| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| OPTIMIZASYON TEKNİKLERİ |
Birinci düzey |
BMM315 |
Seçmeli |
5 |
3.00 |
3.00 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
-
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
Prof. Dr. Mehmet Emin YÜKSEL
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin amacı
|
Temel optimizasyon algoritmalarının tanıtılması ve bunların yaygın kullanım alanlarının incelenmesi.
|
|
Dersin tanımı
|
Optimizasyon teknikleri.
|
|
1- |
Dersin tanıtımı. Optimizasyon nedir? Neden ihtiyaç duyulur? Temel yaklaşımlar nelerdir?
|
|
2- |
Fonksiyonlar. Artan ve azalan fonksiyonlar. Türev. Kritik noktalar. Minimum/maksimum kavramı.
|
|
3- |
Türevle ilgili uygulamalar.
|
|
4- |
Optimizasyon denektaşı (benchmark) fonksiyonları.
|
|
5- |
Gradient Descent yöntemi. Bilgisayarda kodlanması.
|
|
6- |
GD yöntemi ile ilgili uygulamalar.
|
|
7- |
Newton yöntemi. Bilgisayarda kodlanması.
|
|
8- |
Newton yöntemi ile ilgili uygulamalar.
|
|
9- |
Türevsiz optimizasyon. Yaygın olarak karşılaşılan problemler.
|
|
10- |
Genetik algoritmaya giriş. Kelime bulma oyunu simülasyonu.
|
|
11- |
Genetik algoritma.
|
|
12- |
Genetik algoritma uygulaması.
|
|
13- |
Farksal gelişim algoritması ve uygulaması.
|
|
14- |
Vize sorularının çözümü. Dersin ve dönemin genel değerlendirmesi. Dersin devamına yönelik öneriler.
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Optimizasyon ve ilişkili temel kavramların incelenmesi.
|
|
2- |
Sık karşılaşılan optimizasyon problemlerinin ve çözümlerinin kavranması.
|
|
3- |
Türevsiz optimizasyon.
|
|
4- |
Optimizasyon algoritmalarının bilgisayarda kodlanması.
|
|
5- |
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
|
|
|
2- |
Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
|
|
|
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.
|
|
|
4- |
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
|
|
|
5- |
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
|
|
|
6- |
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
|
|
|
7- |
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; 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.
|
|
|
8- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
|
|
|
9- |
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
|
|
|
10- |
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
|
|
|
11- |
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
|
|
|
12- |
12 a) biyoloji ve fizyoloji konularını anlayabilme;
|
|
|
13- |
12 b) türevsel denklemler ve istatistik dahil, ileri matematik, fen ve mühendislik bilgilerini biyoloji ve mühendisliğin arakesitindeki problemlerin çözümüne uygulayabilme becerisi;
|
|
|
14- |
12 c) canlı sistemler üzerinde ölçüm yapabilme ve bu ölçümlerden toplanacak verileri yorumlama becerisi;
|
|
|
15- |
12 d) canlı ve cansız malzemeler ve sistemler arasındaki etkileşime ilişkin problemleri çözme becerisi
|
|
|
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 iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
2
|
28
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
2
|
28
|
|
Ödevler
|
1
|
1
|
1
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
0
|
0
|
0
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
5
|
5
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
2
|
2
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
0
|
0
|
0
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
5
|
5
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
2
|
2
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
71
|
|
AKTS
|
|
|
3.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
40
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
0
|
0
|
|
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
|
(1) S.C. Chapra, R.P. Canale, Mühendisler için Sayısal Yöntemler (Yazılım ve Programlama Uygulamalarıyla) (Çeviri: H.Heperkan, U.Kesgin), Literatür Yayıncılık, 2003.
(2) A. Antoniou, W.S. Lu, “Practical Optimization, Algorithms and Engineering Applications”, Springer, 2007.
(3) S.S. Rao, “Engineering Optimization: Theory and Practice, Fourth Edition”, John Wiley & Sons, Inc., 2009.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
(1) P. Venkataraman, “Applied Optimization with Matlab Programming”, John Wiley & Sons, Inc., 2002.
(2) W.Y. Yang, W. Cao, T.S. Chung, J. Morris, “Applied numerical methods using MATLAB”, John Wiley & Sons, Inc., 2005.
(3) T. Weise, “Global Optimization Algorithms-Theory and Application”, 2nd ed., 2009.
|
|