AKTS - Optimizasyon için Sezgisel Yöntemler

Optimizasyon için Sezgisel Yöntemler (IE420) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Optimizasyon için Sezgisel Yöntemler IE420 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
IE 302, IE 304
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Tartışma, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerden, sezgisel yöntemlerin nasıl ve neden çalıştığını, ne zaman kullanılması gerektiğini, birbirlerine ve matematiksel programlama gibi geleneksel yaklaşımlara olan üstünlüklerini kavramaları beklenmektedir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Öğrenci, benzetimli tavlama, genetik algoritmalar, evrimsel stratejiler ve TABU araması gibi yaygın olarak kullanılan çeşitli sezgisel metodlar hakkında bilgi edinecektir.
  • Öğrenci, yaygın sezgisel yöntemleri kullanarak analiz yapıp model kurabilecektir.
  • Öğrenci, sinir ağları ve rastsal yöntemler gibi diğer bazı sezgisel yöntemleri öğrendiğini gösterecektir.
  • Öğrenci, sezgisel yöntemeri kullanarak elde ettiği sonuçları kullanıp yorumlayabilecektir.
Dersin İçeriği Kombinatoryal problemlerin çözümü için çeşitli sezgisel teknikler; sezgisel tekniklerin varoluş sebepleri, yetenekleri ve uygulanabilirlikleri.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş: hesaplama büyüme hızı, algoritmik karmaşıklık ve kombinatoryal problem
2 Dal-sınır yöntemi: dallandırma, sınırlama, nod geliştirme
3 Baskınlık, sınır sağlamak için rahatlatma, tamsayılı programlama
4 Lagrange rahatlatma yöntemi
5 Lagrange rahatlatma yöntemi
6 Yerel araştırma: komşuluklar, yerel ve global en iyilik, yapıcı ve iyileştirici sezgisel teknikler
7 Yerel araştırma: komşuluklar, yerel ve global en iyilik, yapıcı ve iyileştirici sezgisel teknikler
8 Benzetimli tavlama, genel yaklaşım, soğuma çizelgeleri ve değişimleri
9 Genetik algoritmalar: popülasyonlar, üreme, çaprazlama
10 Ara Sınav
11 Mutasyon, dokular, rekabet ve genetik programlama
12 TABU araması: kısa süreli bellek, TABU durumu, hedefleme, kuvvetlendirme ve çeşitlendirme
13 TABU araması: kısa süreli bellek, TABU durumu, hedefleme, kuvvetlendirme ve çeşitlendirme
14 Diğer yöntem ve teknikler: sinir ağları, rastsal yöntemler, melez yöntemler
15 Deluge algoritması, kayıttan kayıta transfer ve paralel uygulama
16 Dönem Sonu Sınav Çalışmaları

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Reeves, C. R., Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, John Wiley & Sons, 1993.
Diğer Kaynaklar 2. Sait, S.M., and Youssef, H., Iterative Algorithms with Applications in Engineering, IEEE Press, 1999.
3. Papadimitriou, C.H., and Steiglitz, K., Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Prentice-Hall, 1982.
4. Nemhauser, G.L., and Wolsey, L.A., Integer and Combinatorial Optimization, John Wiley & Sons, 1998.
5. Lawler, E.L., Lenstra, J.K., Rinnooy Kan, A.H.G., and Shmoys, D.B., The Traveling Salesman Problem, John Wiley & Sons, 1985.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 15
Sunum - -
Projeler 1 20
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
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 ve mühendislik bilgilerini kullanma becerisi
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, formüle etme ve çözme becerisi
3 Sistem entegrasyonunu sağlama becerisi
4 Karmaşık sistemleri, bileşenleri ve süreçleri tasarlama, geliştirilme, uygulama ve iyileştirme becerisi
5 Modern mühendislik teknik ve araçlarını seçme/geliştirme ve kullanma becerisi
6 Deney tasarlama/uygulama ve veri toplama/analizi yorumlama becerisi
7 Bireysel olarak ve takımlarda çalışma becerisi
8 İletişim yeteneklerini etkin kullanım becerisi
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olma ve kendini sürekli yenileme becerisi
10 Mesleki etik sorumluluk bilincine sahip olma ve gereğini uygulama becerisi
11 Mühendislik çözümlerinin etkilerini algılama becerisi
12 Güncel gelişmeler hakkında bilgi sahibi olma becerisi

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler 1 5 5
Raporlar
Ödevler 3 3 9
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 5 5
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 10 10
Toplam İş Yükü 125