Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
METASEZGİSELLER	Üçüncü Düzey	ENM 619		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN, PROF. DR. Sinem KULLUK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Sınıfta sözlü anlatım, makale inceleme ve proje sunumları
Dersin Amacı	Meta-sezgisel algoritmaların kullanım amaçlarını, yapı ve işleyişlerini kavramak. Problem özelliklerine göre uygun metasezgisel algoritma(lar)dan faydalanarak probleme çözüm üretmek.
Dersin Tanımı	Optimizasyon kavramı ve Sezgisel Algoritmalar. Temel yapılandırma ve iyileştirme sezgiselleri. Tabu Arama, Tavlama Benzetimi, Değişken Komşu Arama, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Karınca Koloni Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Harmoni Arama, Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Kolonisi algoritmaları, Av Arama Algoritması konularını kapsar.

Dersin İçeriği

1	Optimizasyon, sezgisel algoritmalar ve meta-sezgisel algoritmalar ile ilgili temel kavramlar
2	Temel yapılandırma ve iyileştirme sezgiselleri
3	Tabu arama algoritması
4	Tavlama benzetimi algoritması
5	Genetik algoritmalar
6	Değişken komşu arama algoritması
7	Vize
8	Karınca koloni optimizasyonu algoritması
9	Parçacık sürü optimizasyonu algoritması
10	Diferansiyel gelişim algoritması
11	Yapay Arı Algoritmaları
12	Yapay sinir ağları
13	Harmoni arama algoritması
14	Av arama algoritması, proje sunumları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Sezgisel ve metasezgiseller hakkında bilgi sahibi olma ve hangi problemler için hangi durumlarda kullanmak gerektiğini kavrayabilme
2	Çözümü zor problemler için metasezgisel algoritmaları kullanabilme ve kodlayabilme
3	Problem tipine bağlı olarak uygun metasezgisel yöntemi belirleyebilme
4	-
5	-
6	-
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	13	3	39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	3	10	30
Ödevler	0	0	0
Sunum / Seminer hazırlama	1	20	20
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	20	20
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	1	30	30
Toplam iş yükü			183
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	20
Kısa sınav	0	0
Ödev	1	20
Yarıyıl içi toplam		40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	• Handbook of Metaheuristics, ed. Fred Glover, Gary A. Kochenberger, 2003.
Yardımcı Kaynaklar	• Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, 2004.

Ders İle İlgili Dosyalar