Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Durmuş Özkan Şahin *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2025, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1) Modern Sezgisel Teknikler ve Uygulamaları, Tunçhan Cura, 2008, Papatya Yayıncılık. 2) Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Derviş Karaboğa, 2014, Nobel Yayın. 3) Handbook of Metaheuristics, Michel Gendreau and Jean-Yves Potvin, Springer. 4) Metaheuristics From Design to Implementation, El-Ghazali Talbi, 2009, Wiley. 5) Search and Optimization by Metaheuristics – Techniques and Algorithms Inspired by Nature, Ke-Lin Du and M.N.S Swamy, 2016, Birkauser. 6) Differential evolution a practical approach to global optimization, Price, K.V.,Storn, R.M., Lampinen, J.A., 2005, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. 7) Multidimensional particle swarm optimization for machine learning and pattern recognition. Kiranyaz, S., Ince, T., Gabbouj, M. 2014. Springer-Verlag, New York, USA.

Dersin İçeriği

Dersin mesleki gelişime olan katkısı, sezgisel algoritmalar ile ilgili bilgi ve uygulamaların tanıtılması ve öğrenilen sezgisel algoritmaları uygulama becerisinin kazandırılmasıdır.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilerin sezgisel algoritmalarla ilgili konularda mühendislik uygulamalarıyla bilgilendirilmelerini sağlamaktır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Sezgisel algoritmalara giriş
2 Lokal arama yöntemleri
3 Tavlama benzetimi algoritması
4 Tabu arama algoritması
5 Genetik algoritmalar
6 Diferansiyel gelişim algoritması
7 Parçacık sürü optimizasyonu
8 Ara sınav
9 Karınca koloni algoritması
10 Gri kurt algoritması
11 Yapay arı koloni algoritması
12 Diğer önemli sezgisel algoritmalar
13 Sezgisel algoritmaların kısıtlı optimizasyon problemlerine adaptasyonu
14 Sezgisel algoritmalarda parametre belirleme ve performans analizi
15 Hibrit ve paralel meta-sezgisel algoritmalar
16 Final sınavı