BBZ408 Simulasyon ve Modelleme

5 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- 8. Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Birim FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR BİLİMLERİ PR.
Kod BBZ408
Ad Simulasyon ve Modelleme
Dönem 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl 8. Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 5 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Belirsiz
Tür Normal
Etiket S Seçmeli
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Doç. Dr. MURAT GENÇ
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Bu dersin amacı, öğrencilere simülasyon ve modelleme kavram, bileşen ve yöntemlerini kazandırmaktır.

Dersin İçeriği

Ders kapsamında simülasyon ve modelleme bileşenleri, simülasyon türleri ve modelleme süreci ile ilgili kavram ve metotlar verilmektedir.

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Law, A. M. (1991). Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill. Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2005). Discrete-Event System Simulation. Pearson.

Notlar

Ross, S. M. (2012). Simulation. Academic Press.


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Simülasyon türlerini birbiriyle karşılaştırır.
ÖÇ02 Kesikli olay simülasyonunun bileşenlerini listeleyerek bir sistem üzerinde tanımlar.
ÖÇ03 Tek ve çok sunuculu kuyruk sistemleri için elle simülasyon tablosu oluşturarak performans ölçütlerini hesaplar.
ÖÇ04 Lineer kongrüans yöntemi ile rassal sayı üreteci tasarlar ve ürettiği sayıları frekans, run ve otokorelasyon testleri ile analiz eder.
ÖÇ05 Ters dönüşüm, kabul-ret ve Box-Muller yöntemlerini kullanarak farklı dağılımlardan rassal değişken üretir.
ÖÇ06 Gerçek bir veri setine histogram, QQ-plot ve uyum iyiliği testlerini uygulayarak en uygun dağılımı belirler.
ÖÇ07 Simülasyon çıktıları için güven aralığı hesaplar, ısınma periyodunu belirler ve otokorelasyonu değerlendirir.
ÖÇ08 Bir simülasyon projesi geliştirir, modeli doğrular ve farklı senaryoların çıktılarını karşılaştırır.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar Bilimleri temel kavramları, algoritmalar ve veri yapıları hakkında geniş bir bilgi yelpazesi kazandırır. 3
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Yazılım geliştirme, programlama dilleri ve veritabanı yönetimi gibi temel bilgisayar konularını öğrenir. 3
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi ileri düzey bilgisayar alanlarını anlar.
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar ağları, siber güvenlik ve veritabanı tasarımı gibi konularda bilgi edinir.
PÖÇ05 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Algoritmaları tasarlama, uygulama ve analiz etme becerilerini geliştirir. 4
PÖÇ06 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Farklı programlama dillerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği kazanır 2
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Veri analizi, veritabanı yönetimi ve büyük veri işleme becerilerini öğrenir. 3
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Yazılım geliştirme projelerinde çalışarak pratik deneyim kazanır. 4
PÖÇ09 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Ekip içinde işbirliği yapma ve iletişim becerilerini güçlendirir. 2
PÖÇ10 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Teknolojik yeniliklere açık bir zihniyet kazandırır.
PÖÇ11 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Sürekli öğrenme ve kendini geliştirme yetkinliğini teşvik eder.
PÖÇ12 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Karmaşık sorunları çözme yeteneği geliştirir. 4


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Simülasyona Giriş ve Temel Kavramlar Ders kitabının 1. bölümünü okuma Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Beyin Fırtınası
2 Simülasyon Çalışmasının Aşamaları Önceki hafta notlarını gözden geçirme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma
3 Kesikli Olay Simülasyonu (DES) Temelleri İlgili makaleyi okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
4 Elle Simülasyon ve Kuyruk Sistemleri Üstel ve Poisson dağılımlarını tekrar etme Öğretim Yöntemleri:
Problem Çözme, Anlatım, Soru-Cevap
5 Olasılık ve Temel Dağılımlar Olasılık ders notlarını gözden geçirme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma
6 Rassal Sayı Üreteçleri LCG algoritmasını araştırma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Deney / Laboratuvar
7 Rassal Sayılar için Testler Test formüllerini inceleme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Problem Çözme, Deney / Laboratuvar
8 Ara Sınavlar Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Rassal Değişken Üretimi Ters dönüşüm formülünü araştırma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
10 Dağılımlardan Simülasyon (Monte Carlo) Box-Muller makalesini okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Deney / Laboratuvar
11 Monte Carlo Deney Tasarımı Örneklem büyüklüğü konusunu tekrar etme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
12 Girdi Verisi Analizi Verilen veri setini inceleme Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Örnek Olay, Deney / Laboratuvar, Problem Çözme
13 Çıktı Analizi Güven aralığı formüllerini tekrar etme Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Problem Çözme, Deney / Laboratuvar
14 Model Doğrulama ve Sistem Karşılaştırma İstatistik testlerini gözden geçirme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Deney / Laboratuvar
15 Proje Sunumları Sunum dosyasını hazırlama Öğretim Yöntemleri:
Tartışma, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 2 10 20
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 7 7
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 12 12
Toplam İş Yükü (Saat) 123
Toplam İş Yükü / 25 (s) 4,92
AKTS 5 AKTS

Güncelleme Zamanı: 06.05.2026 10:31