İzmir Ekonomi Üniversitesi
  • ENGLISH

  • LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans (Tezsiz)

    EEE 515 | Ders Tanıtım Bilgileri

    Dersin Adı
    Konveks Optimizasyona Giriş
    Kodu
    Yarıyıl
    Teori
    (saat/hafta)
    Uygulama/Lab
    (saat/hafta)
    Yerel Kredi
    AKTS
    EEE 515
    Güz/Bahar
    3
    0
    3
    7.5

    Ön-Koşul(lar)
    Yok
    Dersin Dili
    İngilizce
    Dersin Türü
    Seçmeli
    Dersin Düzeyi
    Yüksek Lisans / Doktora
    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 öğrencilere çeşitli bilim ve mühendislik uygulamalarında ortaya çıkan konveks optimizasyon problemlerini tanımak için gerekli araçları tanıtmak ve eğitimi vermektir. Temel teoriyi sunmak ve özellikle uygulamalarda faydalı olabilecek modelleme bakış açısını kazandırmaktır.
    Öğrenme Çıktıları
    #
    İçerik
    PÇ Sub
    * Katkı Düzeyi
    1
    2
    3
    4
    5
    1Konveks setleri, konları ve fonksiyonları belirleyebilecek,
    2Konveks optimizasyon problemlerini formüle edebilecek,
    3Dual problemleri tanımlayabilecek,
    4Pratikte sıkça rastlanan problemleri çözmek için yetenekleri geliştirebilecek,
    5Verilen bir algoritma tanımı ve teorisi için konveks optimizasyon problemlerini ve metodlarını MATLAB’da uygulabilecektir.
    Ders Tanımı Dersin konuları konvex setler, konvex fonksiyonlar, optimizasyon problemleri, doğrusal ve karesel programlar, semidefinite programlama, optimal durumlar ve duality teorisidir. Sinyal işleme, kontrol, sayısal ve analog devreler teorisi, istatistik, makine mühendisliği uygulamaları tanıtılacaktır. Öğrenciler üst düzey proglama deneyimi kazanacaklardır.

     



    Dersin Kategorisi

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

     

    HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

    Hafta Konular Ön Hazırlık Öğrenme Çıktısı
    1 Matematiksel optimizasyona giriş; doğrusal olmayan programlama; konvex optimizasyon; dersin amacı ve konuları. Bölüm 1, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    2 Doğrusal cebirin tekrarı Linear Algebra and its Applications, Gill Strang, Cengage Learning ISBN-10: 0534422004
    3 Konvex setler ve Konlar. Bölüm 2, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    4 Bazı genel ve önemli örnekler; konveksliği koruyan operasyonlar. Bölüm 2, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    5 Konvex fonksiyonlar Bölüm 3, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    6 Bazı genel ve önemli örnekler; konveksliği koruyan operasyonlar; quasiconvex and log-convex fonksiyonlar. Bölüm 3, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    7 Konvex optimizasyon problemleri, doğrusal ve karesel programlar Bölüm 4, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    8 2. Dereceden kon programları ve semidefinite programlar; quasiconvex optimizasyon problemleri; Bölüm 4, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    9 Dualite, Lagrange dual fonksiyonu ve problemi Bölüm 5, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    10 Optimal durumlar Bölüm 5, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    11 Uygulamalar: yakınsama ve uydurma; büyüklük yakınsaması; regularizasyon; robust optimizasyon. Bölüm 6, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    12 Uygulamalar: istatistiksel tahmin; maximum olasılık ve MAP tahmini. Bölüm 7, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    13 Uygulamalar: geometrik problemler; Projeksiyon; extremal volume ellipsoidler; sınıflandırma; yerleştirme ve yer bulma problemleri. Bölüm 8, Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 052183378
    14 Dönem projelerinin sınıfa sunulması.
    15 Dönem projelerinin sınıfa sunulması.
    16 Dönem projelerinin sınıfa sunulması.

     

    Ders Kitabı
    1. Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press, ISBN-10: 0521833787
    2. Numerical Optimization, J. Nocedal and S. Wright, Springer Series in Operations Research, ISBN-13: 978-0-387-22742-9
    3. Linear Algebra and its Applications, Gill Strang, Cengage Learning  ISBN-10: 0534422004
    Önerilen Okumalar/Materyaller
    1. Lectures on Modern Convex Optimization, A. Ben-Tal and A. Nemirovski, MPS-SIAM Series on Optimization, ISBN-10: 0898714915
    2. Nonlinear Programming, D. Bertsekas, Athena Scientific, ISBN-10: 1886529000

     

    DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

    Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı % LO 1 LO 2 LO 3 LO 4 LO 5
    Katılım
    1
    10
    Laboratuvar / Uygulama
    Arazi Çalışması
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    Portfolyo
    Ödev
    1
    50
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    Proje
    1
    40
    Seminer/Çalıştay
    Sözlü Sınav
    Ara Sınav
    Final Sınavı
    Toplam

    Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    3
    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
    14
    3
    42
    Arazi Çalışması
    0
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    0
    Portfolyo
    0
    Ödev
    6
    10
    60
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    0
    Proje
    1
    75
    75
    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
    1
    2
    3
    4
    5
    1

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.

    -
    -
    -
    X
    -
    2

    Elektrik ve Elektronik 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

    Elektrik ve Elektronik 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.

    -
    -
    -
    -
    -
    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.

    -
    -
    -
    -
    -

    *1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

     


    İzmir Ekonomili'lerin Başarı Hikayeleri

    Sami Eyidilli
    Department of Business Administration
    Profesyonel
    Merve Akça
    Psychology
    Yurtdışı Kariyer
    Aslı Nur TİMUR YORDANOV
    CIU Lead Sustainable Energy Architect
    Profesyonel
    Alper GÜLER
    Qreal 3D Technologies
    Girişimci

    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