Endüstri Mühendisliği

IE 358 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Heuristics in Optimization

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 358	FALL	3	0	3	6

Ön-Koşul(lar)	IE 251 To be successful (To have received at least DD grade)
Dersin Dili	English
Dersin Türü	ELECTIVE_COURSE
Dersin Düzeyi	Lisans
Dersin Veriliş Şekli	Face-To-Face
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	Lecture/Presentation
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Doç. Dr. Ömer Özkan
Öğretim Eleman(lar)ı	Doç. Dr. Ömer Özkan
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

The aim of this course is to teach the fundamental principles of metaheuristic algorithms and demonstrate how these algorithms can be applied to various optimization problems.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Ad	Açıklama	PC Alt	* Katkı Düzeyi
Ad	Açıklama	PC Alt	1	2	3	4	5
LO1	Students will be able to describe the role of heuristic methods in optimization.				X
LO2	Students will be able to explain the structures and operating principles of fundamental heuristic methods such as simulated annealing, particle swarm optimization, genetic algorithms, ant colony optimization, and tabu search algorithms.						X
LO3	Students will be able to compare the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Scatter Search methods in optimization problems.				X
LO4	Students will be able to define local search methods and neighborhood structures in optimization problems.					X

Ders Tanımı

Introduction to Complexity and Heuristics; Simulated Annealing; Particle Swarm Optimization; Genetic Algorithms and Evolutionary Strategies; Ant Colony Optimization; Tabu Search Algorithm; Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP); Scatter Search Algorithm; Local Search and Neighborhood Structures

Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri	X
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Review of Operations Research Topics	Michalewicz, Z. (2013), Chp1	LO1
2	Introduction to Complexity and Heuristics	Lecture Notes	LO1
3	Simulated Annealing	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp5 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp10	LO2
4	Particle Swarm Optimization	Lecture Notes	LO2
5	Genetic Algorithms and Evolutionary Strategies	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp6 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp3	LO2
6	Genetic Algorithms and Evolutionary Strategies	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp6 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp3	LO2
7	Ant Colony Optimization	Lecture Notes Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp9	LO2
8	Midterm Exam		-
9	Tabu Search Algortihm	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp5 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp2	LO2
10	Tabu Search Algortihm	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp5 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp2	LO2
11	Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) algorithm	Lecture Notes Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp8	LO3
12	Scatter Search Algorithm	Lecture Notes Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp1	LO3
13	Local Search and Neighborhoods	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp3 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp10	LO4
14	Local Search and Neighborhoods	Lecture Notes Michalewicz, Z. (2013), Chp3 Glover, F. W., & Kochenberger, G. A. (Eds.). (2003) Chp10	LO4
15	Review		-
16	Final exam		-

Ders Kitabı	Michalewicz Z (2013) How to Solve it Modern Heuristics Springer Science and Business Media
Önerilen Okumalar/Materyaller	Lecture Notes Glover F W Kochenberger G A (Eds) (2003) Handbook of metaheuristics (Vol 57) Springer Science and Business Media

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO1	LO2	LO3	LO4
Ödev	2	25	X	X	X	X
Proje	1	35	X	X	X	X
Ara Sınav	1	20	X	X
Final Sınavı	1	20	X	X	X	X
Toplam	5	100

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Katılım	-	-	-
Teorik Ders Saati	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati	-	-	-
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	5	70
Arazi Çalışması	-	-	-
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	-	-	-
Portfolyo	-	-	-
Ödev	2	5	10
Sunum / Jüri Önünde Sunum	-	-	-
Proje	1	22	22
Seminer/Çalıştay	-	-	-
Sözlü Sınav	-	-	-
Ara Sınavlar	1	10	10
Final Sınavı	1	20	20
		Toplam	180