Burak Birgören

TOBB Üniversitesi

Operasyonel risk yönetiminin temel araçlarından biri olan risk matrisleri, çok yaygın kullanımına rağmen etkinliği ve sınırlılıkları konusunda süregelen akademik tartışmaların merkezindedir. Bu ders, operasyonel risk yönetiminde risk matrislerinin temel çalışma prensiplerini tanıtmayı, bunlar üzerine yapılmış en son akademik çalışmaları ve yayınları derinlemesine incelemeyi ve bu bulguları üretim, enerji, sağlık ve inşaat gibi farklı sektörlerdeki pratik uygulamalarla ilişkilendirmeyi amaçlamaktadır. Güncel çalışmalar matrislerin, riskleri görselleştirme ve iletişimi kolaylaştırma gibi faydalarını teyit ederken, akademik çevrelerde sıklıkla eleştirilen öznellik, aşırı basitleştirme ve belirsizlikleri yeterince modelleyememe gibi kritik sınırlılıklarını da ele almaktadır. Bu derste, belirsizlik ve hızlı değişim koşulları altında karmaşık operasyonel risklerin yönetilmesinde matrislerin gelişen rolü, matris tasarımı ve kullanımındaki iyi uygulamalar ve yenilikler ile matris kullanımında karşılaşılan sorunlar ve bunları ele alma yöntemleri değerlendirilecektir. Ayrıca risk matrislerinin stokastik optimizasyon problemlerine nasıl entegre edilebileceği bir örnek üzerinde incelenecektir.

Özgeçmiş

Okan Arslan

Montreal Üniversitesi

Gerçek hayattaki karar verme problemleri, tüm kısıtların ve değişkenlerin önceden tam olarak bilinmediği, örtük bilginin ve modellenemeyen belirsizliklerin mevcut olduğu durumları içerebilir. Karar vericiler, bu tür belirsizliklerle başa çıkarken genellikle deneyimlerinden ve çevresel ipuçlarından faydalanarak çözüm üretirler. Bu sunumda, yöneylem araştırması ve makine öğrenmesi yöntemlerinin bir araya getirildiği, karar odaklı öğrenme yaklaşımı ele alınacak ve tecrübeye dayalı karar verme yaklaşımı incelenecektir. Bu çerçevede, klasik optimizasyon problemleri kullanılarak eksik veya örtük bilginin veri üzerinden nasıl öğrenilebileceği ve karar destek süreçlerine nasıl entegre edilebileceği tartışılacaktır. Öğrenme destekli optimizasyon kavramı kapsamında hem deneyimlerden öğrenilen bilgilerin hem de matematiksel modellerin birlikte kullanıldığı yeni nesil çözüm yaklaşımları gözden geçirilecektir. Bir örnek olarak, son kilometre teslimat problemlerinde sürücü tecrübelerinden rota tercihlerini öğrenmeye yönelik bir uygulama sunulacaktır.

Özgeçmiş

Sinan Gürel

Orta Doğu Teknik Üniversitesi

İkinci derece konik programlama birçok doğrusal olmayan optimizasyon probleminin matematiksel gösteriminde ve çözümünde kullanılabilen bir optimizasyon problem sınıfıdır. Bu derste kısaca ikinci derece konik programlama problemini, diğer optimizasyon problemleri ile ilişkisini ve konik eşitsizliklerle gösterilebilen fonksiyon ve kümeleri anlatacağız. Yöneylem araştırmasında görülen uygulamalarından örnekler vereceğiz. Son olarak, makine öğrenmesinde bir kümeleme problemi için karışık tam sayılı ikinci derece konik program örneği sunacağız.