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 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
2 Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
3 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.
5 Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir.
7 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
11 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler.
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
13 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
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 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.