Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
EVRİMSEL ALGORİTMALAR	Üçüncü Düzey	BİM 618		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
Dersin Amacı	Evrimsel algoritmaların ayrık veya nümerik optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılabilirliğinin gösterilmesi.
Dersin Tanımı	Evrimsel algoritmaların ayrık veya nümerik optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılabilirliğinin gösterilmesi.

Dersin İçeriği

1	Evrimsel algoritmalar ile ilgili temel kavramlar.
2	Optimizasyon, optimizasyonda temel kavramlar, sezgiseller, metasezgiseller.
3	Evrimsel algoritmalarda temel biyolojik ve algoritmik model, farklı evrimsel algoritmaların gösterimleri, özel bir evrimsel algoritma tanımlamak için belirlenmesi gereken evrimsel algoritma bileşenleri, evrimsel algoritmalarda sonuçların analizi.
4	Örnek olarak bir evrimsel algoritmanın adımlarının incelenmesi, bu algoritmanın kodlanması için hazırlık çalışmaları.
5	Örnek bir evrimsel algoritma kodunun incelenmesi, kontrol parametrelerinin optimizasyon sonucuna etkilerinin incelenmesi.
6	Genetik algoritma.
7	Genetik algoritma.
8	Genetik programlama.
9	Ara sınav
10	Evrimsel algoritmalarda kodlama (encoding) yöntemleri.
11	Evrimsel stratejiler.
12	Evrimsel programlama.
13	Diferansiyel gelişim algoritması, hibrit yaklaşımlar.
14	Çaprazlama, mutasyon, seleksiyon yöntemleri.
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Önemli Evrimsel algoritma örneklerinin temel özelliklerinin kavratılması.
2	Evrimsel algoritmaların nümerik veya ayrık türdeki optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması.
3	-
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	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	12	4	48
Ödevler	8	2	16
Sunum / Seminer hazırlama	1	15	15
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	15	15
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	15	15
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	1	15	15
Toplam iş yükü			190
AKTS			7.50

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	Karaboğa D., Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, 2. basım, Nobel Yayın Dağıtım, 2011.
Yardımcı Kaynaklar	Karaboga D., Pham D.T., Intelligent Optimisation Techniques, Springer Verlag, 2000.

Ders İle İlgili Dosyalar