Dersin Ayrıntıları

Yarıyıl	Kodu	Adı	T+U+L	Kredi	AKTS
8	ENDS416	İleri Optimizasyon Yöntemleri	3+0+0	3	6

Dersin Detayları

Dersin Dili	Türkçe
Dersin Düzeyi	Lisans
Bölümü / Programı	Bilgisayar Mühendisliği
Öğrenim Türü	Örgün Öğretim
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Temel doğrusal ve doğrusal olmayan optimizasyon yöntemlerini kavramak, Optimizasyon problemlerini doğru formülize edebilmek Mühendislik problemlerine optimizasyon yöntemlerini uygulayabilmek Karmaşık bir problemi çözebilmek
Dersin İçeriği	Optimizasyon probleminin tanımı ve sınıflandırılması, Lagrange Formülasyonu, Karush-Kuhn Tucker şartları, Klasik Optimizasyon Teknikleri, Tek-değişkenli Çok-değişkenli Kısıtlamalı- Kısıtlamasız Optimizasyon, Doğrusal Programlama, Simplex Algoritması, Dualite, Doğrusal Olmayan Programlama, Tek Boyutlu Minimizasyon, Yok Etme Yöntemleri (Sınırlamasız Arama, Altın Kesit Araması, En Dik İniş Yöntemi), Ara Değerleme Yöntemleri (Quadratik ve Kübik Ara Değerleme Yöntemleri, Newton Yöntemi, Yarı-Newton Yöntemi), Sınırlamasız Optimizasyon Teknikleri, Doğrudan Erişim ve Dolaylı Erişim (İniş) Yöntemleri
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları	Yok
Dersin Koordinatörü	Yok
Dersi Verenler	Dr. Öğretim Üyesi Dr. Öğretim Üyesi
Dersin Yardımcıları	Yok
Dersin Staj Durumu	Yok

Ders Kaynakları

Kaynaklar	Introduction to Optimization, P. Pedregal, Springer, 2003. Numerical Optimization, J. Nocedal, S. J. Wright, Springer, 2nd Edition,2006. Engineering Optimization Theory and Practice, S. S. Rao, Wiley, 4th Edition, 2009.
	Introduction to Optimization, P. Pedregal, Springer, 2003. Numerical Optimization, J. Nocedal, S. J. Wright, Springer, 2nd Edition,2006. Engineering Optimization Theory and Practice, S. S. Rao, Wiley, 4th Edition, 2009.

Ders Yapısı

Mühendislik Bilimleri	%30
Mühendislik Tasarımı	%70

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri

Yarıyıl Çalışmaları	Sayısı	Katkı
Ara Sınav	1	% 30
Ödev	1	% 20
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 50
Toplam :	3	% 100

AKTS Hesaplama İçeriği

Etkinlik	Sayısı	Süre	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi	16	3	48
Sınıf Dışı Ç. Süresi	16	3	48
Ödevler	1	5	5
Ara Sınavlar	1	8	8
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	10	10
Toplam İş Yükü			AKTS Kredisi : 4 119

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:

Sıra No	Açıklama
1	Optimizasyon probleminin tanımlanması ve sınıflandırılması
2	Temel doğrusal ve doğrusal olmayan optimizasyon yöntemlerini kavramak
3	Bir tasarım problemini en etkin ve en doğru şekilde optimizasyon problemi şeklinde formülize edebilmek
4	Bir optimizasyon problemi için en uygun optimizasyon yöntemine karar verebilmek
5	Optimizasyon problemini çözerek sonuca ulaşmak

Ders Konuları

Hafta	Konu	Ön Hazırlık	Dökümanlar
1	Optimizasyona Giriş: Optimizasyon probleminin tanımı, optimizasyon problemlerinin sınıflandırılması, optimizasyon teknikleri hakkında temel bilgiler.
2	Matematiksel Altyapı (Fonksiyonlarının maksimum ve minimumları, konveks ve konkav fonksiyonlar)
3	Klasik Optimizasyon Teknikleri-1: Tek Değişkenli Optimizasyon, Çok Değişkenli Sınırlamasız Optimizasyon
4	Klasik Optimizasyon Teknikleri-2: Çok Değişkenli Eşitlik Kısıtlamalı Optimizasyon, Doğrudan Yerine Koyma, Sınırlamalı Değişim ve Lagrange Çarpanları Yöntemleri
5	Klasik Optimizasyon Teknikleri-3: Çok Değişkenli Eşitsizlik Kısıtlamalı Optimizasyon,Kuhn-Tucker Şartları, Sınırlamanın Nitelendirilmesi, Konveks Programlama Problemi.
6	Doğrusal Programlama 1: Doğrusal programlama Uygulamaları, Doğrusal Programlama Probleminin Standart Formu, Pivotlama.
7	Doğrusal Programlama 2: Simplex Algoritması
8	Ara Sınav
9	Optimal Noktanın Belirlenmesi, Olası Çözüm, Optimal Olmayan Temel Olası Çözümün İyileştirilmesi, Simplex Metodunun İki Fazı.
10	Doğrusal Olmayan Programlama 1: Tek Boyutlu Minimumlaştırma Yöntemleri, Eliminasyon Yöntemleri ( Fibonacci,Golden Section, Bisection), Yöntemlerin Kıyaslanması.
11	Doğrusal Olmayan Programlama 2: İnterpolasyon Yöntemleri (Kuadratik ve kübik interpolasyon), Doğrudan Yöntemler (Newton, Yarı Newton, Secant Yöntemleri)
12	Doğrusal Olmayan Programlama 3: Sınırlamasız Optimizasyon Teknikleri, Yakınsaklık Hızı, Tasarım Değişkenlerinin Ölçeklenmesi
13	Doğrudan Arama Yöntemleri (Random jumping, Random walk, Grid Search, Univariate, Simplex yöntemleri)
14	Dolaylı Arama Yöntemleri ( Steepest Descent, Fletcher-Reeves Yöntemleri)
15	Final Sınavı

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

	P1	P2	P3	P4	P5	P6	P7	P8	P9	P10
Tüm	5	5	4	4	4	5	5	4	4	4
Ö1	5	5	4	4	4	5	5	4	4	4
Ö2	5	5	4	4	4	5	5	4	4	4
Ö3	5	5	4	4	4	5	5	4	4	4
Ö4	5	5	4	4	4	5	5	4	4	4
Ö5	5	5	4	4	4	5	5	4	4	4

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206046&curProgID=5607&lang=tr