Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
INTELLIGENT OPTIMIZATION TECHNIQUES	İkinci Düzey	CENG 513	Seçmeli	1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	None
Eğitimin Dili	English
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	None
Dersin Veriliş Şekli	In the classroom
Dersin Amacı	Giving information to do with the modern global, local optimization techniques and meta-heuristic algorithms.
Dersin Tanımı	Giving information to do with the modern global, local optimization techniques and meta-heuristic algorithms.

Dersin İçeriği

1	Introduction to the optimization.
2	Exhaustive and local search.
3	Convex optimization and linear programming.
4	Linear programming.
5	Classical search techniques.
6	Classical search techniques.
7	Branch and Bound.
8	Simulated Annealing and Tabu Search Algorithms.
9	Simulated Annealing and Tabu Search Algorithms.
10	Iterative and progressive optimization algorithms.
11	Iterative and progressive optimization algorithms.
12	Genetic Algorithm.
13	Genetic Algorithm.
14	Artificial Neural Networks.
15	Artificial Neural Networks.
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Understanding basis of the optimization concept.
2	Investigating different conventional and modern optimization techniques.
3
4
5
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3	istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4	Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5	Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7	Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9	Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10	Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
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	4	4	16
Sunum / Seminer hazırlama	1	15	15
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	20	20
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			185
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	60
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		60
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Karaboga D., Pham D.T., Intelligent Optimisation Techniques, Springer Verlag, 2000.
Yardımcı Kaynaklar	Michalewicz Z., Fogel D., How to solve it: Modern heuristics, Springer Verlag, 1999.

Ders İle İlgili Dosyalar