Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
OPTİMİZASYONDA SAYISAL YÖNTEMLER İkinci Düzey EEM 513 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT EMRE ERKOÇ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüzyüze
Dersin Amacı Bu ders ile mühendislik öğrencilerine optimizasyonda kullanılana klasik sayısal yöntemlerin öğretilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin Tanımı Algoritma geliştirmedeki temel kavramlar. Optimizasyonda problemlerinde kullanılan sayısal yöntemlerin tanıtılması ve kullanılması

Dersin İçeriği
1 Optimizasyona giriş
2 Optimizasyonda temel kavramlar
3 Bir boyutlu kısıtlamasız optimizasyon problemleri, Golden Bölme Araması Yöntemi
4 Newton Yöntemi
5 İkinci Derece İnterpolasyon Yöntemi
6 Çok Boyutlu Kısıtlamasız Optimizasyon-Doğrudan optimizasyon yöntemleri
7 Seçkisiz arama
8 Benzer değişim ve model aramaları, Powell yöntemi
9 Çok Boyutlu Kısıtlamasız Optimizasyon-Gradyen yöntemler
10 En Hızlı Artış/İniş Yöntemi, Eşlenik Gradyen Yöntemi
11 Kısmi Newton Yöntemi, Marguard Yöntemi
12 Kısıtlamalı Optimizasyon-Doğrusal Programlama
13 Kısıtlamalı Optimizasyon-Grafik çözüm, Simpleks Yöntemi
14 Seminer-Diğer Yöntemlerin Sunumu
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Elektrik-elektronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
2 Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
3 Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
4 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
5 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
6 Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Endüstri mühendisliği alanında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgiye sahip olarak, bu bilgileri disiplinler arası bağlamda bütünleştirip karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde etkin ve eleştirel bir yaklaşımla kullanabilme.
2 Karmaşık ve belirsizlik içeren endüstri mühendisliği problemlerini ileri matematiksel, istatistiksel ve optimizasyon temelli yöntemlerle modelleyebilme, çözümleyebilme ve alternatif çözüm yaklaşımlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirebilme.
3 Alanıyla ilgili ulusal ve uluslararası bilimsel literatürü sistematik ve eleştirel bir bakış açısıyla inceleyebilme, elde edilen bilgileri sentezleyerek yeni bakış açıları geliştirebilme.
4 Gerçek hayat sistemlerini analitik modelleme, simülasyon ve veri analitiği teknikleri kullanarak temsil edebilme, elde edilen sonuçları yorumlayarak karar verme süreçlerine bilimsel katkı sağlayabilme.
5 Endüstri mühendisliği alanına yönelik bir problemi bilimsel araştırma yöntemlerine uygun biçimde tanımlayabilme, araştırma tasarlayabilme, veri toplayabilme, analiz edebilme ve sonuçları bilimsel olarak yorumlayabilme.
6 Farklı disiplinlerden uzmanlarla birlikte çok disiplinli takımlarda etkin rol alabilme, sistem yaklaşımı çerçevesinde karmaşık problemlerin çözümüne katkı sunabilme.
7 Alanıyla ilgili bir çalışmayı bağımsız olarak planlayabilme, yürütebilme ve sonuçlandırabilme, bu süreçte bilimsel etik ilkelere ve kalite standartlarına uygun hareket edebilme.
8 Elde ettiği bulguları bilimsel raporlar, teknik dokümanlar ve sözlü sunumlar aracılığıyla açık, sistematik ve etkili bir şekilde ifade edebilme.
9 Gerçekleştirdiği araştırma sonuçlarını ulusal ve/veya uluslararası bilimsel platformlarda sunabilme, akademik yayın haline getirebilme ve bilimsel tartışmalara katkı sağlayabilme.
10 Alanında kullanılan modern mühendislik araçlarını, yazılımları ve veri analitiği tekniklerini ileri düzeyde kullanabilme ve bu araçları problem çözüm süreçlerine entegre edebilme.
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 4 56
Ödevler 3 3 9
Sunum / Seminer hazırlama 1 3 3
Kısa sınavlar 14 1 14
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 3 3 9
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 3 3
Yarıyıl sonu sınavı 1 4 4
Araştırma 14 3 42
Toplam iş yükü     182
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 80
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   20
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   80
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı KARABOĞA, N., Optimizasyon Yöntemleri ve MATLAB Uygulamaları, Nobel Yayınevi.
Yardımcı Kaynaklar Arora, J. S., Introduction to Optimum Design, Mc-Graw Hill, 1989.

Ders İle İlgili Dosyalar