Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
END486 Sezgisel Metotlar (TS 8.2) 927001 4 8 6
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Amacı
Endüstri Mühendisliği kapsamında ele alınan zor problemlerde kısa süre içerisinde iyi/eniyi çözümleri elde edebilmek amacıyla kullanılan sezgisel ve metasezgisel yöntemler incelenecektir. Öncelikle basit sezgisel yöntemler, ardından genel amaçlı sezgisel yöntemlere değinilecektir.
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Yrd.Doç.Dr. Ahad FOROUGHİ
Öğrenme Çıktıları
  1. Temel problemler için basit sezgisel yöntemlerin kodlanabilmesi.
  2. Sezgisel yöntemlerin daha hızlı çalışmasını sağlayan hesaplamaların geliştirilebilmesi.
  3. Temel problemlere benzerlik gösteren problemler için sezgisel yöntemlerin geliştirilebilmesi.
  4. Meta sezgisel yöntemler ile problemleri çözebilme kabiliyeti.
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
- Talbi, El-Ghazali. Metaheuristics: from design to implementation. Vol. 74. John Wiley & Sons, 2009.- Wayne L. Winston (2003) Operations Research: Applications and Algorithms, Yayınevi: Cengage- Ders Notları.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Sezgisel Arama nedir ve hangi problemler için kullanılır , Çözüm Kurucu ve Çözüm İyileştirici Sezgisel Yöntemler , Tavlama Benzetimi, Tabu Arama, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, gelişimi, genel yapısı, tahmin modeli ve optimizasyon aracı olarak kullanılması. Karma Metotlar. Sezgisel Optimizasyon ile elde edilen sonuçların karşılaştırılması ve geçerliliği.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
1.Kombinatoryal Optimizasyon Problemler ve Sezgisel Yöntemlere Giriş
2.Kombinatoryal Optimizasyon Problemler ve Sezgisel Yöntemlere Giriş
3.Çözüm Kurucu ve Çözüm İyileştirici Sezgisel Yöntemler
4.Çözüm Kurucu ve Çözüm İyileştirici Sezgisel Yöntemler
5.Minimum Yayılan Ağaç : Prim Algoritması, Kruskal Algoritması
6.Gezgin Satıcı Problemi : En Yakın Komşu Sezgiseli, En Yakın Ekleme Sezgiseli
7.En kısa yol problemi: Dijkstra Algoritması
8.Ara Sınav
9.Çizelgeleme problemleri: SPT Çizelgeleme, EDD Çizelgeleme, Johnson Algoritması
10.Çizelgeleme problemleri: Revize Johnson Algoritması, Jackson Algoritması, CDS Algoritması, Palmer Algoritması
11.Ekonomik Sipariş Miktarı Problemleri: Silver-Meal Algoritması, Wagner-Whitin Algoritması.
12.Ekonomik Sipariş Miktarı Problemleri: Zangwill Algoritması.
13.Meta sezgiseller: Tavlama benzetimi , Tabu arama
14.Meta sezgiseller: Karınca kolonileri , Parçacik Sürü Optimizasyonu
15.Meta sezgiseller: Genetik algoritma
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav190
Ev Ödevi110
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav11010
Final Sınavı11010
Bütünleme Sınavı188
Derse Katılım148112
Ev Ödevi2510
Toplam150