| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Optimization | CE429 | 7. Yarıyıl | 3 + 0 | 3,0 | 5,0 |
| Ön Koşullar | Yok |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Ders |
| Dersin Verilişi | Ders sunum, klasik anlatım ve interaktif olarak optimizasyon problemlerine kodlama çözümleri geliştirme şeklinde verilmektedir. |
| Dersin Koordinatörü |
Prof. Dr. Pakize ERDOĞMUŞ |
| Dersi Verenler |
Prof. Dr. Pakize ERDOĞMUŞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Optimizasyon dersinin amacı mühendislik alanında karşılaşılacak problemlerde optimizasyon gerektiren problemleri birer optimizasyon problemi olarak modelleyebilmek ve çözüm stratejisi geliştirmelerini sağlamak |
| Dersin İçeriği | Optimizasyon nedir? Optimizasyon problemlerinin modellenmesi, Kısıtsız tek değişkenli optimizasyon, Kısıtsız çok değişkenli optimizasyon, Doğrusal Programlama, Lagranje ile kısıtlı optimizasyon, Sezgisel Yöntemler, Genetik Algoritma, Parçacık Sürü optimizasyonu, Benzetim Tavlama Algoritması, Son geliştirilen optimizasyon algoritmaları |
| Ders Öğrenme Kazanımları |
- Klasik ve sezgisel optimizasyon teorisinin temel kavramlarını açıklayabilme becerisi - Gerçek dünya problemlerini optimizasyon problemi olarak modelleyebilme becerisi - Bir optimizasyon problemini mevcut yazılımlar veya programlama dilleri ile çözebilme becerisi kazanma |
| Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
|---|---|---|
| 1. Hafta | 1.hafta: Optimizasyonun tanımı, temel kavramlar ve problem tipleri | |
| 2. Hafta | 2.hafta:Tek değişkenli kısıtsız optimiasyon ve Çok değişkenli kısıtsız optimizasyon | |
| 3. Hafta | 3. Hafta: Doğrsal Programlama | |
| 4. Hafta | 4. hafta: Lagranje Metodu ile Kısıtlı Optimizasyon | |
| 5. Hafta | 5. Hafta:En dik iniş algoritması ve gradyente dayalı diğer yöntemler | |
| 6. Hafta | 6. hafta: Sezgisel Araştırma Metodları | |
| 7. Hafta | 7. Hafta: Kısıtlı bir optimizasyon Problemini Kısıtsız Optimizasyon Problemine Dönüştürme, Ceza Fonksiyonu, Amaç fonksiyonu ve Uygunluk Fonksiyonu | |
| 8. Hafta | 8. Hafta: Benzetim Tavlama Algoritması | |
| 9. Hafta | 9. Hafta: Genetik Algoritma | |
| 10. Hafta | 10. Hafta: Diferansiyel Gelişim Algoritması | |
| 11. Hafta | 11.Hafta: Parçacık Sürü Optimizasyonu | |
| 12. Hafta | 12. Hafta: Doğadan Esinlenen Optimizasyon Algoritmaları | |
| 13. Hafta | 13. Hafta: Son geliştirilen Optimizasyon Algoritmaları | |
| 14. Hafta | 14. Hafta: Örnek Uygulamalar |
| Optimization in operations research , Ronald L. Rardin, Upper Saddle River : Prentice Hall, 2000. |
| Tasarım Optimizasyonunda Gelişmeler |
| Akademik.duzce.edu.tr’den haftalık yayınlanacak ders notları |
| Matlab ile Uygulamalı Optimizasyon |
| Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | DK2 | DK3 | Ölçme Yöntemi |
|---|---|---|---|---|---|
| PY1 | 5 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY2 | 5 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY3 | 2 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY4 | 1 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY5 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY6 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY7 | 3 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY8 | 5 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY9 | 4 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY10 | 2 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY12 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Katkı Düzeyi | Yok | Çok Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Çok Yüksek |
| Ölçme Yöntemi | Yazılı sınav | Sözlü sınav | Ödev/Proje | Laboratuvar Çalışması | Sunum /Seminer |
| Etkinlik | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav 1 | 1 | 15 | 15 |
| Ödev 1 | 1 | 50 | 50 |
| Final | 1 | 50 | 50 |
| Sınıf İçi Etkinlik | 1 | 12,5 | 12,5 |
| Toplam İş Yükü | 127,5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 5,0 | ||
