Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Kısıtlı ve kısıtlı olmayan optimizasyon yöntemlerini öğrenir. 2) Doğrusal, doğrusal olmayan ve karesel proglamlama hakkında bilgi sahibi olur. 3) Konu ile ilgili çeşitli algoritmları ve uygulamalarını öğrenir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Kısıtlı Optimizasyon. Doğrusal Programlama. Lagrange Çarpanları. Karesel Programlama. Doğrusal-Olmayan Programlama. Newton Yöntemleri. Eşlenik Yön Metotları. En Küçük Kareler Problemleri.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Kısıtlı Optimizasyon.
2. Hafta
Doğrusal Programlama.
3. Hafta
Lagrange Çarpanları.
4. Hafta
Karesel Programlama.
5. Hafta
Doğrusal-Olmayan Programlama.
6. Hafta
Newton Yöntemleri.
7. Hafta
Eşlenik Yön Metotları.
8. Hafta
Ara-sınav
9. Hafta
En Küçük Kareler Problemleri.
10. Hafta
En Küçük Kareler Problemleri.
11. Hafta
En Küçük Kareler Problemleri.
12. Hafta
En Küçük Kareler Problemleri.
13. Hafta
En Küçük Kareler Problemleri.
14. Hafta
En Küçük Kareler Problemleri.
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
1. Fletcher R., Practical Methods of Optimization, 2/E, ISBN: 0471278289, J. Wiley, 2001 2. Bradie A., A Friendly Introduction to Numerical Analysis, 6/E, ISBN-13: 9780130130549, Pearson/Prentice Hall, 2006 3. Aktaş Z., Sayısal Çözümleme, ODTÜ Yayınları, 1991
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Anlatım,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme,Diğer
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
1
30
Ödev
1
15
Mini-Sınav
5
15
Toplam(%)
60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
60
Finalin Başarıya Oranı(%)
40
Toplam(%)
100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite
Sayı
Süresi(Saat)
İş Yükü
Ara Sınav
1
1,5
1,5
Kısa Sınavlara hazırlık
3
5
15
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
Final Sınavına Hazırlık
1
30
30
Ders Saati
14
4
56
Ara Sınava Hazırlık
1
25
25
Laboratuvar
Final Sınavı
1
1,5
1,5
Ödevler
2
10
20
Kısa Sınavlar
3
,8
2,4
Toplam İş Yükü
151,4
Toplam İş Yükü / 30
5,04
Dersin AKTS Kredisi
5
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
