Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)

IE 509 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Sezgiseller

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 509	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	Yrd. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak
Öğretim Eleman(lar)ı	Yrd. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

Bu dersin amacı Metasezgisel algoritmalar üzerinde durulurarak çeşitli eniyleme problemlerinin çözümünde kullanılan sezgisel algortimaların temel içeriğini vermektir.

Öğrenme Çıktıları

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	Temel sezgisel arama yöntemlerini tanımlayabilecektir
2	Temel metasezgisel algoritmaların karakteristiklerini açıklayabilecektir
3	Bu sezgisel yöntemleri kullanarak ilgili problemlere uygulayabilecektir
4	Sezgiseller ile ilgili temel kavramları açıklayabilecektir
5	Sezgiseller ile ilgili bir uygulama sunabilecektir

Ders Tanımı

Bu dersin amacı matematiksel modellemeyi hali hazırda bilen öğrencilere sezgisel algoritmaların işleyişini sunar. Başlıklar temel sezgisel yapılar (greedy, improvement, construction); benzetim tavlama, tabu search, genetic algoritma, karınca koloni ve benzeri metasezgisel algoritmalardır. Derslerde sezgiseller ile ilgili temel bilgiler not olarak sağlanacaktır. Öğrencilerin dersin ilgili olduğu konularla ilgili çeşitli uygulamalar yapması beklenmektedir. Buna ek olarak, proje ödevi olarak bir problemi uygun bir sezgisel metod ile çözecek program yazmaları ve bu programın performansını ölçmeleri beklenmektedir.

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	Sezgiseller Temel Kavramlar
2	Karmaşıklık
3	Temel Arama Prosedürleri
4	Benzetilmiş Tavlama
5	Tabu Araması
6	Genetik Algoritmalar ve Evrimsel Teoriler
7	Genetik Algoritmalar ve Evrimsel Teoriler
8	Arasınav
9	Karınca Kolonisi Optimizasyonu
10	Parçacık Sürüsü Optimizasyonu
11	Dağınık Arama
12	Yerel Arama
13	Çok Büyük Boyutlu Komşuluk Arama
14	Sunumlar
15	Sunumlar
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı

E.G. Talbi. Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley 2009.

F. Glover, G. Kochenberger. Handbook of Metaheuristics. Springer 2003.

T. González. Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics. Chapman & Hall 2007.

F. Glover, M. Laguna. Tabu Search. Kluwer, 1997.

M. Dorigo and T. Stützle. Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge, MA, 2004.

Önerilen Okumalar/Materyaller

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO 1	LO 2	LO 3	LO 4	LO 5
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	2	15
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	15
Proje	1	50
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	20
Final Sınavı	-
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		100
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
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	15	4	60
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	2	20	40
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	17	17
Proje	1	40	40
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	20	20
Final Sınavı	-		0
		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.		-	-	-	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	-	-	-