SEDS 534
Eniyileme Yöntemleri
Vektörler ve matrisler, temel calculus, Kısıtsız optimizasyon, tek boyutlu arama metotları, “golden section”, “Fibonacci”, “Newton s method”, gradient arama metotları, “Steepest-descent”, “Newton s method”, “conjugate-gradient”, En küçük kareler analizi, lineer programlama, sezgisel optimizasyon metotları, benzetimli tavlama yöntemi.
Dersin Amacı
Çeşitli optimizasyon yöntemlerinin temel kavramlarını ve güncel araştırmaları tanıtmak.
Kaynakça
E. K. P. Chong and S. H. Zak, An Introduction to Optimization, Third Edition, New York, NY: John Wiley & Sons, Inc. (Wiley-Interscience Series), 2008
Öğrenim Çıktıları
1. Mühendislik problemlerini çözmek ve formule etmek için sahip olunan bilgiyi kullanma becerisini göstermek
2. Farklı optimizasyon metotlarını sınıflayabilmek
3. Spesifik bir problem için bir optimizasyon tekniği önerebilme
4. Optimizasyon araçlarını kullanabilmek
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Optimizasyona Giriş |
| 2 | Matematiksel Gözden Geçirme I: Vektörler ve Matrisler |
| 3 | Matematiksel Gözden Geçirme II: Kalkülüs |
| 4 | Kısıtsız Optimizasyon |
| 5 | Golden Section, Fibonacci, Newton Metotları |
| 6 | Gradyan Arama Yöntemleri ve En Küçük Kareler |
| 7 | Kısıtlı Optimizasyon |
| 8 | Doğrusal Programlama |
| 9 | Değerlendirme ve Gözden Geçirme |
| 10 | Sezgisel (Heuristik) Optimizasyon Yöntemleri |
| 11 | Yapay Sinir Ağları, Benzetilmiş Tavlama (Simulated Annealing) |
| 12-14 | Dönem Projesi Sunumları ve Tartışmaları |
Notlandırma
Vize 30%
Araştırma Sunumu 30%
Final 40%