Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı ( Tezli )
Ders Bilgileri
| HEORİSTİK OPTİMİZASYON | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kodu | Dönemi | Teori | Uygulama | Ulusal Kredisi | AKTS Kredisi |
| Saat / Hafta | |||||
| INE534 | Bahar | 3 | 0 | 3 | 7 |
| Ön Koşulu Olan Ders( ler ) | |
|---|---|
| Dili | Türkçe |
| Türü | Seçmeli |
| Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Öğretim Elemanı( ları ) | |
| Öğretim Sistemi | Yüz Yüze |
| Önerilen Hususlar | |
| Staj Durumu | Yok |
| 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 kavramaları beklenmektedir. |
| İçeriği | Kombinatoryal problemlerin çözümü için önemli ve popüler olan, geleneksel ve modern çeşitli sezgisel tekniklere giriş. Sezgisel tekniklerin varoluş sebepleri, yetenekleri ve uygulanabilirlikleri |
Dersin Öğrenim Çıktıları
| # | Öğrenim 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. Sonuclari diger dogrusal ve kesin cozum teknikleriyle karsilastirabilecektir. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| # | Konular | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
|---|---|---|
| 1 | Giriş: hesaplama büyüme hızı, algoritmik karmaşıklık ve kombinatoryal problem | Anlatım |
| 2 | Dal-sınır yöntemi: dallandırma, sınırlama, nod geliştirme | Anlatım |
| 3 | Baskınlık, sınır sağlamak için rahatlatma, tamsayılı programlama | Anlatım |
| 4 | Lagrange rahatlatma yöntemi | Anlatım |
| 5 | Lagrange rahatlatma yöntemi | Anlatım |
| 6 | Vize | Ölçme |
| 7 | Yerel araştırma: komşuluklar, yerel ve global en iyilik, yapıcı ve iyileştirici sezgisel teknikler | Anlatım |
| 8 | Benzetimli tavlama, genel yaklaşım, soğuma çizelgeleri ve değişimleri | Anlatım |
| 9 | Genetik algoritmalar: popülasyonlar, üreme, çaprazlama | Anlatım |
| 10 | Mutasyon, dokular, rekabet ve genetik programlama | Anlatım |
| 11 | TABU araması: kısa süreli bellek, TABU durumu, hedefleme, kuvvetlendirme ve çeşitlendirme | Anlatım |
| 12 | Diğer yöntem ve teknikler: sinir ağları, rastsal yöntemler, melez yöntemler | Anlatım |
| 13 | Deluge algoritması | Anlatım |
| 14 | Genel Uygulamalar | Anlatım |
| 15 | Genel Uygulamalar | Anlatım |
| 16 | Son Sınav | Ölçme |
Resources
| # | Malzeme / Kaynak Adı | Kaynak Hakkında Bilgi | Referans / Önerilen Kaynak |
|---|---|---|---|
| 1 | J. S. Arora, Introduction to Optimum Design, Elsevier Academic Pres, 2004. | ||
| 2 | G. N. Vanderplaats, Numerical Optimization Techniques for Engineering Design, McGraw-Hill, New York, 1984. | ||
| 3 | D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley, 1989. |
Ölçme ve Değerlendirme Sistemi
| # | Ağırlık | Çalışma Türü | Çalışma Adı |
|---|---|---|---|
| 1 | %40 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 2 | %60 | Son Sınav | Son Sınav |
Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri
| # | Öğrenim Çıktıları | Program Çıktıları | Ölçme ve Değerlendirme |
|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenci, benzetimli tavlama, genetik algoritmalar, evrimsel stratejiler ve TABU araması gibi yaygın olarak kullanılan çeşitli sezgisel metodlar hakkında bilgi edinecektir. | 1͵2͵3 | 1͵2 |
| 2 | Öğrenci, yaygın sezgisel yöntemleri kullanarak analiz yapıp model kurabilecektir | 2͵3͵4 | 1͵2 |
| 3 | Öğrenci, sinir ağları ve rastsal yöntemler gibi diğer bazı sezgisel yöntemleri öğrendiğini gösterecektir. | 1͵2 | 1͵2 |
| 4 | Öğrenci, sezgisel yöntemeri kullanarak elde ettiği sonuçları kullanıp yorumlayabilecektir. Sonuclari diger dogrusal ve kesin cozum teknikleriyle karsilastirabilecektir. | 2͵3 | 1͵2 |
İş Yükü Detayları
| # | Etkinlik | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| 2 | Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| 3 | Sunum ve Seminer Hazırlama | 14 | 1 | 14 |
| 4 | İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması | 14 | 3 | 42 |
| 5 | Belge/Bilgi listeleri oluşturma | 1 | 6 | 6 |
| 6 | Atölye | 0 | 0 | 0 |
| 7 | Ara Sınav için Hazırlık | 0 | 0 | 0 |
| 8 | Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 9 | Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 10 | Ödev | 0 | 0 | 0 |
| 11 | Ara Proje | 0 | 0 | 0 |
| 12 | Ara Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 13 | Son Proje | 1 | 20 | 20 |
| 14 | Son Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| 15 | Son Sınav için Hazırlık | 0 | 0 | 0 |
| 16 | Son Sınav | 0 | 0 | 0 |
| 180 | ||||