Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
ISY 605KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ3 + 01. Yarıyıl10

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Olaylara bakış açılarında daha esnek ve performansı yüksek yöntemler geliştirildi bunlardan biride genetik algoritma, bu yöntem sayesinde zor olan problemlerin çözümüne kolaylık sağlaması,Belirsizlik ortamında farklı bir yaklaşım amacıyla: genetik algoritma gibi kavramlarla alternatif bilimsel yaklaşım düşüncelerini göstermektir
Ders İçeriği Genetik algoritmalara giriş; stokastik arama yöntemi, sezgisel yaklaşım, geleneksel optimizasyon teknikleri; optimizasyonun amacı; bir optimizasyon yöntemi olarak genetik algoritmalar; diğer optimizasyon tekniklerinden farkı; çok amaçlı optimizasyon, ağırlıklı toplam yaklaşımı, sabit ağırlık ve rassal ağırlık yaklaşımları, basit genetik algoritma, genetik algoritmaların teorik temeli, bulanık çok amaçlı genetik algoritmalar, temel teoremler; genetik algoritmaların uygulama alanları .
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Kalite kavramını öğrenir
2Toplam kalite yönetimi işleyişini kavrar
3kalite güvence sistemlerine ilişkin bilgileri yorumlar
4işletmelerde rekabet aracı kavramlarını tanır
5Kalite standartlarına ilişkin verilerin düzenlenmesini yapar

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07
ÖK 0014425  4
ÖK 0025425  4
ÖK 0034425  5
ÖK 0044415  5
ÖK 0055415  5
Ara Toplam2220825  23
Katkı4425005

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14570
Ödevler6848
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)12525
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13030
Sunum / Seminer (hazırlık süresi dahil)31545
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






260

10
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2019-2020 Güz1ARZU ORGAN


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
ISY 605 KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ 3 + 0 1 Türkçe 2019-2020 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. ARZU ORGAN aorgan@pau.edu.tr İİBF A0121 Dersin Devam Yüzdesi : %
Amaç Olaylara bakış açılarında daha esnek ve performansı yüksek yöntemler geliştirildi bunlardan biride genetik algoritma, bu yöntem sayesinde zor olan problemlerin çözümüne kolaylık sağlaması,Belirsizlik ortamında farklı bir yaklaşım amacıyla: genetik algoritma gibi kavramlarla alternatif bilimsel yaklaşım düşüncelerini göstermektir
İçerik Genetik algoritmalara giriş; stokastik arama yöntemi, sezgisel yaklaşım, geleneksel optimizasyon teknikleri; optimizasyonun amacı; bir optimizasyon yöntemi olarak genetik algoritmalar; diğer optimizasyon tekniklerinden farkı; çok amaçlı optimizasyon, ağırlıklı toplam yaklaşımı, sabit ağırlık ve rassal ağırlık yaklaşımları, basit genetik algoritma, genetik algoritmaların teorik temeli, bulanık çok amaçlı genetik algoritmalar, temel teoremler; genetik algoritmaların uygulama alanları .
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 kalite
2 kalite kontrol
3 kalite kontol çemberleri
4 istatistiksel kalite kontrol
5 istatistiksel kalite kontrol
6 istatistiksel kalite kontrol
7 istatistiksel kalite kontrol
8 Süreç kontrolü
9 kalite kontrol şemaları
10 kalite kontrol şemaları
11 uygulamalı kalite kontrol örnekleri
12 uygulamalı kalite kontrol örnekleri
13 uygulamalı kalite kontrol örnekleri
14 uygulamalı kalite kontrol örnekleri
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları