Giriş | English

Yüksek Lisans > Sağlik Bilimleri Enstitüsü > Veter.parazitoloji (yüksek Lisans) > MATLAB İLE OPTİMİZASYON KODLAMA
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
MATLAB İLE OPTİMİZASYON KODLAMA İkinci düzey SHA 630 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri
Eğitimin dili türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ONAY
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı YRD.DOÇ. DR. MURAT ONAY
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı yok
Dersin veriliş şekli sözlü
Dersin amacı ileri optimizasyon yöntemlerinin öğrenilmesi ve optimizasyon algoritması yazma becerisnin kazandırılması
Dersin tanımı ileri optimizasyon yöntemlerinin öğrenilmesi ve optimizasyon algoritması yazma becerisnin kazandırılması

Dersin içeriği
1- Temel kavramlar.
2- Bazı optimizasyon algoritmalarına giriş
3- Sürü zekasına dayalı algoritmalara giriş.
4- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
5- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
6- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
7- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
8- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
9- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
10- Optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
11- Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
12- Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
13- Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
14- Sürü zekasına dayalı optimizasyon algoritmalarıyla problem çözümü.
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- ileri optimizasyon yöntemlerini tanımak
2- ileri optimizasyon yöntemlerini tanımak
3- ileri optimizasyon yöntemlerini tanımak
4- kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
5- kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
6- kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
7- kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
8- kendi optimizasyon algoritmasını yazmak
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- mesleki rol ve işlevlerini yerine getirmek için gerekli kuramsal ve uygulama bilgilerine sahiptir.
2- Mesleki etik ilke ve değerlere uygun davranır
3-
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 iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 11 2 22
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 10 7 70
Ödevler 5 5 25
Sunum / Seminer hazırlama 2 10 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 1 1
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 1 1
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     189
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 25
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 15
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   50
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı 1. Kaufmann,A., 1991, Introduction to Fuzzy Arithmetic, VNR. 2. Yüksel,İ.,2000, Mathlab ile Mühendislik Sistemlerinin Analizi ve Çözümü. 3. Chapmant, S.J., Matlab Programming for Engineering, Second Edition. 4. Haupt Randly L., Haupt Sue E., 1998, Practical Genetic Algorithms, A Willey- Interscience Publication, USA
Yardımcı Kaynaklar 1. Kaufmann,A., 1991, Introduction to Fuzzy Arithmetic, VNR. 2. Yüksel,İ.,2000, Mathlab ile Mühendislik Sistemlerinin Analizi ve Çözümü. 3. Chapmant, S.J., Matlab Programming for Engineering, Second Edition. 4. Haupt Randly L., Haupt Sue E., 1998, Practical Genetic Algorithms, A Willey- Interscience Publication, USA

Ders ile ilgili dosyalar