Lisans
Mühendislik Fakültesi
Bilgisayar Mühendisliği
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.


Evrimsel Hesaplama

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
CSE0458 Evrimsel Hesaplama 2/0/2 SA İngilizce 6
Dersin Amacı
 Evrimsel hesaplama geleneksel yöntemler kullanılarak geliştirilen programlar ile çözümü zor olarak değerlendirilen problemlerin çözümünde biyolojik evrim süreç simülasyonunun esas alındığı araştırma alanıdır. Bu ders kapsamında çeşitli evrimsel algoritmalar ve bu algoritmaların uygulandığı problemler ele alınmaktadır. 
Ön Koşullar -
Eş Koşullar -
Özel Koşullar -
Öğretim Üyeleri
Asistanlar -
Ders Gün,Saat ve Yeri Ders bu dönem açılmamıştır.
Görüşme Saatleri ve Yeri Ders bu dönem açılmamıştır.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri Anlatım, uygulama
Temel Kaynaklar - Introduction to Evolutionary Computing, by Agoston E. Eiben  (Author), J.E. Smith (Author), Natural Computing Series, Springer, 2010
Diğer Kaynaklar - Hoos, H. H., & Stützle, T. (2004). Stochastic local search: Foundations and applications. Elsevier.
Haftalık Ders Programı
Hafta Dersin İçeriği Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta Derse giriş, arama ve optimizasyona giriş, yerel arama teknikleri Yazılı ve sözlü anlatım.
2. Hafta Yerel arama metodları Yazılı ve sözlü anlatım.
3. Hafta Yerel arama metodları Yazılı ve sözlü anlatım.
4. Hafta Evrimsel algoritmalar Yazılı ve sözlü anlatım.
5. Hafta Evrimsel algoritmalar Yazılı ve sözlü anlatım.
6. Hafta Evrimsel algoritmalar Yazılı ve sözlü anlatım.
7. Hafta Sürü zekası ve karınca kolonisi optimizasyonu algoritmalarına giriş. Yazılı ve sözlü anlatım.
8. Hafta Ara sınav Ara sınav
9. Hafta Parçaçık sürü optimizasyonu, yapay bağışıklık sistemi Yazılı ve sözlü anlatım.
10. Hafta Doğa esinli algoritmalarla çalışma Yazılı ve sözlü anlatım.
11. Hafta Diğer doğa esinli yöntemler Yazılı ve sözlü anlatım.
12. Hafta Diğer doğa esinli yöntemler Yazılı ve sözlü anlatım.
13. Hafta Kısıt yönetimi ve melezleştirme Yazılı ve sözlü anlatım.
14. Hafta İleri konular Yazılı ve sözlü anlatım.
15. Hafta
16. Hafta
17. Hafta
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri Adet Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar) 1 40
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum 1 20
Final 1 40


ÖÇ-1Evrimsel algoritmalar, evrimsel programlama ve karınca koloni optimizasyonu tekniklerini optimizasyon problemlerine ve makine öğrenmesi gerektiren problemlere nasıl uygulayacağını gösterebilir.
ÖÇ-2Genetik algoritmalar, genetik programlama ve karınca kolonisi temel ilkelerini ve tekniklerini bilir.
ÖÇ-3Problemleri çözmek üzere farklı yaklaşımları karşılaştırır.
ÖÇ-4Çalışma alanında yapılmış yayınları okur ve kavrayabilir.
ÖÇ-5 Güncel araştırma konuları üzerinde bilgi sahibidir.
Program Çıktıları
PÇ-1Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
PÇ-2Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme veyorumlama becerisi.
PÇ-6Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi;mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10PÇ 11
ÖÇ 1           
ÖÇ 2           
ÖÇ 3           
ÖÇ 4           
ÖÇ 5