| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Optimizasyon Teknikleri | VBA 206 | 4 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Arş.Gör. ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği | Bu ders, optimizasyon problemlerinin matematiksel modellemesini, çözüm yöntemlerini ve bu yöntemlerin uygulamalarını kapsamaktadır. Ders, hem deterministik hem de stokastik optimizasyon tekniklerini, lineer ve doğrusal olmayan programlama, ağ akışı problemleri, tam sayılı programlama, meta-sezgisel yöntemler ve çok amaçlı optimizasyon konularını içermektedir. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Optimizasyon problemlerini tanımlayabilir ve matematiksel modeller geliştirebilir. | ||
| 2 | Lineer ve doğrusal olmayan programlama temellerini kavrayacak ve bu problemleri çözebilecek. | ||
| 3 | Meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının temellerini öğrenir. | ||
| 4 | Çok amaçlı optimizasyon problemlerini çözebilir. | ||
| 5 | Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözebilir. |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Optimizasyonun Temelleri | |
| 2 | Lineer Programlama | |
| 3 | Doğrusal Olmayan Programlama | |
| 4 | Ağ Akışı Problemleri ve Algoritmaları | |
| 5 | Meta-sezgisel Algoritmalar | |
| 6 | Genetik Algoritmalar | |
| 7 | Karınca kolonisi optimizasyonu | |
| 8 | Stokastik Optimizasyon | |
| 9 | Çok Amaçlı Optimizasyon | |
| 10 | Oyun Teorisi ve Optimizasyon | |
| 11 | Optimizasyon Araçları | |
| 12 | Optimizasyon tekniklerinin çeşitli alanlardaki uygulamaları | |
| 13 | Optimizasyon tekniklerinin çeşitli alanlardaki uygulamaları | |
| 14 | Optimizasyon tekniklerinin çeşitli alanlardaki uygulamaları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | ||||||
| 2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | ||||||
| 3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | ||||||
| 4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | ||||||
| 5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | ||||||
| 6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | ||||||
| 7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | ||||||
| 8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | ||||||
| 9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | ||||||
| 10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | ||||||
| 11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | ||||||
| 12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Optimizasyon problemlerini tanımlayabilir ve matematiksel modeller geliştirebilir. | ||||||||||||
| 2 | Lineer ve doğrusal olmayan programlama temellerini kavrayacak ve bu problemleri çözebilecek. | ||||||||||||
| 3 | Meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının temellerini öğrenir. | ||||||||||||
| 4 | Çok amaçlı optimizasyon problemlerini çözebilir. | ||||||||||||
| 5 | Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözebilir. |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|