IE 332 • Final • Mathematical Modeling and Optimization III
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.
Paketi Tamamla
🎓 TED Üniversitesinde öğrencilerin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
Konular
Birth-and-Death Processes
Continuous Time Markov Chains
Example 1
Example 2
Steady State Distribution
Birth and Death Processes
Random Rates, Finite Chain
Example 3
Random Rates, Infinite Chain
Example 4
Equal Rates, Infinite Chain, Single Server
Example 5
Equal Rates, Finite Chain, Single Server
Example 6
Equal Rates, Finite Chain, Multiple Servers
Example 7
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
Deterministic Dynamic Programming (Hatırlatma)
A New Approach to Optimization Problems
Inventory Problems
Example 1
Resource Allocation Problems
Example 2
Probabilistic Dynamic Programming
What is it?
Example 1
Example 2
Example 3
Markov Decision Processes
Introduction
Policy Improvement Algorithm: Step 1
Policy Improvement Algorithm: Step 2
Example 1
LP Solution
LP Solution with Discount
Sample Final Problems
Birth and Death 1
Birth and Death 2
Birth and Death 3
Birth and Death 4
Queueing Theory 1
Queueing Theory 2
Queueing Theory 3
Queueing Theory 4
Queueing Theory 5
Queueing Theory 6
Queueing Theory 7
Queueing Theory 8
Probabilistic Dynamic Programming 1
Probabilistic Dynamic Programming 2
Probabilistic Dynamic Programming 3
Probabilistic Dynamic Programming 4
Probabilistic Dynamic Programming 5
Probabilistic Dynamic Programming 6
Markov Decision Process 1
Değerlendirmeler
Henüz hiç değerlendirme yok.
Ders İçeriği
Birth-and-Death Processes
Continuous Time Markov Chains
Example 1
Example 2
Steady State Distribution
Birth and Death Processes
Random Rates, Finite Chain
Example 3
Random Rates, Infinite Chain
Example 4
Equal Rates, Infinite Chain, Single Server
Example 5
Equal Rates, Finite Chain, Single Server
Example 6
Equal Rates, Finite Chain, Multiple Servers
Example 7
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
Deterministic Dynamic Programming (Hatırlatma)
A New Approach to Optimization Problems
Inventory Problems
Example 1
Resource Allocation Problems
Example 2
Probabilistic Dynamic Programming
What is it?
Example 1
Example 2
Example 3
Markov Decision Processes
Introduction
Policy Improvement Algorithm: Step 1
Policy Improvement Algorithm: Step 2
Example 1
LP Solution
LP Solution with Discount
Sample Final Problems
Birth and Death 1
Birth and Death 2
Birth and Death 3
Birth and Death 4
Queueing Theory 1
Queueing Theory 2
Queueing Theory 3
Queueing Theory 4
Queueing Theory 5
Queueing Theory 6
Queueing Theory 7
Queueing Theory 8
Probabilistic Dynamic Programming 1
Probabilistic Dynamic Programming 2
Probabilistic Dynamic Programming 3
Probabilistic Dynamic Programming 4
Probabilistic Dynamic Programming 5
Probabilistic Dynamic Programming 6
Markov Decision Process 1
Sıkça 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.