Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
SÜRÜ ZEKASINA DAYALI ALGORİTMALAR	Üçüncü Düzey	MEM 613		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	Sürü zekası temelli algoritmaların nümerik veya ayrık optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması.
Dersin Tanımı	Sürü zekası temelli algoritmaların nümerik veya ayrık optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması.

Dersin İçeriği

1	Sürü Zekası kavramı ve özellikleri.
2	Sürü Zekası kavramı ve özellikleri.
3	Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması.
4	Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması.
5	Karınca Koloni Algoritması.
6	Karınca Koloni Algoritması.
7	Karınca Koloni Algoritması.
8	Gravitational Search Algoritması.
9	Arı Koloni Optimizasyon Algoritması.
10	Arı Koloni Optimizasyon Algoritması.
11	Yapay Arı Koloni Algoritması.
12	Yapay Arı Koloni Algoritması.
13	Bakteri Beslenme Optimizasyon Algoritması.
14	Yapay Bağışıklık Algoritması.
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Sürü zekası temelli optimizasyon algoritmalarının nümerik ve ayrık optimizasyon problemlerinde kullanılabilirliğinin gösterilmesi.
2	Mühendisik problemlerinin sınıflandırılması, tanımlanması ve çözümü için sürü zekası temelli sezgisel yaklaşımların 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	3	36
Ödevler	4	4	16
Sunum / Seminer hazırlama	1	20	20
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			183
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	4	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	Karaboga 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