GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
ESM516 GENETİK ALGORİTMALAR Seçmeli Ders Grubu 1 2 6,00

Yüksek Lisans


Türkçe


Bu dersin amacı Metasezgisel algoritmalar üzerinde durulurarak çeşitli eniyleme problemlerinin çözümünde kullanılan sezgisel algortimaların temel içeriğini vermektir.


Doç. Dr. Onur Özdal MENGİ


1 Optimizasyonda geçerli temel sezgisel algoritmaları listeleyebilecektir Bu yöntemleri diğer eniyileme yöntemleri ile karşılaştırabilecektir Temel Meta sezgisel algoritmaları ve bunların özelliklerini listeleyebilecektir

Birinci Öğretim


Yok


Yok


Bu dersin amacı matematiksel modellemeyi hali hazırda bilen öğrencilere sezgisel algoritmaların işleyişini sunar. Başlıklar temel sezgisel yapılar; benzetim tavlama, tabu search, genetic algoritma, karınca koloni ve benzeri metasezgisel algoritmalardır.


Hafta Teorik Uygulama Laboratuvar
1 Yöneylem araştırması konusunun hatırlatılması
2 Karmaşıklık ve sezgiselliğe giriş
3 Tavlama Benzetimi
4 Particle Swarm Eniyilemesi
5 Genetik Algoritma
6 Genetik Algoritma
7 Genetik Algoritma
8 Vize
9 Karınca Kolonisi
10 Karınca Kolonisi
11 Karınca Kolonisi
12 Tabu Arama
13 Tabu Arama
14 Tabu Arama
15 Örnek uygulamalar
16 Final Sınavı

1. Genetic Algorithms + Data Structures = Evoluation Programs, Z. Michalewicz 2. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach, L. N. De Castro, J. Timmis.



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Yok


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 5 5
Final Sınavı 1 5 5
Beyin Fırtınası 5 5 25
Rapor Hazırlama 2 10 20
Rapor Sunma 2 1 2
Proje Hazırlama 2 10 20
Proje Sunma 2 1 2
Makale Yazma 2 30 60
Makale Kritik Etme 10 2 20
Rapor 2 10 20
Toplam İş Yükü (saat) 179

ÖÇ 1
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek