
Markov Chains - Discrete 3
Markov Chains - Discrete 4
Markov Chains - Discrete 5
Markov Chains - Discrete 6
Markov Chains - Discrete 7
Markov Chains - Discrete 8
Markov Chains - Discrete 9
Markov Chains - Discrete 10
Markov Chains - Discrete 11
Markov Chains - Discrete 12
Markov Chains - Continuous 1
Markov Chains - Continuous 2
Markov Chains - Continuous 3
Markov Decision Process 1
Poisson Processes 1
Poisson Processes 2
Poisson Processes 3
Poisson Processes 4
Queueing Theory 1
Queueing Theory 2
Queueing Theory 3
Queueing Theory 4
Geçme Garantisi
Derslerimize çok güveniyoruz. Dersi geçememen çok zor ama yine de geçemezsen paran iade.
Tüm koşullarSıkça Sorulan Sorular
Örneğin, Koç Üniversitesi - MATH 101 (Calculus) veya başka bir okulun benzer dersi olsun, paketlerimiz tam da o derse göre tasarlanır. Böylece nokta atışı çalışır, zaman kazanırsın.
Sınava özel videolar —konu anlatımları, çıkmış sorular ve çözümleri, özet notlar—içerir. Sınavda sıkça çıkan soruları hedefler. Eğitmenlerimiz, üniversitenin akademik takvimini takip ederek paketleri sürekli günceller. Böylece, gereksiz detaylarla vakit kaybetmeden başarını artırmaya odaklanabilirsin.