 |
Ders Öğretim Planı| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | | EM213.2B | Sezgisel Optimizasyon | Seçmeli | 2 | 3 | 4 |
| | Dersin Seviyesi | | Lisans | | Dersin Amacı | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerden, sezgisel yöntemlerin nasıl ve neden çalıştığını, ne zaman kullanılması gerektiğini, birbirlerine ve matematiksel programlama gibi geleneksel yaklaşımlara olan üstünlüklerini | | Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri | | Doç.Dr. Erdemalp Özden | | Öğrenme Çıktıları | | 1 | Öğrenci, benzetimli tavlama, genetik algoritmalar, evrimsel stratejiler ve TABU araması gibi yaygın olarak kullanılan çeşitli sezgisel metodlar hakkında bilgi edinecektir. | | 2 | Öğrenci, yaygın sezgisel yöntemleri kullanarak analiz yapıp model kurabilecektir | | 3 | Öğrenci, sinir ağları ve rastsal yöntemler gibi diğer bazı sezgisel yöntemleri öğrendiğini gösterecektir. | | 4 | Öğrenci, sezgisel yöntemeri kullanarak elde ettiği sonuçları kullanıp yorumlayabilecektir. |
| | Öğrenim Türü | | Birinci Öğretim | | Dersin Ön Koşulu Olan Dersler | | Yok | | Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar | | Yok | | Dersin İçeriği | | Kombinatoryal problemlerin çözümü için çeşitli sezgisel teknikler. Sezgisel tekniklerin varoluş sebepleri, yetenekleri ve uygulanabilirlikleri. | | Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği | |
| 1 | Giriş: hesaplama büyüme hızı, algoritmik karmaşıklık ve kombinatoryal problem
| - | - | | 2 | Dal-sınır yöntemi: dallandırma, sınırlama, nod geliştirme
| - | - | | 3 | Baskınlık, sınır sağlamak için rahatlatma, tamsayılı programlama
| - | - | | 4 | Lagrange rahatlatma yöntemi
| - | - | | 5 | Yerel araştırma: komşuluklar, yerel ve global en iyilik, yapıcı ve iyileştirici sezgisel teknikler
| - | - | | 6 | Yerel araştırma: komşuluklar, yerel ve global en iyilik, yapıcı ve iyileştirici sezgisel teknikler
| - | - | | 7 | Benzetimli tavlama, genel yaklaşım, soğuma çizelgeleri ve değişimleri
| - | - | | 8 | Ara Sınav
| - | - | | 9 | Genetik algoritmalar: popülasyonlar, üreme, çaprazlama
| - | - | | 10 | Genetik algoritmalar: popülasyonlar, üreme, çaprazlama
| - | - | | 11 | Mutasyon, dokular, rekabet ve genetik programlama
| - | - | | 12 | TABU araması: kısa süreli bellek, TABU durumu, hedefleme, kuvvetlendirme ve çeşitlendirme
| - | - | | 13 | Diğer yöntem ve teknikler: sinir ağları, rastsal yöntemler, melez yöntemler
| - | - | | 14 | Deluge algoritması, kayıttan kayıta transfer ve paralel uygulama
| - | - | | 15 | Deluge algoritması, kayıttan kayıta transfer ve paralel uygulama 2 | | |
| | Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | | Reeves, C. R., Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, John Wiley & Sons, 1993.
Sait, S.M., and Youssef, H., Iterative Algorithms with Applications in Engineering, IEEE Press, 1999. | | Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları | | | Değerlendirme | |
| Ara Sınav | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | |
| Final Sınavı | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | | TOPLAM | 100 |
| | Dersin Sunulduğu Dil | | Türkçe | | Staj Durumu | | Yok |
| | İş Yükü Hesaplaması | |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 | | Final Sınavı | 1 | 2 | 2 | | Derse Katılım | 14 | 3 | 42 | | Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 5 | 4 | 20 | | Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 10 | 3 | 30 | | Ev Ödevi | 4 | 3 | 12 | |
| Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi | | ÖÇ1 | 4 | | | 5 | 5 | | 3 | 4 | | ÖÇ2 | | | 3 | 4 | | | 3 | 3 | | ÖÇ3 | 4 | 4 | | | | | 4 | 2 | | ÖÇ4 | | | 5 | | | | 3 | 3 |
| | * Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
 |
| |
|
|