Türkçe | English
MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
http://www.ktu.edu.tr/endustri
Tel: +90 0462 3773824
MF
MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

END4025Sezgisel Yöntemler3+0+0AKTS:5
Yıl / YarıyılGüz Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze , Grup çalışması, Uygulama
Dersin Süresi14 hafta - haftada 3 saat teorik
Öğretim ÜyesiDr. Öğr. Üyesi Kemal ÇAKAR
Diğer Öğretim Üyesi
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Endüstri mühendisliği uygulamalarının büyük bir bölümü NP-hard problemleri oluşturmaktadır. Bu problemler genellikle kesin sonuç veren optimizasyon teknikleri ile çözülememektedir. Son yıllarda bu problemlerin çözümünde sezgisel yöntemler etkin bir sekilde kullanılmaktadır. Bu derste sezgisel yöntemler ve uygulama alanları tanıtılacaktır. Dersin sonunda öğrenci sezgisel yöntemler ile ilgili temel kavramları öğrenip, problem tanımlama ve matematiksel model kullanarak çözüm geliştirme becerisi ile NP-Hard problemlerin çözümüne sezgisel yönetmeleri uyarlayabilme becerisi kazanacaktır.
 
Öğrenim KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : TemelSezgisel yöntemleri tanımlayabilecek21,3
ÖK - 2 : Yaygın kullanılan Sezgisel Metodlarıi öğrenip; çözüm algoritmalarını belirli bir uygulama için kullanabilecek,51,3
PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
Optimizasyon problemlerine giriş, NP-Complete problemler, Klasik sezgisel yöntemler (Kazanç, Komşu arama, Aç gözlü), Parametrik - Meta - Sezgisel yöntemler (Genetik Algortimalar, Tabu Arama, Benzetimli Tavlama, Karınca kolonisi).
 
Haftalık Detaylı Ders Planı
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Optimizasyon
 Hafta 2Optimizasyon Yöntemleri
 Hafta 3Sezgisel Yöntemler
 Hafta 4Benzetilmiş Tavlama Bölüm 1
 Hafta 5Benzetilmiş Tavlama Bölüm 2
 Hafta 6Benzetilmiş Tavlama Bölüm 1
 Hafta 7Genetik Algoritmalar Bölüm 1
 Hafta 8Ara sınav
 Hafta 9Genetik Algoritmalar Bölüm 2
 Hafta 10Genetik Algoritmalar Bölüm 3
 Hafta 11Tabu Arama Algoritması Bölüm 1
 Hafta 12Tabu Arama Algoritması Bölüm 2
 Hafta 13Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritması Bölüm 2
 Hafta 14Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritması Bölüm 2
 
Ders Kitabı / Malzemesi
 
İlave Kaynak
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 8 09/12/2020 3 30
Ödev 15 20/01/2021 3 20
Dönem sonu sınavı 16 03/02/2021 3 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 3 14 42
Sınıf dışı çalışma 3 12 36
Arasınav için hazırlık 10 1 10
Arasınav 1.5 1 1.5
Ödev 4 3 12
Dönem sonu sınavı için hazırlık 10 2 20
Dönem sonu sınavı 1.5 1 1.5
Toplam Çalışma Yükü123