Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
EVRİMSEL OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİ	Üçüncü Düzey	BMM 528		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Yüz Yüze
Dersin Amacı	Evrimsel optimizasyon algoritmalarının ayrıntılı şekilde öğretilmesi ve global optimizsayon algoritmalarının iyice anlaşılması
Dersin Tanımı	Evrimsel optimizasyon algoritmalarının analiz edilmesi

Dersin İçeriği

1	Optimizasyona Giriş
2	Kısıtlı ve Kısıtsız Optimizasyon Temelleri
3	Tek Boyutlu Arama Yöntemleri
4	Çok Boyutlu Arama Yöntemleri
5	Gradient Methodu
6	En Küçük Kareler Metodu
7	Global Optimizasyon Algortimaları
8	Tavlama Benzetimi
9	Parçacık Sürü Optimizasyonu
10	Genetik Algoritma
11	Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritmaları
12	Diferansiyel Evrim
13	Ateşböceği algoritması
14	Memetik algoritması
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	İhtiyaçları karşılayacak sistem tasarımı
3	Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
4	Yazılım Geliştirilmesi
5	Literatür takibi yapabilme
6	Evrimsel optimizasyon yöntemlerine hakim olma
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Öğrencinin seçtiği derslerde ayrıntılı ve derinlemesine bilgi sahibi olmaktadır
2	Mezunlar Kamu Hukuku Doktoru Ünvanı almaktadır
3	Eğitim süresince elde edilen bilgiler öğrencilere mesleklerine katkı sağlamaktadır
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)	14	3	42
Ödevler	14	1	14
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	25	25
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	30	30
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	30	1	30
Toplam iş yükü			187
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	Evolutionary Computation by A.E. Eiben
Yardımcı Kaynaklar	Introduction to Evolutionary Computing (Natural Computing Series) by A.E. Eiben and James E. Smith

Ders İle İlgili Dosyalar