Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

IE 530 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Evrimsel Algoritmalar

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 530	Güz/Bahar	3	0	3	7.5

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	İngilizce
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Düzeyi	Yüksek Lisans
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Dr. Öğr. Üyesi Fehmi Burçin ÖZSOYDAN
Öğretim Eleman(lar)ı	Dr. Öğr. Üyesi Fehmi Burçin ÖZSOYDAN
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

Bu dersin amacı evrimsel algoritmalar konusunu öğrencilere, özellikle de genetik algoritmalar ve genetik programlama konularına ağırlık vererek öğretmektir. Ayrıca ders öğrencilere arama, eniyileme için evrimsel algoritmalar konusunda pratik deneyim kazandırmayı da amaçlar

Öğrenme Çıktıları

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	Temel evrimsel algoritma çeşitlerini, güçlü ve zayıf yönlerini anlama
2	Sürekli, ikili ve kombinatoryal uzayda evrimsel algoritma kullanma becerisi
3	Üç algoritma kullanmada pratik deneyime sahip olmak

Ders Tanımı

Bu ders öğrencilere temel evrimsel algoritmaları öğretir ve çeşitli evrimsel algoritmaların bazıları ile pratik deneyim kazanmalarını sağlar. Öğretilen konular arasında evrimsel algoritmalar ve teorik temelleri, genetic algoritmalar, geentik algoritmalarda seçim ve diğer operatorler ve genetic programlama yer alır.

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Evrimsel Algoritmalara Giriş
2	Genetik Algoritmalar Temelleri
3	Genetik Algoritmalar – Operatörler&Seçim Yöntemleri
4	Genetik Algoritmalar – Operatörler&Seçim Yöntemleri
5	Diferansiyel Evrimsel Algoritmalar
6	Parçacık Sürü Optimizasyonu
7	ARA SINAV
8	Yeni Nesil Doğa Esinli Algoritmalar
9	Sürekli uzayda evrimsel algoritma uygulamaları
10	İkili uzayda evrimsel algoritma uygulamaları
11	Kombinatoryal uzayda evrimsel algoritma uygulamaları
12	Memetik Algoritmalar
13	Memetik Algoritmalar
14	Evrimsel Algoritmaların geleceği
15	Final Hazırlık ve sunumlar
16	Dönemin gözden geçirilmesi ve sunumlar

Ders Kitabı

Günther Zäpfel, Roland Braune, Michael Bögl (2010). Metaheuristic Search Concepts A Tutorial with Applications to Production and Logistics. Springer.

Mitsuo Gen, Runwei Cheng, (2000). Genetic Algorithms and Engineering Optimization. Wiley.

Önerilen Okumalar/Materyaller

Zelinka, I. (2015). A survey on evolutionary algorithms dynamics and its complexity–Mutual relations, past, present and future. Swarm and Evolutionary Computation, 25, 2-14.

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO 1	LO 2	LO 3
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	15
Proje	1	25
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	20
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	5	70
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	18	18
Proje	1	34	34
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	25	25
Final Sınavı	1	30	30
		Toplam	225

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.		-	-	-	-	-
2	Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.		-	-	-	-	-
3	Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.		-	-	-	-	-
4	Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.		-	-	-	-	-
5	Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.		-	-	-	-	-
6	Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.		-	-	-	-	-
7	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler.		-	-	-	-	-
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.		-	-	-	-	-
9	Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.		-	-	-	-	-
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.		-	-	-	-	-
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.		-	-	-	-	-
12	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.		-	-	-	-	-