Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	RYL513 - Optimizasyonda Sayısal Yöntemler
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Ders Dili	Türkçe
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	7.5
Öğretim Elemanları	DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ MEHMET FİDAN
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze
Dersin Önkoşulları	Yok
Önerilen Dersler	Yok
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	Optimization for Engineering Design: Algorithms and Examples, Yazar: Kalyanmoy Deb
Okuma Listesi	Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches, Editörler: Jürgen Branke , Kalyanmoy Deb, Kaisa Miettinen, Roman Slowinski
Değerlendirme	2 Ara sınav, 2 Ödev, 1 Proje, 1 Final Sınavı
Staj & Uygulama	Yok
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Sayısal Yöntemlere Giriş
2. hafta	Doğrusal Cebirde Temel Kavramlar
3. hafta	Doğrusal Olmayan Denklemlere Giriş
4. hafta	Doğrusal Olmayan Problemlerin Çözümleri İçin Yinelemeli Yöntemler
5. hafta	İnterpolasyon
6. hafta	Diferansiyel Denklemlerin Çeşitli Çözümleri: Euler yöntemi, Runge-Kutta yöntemi, Adams yöntemi
7. hafta	Optimizasyon Probleminin Genel Tanımı
8. hafta	Simplex Yöntemi
9. hafta	Gradyent Yöntemleri
10. hafta	Kısıtlı Optimizasyon Problemleri
11. hafta	Sezgisel Yöntemler 1: Genetik Algoritma
12. hafta	Sezgisel Yöntemler 2: Parçacık Sürüsü Yöntemi
13. hafta	Sezgisel Yöntemler 3: Tabu Araması
14. hafta	Sezgisel Yöntemler 4: Benzetmeli Tavlama

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	40
Dönem Sonu Sınavı	1	60
Toplam (%)		100