IE 358 | Ders Tanıtım Bilgileri - Matematik | İzmir Ekonomi Üniversitesi

Dersin Adı

Optimizasyonda Sezgisel Yöntemler

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 358	Güz/Bahar	3	0	3	6

Ön-Koşul(lar)

IE 251 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Dr. Öğr. Üyesi Kamil Erkan Kabak

Öğretim Eleman(lar)ı

Dr. Öğr. Üyesi Kamil Erkan Kabak

Yardımcı(ları)

-

Dersin Amacı	Bu dersin amacı Metasezgisel algoritmalar üzerinde durulurarak çeşitli eniyleme problemlerinin çözümünde kullanılan sezgisel algortimaların temel içeriğini vermektir.
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Optimizasyonda geçerli temel sezgizel algoritmaları listeyebilecektir Bu yöntemleri diğer eniyileme yöntemleri ile karşılaştırabilecektir Temel Metasezgisel algoritmaları ve bunların özelliklerini listeleyebilecektir Bu sezgisel yöntemlerin özellikle Endüstri Sistemleri Mühendisliği alanlarındaki problemlere uyarlayabilecektir Endüstri Sistemleri Mühendisliği alanlarındaki problemlere uyarladıkları sezgisel yöntemleri geliştirebilecektir Endüstri Sistemleri Mühendisliği alanlarındaki problemlere uyarladıkları sezgisel yöntemleri uygulayabilecektir
Ders Tanımı	Bu dersin amacı matematiksel modellemeyi hali hazırda bilen öğrencilere sezgisel algoritmaların işleyişini sunar. Başlıklar temel sezgisel yapılar (greedy, improvement, construction); benzetim tavlama, tabu search, genetic algoritma, karınca koloni ve benzeri metasezgisel algoritmalardır. Derslerde sezgiseller ile ilgili temel bilgiler not olarak sağlanacaktır. Öğrencilerin dersin ilgili olduğu konularla ilgili çeşitli uygulamalar yapması beklenmektedir. Buna ek olarak, proje ödevi olarak bir problemi uygun bir sezgisel metod ile çözecek program yazmaları ve bu programın performansını ölçmeleri beklenmektedir.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Yöneylem araştırması konusunun hatırlatılması	Ders Kitabı (Michalewicz) giriş Ch 1
2	Karmaşıklık ve sezgiselliğe giriş	Verilen ders notlarının çalışılması,
3	Tavlama Benzetimi	Verilen ders notlarının çalışılması, ders kitabı (Michalewicz)Ch 5 ve Handbook of Metaheuristics Ch 10 okunması
4	Particle Swarm Eniyilemesi	Verilen ders notlarının çalışılması,
5	Genetik Algoritma ve evrimsel Stratejiler 1	Verilen ders notlarının çalışılması, ders kitabı (Michalewicz) Ch 6 ve "Handbook of Metaheuristics" Ch 3 okunması
6	Genetik Algoritma ve evrimsel Stratejiler 2	ders kitabı (Michalewicz)CH 6 ve "Handbook of Metaheuristics" Ch 3 okunması
7	ARA SINAV
8	Karınca Kolonisi Eniyilemesi	Verilen ders notlarının çalışılması, \"Handbook of Metaheuristics\" Ch 9 okunması
9	Tabu Search	Verilen ders notlarının çalışılması, ders kitabı (Michalewicz)Ch 5 ve "Handbook of Metaheuristics" Ch 2 okunması
10	Tabu Search	Verilen ders notlarının çalışılması, ders kitabı (Michalewicz)Ch 5 ve "Handbook of Metaheuristics" Ch 2 okunması
11	GRASP	Verilen ders notlarının çalışılması, "Handbook of Metaheuristics" Ch 8 okunması
12	Scatter Search	Verilen ders notlarının çalışılması, "Handbook of Metaheuristics" Ch 1 okunması
13	Yerel Araştırma 1	Verilen ders notlarının çalışılması, ders kitabı (Michalewicz) Ch 3 ve "Handbook of Metaheuristics" Ch 10 okunması
14	Yerel Araştırma 2 Komşuluklar, VNS	Verilen ders notlarının çalışılması, ders kitabı (Michalewicz)Ch 3 ve "Handbook of Metaheuristics" Ch 6 okunması
15	Final öncesi tekrar
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı	Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel “How to Solve It: Modern Heuristics”
Önerilen Okumalar/Materyaller	\"Handbook of Metaheuristics" edt by: Glover F.,, Kochenberger G.A., Kluwer, 2003 ve Ders Notları

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım	1	5
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	5	20
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	1	35
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	20
Final Sınavı	1	20
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		80
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı		20
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	5	70
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	5	3	15
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje	1	17	17
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	10	10
Final Sınavı	1	20	20
		Toplam	180

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur.	-	-	-	-	-
2	Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.	-	-	-	-	-
3	Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder.	-	-	X	-	-
4	Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.	-	-	-	-	-
5	Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır.	-	-	X	-	-
6	Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar.	-	-	-	-	-
7	Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır.	-	-	-	-	-
8	Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular.	-	-	X	-	-
9	Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur.	-	-	-	-	-
10	Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar.	-	-	-	X	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.	-	-	-	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.	-	-	-	-	-
13	İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir.	-	-	-	-	-