Türkçe


BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ
Ders Adı Kodu Yılı Yarıyılı Süresi (T+U) Kredisi AKTS Kredisi
EVOLUTIONARY OPTIMIZATION STRATEGIES CMP511 1 2 3+0 3.0 8.0


Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans , TYYÇ: 7. Düzey , EQF-LLL: 7. Düzey , QF-EHEA: 2. Düzey
Dersin Türü Bölümde Seçmeli
Dersin Veriliş Şekli Yüz-Yüze Eğitim
Ders zorunlu veya opsiyonel iş deneyimi gerektiriyor mu ? Hayır
Dersin Koordinatörü Dr. Öğr. Üye. RUHSAN ÖNDER
Dersi Veren(ler)
Dersin Yardımcıları

Dersin Öncesinde ve/veya Ders ile Birlikte Alınması Zorunlu Dersler
DERS KATEGORİSİ
Dersin Kategorisi Katkı Yüzdesi
Temel Mesleki Ders % 50
Uzmanlık / Alan Dersi % 50
Destek Dersi -
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersi -
Aktarılabilir Beceri Dersi -

Amaç ve İçeriği
Dersin Amacı Evrimsel optimizasyon algoritmalarının teorisini, tarihini, matematiğini ve programlamasını tartışır.
Dersin İçeriği Öne çıkan algoritmalar şunları içerir: genetik algoritmalar, genetik programlama, karınca kolonisi optimizasyonu, parçacık sürüsü optimizasyonu, diferansiyel evrim, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon ve dışbükey optimizasyon teknikleri.
Dersin Meslek Eğitimini Sağlamaya Yönelik Katkısı evrimsel optimizasyon algoritmalarının teorisini, tarihini, matematiğini ve programlamasını öğrenecek genetik algoritmalar, genetik programlama, karınca kolonisi optimizasyonu, parçacık sürüsü optimizasyonu, diferansiyel evrim, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon ve dışbükey optimizasyon teknikleri ile programlamayı öğrenecektir

S.No
Dersin Öğrenme Çıktıları
Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.
1 Evrimsel optimizasyon algoritmalarının teorisini, tarihini, matematiğini ve programlamasını öğrenecektir
2 Genetik algoritmalar, genetik programlama, karınca kolonisi optimizasyonu, parçacık sürüsü optimizasyonu, diferansiyel evrim, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon ve konveks optimizasyon teknikleri ile programlamayı öğrenecektir
3 Mühendislik problemlerinde matematik ve fen bilgisi bilgisi ve anlayışı
4 Karmaşık mühendislik sistemleri hakkındaki verileri multidisipliner bir bağlamda analiz etme ve yorumlama becerisi.
5 Bilmediğiniz karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme, karmaşık problem çözmede sistem düşüncesini uygulama, yaşam boyu bağımsız öğrenme, özerk olarak daha fazla çalışma yapma becerisi

Dersin Öğrenme-Öğretme Yöntemleri
Dersin Öğrenme-Öğretme Yöntemleri

Haftalık Ders Konuları ve Öngörülen Hazırlık Çalışmaları
Hafta Konular Ön Hazırlık ve Pekiştirme
1 Optimizasyonun Temelleri Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
2 Klasik Evrimsel Algoritmalar Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
3 Genetik Algoritmalar Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
4 Genetik Algoritmaların Matematiksel Modelleri Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
5 Evrimsel Stratejiler Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
6 Evrimsel Programlama Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
7 Arasınav Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
8 Evrimsel Algoritmaların Türleri Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
9 Çok koşullu optimizasyon Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
10 Niching ve Paylaşım Fonksiyonu Optimizasyonu Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
11 Çok hedefli Optimizasyon Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
12 Pareto Optimalite Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
13 Çok hedefli Optimizasyon için Nondominated Sıralama Genetik Algoritmaları Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
14 Çok hedefli Genetik Algoritma Optimizasyonu için paylaşım mesafeleri ve niche sayımının kullanımı Yüklü Dosya Bulunmamaktadır

KAYNAKLAR
1- Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithms, Bozorg-Haddad, Omid (Ed.) 2018.

Yardımcı kitap: Richard Szeliski, Convex Optimization, cambridge university press, 2004

MATERYAL PAYLAŞIMI
Ders Notu Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Sunumlar Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Ödev Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Sınav ve Soru Çözümleri Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Faydalı Linkler Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Video ve Görseller Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Diğer Yüklü Dosya Bulunmamaktadır
Duyurular Yüklü Dosya Bulunmamaktadır

DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARINA KATKISI
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI TANIMLANMAMIŞ
*Katkı Düzeyi (0-5): 0-Yok, 1- Çok Az, 2- Az, 3- Orta, 4- Yüksek, 5- Çok Yüksek

S.No
Dersin Öğrenme Çıktıları
Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI (İlişki Düzeyi)
1 Evrimsel optimizasyon algoritmalarının teorisini, tarihini, matematiğini ve programlamasını öğrenecektir
2 Genetik algoritmalar, genetik programlama, karınca kolonisi optimizasyonu, parçacık sürüsü optimizasyonu, diferansiyel evrim, biyocoğrafyaya dayalı optimizasyon ve konveks optimizasyon teknikleri ile programlamayı öğrenecektir
3 Mühendislik problemlerinde matematik ve fen bilgisi bilgisi ve anlayışı
4 Karmaşık mühendislik sistemleri hakkındaki verileri multidisipliner bir bağlamda analiz etme ve yorumlama becerisi.
5 Bilmediğiniz karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme, karmaşık problem çözmede sistem düşüncesini uygulama, yaşam boyu bağımsız öğrenme, özerk olarak daha fazla çalışma yapma becerisi

Ölçme ve Değerlendirme
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirilmesi Etkinlik
Sayısı
Katkı Yüzdesi
Ara Sınav 0 -
Bilg.Des. Sunum 0 -
Kısa Sınav 0 -
Rapor Sunma 0 -
Ödev Değerlendirme 0 -
Sözlü Değerlendirme 0 -
Tez Sunma 0 -
Belge Sunma 0 -
Uzman Değerlendirmesi 0 -
Kurul Sınavı 0 -
Uygulama Sınavı 0 -
Yıl Sonu Final Sınavı 0 -
Staj Sınavı 0 -
TOPLAM 0 %100
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Başarısının Toplam Başarı Notuna Katkısı 0 %50
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarısının Toplam Başarı Notuna Katkısı 1 %50
TOPLAM 1 %100


DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme - Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme - Öğretme Etkinlikleri Etkinlik
(Hafta Sayısı)
Süresi
(Saat)
Toplam İş Yükü
Ders 14 3 42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme 14 2 28
Arazi Çalışması 0 0 0
Grup Çalş. / Ödevi 0 0 0
Laboratuar 0 0 0
Okuma 0 0 0
Ödev 3 5 15
Proje Hazırlama 1 20 20
Seminer 0 0 0
Staj 0 0 0
Teknik Gezi 0 0 0
Web Tab. Öğrenme 0 0 0
Uygulama 3 20 60
Yerinde Uygulama 0 0 0
Mesleki Faaliyet 0 0 0
Sosyal Faaliyet 0 0 0
Tez Hazırlama 0 0 0
Alan Çalışması 0 0 0
Rapor Yazma 3 5 15
Öğrenme - Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü - - 180
Ölçme - Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü
Ölçme - Değerlendirme Etkinlikleri Etkinlik
(Sayısı)
Süresi
(Saat)
Toplam İş Yükü
Final Sınavı 1 3 3
Final Sınavı Hazırlığı 1 20 20
Ara Sınav 0 0 0
Ara Sınav Hazırlığı 0 0 0
Kısa Sınav 0 0 0
Kısa Sınav Hazırlığı 0 0 0
Toplam Ölçme - Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü - - 23
Genel Toplam - - 203
Toplam İş Yükü / 25.5 8.0
Dersin AKTS (ECTS) Kredisi 8.0

EBS : Kıbrıs İlim Üniversitesi Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi Kıbrıs İlim Üniversitesi AKTS Bilgi Paketi AKTS Bilgi Paketi ECTS Information Package Avrupa Kredi Transfer Sistemi (AKTS/ECTS), Avrupa Yükseköğretim Alanı (Bologna Süreci) hedeflerini destekleyen iş yükü ve öğrenme çıktılarına dayalı öğrenci/öğrenme merkezli öğretme ve öğrenme yaklaşımı çerçevesinde yükseköğretimde uluslarası saydamlığı arttırmak ve öğrenci hareketliliği ile öğrencilerin yurtdışında gördükleri öğrenimleri kendi ülkelerinde tanınmasını kolaylaştırmak amacıyla Avrupa Komisyonu tarafından 1989 yılında Erasmus Programı (günümüzde Yaşam Boyu Öğrenme Programı) kapsamında geliştirilmiş ve Avrupa ülkeleri tarafından yaygın olarak kabul görmüş bir kredi sistemidir. AKTS, aynı zamanda, yükseköğretim kurumlarına, öğretim programları ve ders içeriklerinin iş yüküne bağlı olarak kolay anlaşılabilir bir yapıda tasarlanması, uygulanması, gözden geçirilmesi, iyileştirilmesi ve bu sayede yükseköğretim programlarının kalitesinin geliştirilmesine ve kalite güvencesine önemli katkı sağlayan bir sistematik yaklaşım sunmaktadır. ETIS : İstanbul Aydın University Education & Training System Cyprus Science University ECTS Information Package ECTS Information Package European Credit Transfer and Accumulation System (ECTS) which was introduced by the European Council in 1989, within the framework of Erasmus, now part of the Life Long Learning Programme, is a student-centered credit system based on the student workload required to achieve the objectives of a programme specified in terms of learning outcomes and competences to be acquired. The implementation of ECTS has, since its introduction, has been found wide acceptance in the higher education systems across the European Countries and become a credit system and an indispensable tool supporting major aims of the Bologna Process and, thus, of European Higher Education Area as it makes teaching and learning in higher education more transparent across Europe and facilitates the recognition of all studies. The system allows for the transfer of learning experiences between different institutions, greater student mobility and more flexible routes to gain degrees. It also offers a systematic approach to curriculum design as well as quality assessment and improvement and, thus, quality assurance.