İzmir Ekonomi Üniversitesi
  • ENGLISH

  • LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

    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
    Öğretim Eleman(lar)ı
    Yardımcı(ları) -
    Dersin Amacı Bu dersin amacı Metasezgisel algoritmalar üzerinde durulurarak çeşitli eniyleme problemlerinin çözümünde kullanılan sezgisel algortimaların temel içeriğini vermektir.
    Öğrenme Çıktıları

    Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

    • Temel sezgisel arama yöntemlerini tanımlayabilecektir
    • Temel metasezgisel algoritmaların karakteristiklerini açıklayabilecektir
    • Bu sezgisel yöntemleri kullanarak ilgili problemlere uygulayabilecektir
    • Sezgiseller ile ilgili temel kavramları açıklayabilecektir
    • 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 %
    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
    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

     


    YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

    Detaylar

    KÜRESEL KARİYER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.

    Daha Fazlası..

    BİLİME KATKI

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.

    Daha Fazlası..

    İNSANA DEĞER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.

    Daha Fazlası..

    TOPLUMA FAYDA

    22 yıllık güç ve deneyimini toplumsal çalışmalara aktarmak..

    Daha Fazlası..
    İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin