Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

IES 509 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Sezgiseller

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IES 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	Yrd. Doç. Dr. Zeynep SARGUT
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

The purpose of this course is to fundamental concepts of heuristics in solving various optimization problems with emphasis on metaheuristics.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Temel sezgisel algoritmaları anlayacak
Temel metasezgisel algoritmaları anlayacak
Bu sezgisel yöntemleri kullanarak problem çözebileceklerdir

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	Optimizasyon
2	Karmaşıklık ve sezgisellere giriş
3	Kombinatoryel optimizasyon
4	Kombinatoryel optimizasyon
5	Toplu taşımada sürücü ve araç atama problemi
6	Tabu araması
7	Greedy randomized adaptive search
8	Genetik Algoritmalar ve Evrimsel Teoriler
9	Benzetilmiş Tavlama - Particle Swarm Optimization
10	Benzetilmiş Tavlama - Particle Swarm Optimization
11	Yerel Arama 1
12	Yerel Arama 2
13	Çok büyük boyutlu komşuluk arama
14	Karınca Kolonisi Optimizasyonu
15	Diğer konular
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı	Yukarıda belirtilen kitap ve ders yansıları
Önerilen Okumalar/Materyaller	İlgili Araştırma Makaleleri

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	20
Proje	4	80
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		80
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		20
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			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	17	17
Proje	4	25	100
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar			0
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	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.		-	-	-	-	-
2	Elektrik ve Elektronik 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	Elektrik ve Elektronik 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	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.		-	-	-	-	-
12	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. Araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun davranır.		-	-	-	-	-

*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

Lisansüstü Programları Doktora Programları