| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Genetik Algoritmalar | ENM 526 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. SEMRA BORAN |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | Arş.Gör. Dr. Abdullah Hulusi Kökçam |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Mühendislerin problemlerinin çözümü için yapay zeka tekniklerinden Genetik Algoritma tekniklerini ve benzer metodları ve GA ile ilişkileri öğrenmelerini sağlamak. |
| Dersin İçeriği | Genetik Algoritmaların Tanımı-Tarihçesi, Genetik Algoritmanın Kullanılma Nedenleri, Genetik Algoritmaların Diğer Yöntemlerden Farkları, Genetik Algoritmaların Temel Kavramları, Genetik İşlemciler,Genetik Algoritmaların İşleyişi, GA Nasıl Çalıştığı, GA’nın Mühendislik Problemlerine Uygulanması, Problemlerin Çözümünde Bilgisayar Destekli GA Kullanımı, Değişim işlemcisinin önemi ve uygulanması, Değişim işlemcisinin önemi ve uygulanması, Kod Çözümleme, Performans Grafiği, GA ile Çok Tepeli Minimizasyon Örneği,GA Problemlerinin MATLAB GA Tool ile çözümü, Çeşitli Problemlerin GA ile Çözümü, GA nın Optimizasyon ve bazı Yapay Zeka Teknikleri ile karşılaştırılması. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Genetik Algoritma( GA)nın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları konusunda bildiklerini ve ne anladığını belirtebilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 2 | Genetik Algoritmanın Genetik İşlemcilerinin yapılarını, hangi sırada ve nasıl kullanıldıklarını örnekleriyle anlayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 3 | Genetik Algoritmayı Bir Örnek üzerinde Uygulamasını yapabilmek ve çıkan sonuçları yorumlayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 4 | Genetik Algoritmayı Çok tepeli Optimizasyon Probleminin Çözümüne Uygulayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 5 | Genetik Algoritma ile Bakım Çizelgeleme Probleminin GA Modelini kurabilmek, Çözebilmek ve sonuçlarını yorumlayabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 6 | GA Probleminin MATLAB GA TOOL ile çözüm fonksiyonlarını uygulayabilecek seviyede öğrenmek , Gezgin Satıcı problemine veya İmalatta İş çizelgeleme MATLAB-GA uygulamasını yapabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 7 | GA da sonlandırma kriterlerini uygulayacak seviyede öğrenmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 8 | Geleneksel Optimizasyon Teknikleri ile GA nın Karşılaştırılmasını yapabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 9 | GA ,Lindo ve Pattern Search Çözümlerinin Karşılaştırmalı olarak yapabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 10 | GA,Tavlama Benzetimi ve Tabu Arama nın Uygulanması ve Sonuçların Karşılaştırılmasını yapabilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 11 | GA, GA Tabanlı Öğrenme,Bulanık Tabanlı Sistemler ve Tekstil Problemleri için Çeşitli Uygulama Örneklerini verebilmek | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| 12 | NP-Hard Problemlerini tanımlamak ve Çözüm Yöntemleri hakkında örnekler verebilmek. | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Genetik Algoritmalar( GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları | 1. Hafta Sunusu |
| 2 | Genetik Algoritmanın Genetik İşlemcileri | 2. Hafta Sunusu |
| 3 | Genetik Algoritmaların Uygulanması | 3. Hafta Sunusu |
| 4 | Genetik Algoritmalar ile Problem Çözümü ve Yorumlanması | 4. Hafta Sunusu |
| 5 | Genetik Algoritmaların Çok tepeli Optimizasyon Probleminin Çözümüne Uygulanması | 5. Hafta Sunusu |
| 6 | Genetik Algoritmalar ile Bakım Çizelgeleme Probleminin GA Modeli ve Çözümü | 6. Hafta Sunusu |
| 7 | GA Probleminin MATLAB GA TOOL ile çözüm fonksiyonları, Gezgin Satıcı problemine MATLAB-GA uygulaması | 7. Hafta Sunusu |
| 8 | GA-ile Bakım Çizelgeleme Problemine Çözüm Sonuçlarının Yorumu | 8. Hafta Sunusu |
| 9 | İmalat(iş)Çizelgeleme ye GA Yaklaşımı ve GA da Sonlandırma Kriterleri | 9. Hafta Sunusu |
| 10 | Geleneksel Optimizasyon Teknikleri ile GA nın Karşılaştırılması | 10. Hafta Sunusu |
| 11 | GA ,Lindo ve PatternSearch Çözümlerinin Karşılaştırılması | 11. Hafta Sunusu |
| 12 | GA,Tavlama Benzetimi ve Tabu Arama nın Uygulanması ve Sonuçların Karşılaştırılması | 12. Hafta Sunusu |
| 13 | GA, GATabanlıÖğrenme,Bulanık Tabanlı Sistemler ve Tekstil Problemleri için Çeşitli Uygulama Örnekleri | 13. Hafta Sunusu |
| 14 | NP-Hard Problemleri ve Çözüm Yöntemleri | 14. Hafta Sunusu |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Prof.Dr. Cemalettin Kubat, Genetik Algoritmalar Ders Notları |
| Ders Kaynakları | 1] Kubat, C. , 2014, “MATLAB: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları”, İstanbul. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulamaktır. | ||||||
| 2 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilmektir. | ||||||
| 3 | Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulamaktır. | ||||||
| 4 | Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilmektir. | ||||||
| 5 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlamaktır. | ||||||
| 6 | Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve ileri düzeyde değerlendirmektir. | ||||||
| 7 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk almaktır. | ||||||
| 8 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilmektir. | ||||||
| 9 | Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlamaktır. | ||||||
| 10 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilmektir. | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum sağlamaktır. | ||||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetmektir. | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Ödev | 10 |
| 2. Ödev | 10 |
| 1. Sözlü Sınav | 10 |
| 1. Performans Görevi (Seminer) | 10 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 1 | 6 | 6 |
| Ödev | 2 | 16 | 32 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 159 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,36 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||