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 PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
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 veteriner fizyoloji alanındaki güncel bilgilere sahip olmak ve uzmanlık eğitimine hazır olabilmek
2 veteriner fizyoloji alanındaki güncel uygulamaları yapabilmek
3 Bağımsız olarak ve ayrıca çalışma ekibinin lideri ve bir üyesi olarak sorumluluk alabilmek, planlama yapabilmek, çalışabilmek, karşılaşılan sorunları çözebilmek
4 Yaşam boyu öğrenme ile ilişkili olarak sağlık alanındaki yeni bilgilere ulaşabilmek, değerlendirebilmek ve uygulayabilmek
5 Yabancı dili de kullanarak sağlık alanında yurt içinde ve yurt dışındaki meslektaşları ile iletişim kurabilmek
6 Sağlık alanındaki verileri toplayabilmek, değerlendirebilmek ve kalite yönetimi sürecine uygun hareket edebilmek
7 veteriner fizyoloji alanındaki spesifik bilgilere sahip olmak
8 veteriner fizyoloji alanındaki deneysel uygulamaları yapabilmek
9 veteriner fizyoloji alanındaki edinilen bilgileri sentezleyip, yeni fikirler oluşturabilmek
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