Course unit title Level of course unit Course unit code Type of course unit Semester of course unit Local credit ECTS credit Syllabus
SWARM INTELLIGENCE BASED ALGORITHMS First cycle BİM 621 1 7.50 7.50 Print
   
Description of course unit
Prerequisites and course requisities None
Language of instruction Turkish
Coordinator PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Lecturer(s) PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Teaching assitant(s) None
Mode of delivery In the classroom
Course objective Using swarm based optimization algorithms on numerical and combinatorial optimization problems.
Course description sing swarm based optimization algorithms on numerical and combinatorial optimization problems.

Course contents
1 Swarm intelligence and properties of the intelligent swarms.
2 Swarm intelligence and properties of the intelligent swarms.
3 Particle Swarm Optimization Algorithm.
4 Particle Swarm Optimization Algorithm.
5 Ant Colony Optimization Algorithm.
6 Ant Colony Optimization Algorithm.
7 Ant Colony Optimization Algorithm.
8 Gravitational Search Algorithm.
9 Gravitational Search Algorithm.
10 Artificial Bee Colony Algorithm.
11 Artificial Bee Colony Algorithm.
12 Artificial Immune System Algorithm.
13 Artificial Immune System Algorithm.
14 Artificial Immune System Algorithm.
15
16
17
18
19
20

Learning outcomes of the course unit
1 Applying swarm based optimization to numerical and combinatorial optimization problems.
2 Classifying, identifying and solving complex engineering problems with intelligent swarm agents.
3 -
4 -
5 -
6 -
7
8
9
10

*Contribution level of the course unit to the key learning outcomes
1 Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ziraat Mühendisliği disiplinine özgü alanlarda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, ziraat mühendisliği problemlerine uygulayabilme becerisi
2 Toprak Bilimi ve Bitki Besleme alanı ile ilgili problemleri saptama, tanımlama, yorumlama, formüle etme ve çözme becerisi, bu amaçla uygun analiz ve modelleme ve çözüm yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
3 Toprak Bilimi ve Bitki Besleme alanı ile ilgili bir süreci, ürünü, modeli gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında bir başka değişle eldeki imkânlar ve söz konusu alanın mevcut durumu dikkate alınarak, belirli gereksinimleri karşılayacak, geliştirecek şekilde tasarlama ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
4 Alanıyla ilgili yeniklere karşı farkındalık
5 Alan uygulamaları için gerekli olan çağdaş araçları seçme, kullanma, geliştirme ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi
6 Alanlarıyla ilgili tasarlama, deney yapma, alan çalışması, veri toplama, sonuçları analiz etme, arşivleme, metin çözme ve/veya yorumlama becerisi
7 Alanında disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi
8 Alanında etkin rapor yazma ve yazılı olan raporları anlama, üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılabilir talimat alma ve verme becerisi
9 Yaşam boyu öğrenme bilinci, bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi
11 Alan uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkileri (çevre sorunları, ekonomi, sürdürülebilirlik vb.) ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
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
Number of stars refer to level of contribution from 1 (the least) to 5 (the most)

Planned learning activities, teaching methods and ECTS work load
  Quantity Time (hour) Quantity*Time (hour)
Lectures (face to face teaching) 14 3 42
Study hours out of classroom (study before and after the class) 12 3 36
Homework 4 4 16
Presentation / seminar 1 20 20
Quiz 0 0 0
Preparation for midterm exams 1 15 15
Midterm exams 1 2 2
Project (term paper) 1 15 15
Laboratuar 0 0 0
Field study 0 0 0
Preparation for final exam 1 20 20
Final exam 1 2 2
Research 1 15 15
Total work load     183
ECTS     7.50

Assessment methods and criteria
Evaluation during semester Quantity Percentage
Midterm exam 1 40
Quiz 0 0
Homework 4 0
Semester total   40
Contribution ratio of evaluation during semester to success   40
Contribution ratio of final exam to success   60
General total   100

Recommended and required reading
Textbook Karaboga D., Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, 2. Basım, Nobel Yayın Dağıtım, 2011.
Additional references Karaboga D., Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, 2. Basım, Nobel Yayın Dağıtım, 2011.

Files related to the course unit