PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
IENG 435	PROBLEM ÇÖZMEDE SEZGİSEL YÖNTEMLER	3 + 0	5. Yarıyıl	5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Endüstri mühendisliği araştırma konularının büyük bir bölümü NP-Zor problemleri kapsamaktadır. Günümüzde bu problemler, kesin sonuç veren matematiksel optimizasyon teknikleri ile çözümlenemeyebilir. Bu nedenle, literatürdeki büyük boyutlu optimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla tercih edilen sezgisel algoritmalar ve uygulama alanlarının tanıtılması/öğretilmesi bu ders kapsamı ile amaçlanmaktadır. Dersi alan öğrencinin, endüstri mühendisliği alanındaki NP-Zor problemlerin çözümünde sezgisel yöntemleri etkin bir şekilde kullanabilmesi/uyarlayabilmesi hedeflenmektedir.
Ders İçeriği	Optimizasyon problemlerine giriş, NP-Zor problemler, Çözüm kurucu sezgisel algoritmalar, çözüm geliştirme yapıları, parametrik sezgisel yöntemler, evrimsel hesaplama algoritmaları ve sürü zekâsı algoritmaları.
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	NP-Zor problemleri tanıtır.
2	Çeşitli sezgisel algoritmalarla ilgili teorik ve pratik bilgi kazandırır.
3	Sezgisel yöntemler kullanarak NP-Zor problemlere çözüm geliştirme becerisi kazandırır.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Ödevler	4	6	24
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	10	10
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	14	14
Sunum / Seminer (hazırlık süresi dahil)	1	14	14
Rapor / Proje (hazırlık süresi dahil)	1	26	26
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			130 5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

	Ders Dönemi	Şube No	Dersi Veren Öğretim Elemanı
Detay	2023-2024 Bahar	1	CAN BERK KALAYCI
Detay	2021-2022 Bahar	1	CAN BERK KALAYCI

Yazdır

Ders Şube Detayları

Dersin Kodu	Dersin Ad	Saat (T+P)	Şube No	Öğretim Dili	Şube Dönemi
IENG 435	PROBLEM ÇÖZMEDE SEZGİSEL YÖNTEMLER	3 + 0	1	Türkçe	2023-2024 Bahar

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. CAN BERK KALAYCI	cbkalayci@pau.edu.tr		TEK A0109	Dersin Devam Yüzdesi : %70

Amaç		Endüstri mühendisliği araştırma konularının büyük bir bölümü NP-Zor problemleri kapsamaktadır. Günümüzde bu problemler, kesin sonuç veren matematiksel optimizasyon teknikleri ile çözümlenemeyebilir. Bu nedenle, literatürdeki büyük boyutlu optimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla tercih edilen sezgisel algoritmalar ve uygulama alanlarının tanıtılması/öğretilmesi bu ders kapsamı ile amaçlanmaktadır. Dersi alan öğrencinin, endüstri mühendisliği alanındaki NP-Zor problemlerin çözümünde sezgisel yöntemleri etkin bir şekilde kullanabilmesi/uyarlayabilmesi hedeflenmektedir.
İçerik		Optimizasyon problemlerine giriş, NP-Zor problemler, Çözüm kurucu sezgisel algoritmalar, çözüm geliştirme yapıları, parametrik sezgisel yöntemler, evrimsel hesaplama algoritmaları ve sürü zekâsı algoritmaları.

Haftalık Konu Başlıkları

Hafta	Konular
1	Tanıtım
2	Optimizasyon problemlerine giriş
3	Tavlama benzetimi algoritması
4	Tabu arama algoritması
5	Genetik Algoritmalar
6	Değişken Komşuluk Arama
7	Karınca kolonisi algoritması
8	Ara sınav
9	Yapay Bağışıklık Algoritması
10	Diferensiyel Gelişim Algoritması
11	Parçacık Sürü Optimisazyonu
12	Yapay Arı Koloni Algoritması
13	Yapay Sinir Ağları ve diğer sezgisel yöntemler
14	Proje sunumları

Materyaller

Materyal belirtilmemiştir.

Kaynaklar

Kaynaklar	Kaynak Dili
1. Yapay Zeka Optimisazyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, Nobel Yayın Dağıtım, 2011.	Türkçe
2. Modern Sezgisel Teknikler ve Uygulamaları, Dr. Tunçhan Cura, Papatya Yayıncılık Eğitim 2008.	Türkçe
3. Handbook of Metaheuristics (International Series in Operations Research & Management Science), Michel Genderau, Jean-Yves Potvin, Springer, 2012.	Türkçe
4. Modern Heuristic Search Methods, V. J. Rayward-Smith, I. H. Osman, C. R. Reeves, G. D. Smith, Wiley, 1996.	Türkçe
5. Metaheuristics for Hard Optimization, J. Dreo, P. Siarry, A. Petrowski, E. Taillard, Springer, 2003.	Türkçe

Ders Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	50	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	50	Ara Sınav

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci