|
|
| BIL3004 | Optimizasyon | 3+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Vasif NABİYEV | | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Optimizasyon tekniklerinin bilgisayar uygulamalarında önemini göstermek ve örneklerle desteklemektir. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | optimizasyon problemlerini matematiksel biçimde ifade etme becerisi kazanabilir. | 2,3,4,12 | 1,3 | | ÖK - 2 : | tek ve çok değişkenli aramaya ilişkin optimum çözümler yapabilir. | 2,3,4,12 | 1 | | ÖK - 3 : | yöneylem araştırmasının temellerini anlayabilir. | 2,3,4,12 | 1,3 | | ÖK - 4 : | bilgisayar ve yönetim bilimlerinde oyun teorisini uygulayabilir. | 2,3,4,12 | 1,3 | | ÖK - 5 : | lineer ve dinamik programlama tekniklerine sahip olabilir ve bu teknikleri bilgisayar bilimleri ve diğer mühendislik uygulamalarında kullanabilir. | 2,3,4,12 | 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 | | |
| Doğrusal eşitsizlikler sistemi, Doğrusal programlama, Simplex yöntemi, Doğrusal olmayan programlama, Klasik çözümler, Sınırsız çözümler, Yapay başlangıç çözümü, Doğrusal olmayan programlamada yerel uç noktaların (extemumların) bulunması, Konveks ve konkav fonksiyonlar, Çok boyutlu optimizasyon problemleri, Lagrange yöntemi, Sayısal optimizasyon yöntemleri, Yaklaşım yöntemleri, Dik iniş yöntemi, Tepe tırmanma (Hill Climbing) yöntemi, Uygulamalar minimum yolun bulunulması, Dinamik Programlama, İlişkilendirme Yöntemleri, Genetik ve Karınca Kolonisi Algoritmaları. Oyun teorisi. Denge teoremi. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Optimizasyona giriş. Temel kavramlar ve ifadelendirmeler. | | | Hafta 2 | Tek değişkenli optimizasyon | | | Hafta 3 | Fibonacci and Gold ratio methods | | | Hafta 4 | Çok değişkenli Optimizasyon | | | Hafta 5 | Örüntüye göre Tanıma. Hook-Jeeves yöntemi | | | Hafta 6 | Gradyan. Karesel Matrisler. Hessian | | | Hafta 7 | Doğrusal Programlama | | | Hafta 8 | Arasınav | | | Hafta 9 | Simplex yöntemi ve iki fazlı durumlar. | | | Hafta 10 | Oyun Teorisi. Kazanç Matrisi | | | Hafta 11 | Sıfır toplamlı olan ve olmayan uygulamalı problemlerin çözümü. | | | Hafta 12 | Kısa Sınav | | | Hafta 13 | Dinamik Programlama. LCS problemi | | | Hafta 14 | Uzaklıkların Ayarlanması. Levenstein Algoritması | | | Hafta 15 | 0-1 Knapsack Problemi | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Adby P. R. and Dempster M. A. H. , 1985, Introduction to Optimization Methods. London. | | | 2 | Elster K. H. , 1993, Modern Mathematical Methods of Optimization, Vch Pub. ISBN 3055014529 | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | | 2 | 30 | | Kısa sınav | 12 | | 2 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Laboratuar çalışması | 4 | 7 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 10 | 1 | 10 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Kısa sınav | 2 | 1 | 2 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 14 | 1 | 14 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 100 |
|