|
Ön koşul dersleri
|
yok
|
|
Eğitimin dili
|
türkçe ve ingilizce
|
|
Koordinatör
|
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ONAY
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
YRD.DOÇ. DR. MURAT ONAY
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
yok
|
|
Dersin veriliş şekli
|
sözlü ve araştırmaya dayalı
|
|
Dersin amacı
|
İLERİ OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİNİ TANIMAK VE KATILIMCILARIN BİLGİSAYAR ORTAMINDA PROGRAMLARINI YAZMALARINI SAĞLAMAK
|
|
Dersin tanımı
|
İLERİ OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİNİ TANIMAK VE KATILIMCILARIN BİLGİSAYAR ORTAMINDA PROGRAMLARINI YAZMALARINI SAĞLAMAK
|
|
1- |
Temel kavramlar.
|
|
2- |
Bazı optimizasyon algoritmalarına giriş
|
|
3- |
Sürü zekasına dayalı algoritmalara giriş.
|
|
4- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
5- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
6- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
7- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
8- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
9- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
10- |
Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
11- |
Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
12- |
Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
13- |
Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
14- |
Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
ileri optimizasyon yöntemlerini tanımak
|
|
2- |
ileri optimizasyon yöntemlerini tanımak
|
|
3- |
kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
|
|
4- |
kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
|
|
5- |
kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
|
|
6- |
kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematiksel düşünme yeteneği kazanır ve bu yeteneği kullanır.
|
|
|
2- |
Matematik ile ilgili bir problemi kurgulayabilir, çözüm yöntemi geliştirebilir ve sonuçları gerektiğinde uygulayabilir.
|
|
|
3- |
Fiziksel olayları matematiksel modelleme yaparak çözebilme yeteneği geliştirir.
|
|
|
4- |
Güncel yazılım programları kullanır ve bu yeteneğini bilimsel ve teknolojik gelişmeleri izlemede de kullanır.
|
|
|
5- |
Girişimcilik ve yenilikçiliğe önem verir.
|
|
|
6- |
Soyut düşünme yeteneğini kullanır.
|
|
|
7- |
Soyut kavramları, matematiksel yöntemler ile somut hale indirgeyerek bunları anlama ve yorumlama yeteneği kazanır.
|
|
|
8- |
Matematiksel düşüncenin bir sanatsal özelliğe sahip olduğunun farkına varır.
|
|
|
9- |
Matematik tarihi ile ilgili belirli bir bilgi düzeyinde olur ve bilim tarihinde matematiğin yerini kavrar.
|
|
|
10- |
Analitik düşünme yeteneği kazanır.
|
|
|
11- |
Sorgulayıcı ve eleştirel düşünme yeteneği kazanır.
|
|
|
12- |
Kendi meslektaşları ile takım oluşturabilme ve bireysel bilgilerini takıma yansıtma yeteneği kazanır.
|
|
|
13- |
Kendi alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak ifade eder.
|
|
|
14- |
Kendi alanı ile ilgili matematiksel bilgileri belirli düzeyde takip edebilecek ve yorumlayabilecek düzeyde bir yabancı dil geliştirir.
|
|
|
15- |
Sahip olduğu matematiksel bilgileri farklı disiplinlerde de kullanır.
|
|
|
16- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahip olur.
|
|
|
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
|
11
|
2
|
22
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
10
|
7
|
70
|
|
Ödevler
|
5
|
5
|
25
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
2
|
10
|
20
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
1
|
20
|
20
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
1
|
1
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
0
|
0
|
0
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
1
|
30
|
30
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
1
|
1
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
189
|
|
AKTS
|
|
|
7.50
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
25
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
1
|
15
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
40
|
|
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı
|
|
50
|
|
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı
|
|
50
|
|
Genel toplam
|
|
100
|
|
Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
|
|
Ders kitabı
|
1. Kaufmann,A., 1991, Introduction to Fuzzy Arithmetic, VNR. 2. Yüksel,İ.,2000, Mathlab ile Mühendislik Sistemlerinin Analizi ve Çözümü. 3. Chapmant, S.J., Matlab Programming for Engineering, Second Edition. 4. Haupt Randly L., Haupt Sue E., 1998, Practical Genetic Algorithms, A Willey- Interscience Publication, USA
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
1. Kaufmann,A., 1991, Introduction to Fuzzy Arithmetic, VNR. 2. Yüksel,İ.,2000, Mathlab ile Mühendislik Sistemlerinin Analizi ve Çözümü. 3. Chapmant, S.J., Matlab Programming for Engineering, Second Edition. 4. Haupt Randly L., Haupt Sue E., 1998, Practical Genetic Algorithms, A Willey- Interscience Publication, USA
|
|