ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE

ucuncuduzeymenu.asp

Ders Bilgi Formu ( MAK 586 )


   Temel bilgiler
Ders adı: Mühendislikte Optimizasyon Metodları
Ders kodu: MAK 586
Öğretim üyesi: Prof. Dr. Alp Er KONUKMAN
AKTS kredisi: 7.5
GTÜ kredisi: 3 (3+0+0)
Yılı, Dönemi: 1/2, Güz ve Bahar
Dersin düzeyi: Yüksek lisans
Dersin tipi: Alan seçmeli
Öğretim dili: İngilizce
Öğretim şekli: Yüz yüze
Ön koşullar: Yok
Staj durumu: Yok
Dersin amacı: Mühendislik optimizasyon problemlerini modelleyebilme ve çözebilme yeteneğinin kazandırılması.
   Öğrenme çıktıları Yukarı

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

  1. klasik optimizasyon teorisinin temel kavramlarını açıklayabilme.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
  2. optimizasyon problemlerini formüle edebilme

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    2. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
  3. optimizasyon problemlerini çözme

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    2. İleri düzey mühendislik uygulamasında modern teknik, beceri ve ekipmandan faydalanmak
    3. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak
    4. Bilgiyi makine mühendisliğinin özel bir uzmanlık alanına uygulamak ve çeşitli CAD/CAM/CAE araçlarından faydalanmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Ödev
    2. Dönem projesi
   İçerik Yukarı
1. hafta: Temel tanımlar, Matematiksel sunum, Amaç fonksiyonunun formülasyonu
2. hafta: Tekdorukluluk ve Dışbükeylik.
3. hafta: Hessian matrisinin determinant ve özdeğer analizi, Dışbükey bölge analizi
4. hafta: Kısıtlamasız tek boyutlu optimizasyon: Bölge eleme yöntemleri: Eşit aralıklı bölge yöntemi, Dichotomous yöntemi, Altın bölge yöntemi, Fibonacci yöntemi
5. hafta: Kısıtlamasız tek boyutlu optimizasyon: Bölge eleme yöntemleri: Eşit aralıklı bölge yöntemi, Dichotomous yöntemi, Altın bölge yöntemi, Fibonacci yöntemi
6. hafta: Ara Sınav 1
7. hafta: Kısıtlamasız tek boyutlu optimizasyon: Polinomsal yaklaşım yöntemleri, Türevli yarılama yöntemi, Newton yöntemi, Quasi-Newton yöntemi, Secant yöntemi
8. hafta: Kısıtlamasız çok değişkenli optimizasyon: Simplex (esnek çokyüzlü yöntemi)
9. hafta: Kısıtlamasız çok değişkenli optimizasyon, Döngüsel koordinat tarama yöntemi, Hooke-Jeeves yöntemi, Rosenbrock yöntemi
10. hafta: Kısıtlamasız çok değişkenli optimizasyon: Türevli yöntemler: Steepest descent yöntemi, Newton yöntemi, Quasi-Newton yöntemi, Marquardt-Levenberg yöntemi, Broyden yöntemi, Eşlenik yön kullanan yöntemler, Fletcher-Reeves yöntemi
11. hafta: Kısıtlamalı çok değişkenli optimizasyon: Doğrusal Programlama (LP), Grafik çözüm, Simplex yöntemi, Duyarlılık çözümlemesi, Dualite
12. hafta: Ara Sınav 2
13. hafta: Kısıtlamalı çok değişkenli optimizasyon: Doğrusal Olmayan Programlama (NLP): Penaltı/ceza fonksiyonu teknikleri, Lagrange çarpanları yöntemi, Kuhn-Tucker koşulları
14. hafta: Tamsayı programlama (IP), Karmaşık tamsayı programlama (MIP; MILP, MINLP), Parametre tahmini: Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon, Tavlama benzeşimi yöntemi, Genetik algoritma yöntemi
15. hafta*: Dönem projesi sunumları
16. hafta*: Final sınavı
Ders kitapları ve materyaller:
Önerilen kaynaklar: - Bazaraa M.S., H.D Sherali, C.M. Shetty (1993). Nonlineer Programming: Theory and Algoritms, 2nd Edition, John Wiley & Sons.

- Rardin R.L. (1998). Optimization in Operations Research, Prentice Hall.

- Edgar T.F., D.M. Himmelblau, L.S. Lasdon (2001). Optimization of Chemical Processes, 2nd Edition, Mc Graw-Hill.

- http://www.neos-guide.org/NEOS/index.php/Optimization_Tree

- http://www.gams.com

  * 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
Değerlendirme Yukarı
Değerlendirme tipi Hafta numarası Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler): 6,12 30
Dönem içi diğer çalışmalar: 0
Proje: 15 20
Ödev: 3,4,9,10 10
Kısa sınav (Quiz): 0
Final sınavı: 16 40
  Toplam ağırlık:
(%)
   İş yükü Yukarı
Etkinlik Süre (Haftalık saat) Toplam hafta sayısı Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme): 3 12
Ders dışı bireysel çalışma: 3 12
Uygulama, Rehberli problem çözme: 0 0
Ödev: 4 4
Dönem projesi: 10 6
Dönem projesi sunumu: 3 1
Kısa sınav (Quiz): 0 0
Ara sınav için bireysel çalışma: 10 2
Ara sınav (Vize): 3 2
Final sınavı için bireysel çalışma: 10 1
Final sınavı: 3 1
    Toplam işyükü:
    Toplam AKTS kredisi:
*
  * AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
-->