EN
  • Anasayfa
  • İM5035 Mühendislikte Eniyileme Yöntemleri (2022 - 2023 / . Yarıyıl)
  • EN
İM5035 - Mühendislikte Eniyileme Yöntemleri
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Mühendislikte Eniyileme Yöntemleri İM5035 3 + 0 7,5 Pdf
Birim Bölüm
İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ - YL
Derece Seviye Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe
Dersin Verilişi Yüzyüze
EBS Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Ali Erdem ÇERÇEVİK
Ders Veren Dr. Öğr. Üyesi Ali Erdem ÇERÇEVİK
Amaç

Türev tabanlı kısıtlamasız sayısal optimizasyon yöntemlerini öğretmek. Bu yöntemleri MatLab ortamında gerçeklemek. Bu yöntemleri gerçek dünya problemlerinin çözümünde kullanmak.

Ders İçeriği

Bir-boyutlu Lineer-olmayan Nümerik Optimizasyon / Çok-boyutlu Lineer-olmayan Nümerik Optimizasyon / Matematiksel Temeller / Optimallik için Analitik Koşullar / Birinci-dereceden Yöntemler / İkinci-dereceden Yöntemler / İkinci-dereceden Yaklaşık Yöntemler / Uygulamalar

Ders Kaynakları C. Mohan, Kusum DeepOptimization Techniques
Açıldığı Öğretim Yılı 2020 - 2021 2021 - 2022 2022 - 2023
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Ara Sınav 1 30
Ödev (Sunum) 30
Toplam 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Final %40
Toplam %40
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %60
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %40
Toplam %100
Kategori Ders İlişki Yüzdeleri (%)
Aktarılabilir Beceri Dersleri
0
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
0
Destek Dersleri
0
Ek Dersler
0
Kategori
0
Mesleki Seçmeli Dersler
50
Temel Meslek Dersleri
0
Uygulama Dersleri
0
Uzmanlık / Alan Dersleri
50
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Dinleme ve anlamlandırma Ders 3 14 42
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Sınıf Dışı Çalışma 9 14 126
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, Dinleme ve anlamlandırma, yönetsel beceriler Seminer 20 1 20
Ara Sınav 1 Ara Sınav 1 2 1 2
Kısa Sınav 1 Kısa Sınav 1 2 1 2
Final Final 2 1 2
Toplam İş Yükü (Saat) 194
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 7,61
AKTS
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 Optimizasyona Giriş, temel optimizasyon kavramları, optimizasyon problemi Ders
2 Kısıtsız Optimizasyon Ders
3 Nümerik Optimizasyon Ders
4 Dolaylı Yöntemler: Newton Raphson, ikiye Bölme Metotları ve Matlab Uygulamaları Ders
5 Doğrudan Yöntemler: Altın Bölme Metodu ve Matlab Uygulamaları Ders
6 Çok değişkenli kısıtsız optimizasyon için algoritmalar Ders
7 1. dereceden yöntemler Ders
8 Arasınav Ders
9 Steepest Descent, Conjugate Gradient yöntemleri Ders
10 2. dereceden yöntemler, Newton ve Newton benzeri yöntemler Ders
11 Gradient olmayan metotlar, Regresyon Ders
12 Doğrusal ve Doğrusal-olmayan Modeller Ders
13 SISO yapay sinir ağı modeli ve Matlab uygulamaları Ders
14 MIMO yapay sinir ağı modeli ve Matlab uygulamaları Ders
Ders Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Optimizasyon ile ilgili temel kavramları bilir. Yazılı Sınav Ders Dinleme ve anlamlandırma
Türev tabanlı kısıtlamasız sayısal optimizasyon yöntemlerini bilir. Yazılı Sınav Ders Dinleme ve anlamlandırma
Optimizasyon yöntemleriyle gerçek dünya problemlerini çözebilir. Yazılı Sınav Ders Dinleme ve anlamlandırma
Yapay Sinir Ağı ile modelleme ve tahmin yapabilir. Yazılı Sınav Ders Dinleme ve anlamlandırma
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI
Optimizasyon ile ilgili temel kavramları bilir. 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 1 1 4 4 4
Türev tabanlı kısıtlamasız sayısal optimizasyon yöntemlerini bilir. 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 1 1 4 4 4
Optimizasyon yöntemleriyle gerçek dünya problemlerini çözebilir. 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 1 1 4 4 4
Yapay Sinir Ağı ile modelleme ve tahmin yapabilir. 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 1 1 4 4 4