Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Genetik Algoritmalar ENM 526 0 3 + 0 3 6
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Yüksek Lisans
Course Type Seçmeli
Course Coordinator Prof.Dr. CEMALETTİN KUBAT
Course Lecturers
Course Assistants

Arş.Gör. Dr. Abdullah Hulusi Kökçam

Course Category
Course Objective

Mühendislerin problemlerinin çözümü için yapay zeka tekniklerinden Genetik Algoritma tekniklerini ve benzer metodları ve GA ile ilişkileri öğrenmelerini sağlamak.

Course Content

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.

# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 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,
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 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,
4 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,
5 Geleneksel Optimizasyon Teknikleri ile GA nın Karşılaştırılmasını yapabilmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
6 Genetik Algoritmayı Bir Örnek üzerinde Uygulamasını yapabilmek ve çıkan sonuçları yorumlayabilmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
7 GA ,Lindo ve Pattern Search Çözümlerinin Karşılaştırmalı olarak yapabilmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
8 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,
9 NP-Hard Problemlerini tanımlamak ve Çözüm Yöntemleri hakkında örnekler verebilmek. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
10 GA da sonlandırma kriterlerini uygulayacak seviyede öğrenmek 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 Genetik Algoritmayı Çok tepeli Optimizasyon Probleminin Çözümüne Uygulayabilmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
Week Course Topics Preliminary Preparation
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
Resources
Course Notes <p>Prof.Dr. Cemalettin Kubat, Genetik Algoritmalar Ders Notları</p>
Course Resources

1] Kubat, C. , 2014, “MATLAB: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları”, İstanbul.
[2] Negnevitsky M., “Artificial Intelligence”, A Guide to Intelligent Systems, Addison-Wesley, First Edition ,2002.
[3] Man, K.F., Tang, K.S., Kwong, S., and Halang, W.A., 1997, “Genetic Algorithms for Control and Signal Processing”, Advance in Industrial Control, Springer-Verlag, London.
[4] Holland , J.H.,1992,“Genetic Algoritms”, Scientific American, July, ss 44-50.
[5] Goldberg, D.E., 1989, Genetic Algoritm in Search, Optimization & Machine Learning, Mass:Addison Wesley, Reading

Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ara Sınav 60
1. Ödev 10
2. Ödev 10
1. Sözlü Sınav 10
1. Performans Görevi (Seminer) 10
Total 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
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
Total Workload 159
Total Workload / 25 (Hours) 6.36
dersAKTSKredisi 6