Giriş | English

Lisans > Mühendislik Fakültesi > Bilgisayar Mühendisliği > OPTİMİZASYON ALGORİTMALARI
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
OPTİMİZASYON ALGORİTMALARI Birinci düzey BZ 410 Zorunlu 8 4.00 4.00 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri Yok
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ BAYRAM
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı Yok
Dersin veriliş şekli Yüz yüze
Dersin amacı Modern küresel ve yerel optimizasyon tekniklerinin ve klasik olmayan sezgisellerin öğretilmesi.
Dersin tanımı Modern küresel ve yerel optimizasyon tekniklerinin ve klasik olmayan sezgisellerin öğretilmesi.

Dersin içeriği
1- Optimizasyona Giriş.
2- Klasik Araştırma Metodları.
3- Isıl İşlem Algoritması.
4- Tabu Araştırma Algoritması.
5- Karınca Koloni Algoritması.
6- Yapay Bağışıklık Algoritması.
7- Diferansiyel Gelişim Algoritması.
8- Genetik Algoritma.
9- Genetik Algoritma.
10- Diferansiyel Gelişim Algoritması.
11- Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması.
12- Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması.
13- Yapay Arı Koloni Algoritması.
14- Yapay Arı Koloni Algoritması.
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Modern küresel ve yerel optimizasyon tekniklerinin ve klasik olmayan sezgisellerin öğretilmesi.
2- Klasik ve sezgisel optimizasyon algoritmalarının kompleks mühendislik problemlerine uygulanması.
3- -
4- -
5- -
6- -
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Mühendislik konularında matematik ve fen bilgilerini uygulama becerisine sahip olur.
2- Bir problemi saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisine sahip olur.
3- Bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisine sahip olur.
4- Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve araçları kullanma becerisine sahip olur.
5- Deney/proje tasarlama, uygulama ve sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerilerine sahip olur.
6- Takım çalışmasına yatkınlık becerisine sahip olur.
7- Bireysel çalışma becerisine sahip olur.
8- Sözlü ve/veya yazılı iletişim kurma becerisine sahip olur.
9- Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisine sahip olur.
10- Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile hukuksal konularda bilgiye sahip olur.
11- Yönetsel becerilere (liderlik, organizasyon, zaman ve risk yönetimi, kalite bilinci, verimlilik vb) sahip olur.
12- Zamanı en iyi şekilde kullanma becerisine sahip olur.
13- Alışılmışın dışında yollar bulabilme becerisine sahip olur.
14- Yönetim becerisi, mesleki özgüven ve inisiyatif alabilme özelliklerine sahip olur.
15- Problemlere çözümler getirirken ulusal çıkarları gözetir.
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 14 4 56
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 3 3 9
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 12 12
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 22 22
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     105
AKTS     4.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 3 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 Karaboğa 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 ile ilgili dosyalar