|
|
| ENDL5120 | Sezgisel Optimizasyon | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Hamdi Tolga KAHRAMAN | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu derste metasezgisel 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 Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Temel Sezgisel yöntemleri tanımlayabilecek | 2 - 4 - 5 - 7 | 1,3 | | ÖK - 2 : | Yaygın kullanılan Sezgisel Metodlarıi öğrenip; çözüm algoritmalarını belirli bir uygulama için kullanabilecek, | 2 - 4 - 5 - 7 | 1,3 | | ÖK - 3 : | MATLAB kullanarak temel Sezgisel Algoritma ve Metotlarını kullanarak çözüm geliştirebileceklerdir. | 2 - 4 - 5 - 7 | 1,3 | | 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 | | |
| Optimizasyon problemlerine giriş, Optimizasyon metotları, 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 | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Optimizasyon ve Optimizasyon Metotları | | | Hafta 2 | Optimizasyon Metotlarının Sınıflandırılması, Sezgisel ve Metasezgisel Metotlar | | | Hafta 3 | Sezgisel Yöntemlere Giriş | | | Hafta 4 | Sezgisel Yöntemler - Benzetilmiş Tavlama 1 | | | Hafta 5 | Sezgisel Yöntemler - Benzetilmiş Tavlama 2 | | | Hafta 6 | Genetik Algoritmalar Bölüm 1 | | | Hafta 7 | Genetik Algoritmalar Bölüm 2 | | | Hafta 8 | Ara Sınav | | | Hafta 9 | Tabu Arama Algoritması Bölüm 1 | | | Hafta 10 | Tabu Arama Algoritması Bölüm 2 | | | Hafta 11 | Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritması Bölüm 1 | | | Hafta 12 | Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritması Bölüm 2 | | | Hafta 13 | Arı Kolonisi Algoritması | | | Hafta 14 | Öğrenci Sunumları 1 | | | Hafta 15 | Öğrenci Sunumları 2 | | | Hafta 16 | Dönem Sonu Sınavı | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | | 1,5 | 30 | | Ödev | 12 | 14/05/2019 | 1 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1,5 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 10 | 1 | 10 | | Arasınav | 1.5 | 1 | 1.5 | | Ödev | 10 | 1 | 10 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 10 | 1 | 10 | | Dönem sonu sınavı | 1.5 | 1 | 1.5 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 75 |
|