| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Mühendislikte Eniyileme Yöntemleri | İM5035 | 3 + 0 | 7,5 |
| 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 2023-2024 2024 - 2025 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 30 |
| Ödev (Sunum) | 10 |
| Uygulama 1 | 10 |
| Toplam | 50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %50 |
| Toplam | %50 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %50 |
| 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
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
| 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 |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
