Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Deney tasarlayıp yürütebilme ve sonuçları analiz edip yorumlama becerisi kazanır 2) Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi kazanır 3) Mühendislik uygulamaları için gerekli teknikleri ve modern mühendislik aygıtlarını kullanabilme becerisi kazanır
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Üretim sistemlerinin tanımı ve yapısı, üretim planlamasında kullanılan sezgisel arama yöntemleri, dal-sınır tekniği, yerel arama yöntemi, tabu arama, tavlama benzetimi, genetik algoritmalar, sezgisel çizelgeleme yöntemleri, komşu arama yöntemleri, toplam akış zamanını en küçükleyen yöntemler, toplam ağırlıklandırılmış gecikme problemleri, darboğaz sezgiselleri.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
En iyileme, yerel eniyi, tümsel eniyi kavramlarının matematiksel temeli
2. Hafta
NP-zor problemler ve çözüm karmaşıklığı
3. Hafta
Temel sezgisel yöntemler: rassal arama algoritması, tepeye tırmanma algoritması
4. Hafta
Bu algoritmaların örnek bir probleme uygulanması
5. Hafta
Modern sezgisel algoritmalar hakkında genel bilgi ve örnekler
6. Hafta
Evrimsel Algoritmaların temel prensipleri, çalışma şekli ve uygulama alanları
7. Hafta
Seçilmiş bazı problemlerin Evrimsel Algoritmalar ile çözümü
8. Hafta
Arasınav
9. Hafta
Genetik algoritmanın temel prensipleri ve uygulama alanları
10. Hafta
Tavlama benzetiminin temel prensipleri ve uygulama alanları
11. Hafta
Seçilmiş bazı problemlerin Tavlama Benzetimi algoritması ile çözümü
12. Hafta
Tabu arama algoritmasının temel prensipleri ve uygulama alanları
13. Hafta
Seçilmiş bazı problemlerin Tabu Arama algoritması ile çözümü
14. Hafta
Proje sunumu
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems Colin Reeves, John Wiley,1993