PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
ISY 605	KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ	3 + 0	1. Yarıyıl	10

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

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

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

No	PY 01	PY 02	PY 03	PY 04	PY 05	PY 06	PY 07
ÖK 001	4	4	2	5			4
ÖK 002	5	4	2	5			4
ÖK 003	4	4	2	5			5
ÖK 004	4	4	1	5			5
ÖK 005	5	4	1	5			5
Ara Toplam	22	20	8	25			23
Katkı	4	4	2	5	0	0	5

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)	14	5	70
Ödevler	6	8	48
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	25	25
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	30	30
Sunum / Seminer (hazırlık süresi dahil)	3	15	45
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			260 10

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

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	2024-2025 Güz

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. İRFAN ERTUĞRUL	iertugrul@pau.edu.tr		Derslik Belirtilmemiştir.	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

Hafta	Konular
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 Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	50	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	50	Ara Sınav

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci