To give an introduction to the heuristic techniques which can be used to solve optimization problems. A set of heuristic algorithms together with their practical applications to system design will be discussed.
Dersin İçeriği
Bu ders; Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.,Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.,Sezgisel tekniklerin temel ilkeleri.,Sezgisel teknikler,Sezgisel teknikler,Sezgisel teknikler,Sezgisel teknikler,Geometrik problemler,Geometrik problemler,Kısıtsız minimizasyon,Kısıtsız minimizasyon,Eşitlik kısıtlamalı minimizasyon,Stokastik kombinatoryal optimizasyon.,Vaka çalışmaları; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
Will learn Basic principles of heuristic techniques.
12, 14, 16, 2, 6, 9
A, F
Will learn about the applications of heuristic techniques.
12, 14, 16, 2, 6, 9
A, F
Öğretim Yöntemleri:
12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:
A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.
Haftanın Sunum PDF'i
2
Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.
Haftanın Sunum PDF'i
3
Sezgisel tekniklerin temel ilkeleri.
Haftanın Sunum PDF'i
4
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
5
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
6
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
7
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
8
Geometrik problemler
Haftanın Sunum PDF'i
9
Geometrik problemler
Haftanın Sunum PDF'i
10
Kısıtsız minimizasyon
Haftanın Sunum PDF'i
11
Kısıtsız minimizasyon
Haftanın Sunum PDF'i
12
Eşitlik kısıtlamalı minimizasyon
Haftanın Sunum PDF'i
13
Stokastik kombinatoryal optimizasyon.
Haftanın Sunum PDF'i
14
Vaka çalışmaları
Sunulan vaka çalışmalarının genel incelenmesi.
Kaynak
Heuristics for Optimization and Learning, Yalaoui, Farouk, Amodeo, Lionel, Talbi, El-Ghazali , Springer
Convex Optimization; S. Boyd, L.Vandenberghe, Cambridge university press, 2004;
Reeves CR (1995) Modern heuristic techniques for combinatorial problems. McGraw-Hill, Londres
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi
Mutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı
50
Genel Sınavın Başarıya Oranı
50
Toplam
100
AKTS / İşyükü Tablosu
Etkinlik
Sayı
Süresi (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati
14
3
42
Rehberli Problem Çözme
0
0
0
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi
10
8
80
Okul Dışı Diğer Faaliyetler
3
6
18
Proje Sunumu / Seminer
1
30
30
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı
0
0
0
Ara Sınav ve Hazırlığı
1
30
30
Genel Sınav ve Hazırlığı
1
35
35
Performans Görevi, Bakım Planı
0
0
0
Toplam İş Yükü (Saat)
235
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(235/30)
8
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders
Kodu
Yarıyıl
T+U Saat
Kredi
AKTS
OPTİMİZASYON İÇİN SEZGİSEL YÖNTEMLER
SSMD2261820
Bahar Dönemi
3+0
3
8
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Türü
Programa Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Prof.Dr. Hakan TOZAN
Dersi Verenler
Prof.Dr. Hakan TOZAN
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
To give an introduction to the heuristic techniques which can be used to solve optimization problems. A set of heuristic algorithms together with their practical applications to system design will be discussed.
Dersin İçeriği
Bu ders; Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.,Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.,Sezgisel tekniklerin temel ilkeleri.,Sezgisel teknikler,Sezgisel teknikler,Sezgisel teknikler,Sezgisel teknikler,Geometrik problemler,Geometrik problemler,Kısıtsız minimizasyon,Kısıtsız minimizasyon,Eşitlik kısıtlamalı minimizasyon,Stokastik kombinatoryal optimizasyon.,Vaka çalışmaları; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
Will learn Basic principles of heuristic techniques.
12, 14, 16, 2, 6, 9
A, F
Will learn about the applications of heuristic techniques.
12, 14, 16, 2, 6, 9
A, F
Öğretim Yöntemleri:
12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 2: Proje Temelli Öğrenme Modeli, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:
A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi
Ders Akışı
Sıra
Konular
Ön Hazırlık
1
Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.
Haftanın Sunum PDF'i
2
Kombinatoryal optimizasyon problemlerine giriş.
Haftanın Sunum PDF'i
3
Sezgisel tekniklerin temel ilkeleri.
Haftanın Sunum PDF'i
4
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
5
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
6
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
7
Sezgisel teknikler
Haftanın Sunum PDF'i
8
Geometrik problemler
Haftanın Sunum PDF'i
9
Geometrik problemler
Haftanın Sunum PDF'i
10
Kısıtsız minimizasyon
Haftanın Sunum PDF'i
11
Kısıtsız minimizasyon
Haftanın Sunum PDF'i
12
Eşitlik kısıtlamalı minimizasyon
Haftanın Sunum PDF'i
13
Stokastik kombinatoryal optimizasyon.
Haftanın Sunum PDF'i
14
Vaka çalışmaları
Sunulan vaka çalışmalarının genel incelenmesi.
Kaynak
Heuristics for Optimization and Learning, Yalaoui, Farouk, Amodeo, Lionel, Talbi, El-Ghazali , Springer
Convex Optimization; S. Boyd, L.Vandenberghe, Cambridge university press, 2004;
Reeves CR (1995) Modern heuristic techniques for combinatorial problems. McGraw-Hill, Londres
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.