Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
METASEZGİSELLER İkinci Düzey ENM 619 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN, PROF. DR. Sinem KULLUK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Sınıfta sözlü anlatım, makale inceleme ve proje sunumları
Dersin Amacı Meta-sezgisel algoritmaların kullanım amaçlarını, yapı ve işleyişlerini kavramak. Problem özelliklerine göre uygun metasezgisel algoritma(lar)dan faydalanarak probleme çözüm üretmek.
Dersin Tanımı Optimizasyon kavramı ve Sezgisel Algoritmalar. Temel yapılandırma ve iyileştirme sezgiselleri. Tabu Arama, Tavlama Benzetimi, Değişken Komşu Arama, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Karınca Koloni Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Harmoni Arama, Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Kolonisi algoritmaları, Av Arama Algoritması konularını kapsar.

Dersin İçeriği
1 Optimizasyon, sezgisel algoritmalar ve meta-sezgisel algoritmalar ile ilgili temel kavramlar
2 Temel yapılandırma ve iyileştirme sezgiselleri
3 Tabu arama algoritması
4 Tavlama benzetimi algoritması
5 Genetik algoritmalar
6 Değişken komşu arama algoritması
7 Vize
8 Karınca koloni optimizasyonu algoritması
9 Parçacık sürü optimizasyonu algoritması
10 Diferansiyel gelişim algoritması
11 Yapay Arı Algoritmaları
12 Yapay sinir ağları
13 Harmoni arama algoritması
14 Av arama algoritması, proje sunumları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Sezgisel ve metasezgiseller hakkında bilgi sahibi olma ve hangi problemler için hangi durumlarda kullanmak gerektiğini kavrayabilme
2 Çözümü zor problemler için metasezgisel algoritmaları kullanabilme ve kodlayabilme
3 Problem tipine bağlı olarak uygun metasezgisel yöntemi belirleyebilme
4 -
5 -
6 -
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Etik değerler ve kalite bilinci çerçevesinde ulusal ve uluslararası taleplere cevap verecek nitelikte mühendisler yetiştirmek.
2 Endüstride ve araştırma kuruluşlarında, uygulama ve araştırma alanında kariyer hedeflerine uygun planlama yeteneğine sahip mühendisler yetiştirmek.
3 Teknik, ekonomik ve sosyolojik faktörleri dikkate alarak, mühendislik tasarım ve uygulamalarında özgün fikirler geliştirebilen, farklı disiplinlerle ortak çalışabilen, girişimci/yenlikçi mühendisler yetiştirmek.
4 Küresel boyutta bilimsel ve teknolojik gelişmelere uyum sağlayabilen, etkin iletişim kurma becerisi kazanmış mühendisler yetiştirmektir.
5 Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
6 Deney tasarımlama ve yapma ile deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi
7 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisi
8 Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
9 Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
10 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
11 Etkin iletişim kurma becerisi
12 Mühendislik çözümlerinin, evrensel ve toplumsal boyutlarda etkilerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
13 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi
14 Çağın sorunları hakkında bilgi
15 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi
16 Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyebilecek temel alt yapıya sahip mühendis
17 Ulusal ve uluslararası taleplere uygun olarak uygulanabilir teknolojiler geliştiren mühendislik yeteneği
18 Mevcut ürün ve teknolojilerin her türlü verimliliğini geliştirici özgün fikirler geliştirme ve uygulama
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 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 3 10 30
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 1 20 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 20 20
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 1 30 30
Toplam iş yükü     183
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 20
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 • Handbook of Metaheuristics, ed. Fred Glover, Gary A. Kochenberger, 2003.
Yardımcı Kaynaklar • Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, 2004.

Ders İle İlgili Dosyalar
İndir  Dersle ilgili tüm dosyalar derste güncel olarak verilmektedir.
İndir  Dersle ilgili tüm dosyalar derste güncel olarak verilmektedir.