Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Zekı Modelleme Optımızasyon ve Kontrol | ENM 602 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MEHMET RIZA ADALI |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MEHMET RIZA ADALI, |
Dersin Yardımcıları | Dr. Ünal Atakan KAHRAMAN |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Lisansüstü düzeyindeki öğrencilere zeki teknikler konusunda genel bir yetkinlik kazandırarak süreçlerin modellenmesi, optimizasyonu ve kontrolünde zeki teknikleri kullanabilmelerini sağlamak |
Dersin İçeriği | Klasik modelleme, optimizasyon ve kontrol, Belirsizlik altında uslamlama ve çıkarsama, Bulanık kümeler, işlemler, ilişkiler, sayılar, değişkenler ve bulanık mantık, Kural temelli hesaplamalar, Bulanık-sinirsel ve evrimsel hesaplamalar, Bulanık modelleme, Bulanık kümelerle problem çözme, Yöntem, Bulanık optimizasyon ve kontrol |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Bulanık kümeler ve modeller ile ilgili temel kavramların öğrenilmesi | ||
2 | Süreçleri zeki teknikler kullanarak modelleyebilme yeteneğinin kazanılması | ||
3 | Bulanık mantık, sinirsel ağlar, genetik algoritmalar ve hibrit yöntemleri kullanarak çeşitli sistemleri kurabilme ve çözebilme yeteneğinin kazanılması | ||
4 | |||
5 |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Klasik Modelleme, Optimizasyon ve Kontrol | |
2 | Belirsizlik Altında Uslamlama ve Çıkarsama | |
3 | Bulanık Kümeler ve İşlemler | |
4 | Bulanık İlişkiler ve Sayılar | |
5 | Bulanık Değişkenler ve Bulanık Mantık | |
6 | Kural Temelli Hesaplamalar | |
7 | Bulanık-Sinirsel Hesaplamalar | |
8 | Bulanık Evrimsel Hesaplamalar | |
9 | Bulanık Modelleme I | |
10 | Bulanık Modelleme II | |
11 | Bulanık Kümelerle Problem Çözme: Giriş | |
12 | Yöntem | |
13 | Bulanık Optimizasyon ve Kontrol | |
14 | Örnek Olay Çalışmaları (Trafik Kavşak Kontrol, Kimyasal Süreç Kontrol, Üretim Kontrol) |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | [1] Prof. Dr. Harun Taşkın, Zeki Modelleme Optimizasyon ve Kontrol Ders Notları |
Ders Kaynakları | [2] ZADEH L.A., Fuzzy Sets, Information and Control, 8, (1965), 338-353 [3] LI, H., CHEN, C. L. P., HUANG, H.P., Fuzzy Neural Intelligent Systems: Mathematical Foundations and the Application in Engineering, CRC Pres, New York, 2000 [4] ROSS, T. J., Fuzzy Logic with Engineering Applications, Mc Graw Hill, New York, 1995 [5] WANG, L., X., A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall, 1997 [6] TERANO T., ASAI, K., SUGENO, M., ASCHMANN, C., G., Fuzzy Systems Theory and Its Applications, Academic Press Inc., 1991 [7] PEDRYCZ, W., GOMIDE, F., An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design, A Bradford Book, 1998 [8] BAYKAL, N., BEYAN, T., Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Bıçaklar Kitabevi, 2004 [9] YEN, J., LANGARI, R., Fuzzy Logic: Intelligence, Control, and Information, Prentice Hall, 1998 [10] JAMSHIDI, M., Large-Scale Systems: Modeling, Control, and Fuzzy Logic, Prentice Hall, 1997 [11] JAMSHIDI, M., ZADEH, L.A., TITLI, A., Applications of Fuzzy Logic: Towards High Machine Intelligence Quotient Systems, Prentice Hall, 1997 [12] KARRAY, F.O., SILVA, C.W., Soft Computing and Intelligent Systems Design: Theory, Tools and Applications, Addison-Wesley, 2004 |
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 | 20 |
1. Kısa Sınav | 10 |
1. Ödev | 20 |
2. Ödev | 20 |
3. Ödev | 30 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
1. Final | 40 |
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 | 7 | 7 |
Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
Ödev | 5 | 5 | 25 |
Performans Görevi (Seminer) | 1 | 5 | 5 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 148 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,92 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |