END507

Mühendislik Fakültesi \ Endüstri Mühendisliği

3

6

Seçmeli

Türkçe

-

Zorunlu
END - Endüstri Mühendisliği Lisans
Seçmeli
BİL - Bilgisayar Mühendisliği Lisans
ELE - Elektrik Eloktronik Mühendisliği Lisans
MAK - Makina Mühendisliği Lisans
MBN - Malzame Bilimi ve Nanoteknoloji Mühendisliği Lisans
BMM - Biyomedikal Mühendisliği Lisans
İKT - İktisat Lisans
İŞL - İşletme Lisans

Bu ders zor eniyileme problemlerine kısa sürede yüksek kalitede çözüm bulabilen sezgisel eniyileme algoritmalarına lisansüstü seviyesinde bir giriş dersidir. Dönem boyunca zor eniyileme problemlerinden örnekler vererek çözüm kurucu algoritmalar, yerel arama algoritmaları, tavlama benzetimi, tabu arama, değişken komşu arama, genetik algoritmalar, sinir ağları, karınca kolonisi, parçacık sürüsü algoritmaları gibi sezgisel eniyileme yöntemleri üzerinde durulmaktadır.

Dersin kitabı yok. Öğretim üyesinin notları üzerinden işlenmektedir.

1. Öğrencilerin sezgisel eniyileme yöntemleri hakkında temel bilgi sahibi olması.
2. En çok kullanılan sezgisel eniyileme yöntemlerinin kuramsal temellerini ve uygulama alanlarını öğrenmesi. Bu kapsamda aşağıdaki alt becerileri edinmeleri amaçlanmıştır.
a. Verilen bir eniyileme problemini değişik sezgisel yöntemler kullanarak çözebilme
b. Verilen bir eniyileme problemi için alternatif sezgisel eniyileme yöntemleri arasında en iyi tercihi yapabilme.
c. Sezgisel yöntemler konusunda literatür araştırması yapabilme.
d. Sezgisel yöntemleri lisansüstü araştırma çalışmalarında kullanabilme.

1. Verilen bir eniyileme problemini değişik sezgisel yöntemler kullanarak çözebilme
2. Verilen bir eniyileme problemi için alternatif sezgisel eniyileme yöntemleri arasında en iyi tercihi yapabilme.
3. Sezgisel yöntemler konusunda literatür araştırması yapabilme.
4. Sezgisel yöntemleri lisansüstü araştırma çalışmalarında kullanabilme.
5. Verilen bir eniyileme problemi için kullanılan sezgisel yöntemleri anlama ve sunabilme becerisi

1. Hafta: Zor (kombinatoryal/birleşimli) eniyileme problemleri ve sezgisel eniyileme yöntemleri
2. Hafta: Çözüm kurucu algoritmalar
3. Hafta: Yerel arama algoritmaları: Komşuluk kavramları, temel komşuluklar
4. Hafta: Yerel arama algoritmaları: Komşuluk yapıları ve arama stratejileri
5. Hafta: Metasezgiseller, iteratif yerel arama, çok başlamalı yerel arama, rastgele açgözlü arama
6. Hafta: Tavlama benzetimi
7. Hafta: Tabu arama
8. Hafta: Genetik algoritmalar
9. Hafta: Değişken komşuluk arama
10. Hafta: Geniş komşuluk arama
11. Hafta: Dağıtık arama
12. Hafta: Parçacık sürüsü eniyilemesi, karınca sürüsü eniyilemesi

• Ara Sınav % 25
• Proje % 50
• Derse Katılım % 5
• Makale İnceleme % 20