ISE 316 • Tüm Sınavlar • Computer Applications for Industrial Engineers
Endüstri Mühendisliği'nde sıkça karşılaştığımız problemleri ve bunların çözümünü ele alan bu ders sayesinde heuristic çözümlerini, LP formüllerini ve kodlarını hiç beklemediğin kadar kolay öğrenecek ve rahatça uygulayabileceksin!
Ayda 999 TL, peşin fiyatına 3 taksit
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.
Konular
Shortest Path Problems
5 konu anlatımı
What is Shortest Path Problem?
Terminology
Dijkstra's Algorithm
Djikstra's Algorithm Example 1
Djikstra's Algorithm Example 2
Travelling Salesman Problem (Enumeration / Nearest Neighbor Algorithm)
9 konu anlatımı
Problem Definition
Solving Problem
Enumeration
Example 1
Nearest Neighbor Algorithm
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Travelling Salesman Problem (Savings / 2-opt Heuristics)
9 konu anlatımı
Savings Matrix
Savings Heuristic
Example 1
Example 2
Two-Opt Swap
Important Note on Two-Opt Swaps
Two-Opt Heuristic
Example 3
Example 4
Traveling Salesman Problem LP Formulation
8 konu anlatımı
Mathematical Modelling
Example 1
Miller-Tucker-Zemlin
Example 2
Example 3
Dantzig-Fulkerson-Johnson
Example 4
Example 5
Vehicle Routing Problem
13 konu anlatımı
Problem Definition
Solution Space of VRP
Example 1
Solving Problem
Cluster-First Route-Second (CFRS)
Example 2
Example 3
Route-First Cluster-Second (RFCS)
Example 4
Example 5
Inter-Route Swap Operation
A Side Note on Inter-Route Swaps
Example 6
Coding
2 konu anlatımı
Part 1
Part 2
Sample Midterm Problems
21 soru
Shortest Path Problems 1
Shortest Path Problems 2
Shortest Path Problems 3
Travelling Salesman Problem 1
Travelling Salesman Problem 2
Travelling Salesman Problem 3
Travelling Salesman Problem 4
Travelling Salesman Problem 5
Travelling Salesman Problem 6
Travelling Salesman Problem 7
Travelling Salesman Problem 8
Travelling Salesman Problem 9
Travelling Salesman Problem 9
Travelling Salesman Problem 10
Travelling Salesman Problem 11
Travelling Salesman Problem 12
Vehicle Routing Problem 1
Vehicle Routing Problem 2
Vehicle Routing Problem 3
Vehicle Routing Problem 4
Vehicle Routing Problem 5
Facility Location Problems
16 konu anlatımı
Introduction
p-Median
p-Median Mathematical Modelling
Example 1
p-Median Greedy Algorithm
Example 2
p-Center
p-Center Mathematical Modelling
Example 3
p-Center Greedy Algorithm
Example 4
p-Hub Median
p-Hub Median Mathematical Modelling
Linearization
Example 5
Example 6
Meta-Heuristics
5 konu anlatımı
Why do we need them?
Local Search/Iterated Local Search
Simulated Annealing
Genetic Algorithm
Tabu Search
Sample Final Problems
12 soru
Facility Location Problems 1
Facility Location Problems 2
Facility Location Problems 3
Facility Location Problems 4
Facility Location Problems 5
Facility Location Problems 6
Facility Location Problems 7
Facility Location Problems 8
Facility Location Problems 9
Facility Location Problems 10
Meta-Heuristics 1
Meta-Heuristics 2
Gurobi ile Programlama
10 konu anlatımı
What is Gurobi?
Constructing Model
Defining Input Parameters
Adding Variables
Adding Constraints - Part I
quicksum
Adding Constraints - Part II
Defining Objective Function
Solving Model
Printing Output
Problems with Gurobi Solutions
6 konu anlatımı · 6 soru
Mixed Integer Linear Programming 1
Mixed Integer Linear Programming 1 - GUROBI
Mixed Integer Linear Programming 2
Mixed Integer Linear Programming 2 - GUROBI
Linear Programming 1
Linear Programming 1 - GUROBI
Linear Programming 2
Linear Programming 2 - GUROBI
Integer Programming 1
Integer Programming 1 - GUROBI
Integer Programming 2
Integer Programming 2 - GUROBI