Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Metasezgiselliğe Giriş
Ders Kodu: CSE438
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: İngilizce
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 2
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 6
Amaç

Bazı önemli optimizasyon problemlerini tanıtmak. Bazı geleneksel optimizasyon yöntemlerini tanıtmak. Tabu arama (TS), benzetilmiş tavlama (SA), yinelenen yerel arama (ILS) ve kılavuzlu yerel arama (GLS) dahil olmak üzere tek noktalı (yerel arama) yöntemlerini tanıtmak. Genetik algoritma (GA), memetik algoritma (MA) ve yapay arı kolonisi (ABC) gibi çok noktalı (küresel arama) yöntemleri tanıtmak.

Özet İçerik

Bu ders öğrencilere metasezgisel optimizasyonun temel kavramlarını tanıtır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Gözde ALP
Öğrenme Çıktıları
1.Tanıtılan metasezgisel algoritmaların temel fikirlerini anlamak
2.Pratik problemleri çözmek için metasezgisel yöntemlerin nasıl kullanılacağını bilmek
3.Farklı türdeki problemleri çözmek için yeni metasezgisel yöntemler geliştirmeye daha fazla ilgi duymak.
4.Sezgisel yöntemlerin özellikle Bilgisayar Mühendisliği alanlarındaki problemlere uyarlayabilmek
5.Problemlere uyarlanan sezgisel yöntemleri geliştirebilmek
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Talbi, E. G. (2009). Metaheuristics: from design to implementation (Vol. 74). John Wiley & Sons.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik & Uygulama
Optimizasyon problemlerinin sınıflandırılması ve vaka çalışmaları
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Geleneksel arama algoritmalarının kısa bir incelemesi
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Benzetimli tavlama
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Yinelenen yerel arama ve rehberli yerel arama
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Tabu arama
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Takım çalışması I: tek noktalı arama algoritmalarını kullanarak problem çözme
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Takım çalışması I: Takım çalışması sonuçlarının sunumu
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Takım çalışması I: Takım çalışması sonuçlarının sunumu
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Genetik Algoritma
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Genetik Algoritma
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Memetik algoritma
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay arı kolonisi
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Takım çalışması II: çok noktalı arama algoritmalarını kullanarak problem çözme
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Takım çalışması II: Takım çalışması sonuçlarının sunumu
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%50
Ödev1%10
Dönem Ödevi2%40
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Uygulamalı Ders140228
Ödev114014
Dönem Ödevi218036
Bireysel Çalışma130226
Dönem Sonu Sınavı116218
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)150
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
OÇ-1
4
4
3
4
5
2
2
4
2
2
5
OÇ-2
4
5
4
5
4
2
2
4
2
2
5
OÇ-3
3
4
4
4
5
2
2
4
3
3
5
OÇ-4
4
5
5
5
5
3
2
4
3
3
5
OÇ-5
4
5
5
5
5
3
2
4
3
3
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026