| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| İLERİ TASARIM ALGORİTMALARI |
Üçüncü düzey |
EEM 627 |
Seçmeli |
1 |
7.50 |
7.50 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
--
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
PROF. DR. AYTEKİN BAĞIŞ
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
--
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Yüz yüze
|
|
Dersin amacı
|
Bu dersin amacı, mühendislik sistemlerinin analiz ve tasarımında kullanılan yapay zekaya dayalı yeni ve ileri optimizasyon algoritmalarının Matlab destekli olarak incelenmesi ve bilgisayar destekli uygulamalarının yapılmasıdır.
|
|
Dersin tanımı
|
İleri optimizasyon tekniklerinin incelenmesi, yapay zekaya dayalı yeni ve ileri optimizasyon algoritmalarının ele alınması, Matlab programı destekli olarak uygulamaların yapılması
|
|
1- |
Optimizasyon ve algoritmalar, giriş ve genel tanımlar
|
|
2- |
Algoritmaların incelenmesi ve sınıflandırılması
|
|
3- |
Meta-sezgisel algoritmalar, tek ve çok çözüme (popülasyona) dayalı algoritmalar
|
|
4- |
I-Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Evrimsel algoritmalar (Genetik, ES, Diferansiyel Gelişim, Memetik vb.)
|
|
5- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Evrimsel algoritmalar
|
|
6- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Evrimsel algoritmalar
|
|
7- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Sürü zekasına dayalı algoritmalar (ABC, PSO, Bat, Firefly, Bees, Cuckoo, BSA, DS vb.)
|
|
8- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Sürü zekasına dayalı algoritmalar (ABC, PSO, Bat, Firefly, Bees, Cuckoo, BSA, DS vb.)
|
|
9- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Sürü zekasına dayalı algoritmalar
|
|
10- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Sürü zekasına dayalı algoritmalar
|
|
11- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Fiziksel temellere dayalı algoritmalar (GSA, Black hole, Ray, Chemical Reaction, Curved Space, Charged System, Central Force vb.)
|
|
12- |
Doğa-temelli (nature-inspired) algoritmalar
-Fiziksel temellere dayalı algoritmalar
|
|
13- |
II-İnsan temelli (human-based) algoritmalar
Tabu Search, Harmony Search, Group Search, Firework, Interior Search, Seeker Optimization, Social-Based, Mine Blast Alg. vb.)
|
|
14- |
İnsan temelli (human-based) algoritmalar
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Optimizasyon ve algoritmalar ile ilişkili temel kavramların incelenmesi
|
|
2- |
Farklı özelliklere sahip optimizasyon problemleri için kullanılabilecek optimizasyon tekniklerinin tanıtılması
|
|
3- |
Yapay zekaya dayalı optimizasyon yaklaşımlarının tanıtılması
|
|
4- |
Ele alınan algoritmaların bilgisayar destekli olarak yazımına yönelik alıştırmalar
|
|
5- |
|
|
6- |
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Elektrik-elektronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
|
|
|
2- |
Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
|
|
|
3- |
Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
|
|
|
4- |
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
|
|
|
5- |
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
|
|
|
6- |
Verilerin toplanması ve yorumlanması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
|
|
|
7- |
Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
|
|
|
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 iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
3
|
42
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
4
|
56
|
|
Ödevler
|
1
|
14
|
14
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
4
|
4
|
|
Kısa sınavlar
|
0
|
0
|
0
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
3
|
3
|
9
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
2
|
2
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
2
|
2
|
4
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
4
|
3
|
12
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
2
|
2
|
|
Araştırma
|
14
|
3
|
42
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
187
|
|
AKTS
|
|
|
7.50
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
50
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
1
|
50
|
|
Yarıyıl içi toplam
|
|
100
|
|
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.
|
|