Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8ENDS424Sezgisel ve Metasezgisel Algoritmalar3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Bilgisayar Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı, problem boyutunun çok büyük olduğu ya da problemin küçük alt problemlere ayrılmasının zor olduğu kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan ve daha kısa sürede optimuma yakın çözümler sunan sezgisel yöntemleri incelemektir.
Dersin İçeriği Bu derste, sezgisel ve meta-sezgisel algoritmaların temel özellikleri tartışılarak, çözüm kurucu algoritmalar, yerel arama algoritmaları ve meta-sezgisel algoritmalardan genetik algoritma, tabu arama, tavlama benzetimi, değişken komşu arama, karınca kolonisi optimizasyonu gibi yöntemler incelenecektir.
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 \"Handbook of Metaheuristics" edt by: Glover F.,, Kochenberger G.A., Kluwer, 2003 ve Ders Notları
Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel “How to Solve It: Modern Heuristics”

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 13 5 65
Sınıf Dışı Ç. Süresi 13 5 65
Ödevler 1 10 10
Ara Sınavlar 1 20 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 26 26
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 186

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Bu dersin sonunda öğrenciler, sezgisel ve meta-sezgisel yöntemler hakkında temel kavramlara hakim olacaklar ve bu yöntemleri kullanarak gerçek hayat problemlerini çözebileceklerdir.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yöneylem araştırması konusunun hatırlatılması
2 Karmaşıklık ve sezgiselliğe giriş
3 Tavlama Benzetimi
4 Particle Swarm Eniyilemesi
5 Genetik Algoritma ve evrimsel Stratejiler 1
6 Genetik Algoritma ve evrimsel Stratejiler 2
7 ARA SINAV
8 Karınca Kolonisi Eniyilemesi
9 Tabu Search
10 Tabu Search
11 GRASP
12 Scatter Search
13 Yerel Araştırma 1
14 Yerel Araştırma 2 Komşuluklar, VNS
15 Final Sınavı


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Ö1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

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


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206053&curProgID=5607&lang=tr