DERS ADI

: Sezgisel Yöntemler

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
STA 6053 Sezgisel Yöntemler SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. UMAY ZEYNEP UZUNOĞLU KOÇER

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu ders, birçok kombinatorik optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan sezgisel ve sezgisel ötesi arama yöntemlerini konu almaktadır. Sezgisel arama yöntemleri ile ilgili temel kavramları ve tanımları vererek bazı uygulamalarla öğrencileri tanıştırmayı hedeflemektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Sezgisel arama yöntemleri ile ilgili temel kavramları tanımlayabilmek
2   Sezgisel arama yöntemlerini farklı temel özelliklerine göre sınıflandırabilme
3   Sezgisel arama yöntemlerini örneklerle açıklayabilme
4   Sezgisel arama yöntemlerinin çözümleri için önerilerde bulunabilme
5   Karmaşık kombinatorik optimizasyon problemlerini sezgisel arama yöntemlerini kullanarak çözümleyebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş
2 Sezgisellerin sınıflandırılması
3 Sezgisellerin yapılandırılması
4 Klasik geliştirme araması
5 Simulated annealing
6 Tabu araması
7 ARASINAV
8 Genetik algoritmalar
9 Karınca kolonisi, Sunum
10 Lagrange gevşetmesi, Sunum
11 Sezgisel aramanın çok amaçlı kombinatorik optimizasyon problemlerine uygulanması
12 Sezgisel aramanın çok amaçlı kombinatorik optimizasyon problemlerine uygulanması, Ödev
13 Sezgisel performansın ölçülmesi, Ödev
14 Sezgisellerin hesabi karmaşıklığı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
D.Dasgupta and Z. Michalewicz, Evolutionary Algorithms in Engineering Applications, Springer-Verlag, NY (1997).
E. Aarts and J.K. Lenstra (eds.), Local Search in Combinatorial Optimization, Chichester, UK, (1997).
T. Bäck, Evolutionary Algorithms in Theory and Practice, Oxford University Press, UK (1996).

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders sunumları, uygulamalar, ödevler, ödev sunumları.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV ÖDEV
3 SUN SUNUM
4 YSS YIL SONU SINAVI
5 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS* 0.30 + ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + YSS * 0.40
6 BUT BÜTÜNLEME
7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS* 0.30 + ODV * 0.20 + SUN * 0.10 + BUT * 0.40


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Arasınav, sunum, ödev ve final sınavın değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: umay.uzunoglu@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 85 60

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönemin ders programı oluşturulduğunda öğretim üyesi tarafından ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Sunum Hazırlama 2 8 16
Ödev Hazırlama 2 8 16
Final Sınavına Hazırlık 1 10 10
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42
Vize Sınavına Hazırlık 1 5 5
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 135

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.12
ÖK.22
ÖK.32444
ÖK.4235444
ÖK.5244544