DERS ADI

: Doğrusal Olmayan Optimizasyon

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
STA 5012 Doğrusal Olmayan Optimizasyon SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)
Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin amacı, doğrusal olmayan optimizasyonun temel teorisini, yöntemlerini ve algoritmalarını tanıtmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Temel doğrusal olmayan optimizasyon teorisini anlama.
2   Temel doğrusal olmayan optimizasyon algoritmalarını anlama.
3   Sezgisel doğrusal olmayan optimizasyon algoritmaları hakkında bilgi sahibi olma.
4   Bazı doğrusal olmayan optimizasyon yazılımlarını kullanabilme.
5   Doğrusal olmayan optimizasyon problemleri üretebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş
2 Konveks kümeler
3 Konveks fonksiyonlar
4 Optimallik koşulları, Ödev1
5 Lagrange dualliği
6 Çizgi arama algoritmaları, Ödev2
7 Çok boyutlu algoritmalar
8 Ara sınav
9 Ceza fonksiyonları
10 Bariyer fonksiyonları
11 Mümkün doğrultular yöntemleri
12 Bazı özel programlama problemleri, Ödev3
13 Doğrusal olmayan optimizasyon uygulamaları
14 Doğrusal olmayan optimizasyon uygulamaları (devam)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Mokhtar S. Bazaraa, C.M.Shetty, Nonlinear Programming, Theory and Algorithms, byWiley-Interscience, 1979.
Yardımcı kaynaklar:
Stephen Boyd, Lieven Vanderberghe, Convex Optimization, by Cambridge University Press, 2004.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, sınıfta öğretme, sunum ve tartışma şeklinde işlenir. Öğretme derslerinin yanında belirlenen gruplar tartışma saatlerinde sunmak üzere sunumlar hazırlar. Bazı haftalarda, önceden verilen ödevler tartışılır.

Değerlendirme Yöntemleri

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


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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

İhtiyaç duyulursa, diğer değerlendirme metotları aşağıdaki tabloya eklenebilir.

Değerlendirme Kriteri

Sınavların ve Ödevlerin değerlendirilmesi

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

efendi.nasibov@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 4 52
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52
Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20
Final Sınavına Hazırlık 1 30 30
Ödev Hazırlama 3 15 45
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 203

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.135555
ÖK.255445
ÖK.353455
ÖK.454555
ÖK.545535