LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
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 Düzeyi |
Doktora
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | - | |||||
| Dersin Koordinatörü | - | |||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||
| 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;
|
| Ders Tanımı | Bu derste Kesikli Optimizasyon ve Sezgisel Yöntemlerin temel kavram ve uygulamaları incelenecektir. |
|
|
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 |
| 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 |
| Ders Kitabı | Yukarıda verilen kitapların bazı bölümlerinden ve alıştırmalardan faydalanılacaktır. |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | Rao, S.S. (1984). Optimization Theory and Application. Wiley Eastern Ltd., New Delhi |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
10
|
| Proje |
1
|
20
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
30
|
| 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 |
16
|
5
|
80
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
10
|
10
|
| Proje |
1
|
15
|
15
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
32
|
32
|
| Final Sınavı |
1
|
40
|
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