AKTS - Algoritma ve Optimizasyon Yöntemleri

Algoritma ve Optimizasyon Yöntemleri (SE328) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Algoritma ve Optimizasyon Yöntemleri SE328 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu ders, öğrencilere algortimaların nasıl analiz ve dizayn edileceğini öğretmeyi hedeflemektedir. Ayrıca, öğrenciler optimizasyon problemleri için optimizasyon yöntemlerini uygulamayı da başarabileceklerdir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Algoritmaların karmaşıklığı ölçebilecekler
  • Algoritma analizi ve tasarımı yapabilecekler
  • Gerçek hayat problemleri için etkili algoritmalar uygulayabilecekler
  • Optimizasyon yöntemlerinin analiz, dizayn ve uygulamasını yapabileceklerdir.
Dersin İçeriği Algoritma tasarımı ve analizi; algoritmaların matematiksel karmaşıklığı; master teoremi; azalt-ve-fethet; böl-ve-fethet; dönüştür-ve-fethet, bazı optimizasyon tekniklerine giriş; dinamik programlama; açgözlü tekniği; döngülü iyileştirme; algoritma güç sınırlamaları ile başa çıkma.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Algoritmaların Rolü ve Başlangıç CLRS Bölüm 1-2
2 Fonksiyonların Büyümesi ve Asimtotik gösterim CLRS Bölüm 3
3 Özyinelemeli Eşitliklerinin Çözümü: Yerine koyma Metodu CLRS Bölüm 4
4 Özyinelemeli Eşitliklerin Çözümü: Özyineleme-Ağacı Metodu, Master Metodu CLRS Bölüm 4
5 Kaba Kuvvet Yaklaşımı ve Kapsamlı Arama LVTN Bölüm 3 & CLRS Bölüm 22
6 Azalt-ve- Fethet LVTN Bölüm 4 & CLRS Bölüm 22
7 Döl-ve-Fethet LVTN Bölüm 5 & CLRS Bölüm 7
8 Dönüştür-ve- Fethet LVTN Bölüm 6 & CLRS Bölüm 6
9 Dinamik Programlama LVTN Ch. 8 & CLRS Ch. 15
10 Dinamik Programlama LVTN Bölüm 8 & CLRS Bölüm 15
11 Açgözlü Algoritmalar LVTN Bölüm 9 & CLRS Bölüm 16
12 Açgözlü Algoritmalar LVTN Bölüm 9 & CLRS Bölüm 16
13 Döngüsel İyileştirme: Simplex Metodu LVTN Bölüm 10
14 Algoritmik Gücün Sınırları ve Bunlarla Başaçıkma, P, NP, NP-Tam Sınıfları LVTN Bölüm 11
15 Tekrar
16 Tekrar

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Anany Levitin, Introduction to the Design & Analysis of Algorithms, 3rd edi-tion, Pearson, 2012.
Diğer Kaynaklar 2. T.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.L.Rivest and C.Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press 2001.
3. E.Horowitz, S.Sahni: Fundamentals of Computer Algorithms, Computer Sci-ence Press, 1989.
4. E.Horowitz, S.Sahni, S.Rajasekeran, Computer Algorithms, ISBN: 978-0-929306-41-4, Silicon Press, 2008.
5. J.Kleinberg, E.Tardos, Algorithm Design, Addison – Wesley, ISBN: 0-321-29535-8, 2006.
6. A.V.Aho, J.E.Hopcroft, J.D.Ullman, The Design and Analysis of Computer Algo-rithms, Addison-Wesley Series in Computer Science and Information Pro-cessing, 1979.
7. S.S. Skiena, The Algorithm Design Manual, Springer – Verlag, New York, 1998.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 15
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 50
Genel Sınav/Final Juri 1 35
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35
Toplam 100

Kurs Kategorisi

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

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 En az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
11 Yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
12 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi.
13 Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.
14 Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
15 Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi. X
16 Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
17 Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisi. X
18 Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 2 32
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 4 12
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 59