| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| METASEZGİSELLER |
Üçüncü düzey |
ENM 619 |
|
1 |
7.50 |
7.50 |
Yazdır |
|
Ön koşul dersleri
|
-
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN, PROF. DR. Sinem KULLUK
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Sınıfta sözlü anlatım, makale inceleme ve proje sunumları
|
|
Dersin amacı
|
Meta-sezgisel algoritmaların kullanım amaçlarını, yapı ve işleyişlerini kavramak. Problem özelliklerine göre uygun metasezgisel algoritma(lar)dan faydalanarak probleme çözüm üretmek.
|
|
Dersin tanımı
|
Optimizasyon kavramı ve Sezgisel Algoritmalar. Temel yapılandırma ve iyileştirme sezgiselleri. Tabu Arama, Tavlama Benzetimi, Değişken Komşu Arama, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Karınca Koloni Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Harmoni Arama, Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Kolonisi algoritmaları, Av Arama Algoritması konularını kapsar.
|
|
1- |
Optimizasyon, sezgisel algoritmalar ve meta-sezgisel algoritmalar ile ilgili temel kavramlar
|
|
2- |
Temel yapılandırma ve iyileştirme sezgiselleri
|
|
3- |
Tabu arama algoritması
|
|
4- |
Tavlama benzetimi algoritması
|
|
5- |
Genetik algoritmalar
|
|
6- |
Değişken komşu arama algoritması
|
|
7- |
Vize
|
|
8- |
Karınca koloni optimizasyonu algoritması
|
|
9- |
Parçacık sürü optimizasyonu algoritması
|
|
10- |
Diferansiyel gelişim algoritması
|
|
11- |
Yapay Arı Algoritmaları
|
|
12- |
Yapay sinir ağları
|
|
13- |
Harmoni arama algoritması
|
|
14- |
Av arama algoritması, proje sunumları
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Sezgisel ve metasezgiseller hakkında bilgi sahibi olma ve hangi problemler için hangi durumlarda kullanmak gerektiğini kavrayabilme
|
|
2- |
Çözümü zor problemler için metasezgisel algoritmaları kullanabilme ve kodlayabilme
|
|
3- |
Problem tipine bağlı olarak uygun metasezgisel yöntemi belirleyebilme
|
|
4- |
-
|
|
5- |
-
|
|
6- |
-
|
|
7- |
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Lisans ve yüksek lisans düzeyinde edinilen yeterliliklere dayalı olarak bilgilerini geliştirebilme ve özgün çalışmalar yapabilecek seviyeye ulaşabilme
|
|
|
2- |
Edindikleri uzmanlık düzeyindeki teorik ve pratik bilgileri kullanabilme, elde ettiği sonuçları değerlendirme ve gerektiğinde uygulayabilme becerisine sahip olma
|
|
|
3- |
Matematik alanındaki bilgilerini farklı disiplinlerden edindiği bilgilerle bütünleştirerek yeni çalışmalar yapabilme
|
|
|
4- |
Uzmanlık gerektiren problemleri, bilimsel araştırma yöntemleri kullanarak analiz edebilme,
yorumlayabilme ve çözüm üretebilme
|
|
|
5- |
Kendi alanında bağımsız olarak problemler kurgulama, bu problemlerin matematiksel modellerini oluşturarak çözümler üretebilme
|
|
|
6- |
Matematik alanında güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, kendi alanında ve alanı dışında çalışan araştırmacılara yazılı, sözlü ve görsel olarak aktarabilme
|
|
|
7- |
Yaptığı çalışmalarda, konusuyla ilgili verilerin derlenmesi,düzenlenmesi, yorumlanması ve kullanılması aşamalarında toplumsal ve bilimsel etik değerlere saygı göstermesi
|
|
|
8- |
Matematiksel bilgi birikimini teknolojide etkin ve verimli bir şekilde kullanabilme
|
|
|
9- |
Alanı ile ilgili ulusal ve uluslararası bilimsel toplantılara katılarak bilgi paylaşımında bulunabilme
|
|
|
10- |
Kendi alanında veya diğer disiplinlerde bilgiye ulaşma yöntemlerini etkin ve etik değerlere uygun olarak kullanabilme.
|
|
|
11- |
Yaptığı özgün çalışmaları ulusal ve uluslararası bilimsel dergilerde yayınlayabilme
|
|
|
12- |
Alanında karşılaştığı yeni bir bilgiyi eleştirel yaklaşımlarla değerlendirerek anlayabilme, yorumlayabilme ve kullanbilme
|
|
|
13- |
Lisans ve lisansüstü düzeyde edinilen bilgiler temelinde bilgilerini geliştirebilme ve özgün çalışmalar yapabilecek düzeye ulaşabilme.
|
|
|
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
|
13
|
3
|
39
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
3
|
10
|
30
|
|
Ödevler
|
0
|
0
|
0
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
1
|
20
|
20
|
|
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
|
1
|
30
|
30
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
183
|
|
AKTS
|
|
|
7.50
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
20
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
1
|
20
|
|
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
|
• Handbook of Metaheuristics, ed. Fred Glover, Gary A. Kochenberger, 2003.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
• Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, 2004.
|
|