DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu Ders Adı Yıl Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
60549MEEOS-IEN0285 Heuristic Algorithms 4 Güz 2 2 3 5
Dersin Türü: Elective Course I
Dersin Düzeyi: Lisans      TYYÇ:6. Düzey      QF-EHEA:1. Düzey      EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Öğretim Dili: English
Dersin Ön/Yan Koşulu: Yoktur
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Öğretim Görevlisi CEM KAZAN
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı:
Dersin Kategorisi:

BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI

Dersin Amacı ve İçeriği

Dersin Amacı: Birçok gerçek dünya probleminin zorluk seviyesi, iş dünyasında NP-Hard problem tipi olarak kabul edilmektedir. Bu tür problemlerde geleneksel optimizasyon tekniklerini kullanmak ya hesaplama açısından maliyetli ya da sonuç vermeyen yöntemlerdir. Ancak, Sezgisel Arama algoritmalarını kullanarak kısa sürede neredeyse optimum bir çözüm bulunabilir. Bu ders, öncelikle Sezgisel Arama algoritmalarına ayrıntılı bir giriş sağlar. Dersin odak noktası Benzetimli Tavlama, Tabu Arama, Değişken Komşuluk Araması, Genetik Algoritma ve Sürü Zekâsı olacaktır. Dersin amaçları şunlardır:

- Farklı sezgiselyöntemlerin ve uygulama alanlarının tanıtılması
- Optimizasyon için sezgisel algoritmaların modellenmesi
Dersin İçeriği: Benzetimli Tavlama, Tabu Arama, Değişken Komşuluk Araması, Genetik Algoritma ve Sürü Zekâsı

Dersin Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ), dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerin kendilerinden sahip olmaları beklenen bilgi, beceri ve yetkinlikleri ifade eder. Bu bağlamda, bu ders için tanımlanmış olan Ders Öğrenme Çıktıları aşağıda verilmektedir.
Bilgi (Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.)
  1) Heuristik optimizasyon yöntemlerinin temel özelliklerini ve yapısını öğrenir
  2) Metaheuristik optimizasyon yöntemlerini klasik optimizasyon yöntemleriyle karşılaştırır
Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)
  1) Heuristic optimizasyon algoritmalarının matematiksel yapısını ve uygulamasını öğrenir
  2) Tek çözüm tabanlı optimizasyon algoritmalarının yapısını ve uygulamasını öğrenir
  3) Evrimsel algoritmaların matematiksel yapısını ve uygulamasını öğrenir
  4) Algoritmaları, endüstri mühendisliği ile ilgili optimizasyon problemlerine uygular
Yetkinlikler ("Bağımsız Çalışabilme", "Sorumluluk Alabilme", "Öğrenme", "İletişim ve Sosyal" ve "Alana Özgü" yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)

Haftalık Ders Planı

Hafta Konu
Materyal Paylaşımı *
Ön Hazırlık Pekiştirme
1) İzlence
2) Genel Kavramlar
3) Benzetimli Tavlama
4) Benzetimli Tavlama
5) Tabu Araması
6) Tabu Araması
7) Değişken Komşuluk Araması
8) Arasınav
9) Genetik Algoritma
10) Genetik Algoritma
11) Sürü Zekası
12) Sürü Zekası
13) Proje Sunumları
14) Proje Sunumları
*Bu alan öğrencilerin ders öncesi hazırlık ve sonrası dersi pekiştirme için paylaşılan ders materyallerini içerir.

Ders İçin Zorunlu/Önerilen Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Metaheuristics by El-Ghazali Talbi, Wiley.
Diğer Kaynaklar: Modern Heuristic Optimization Techniques by Lee and El-Sharkawi, IEEE Press
Handbook of Metaheuristics by Glover and Kochenberger, Klower Academic Pub

Dersin Program Öğrenme Çıktılarına Katkı Düzeyi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Program Öğrenme Çıktıları Katkı Oranı (1-5)
1) Matematik, fen bilimleri ve Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimine sahiptir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri karmaşık mühendislik problemlerini formüle ederek çözmede kullanır
2) Mühendislik problemlerini anlama, yaklaşım geliştirme ve çözmede bilgi kaynaklarını, veri tabanlarını tarar ve doğru bilgilere ulaşabilir
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular
4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik , bilişim çözüm ve araçlarını kullanır.
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda görev ve sorumluluk alır, etkin biçimde çalışır
7) Yenilikçilik, girişimcilik proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatını geliştiren mühendislik uygulamaları hakkında bilgi sahibidir
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler
9) Etik ilkelerine uygun, mesleki ve etik sorumluluk bilincinde davranır.
10) Yabancı dilde -İngilizce ve kendi dilinde etkin iletişim kurar, rapor hazırlayarak sunar.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel, ve toplumsal boyutlarda sağlık, sosyal hayat,çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri hakkında bilgi ve farkındalık sahibidir

BÖLÜM IV: DERSİN ÖĞRENME VE ÖĞRETME YÖNTEMLERİ İLE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ

Dersin Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm öğrenme ve öğretme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların öğrenme ve öğretme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)
Programa Genelinde Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri
Ders İçin Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri
Anlatım
Tartışma
Vaka Çalışması
Problem Çözme
Gösterip Yaptırma
Proje Hazırlama
Derse Aktif Katılım

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm ölçme ve değerlendirme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların ölçme ve değerlendirme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)
Programa Genelinde Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri
Ders İçin Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri
Ara Sınav
Sunum
Yarıyıl Sonu Sınavı

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerinin Başarı Notuna Katkısı

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri Uygulama Sayısı / Yarıyıl Katkı Oranı
Projeler 1 % 25.00
Ara Sınavlar 1 % 20.00
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 50.00
Derse Aktif Katılım 1 % 5.00
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI % 50
YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI % 50
Toplam % 100

BÖLÜM V: DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ