GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9103065342006 | Optimizasyon, Genetik Programlama ve Mühendisler İçin İleri Sayısal Metodlar | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 8,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Modern programlama dillerini kullanarak sayısal metodlar yardımıyla mühendislik sistemlerini hesaplamak için optimizasyon ve lineer olmıyan eğrilere veri uydurma gibi ileri sayısal hesaplama kavramlarının öğretilmesi
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Assist.Prof.Dr.Turhan ÇOBAN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | bilgisayar programlama |
| 2 | sayısal analiz |
| 3 | optimizasyon |
Öğretim Sistemi
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
MK108, MK208 veya eşdeğeri
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Lineer olmayan optimizasyon metodları, nelder-mead, gradyan arama, genetik programlama teknikleri ve optimizasyon alanında kullanılmaları, kompleks lineer olmıyan eğrilere veri uydurulması, ısı değiştirgeci kondenser, pompa gibi mühendislik sistemlerinin optimizasyonu
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | TEK BOYUTLU LİNEER OLMIYAN OPTİMİZASYON, GEOMETRİK YÖNTEMLER: ltın oran, ikinci derece polinom, kübik polinom, Newton-Raphson, Brent, türevli Brent, sınır tahmin değerlerinin iyileştirilmesi | ||
| 2 | DENKLEM SİSTEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ: Gauss eleme, Gauss Jordan, Gauss doolittle LU, Craut LU, Jacobi, Gauss seidel, ve rahatlamalı interpolasyonyöntemleri, Cholesky simetrik matris metodu, 3 lü ve 5 li bant metrisler, Konjuge gradyan metodu | ||
| 3 | RAKAMSAL VERİLMİŞ BİR BOYUTLU VERİNİN OPTİMİZASYONU VE EĞRİ UYDURMA: Polinom EKK metodu ile eğri uydurma ve optimizasyon, Genelleştirilmiş EKK ile eğri uydurma ve optimizasyon, Newton, Lagrange, Kübik şerit, B-şerit interpolasyon formülleriyle eğri uydurma ve optimizasyon, hareketli EKK yöntemiyle eğri uydurulması ve optimizasyon | ||
| 4 | ÇOK BİLİNMİYENLİ-LİNEER OLMAYAN-GEOMETRİK OPTİMİZASYON METODLARI: Newton-Raphson, EN Dik Yamaç, Nelder-Mead metodları | ||
| 5 | ÇOK BİLİNMİYENLİ-LİNEER OLMAYAN-GEOMETRİK OPTİMİZASYON METODLARI: Fletcher-Reeves(Konjuge Gradyan), Newton-Raphson ve Nelder-Mead Metodlarının birlikte kullanılması, | ||
| 6 | ÇOK BİLİNMİYENLİ-LİNEER OLMAYAN-GEOMETRİK OPTİMİZASYON METODLARI: Broyden-Fletcher-Golberg-Shanno, Daidon-Fletcher-Powell, Süreklilik (Continuity) metodu, Sherman-Morrison formüllü Broyden Kiriş metodu ile optimizaston | ||
| 7 | GLOBAL İSTATİSTİK ÇÖZÜM METODLARI : Genetik Algoritmalar | ||
| 8 | GLOBAL İSTATİSTİK ÇÖZÜM METODLARI : Monte Carl Optimizasyonu, İterasyonlu tepe tırmanma metodu, Tavlama simulasyonu (Simulated Annealing) metodu | ||
| 9 | SINIRLAMALI LİNEER OLMAYAN OPTİMİZASYON | ||
| 10 | BİRDEN FAZLA BOYUTLU FONKSİYONLARA EĞRI UYDURMA LINEER OLMIYAN FONKSİYONLARA EĞRI UYDURMA: Genel En küçük kareler metodu, Lineer olmıyan katsayılı fonksiyonlar kullanarak eğri uydurma ve optimizasyon | ||
| 11 | LİNEER OPTİMİZASYON, SİMPLEKS METODU : | ||
| 12 | GEZGİN SATICI PROBLEMİ (TAMSAYI SİSTEMLERİNİN OPTİMİZAYONU): Genetik algoritma, Monte Carlo ve Karınca optimizasyonu yöntemleri |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Java How to program Deitel & Deitel, Prentice Hill International Numerical Mathematics and Computing, Ward Chenney & David Kincaid, third addition, Brooks/Cole Publishing Company The Practical Handbook of Genetic Algorithms; Lance Chambers, CRC, 2001 Numerical Recipes, Cambridge University Press
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| 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) |
|---|---|---|---|
| Rapor Hazırlama | 1 | 29 | 29 |
| Rapor Sunma | 1 | 28 | 28 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 12 | 14 | 168 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 225 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 4 | ||||||
| ÖÇ 2 | 4 | ||||||
| ÖÇ 3 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek