| Dersin Amacı | Bu dersi başarılı olarak tamamlayan öğrenci bir kaç farklı önemli zeki optimizasyon algoritmasını tanımalı, rastgelelik kullanan algoritmaları bilimsel bir yöntem ile karşılaştırabilmeli, konudaki son bilimsel gelişmelerin bir kısmından haberdar olmalı, kara-kutu optimizasyon problemlerini uygun gösterimler ve hedef fonksiyonları ile modelleyebilmeli ve optimizasyon yaparken aşılması gereken zorlukların farkında olmalıdır. |
|---|
| Dersin İçeriği | Türev temelli optimizasyon, tek-durumlu ve populasyon yöntemleri, zeki optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırılması, optimzasyonda aşılması gereken zorluklar, çok-hedefli optimizasyon, karınca kolonisi optimizasyonu, dağıllım tahmini algoritmaları. |
|---|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | - Essentials of Metaheuristics, Sean Luke
- Metaheuristics: From Design to Implementation, El-Ghazali Talbi
- An Introduction to Optimization, 4th Edition, Edwin K. P. Chong and Stanislaw H. Zak
- Global Optimization Algorithms - Theory and Application -, 3rd Edition, Thomas Weise
- Numerical Optimization, 2nd Edition, Jorge Nocedal and Stephen J. Wright
|
|---|
