MATH 654 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Kesikli Optimizasyon ve Sezgisel Yöntemler
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 654
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu yüksek lisans derste ayrık optimizasyon problemleri çözmek için modern sezgisel optimizasyon algoritmaları tanıtılır. Ders optimizasyon problemlerinin sınıflandırılması ve ayrık ve sürekli arama alanı, çok amaçlı optimizasyon, dinamik optimizasyon, global optimizasyon, stokastik optimizasyon, sürü Optimizasyonu vb gibi birincil kavramların tanımı ile başlar. Sonra bazı Evrimsel Algoritmalar, Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Tavlama Benzetimi, Tabu Arama, Parçacık Sürü Optimizasyonu, gibi tanınmış sezgisel yöntemler temel ve orijinal algoritmalar detaylıca içerilerek tartışılır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Ayrık ve sürekli arama alanını inceleyebilir.
  • Çok amaçlı optimizasyon, dinamik optimizasyon, global optimizasyon, stokastik optimizasyon yöntemlerini kullanabilir.
  • Evrimsel Algoritmalar, Karınca Kolonisi Algoritmalarını uygulayabilir.
  • Tavlama Benzetimi, Tabu Arama yöntemleri ile çalışma takvimi hazırlayabilir.
  • Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemini uygulayabilir.
  • Yeni sezgisel yöntemler geliştirebilir.
Tanımı Bu derste Kesikli Optimizasyon ve Sezgisel Yöntemlerin temel kavram ve uygulamaları incelenecektir.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Optimizasyon Problemi Tanımı ve Fizibilite Problemlemi “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
2 Optimizasyon Problemlerinin sınıflandırılması “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
3 Optimizasyon Tekniklerinin sınıflandırılması “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
4 Genel Klasik Optimizasyon Teknikleri “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
5 Sezgisel Optimizasyon Algoritmalara Genel Bir Bakış “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
6 Komşuluk Arama “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
7 Tepe Tırmanma Yöntemleri “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
8 Yenidenrastgele tepe tırmanma “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
9 Açgözlü Algoritmalar “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
10 Tavlama Benzetimi “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
11 Tabu Arama “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
12 Evrimsel Algoritmalar “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
13 Karınca Kolonisi Algoritmalar “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
14 Arılar Algoritması “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
15 Parçacık Sürü Optimizasyonu “How to solve it: modern heuristics” By Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel, Ed.2, 2004, Springer.
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Dersin Kitabı Yukarıda verilen kitapların bazı bölümlerinden ve alıştırmalardan faydalanılacaktır.
Diğer Kaynaklar Rao, S.S. (1984). Optimization Theory and Application. Wiley Eastern Ltd., New Delhi

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
30
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
30
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
5
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
25
Çalıştay
Portfolyo
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
32
Final / Sözlü Sınav
1
40
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. X
2 Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. X
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. X
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. X
5 Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. X
6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. X
7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. X
8 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir, bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. X
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. X
10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. X
11 Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. X
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest