GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MEEM-545 | META SEZGİSEL OPTİMİZASYON ALGORİTMALARI İLE PARAMETRE KESTİRİMİ VE DENETLEYİCİ TASARIMI | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Meta sezgisel algoritmaların optimum denetleyici tasarımı ve parametre kestiriminde kullanılması.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Doç. Dr. Erdinç ŞAHİN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Meta sezgisel algoritmaları ile optimum denetleyici tasarımı yapabilecekler. |
| 2 | Meta sezgisel algoritmalar ile parametre kestirimi yapabilecekler. |
| 3 | İstenilen şekilde amaç fonksiyonu tasarlayabilecekler. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok.
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok.
Dersin İçeriği
Meta sezgisel optimizasyon, amaç fonksiyonu, denetleyici uygulamaları, optimum denetleyici parametresi, parametre kestirimi, güncel ve klasik algoritmaların analizi.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Meta sezgisel optimizasyona giriş - I | ||
| 2 | Meta sezgisel optimizasyona giriş - II | ||
| 3 | Meta sezgisel optimizasyona giriş - III | ||
| 4 | Klasik ve güncel meta sezgisel algoritmaların analizi - I | ||
| 5 | Klasik ve güncel meta sezgisel algoritmaların analizi - II | ||
| 6 | Klasik ve güncel meta sezgisel algoritmaların analizi - III | ||
| 7 | Kontrol sistemlerinde amaç fonksiyonu tasarımı | ||
| 8 | Meta sezgisel optimizasyon algoritmaları ile denetleyici tasarımı - I | ||
| 9 | Meta sezgisel optimizasyon algoritmaları ile denetleyici tasarımı - II | ||
| 10 | Meta sezgisel algoritmalar ile parametre kestirimi | ||
| 11 | Güncel makalelerin incelenmesi | ||
| 12 | Uygulama çalışması - I | ||
| 13 | Uygulama çalışması - II | ||
| 14 | Uygulama çalışması - III |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
- Ders notları, - Yang, X. S. (2010). Engineering optimization: an introduction with metaheuristic applications. John Wiley & Sons.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders kapsamında meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının (Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi, vb.) temel prensipleri ve matematiksel modelleri anlatılır. Sistem parametre kestirimi ve denetleyici tasarımında bu algoritmaların kullanımı üzerinde durulur. Ders, teorik anlatımlar, tahtada örnek çözümü, MATLAB/Python ortamında algoritmaların kodlanması ve simülasyon çalışmaları içerir. Öğrencilerden ödevler, algoritma performans karşılaştırma raporları ve dönem projesi hazırlamaları beklenir.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 20 |
| Rapor Sunma | 1 | 40 |
| Ev Ödevi | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok.
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Rapor Hazırlama | 1 | 15 | 15 |
| Bireysel Çalışma | 5 | 5 | 25 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 5 | 7 | 35 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 5 | 8 | 40 |
| Ev Ödevi | 3 | 4 | 12 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 175 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 |
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek