MAN 556Modelling and Optimization
Bilkent İşletme dersi.
- kredi3· 5 ECTS
- haftalık3 saat3 ders
- 2026-2027 Güz1 şube· 9 boş yer
2026-2027 Güz şubeleri21/30 dolu · %70
- 1Sichen Guobu derste geçmiş notu yok
- Per 15:30–18:20MA-302
9 boş · 21/30
Saat ızgarası Pazartesi–Cuma, 08:30'dan itibaren; mavi lab, mor online, gri yedek (spare) saat. Kontenjan STARS offerings'ten her gün alınır; kesin bilgi SRS'te.
Ön koşullar ve açtığı derslerkatalogda ön koşul yok
Almak için
Ön koşulu yok, doğrudan alınabilir.
- ön koşul
- yok
- doğrudan açtığı
- 0 ders
Geçince açılır
Başka bir dersin ön koşulu değil.
Ön koşullar STARS kataloğundaki ifadeden okunur; eş koşul, izin ve not şartları dahil değil. Kartın altındaki not o dersin başka neye ihtiyaç duyduğunu söyler.
Not ortalaması1996'den beri 3,34
- Güz / Bahar ortalaması
- dikey gölge: şube aralığı · nokta büyüklüğü: öğrenci sayısı
Dönem tablosu 1 dönem
| Dönem | Şube | Öğrenci | Ders ort. | Şube aralığı |
|---|---|---|---|---|
| 1996-1997 Güz | 1 | 7* | 3,34 | 3,34 |
Dönem ortalaması STARS'ın "Course GPA" değeri (o dönemin tüm şubeleri). Çok yıllık ortalama dönem ortalamalarının öğrenci sayısıyla ağırlıklı ortalaması; "son 5 yıl" içinde bulunulan akademik yıldan önceki 5 tam yıl. 10 öğrenciden az olan dönemler (*) dahil ama soluk. Final tekrar dönemleri dahil değil.
Hocalara göretüm dönemler · 2 hoca
- Sichen Guobu dönemilk kez—
- Jay B. Ghosh1 dönem · 7 öğrenci · son 1996-1997 Güz · az veri3,34
Hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube ortalaması. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.
Değerlendirme ve FZ2026-2027 Güz syllabus'ı · koordinatör Sichen Guo
- %30Problem Sets×6
- %30Written Midterm Exam
- %40Written Final Exam
No additional requirement beyond applicable university regulations.
syllabus'taki metin, olduğu gibiMAN 556 not hesaplayıcısı hazır
Problem Sets (6 adet) %30 · Written Midterm Exam %30 · Written Final Exam %40Ders içeriği
Optimization modeling and mathematical foundations; linear programming, simplex methods, duality, sensitivity analysis; convex sets and functions, smooth first-order methods; constrained convex programming, optimality conditions, KKT conditions, Lagrangian duality, primal-dual methods; finite-horizon and discounted infinite-horizon stochastic dynamic programming.
Haftalık konular 14 hafta
- Optimization overview: modeling workflow; decision variables, objectives, and constraints; examples from business and operations. Mathematical foundations: calculus review.
- Mathematical foundations: linear algebra review.
- Linear programming: linear models, standard and canonical forms, polyhedra, extreme points, basic feasible solutions, degeneracy, the algebraic simplex method.
- Linear programming duality: weak and strong duality, complementary slackness, sensitivity analysis, managerial interpretation of shadow prices.
- Mathematical foundations for convex analysis: Sets, limit, convex sets and functions, epigraphs, optimality condition, smoothness, strong convexity, projections.
- Smooth first-order methods: gradient descent, descent lemma, fixed step sizes, backtracking line search, conditioning, and convergence rates.
- Further first-order methods and synthesis: acceleration and quadratic examples; optional reading on nonsmooth methods; Written midterm examination.
- Constrained convex programming: feasible directions, first-order optimality conditions, constraint qualifications, and KKT conditions.
- Lagrangian duality: dual functions, weak and strong duality, Slater's condition, duality gaps, and dual interpretation.
- Projected-gradient and primal-dual gradient methods; transition to stochastic dynamic programming and sequential decision models.
- Finite-horizon stochastic dynamic programming: states, actions, transitions, costs, Bellman recursion, backward induction, and policy construction.
- Discounted infinite-horizon models: stationary policies, Bellman operators, contraction arguments, and value iteration.
- Policy iteration and applications of stochastic dynamic programming.
- Course review.
Ders kitabı 5
- Recommended - Textbook: A First Course in Optimization Theory, Rangarajan K. Sundaram, 1996, Cambridge University Press
- Recommended - Textbook: Linear and Nonlinear Programming, David G. Luenberger; Yinyu Ye, 2016, 4th Edition, Springer
- Recommended - Textbook: Convex Optimization, Stephen Boyd; Lieven Vandenberghe, 2004, Cambridge University Press
- Recommended - Textbook: Dynamic Programming and Optimal Control, Volume I, Dimitri P. Bertsekas, 2017, 4th Edition, Athena Scientific
- Required - Lecture Notes: Lecture notes, problem sets, and selected readings, Sichen Guo, 2026
Sık sorulanlar
MAN 556 dersinin ön koşulu nedir?
STARS kataloğunda MAN 556 için ön koşul belirtilmemiş.
MAN 556 kaç kredi, kaç ECTS?
MAN 556 3 Bilkent kredisi ve 5 ECTS. Haftalık 3 saat yüz yüze ders.
MAN 556 FZ şartı nedir?
2026-2027 Güz syllabus'ına göre: No additional requirement beyond applicable university regulations.
Veri STARS'ın herkese açık sayfalarından (offerings, katalog, ders geçmişi, syllabus) otomatik alınır. Şube, hoca ve kontenjan değişebilir; kesin bilgi için SRS'yi kontrol et.