GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BMH704 | OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ | Seçmeli Ders Grubu | 3 | 5 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Türev tabanlı kısıtlamasız sayısal optimizasyon yöntemlerini öğretmek. Bu yöntemleri MatLab ortamında gerçeklemek. Bu yöntemleri gerçek dünya problemlerinin çözümünde kullanmak.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Tuncay Altun
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Optimizasyon ile ilgili temel kavramları bilir. |
| 2 | Türev tabanlı kısıtlamasız sayısal optimizasyon yöntemlerini bilir. |
| 3 | Optimizasyon yöntemleriyle gerçek dünya problemlerini çözebilir. |
| 4 | Optimizasyon alogtimalari gelistirebilir. |
| 5 | Gelistirdigi algoritmalarla modelleme ve tahmin yapabilir |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
yok
Dersin İçeriği
Bir-boyutlu Lineer-olmayan Nümerik Optimizasyon / Çok-boyutlu Lineer-olmayan Nümerik Optimizasyon / Matematiksel Temeller / Optimallik için Analitik Koşullar / Birinci-dereceden Yöntemler / İkincidereceden Yöntemler / İkinci-dereceden Yaklaşık Yöntemler / Uygulamalar
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Optimizasyona Giriş, temel optimizasyon kavramları, optimizasyon problemi | ||
| 2 | Kısıtsız Optimizasyon | ||
| 3 | numerik optimizasyon | ||
| 4 | Dolaylı Yöntemler: Newton Raphson, ikiye Bölme Metotları ve Matlab Uygulamaları | ||
| 5 | Doğrudan Yöntemler: Altın Bölme Metodu ve Matlab Uygulamaları | ||
| 6 | Çok değişkenli kısıtsız optimizasyon için algoritmalar | ||
| 7 | 1. dereceden yöntemler | ||
| 8 | Ara sınav Hazırlık | ||
| 9 | 1. dereceden yöntemler devam edden konular | ||
| 10 | Steepest Descent, Conjugate Gradient yöntemleri | ||
| 11 | 2. dereceden yöntemler, Newton ve Newton benzeri yöntemler | ||
| 12 | Gradient olmayan metotlar, Regresyon | ||
| 13 | Doğrusal ve Doğrusal-olmayan Modeller | ||
| 14 | Doğrusal ve Doğrusal-olmayan Model matlab uygulamaları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. R.L.Fox: ‘Optimization Methods for Engineering Design’. Addison Wesley, 1971. 2. A. Ravindran, K. M. Ragsdell and G. V. Reklaitis: ‘Engineering Optimization: Methods and Applications’. John Wiley & Sons, Inc, 2006.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 50 |
| Quiz | 1 | 50 |
| 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 | 5 | 5 |
| Final Sınavı | 1 | 5 | 5 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Gözlem | 1 | 10 | 10 |
| Beyin Fırtınası | 1 | 5 | 5 |
| Proje Hazırlama | 1 | 10 | 10 |
| Makale Kritik Etme | 1 | 10 | 10 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 20 | 20 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Okuma | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 127 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 4 | 5 | 1 | 5 | |||||
| ÖÇ 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | |||||
| ÖÇ 3 | 4 | 2 | 5 | 4 | 4 | 3 | |||||
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | |||||
| ÖÇ 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek