EĞİTİM
Ders Detayı
ELE604 - Optimizasyon
2024-2025 Güz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE604 - Optimizasyon
Program | Teorik saat | Uygulamalı saat | Yerel kredi | AKTS kredisi |
Yüksek lisans | 3 | 0 | 3 | 8 |
Zorunluluk | : | Seçmeli |
Önkoşul ders(ler) | : | - |
Eşzamanlı ders(ler) | : | - |
Veriliş biçimi | : | Yüz yüze |
Öğrenme ve öğretme teknikleri | : | Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme |
Dersin amacı | : | Derste öğrencilerin karşılaşabilecekleri optimizasyon problemlerini çözebilmeleri için, temelde dışbükey programlama kapsamında kalmak üzere, a) problemi tanıma ve sınıflandırma, b) dışbükey küme ve işlevleri tanıma ve inceleme ile ilgili araçlar, c) dışbükey programlama problemlerin çözümünde kullanılan temel algoritmalar, d) kısıtlı problemler için çifteşlik kavramı ve uygulama tekniklerinin öğrenciye aktarılması amaçlanmaktadır. |
Dersin öğrenme çıktıları | : | Optimizasyon problemlerini tanır ve sınıflandırır Karşılaştığı bir problemi optimizasyon problemi olarak modeller, Kurduğu problemi hangi algoritmayla çözebileceğini, değişik algoritmaların birbirine göre avantaj ve dezavantajlarını bilir Derste öğrendiği teknikleri ve algoritmaları tez, proje gibi gerçek hayat uygulamalarında kullanır Gelişmiş güncel optimizasyon algoritmalarını takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur. |
Dersin içeriği | : | Doğrusal cebir konularının kısa tekrarı, Dışbükeylik, dışbükey küme ve işlevler, Kısıtsız problemlerde Gradyan İniş, En Dik İniş, Newton Algoritmaları ve bunların varyasyonları, Kısıtlı problemler ve Karush-Kuhn-Tucker Koşulları, Yukarıdaki kısıtsız problem algoritmalarının kısıtlı problemlere uyarlanması, İç Nokta Algoritmaları (Penaltı ve Bariyer Yöntemleri) |
Kaynaklar | : | 1. Luenberger, Linear and Nonlinear Programming, Kluwer, 2002.; 2. Boyd ve Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge, 2004.; 3. Baldick, Applied Optimization, Cambridge, 2006.; 4. Freund, Lecture Notes, MIT.; 5. Bertsekas, Lecture Notes, MIT.; 6. Bertsekas, Nonlinear Programming, Athena Scientific, 1999. |
Haftalar | Konular |
---|---|
1 | Doğrusal cebir konularının kısa tekrarı |
2 | Doğrusal cebir konularının kısa tekrarı |
3 | Kısıtsız problemler için eniyilik koşulları Dışbükey Kümeler |
4 | Dışbükey ve içbükey işlevler Dışbükeylik koşulları Dışbükeyliği bozmayan işlemler |
5 | Karesel işlemler, biçimler ve optimizasyon Eniyilik koşulları Kısıtsız enküçültme |
6 | İniş yöntemleri Yakınsama |
7 | Algoritmalar: Gradyan İniş Algoritması, |
8 | Algoritmalar: En Dik İniş Algoritması, |
9 | Algoritmalar: Newton Algoritması |
10 | Ara sınav |
11 | Kısıtlı optimizasyon Çifteşlik |
12 | Eniyilik koşulları, KKT koşulları Algoritmalar: Olurlu Yön Yöntemi, Aktif Küme Yöntemi |
13 | Algoritmalar: Gradyan İzdüşümü Yöntemi, Eşitlik Kısıtları ile Newton Algoritması |
14 | Algoritmalar: Penaltı ve Bariyer Yöntemleri |
15 | Çalışma haftası |
16 | Genel Sınav |
Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
---|---|---|
Devam | 0 | 0 |
Laboratuar | 0 | 0 |
Uygulama | 0 | 0 |
Alan Çalışması | 0 | 0 |
Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
Ödevler | 13 | 30 |
Sunum | 0 | 0 |
Projeler | 0 | 0 |
Seminer | 0 | 0 |
Kısa Sınav (Quiz) | 0 | 0 |
Ara Sınavlar | 1 | 30 |
Genel sınav | 1 | 40 |
Toplam | 100 | |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 60 | |
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 40 | |
Toplam | 100 |
Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Süre (saat) | Toplam iş yükü |
---|---|---|---|
Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
Uygulama | 0 | 0 | 0 |
Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb.) | 14 | 5 | 70 |
Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 13 | 5 | 65 |
Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi | 0 | 0 | 0 |
Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 29 | 29 |
Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 34 | 34 |
Toplam iş yükü | 43 | 76 | 240 |
Program yeterlilikleri | Katkı düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1. | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin gerektirdiği temel bilgilerin yanı sıra Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında geniş ve derin bilgiye sahiptir. | |||||
2. | Matematik, Fen Bilimleri ve Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak ileri düzeyde analiz ve sentez yeteneği gerektiren karmaşık mühendislik problemlerini çözer. | |||||
3. | Bilimsel literatürü takip eder, yorumlar ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanır. | |||||
4. | Araştırma tasarlar, yapar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |||||
5. | Proje tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası çalışmalarda liderlik yapabilir. | |||||
6. | Problem çözümlerinde yeni ve özgün fikirler üretir. | |||||
7. | Karmaşık, sınırlı ya da eksik verileri analiz edip anlamlı sonuçlar çıkartabilir, disiplinler arası çalışmalarda bu becerisini kullanabilir. | |||||
8. | Teknolojik gelişmeleri takip eder, kendisini geliştirip yeniler, yeni durumlara kolay uyum sağlar. | |||||
9. | Uygulamalarının etik açıdan uygunluğunu ve sosyal ve çevresel etkilerini göz önüne alır. | |||||
10. | Fikirlerini ve çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkinlikle sunar; İngilizce'yi ileri düzeyde kullanır. |
1: En düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok yüksek