Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

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

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	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	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
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel bilimlerin metodolojik ve uygulamalı ögeleri hakkında uygun bilgi birikimine sahip olur ve bu bilgiyi endüstriyel sistemler kapsamında mühendislik ile ilişkili problemleri tanımlamak için uygular.		-	-	-	-	X
2	En yeni yöntemleri, teknikleri ve ekipmanı kullanarak Endüstri Mühendisliği ile ilişkili problemleri tanımlar, formüle eder ve çözer.		-	-	-	-	X
3	Endüstriyel sistemlerin analizini ve tasarımını kaliteden ödün vermeden yapmak için teknikler ve araçları kullanır.		-	-	X	-	-
4	Temel araştırmaları yürütür ve ilgili konferans ve dergilerde makaleler yayınlar.		-	-	X	-	-
5	Endüstriyel sistemlerin performans ölçümünü yapmak için testler yapar, elde edilen sonuçları analiz eder ve yorumlar.		-	X	-	-	-
6	Endüstriyel sistemlerde karar verme süreçlerini yönetir.		-	-	-	-	X
7	Hayat boyu öğrenmeye yatkındır; mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.		-	-	-	X	-
8	Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, yayımı, uygulanması ve gerekli teknolojilerin kullanımı aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.		-	-	-	X	-
9	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler; Endüstri Mühendisliği ile ilgili kıstaslara uygun, özgün bir tez hazırlar.		-	-	-	X	-
10	Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgileri takip eder, 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	-

*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