GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA ALGORİTMALARI/1790003
Dersin Adı: DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA ALGORİTMALARI
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Ders Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
   Doç. Dr. Şenol ALTAN
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/saltan
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
   saltan@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Doğrusal olmayan kısıtlı optimizasyon ve yapay zeka tekniklerini öğrenir.
Karmaşık makro ve mikro ekonomi problemlerinde zeki optimizasyon tekniklerinin uygulamalarını öğrenir.







 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Doğrusal olmayan kısıtlı optimizasyon,
2. Hafta  Uygulama
3. Hafta  Karesel programlama
4. Hafta  Uygulama
5. Hafta  Genetik algoritmalar
6. Hafta  Uygulama
7. Hafta  Tabu araması
8. Hafta  Uygulama
9. Hafta  Karınca kolonisi araması
10. Hafta  Uygulama
11. Hafta   Yapay sinir ağları
12. Hafta  Uygulama
13. Hafta  Proje sunumları
14. Hafta  Proje sunumları
15. Hafta  Proje sunumları
16. Hafta  Proje sunumları
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  How to Solve It: Modern Heuristics 2nd ed. Revised and Extended, Michalewicz Zbigniew, Fogel David B., Springer-Verlag, 2004. 2. Intelligent Optimization Techniques, Pham, D.T., Karaboga, D., Springer Verlag, 1999.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Gösterme, Uygulama - Alıştırma
 -- STAJ / UYGULAMA
  Yok
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
20
 Ödev
2
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
10
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
8
3
24
 Haftalık uygulamalı ders saati
8
3
24
 Okuma Faaliyetleri
12
3
36
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
7
3
21
 Materyal tasarlama, uygulama
8
3
24
 Rapor hazırlama
3
2
6
 Sunu hazırlama
3
1
3
 Sunum
3
1
3
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
7
3
21
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
7
3
21
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
183
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.32
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Yöneylem Araştırması alanlarında teorik ve uygulama açısından mesleki uzmanlık ve beceriye sahip olma.X
2
Yöneylem Araştırması ile ilgili terimleri ve temel teorileri kavrama, uygulama ve değerlendirme becerisine sahip olma.X
3
Yöneylem Araştırması alanında toplumsal bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket edebilme, kazandığı bilgi ve becerileri sorumluluk ilkelerine uygun olarak sosyal ve çalışma hayatında uygulayabilme.X
4
Kamu Kurum ve Kuruluşları, Özel Sektör ve Sivil Toplum Kuruluşlarında ki Araştırma-Geliştirme bölümlerinde çalışma ve planlama uzman yardımcısı olmak için mesleki yetkinlik kazanma.X
5
İşletme, Finans, Endüstri Mühendisliği, Matematik ve İktisat gibi diğer disiplinlerle ilgili bilgi sahibi olma.X
6
Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgilere dayanarak karşılaştığı güncel soruna ilişkin uygun matematiksel programlama yöntemlerini seçme, kullanma ve değerlendirme becerisine sahip olma.X
7
Disiplinler arası ve disiplin içi çalışmalarda verimli sonuçlara ulaşabilmek için takımla çalışma becerilerine sahip olma.X
8
Kurum ve kuruluşların projelerini planlama, yönetme ve alanında bağımsız çalışmaları yürütebilecek araştırma yöntem bilgisine sahip olma.X
9
Analitik düşünme, araştırma yapabilme ve bir araştırmacı olarak sorunlara bilimsel çözümler getirebilecek niteliklere sahip olma.X
10
Temel düzeyde yöneylem araştırması paket programlarını kullanabilme ve iş hayatında bilişim teknolojileri ile ilgili konularda beceri sahibi olma.X