Mustafa Çimen Research · Teaching · Decision Support

MAN791 · Learning-Based Optimization Algorithms

Doctorate

Amaç
Dinamik Programlama, tekrarlanan kararların ya da parçalanabilen sıralı kararlar dizilerinin yer aldığı karar problemlerinin en iyi çözümlerini bulmak için kullanılan bir yöneylem tekniğidir. Temel olarak büyük problemi küçük parçalara bölerek sırayla çözmeyi sağlar. Bu derste, basit Markov Karar Süreçlerinin temel özellikleri, dinamik programlama algoritması ve bu algoritmanın seçilen problemlerde uygulamaları ele alınacaktır.

Konular
• Karar analizinde analitik yaklaşım, Markov karar zincirlerine giriş
• Dinamik programlama: geriye ve ileriye yineleme
• Okuma ve tartışma: Markov zincirleri ve Markov karar süreçleri
• Okuma ve tartışma: deterministik dinamik programlama
• Dinamik programlama: deterministik örnekler (kargo, işgücü)
• Dinamik programlama: deterministik örnekler (makine, stok)
• Dinamik programlama: stokastik örnekler
• Python ile dinamik programlama algoritmaları: giriş
• Python ile dinamik programlama algoritmaları: örnekler
• Okuma ve tartışma: deterministik Monte Carlo benzetimi
• Python ile Monte Carlo benzetimi: giriş
• Python ile Monte Carlo benzetimi: örnekler

Kaynaklar
• Winston, W. L. & Goldberg, J. B. (2004). Operations Research: Applications and Algorithms. Duxbury Press.
• Taha, H. (2011). Operations Research: An Introduction. Pearson.

Materials

Sign in to reach course materials and tasks. Sign in

← Teaching