2021 - 2022 / 9101076682009 - Artifical Intelligent Techniquies of the Solving of the Optimization Problems II / Artifical Intelligent Techniquies of the Solving of the Optimization Problems II
GENEL TANIM / GENERAL DESCRIPTION
Ders Adı / Course Name Artifical Intelligent Techniquies of the Solving of the Optimization Problems II / Artifical Intelligent Techniquies of the Solving of the Optimization Problems II Ders Kodu / Course Code 9101076682009
Ders Türü / Course Type
Ders Seviyesi / Course Level Third Cycle / Third Cycle
Ders Akts Kredi / ECTS 8.00
Haftalık Ders Saati (Kuramsal) / Course Hours For Week (Theoretical)
3.00
Haftalık Uygulama Saati / Course
Hours For Week (Objected) 0.00 Haftalık Laboratuar Saati / Course
Hours For Week (Laboratory) 0.00 Dersin Verildiği Yıl / Year 1
Öğretim Sistemi / Teaching System Face to Face / Face to Face Eğitim Dili / Education Language Turkish / Turkish
Ön Koşulu Olan Ders(ler) /
Precondition Courses Yok
Amacı / Purpose Yapay zeka algoritmaları, Optimizasyon problemleri üzerine uygulanması. Fundamentals of artificial intelligence algorithms and their application to optimization problems.
İçeriği / Content Karınca Kolonisi Algoritması, Yapay Bağışıklık Algoritması, Diferansiyel Gelişim
Algoritması, Hibrid Algoritmalar. Ant Colony Algorithm, Artifical Immune Algorithm, Diffrerential development algorithm, Hybrid Algorithm
Önerilen Diğer Hususlar / Recommended Other Considerations
Yok none
Staj Durumu / Internship Status Yok none
Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar / Books / Materials / Recommended Reading
•Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence : A Modern Approach”, Prentice-Hall, 2003.
•Patrick H. Winston, “Artificial Intelligence”, Addison-Wesley, 1992.
•Reeves, C. R., Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, McGraw-Hill, Maidenhead, UK, 1995.
•Karaboğa, D., “Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları”, Atlas yayın dağıtım, 2004.
•Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence : A Modern Approach”, Prentice-Hall, 2003.
•Patrick H. Winston, “Artificial Intelligence”, Addison-Wesley, 1992.
•Reeves, C. R., Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, McGraw- Hill, Maidenhead, UK, 1995.
•Karaboğa, D., “Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları”, Atlas yayın dağıtım, 2004.
Öğretim Üyesi (Üyeleri) / Faculty
Member (Members) Prof.Dr.Burak ORDIN
ÖĞRENME ÇIKTILARI / LEARNING OUTCOMES
1 Karınca kolonisi algoritmasının öğrenilmesi Learning the Ant Colony Algorithm
2 Yapay bağışıklık algoritmasının öğrenilmesi Learning the Artificial Immune Algorithm.
3 Diferansiyel gelişim algoritmasının öğrenilmesi Learning the Differential Evolution Algorithm.
4 Öğrenilen teknikleri içeren hibrid algoritmaların birlikte kullanılmasının öğrenilmesi Learning how to use the hybrid algorithms including Learned techniques together.
HAFTALIK DERS İÇERİĞİ / DETAILED COURSE OUTLINE
Hafta / Week
1
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Karınca Koloni Algoritması-1
Ant Colony Algorithm-1
2
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Karınca Koloni Algoritması-2
Ant Colony Algorithm-2
3
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Karınca Koloni Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar
Sample Applications of Ant Colony Algorithm
4
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Yapay Bağışıklık Algoritması-1
Artificial Immune Algorithm-1
5
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Yapay Bağışıklık Algoritması-2
Artificial Immune Algorithm-2
6
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Yapay Bağışıklık Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar
Sample Applications of Artificial Immune Algorithm
7
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Diferansiyel Gelişim Algoritması-1
Differential Evolution Algorithm-1
8
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Arasınav
Midterm
9
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Diferansiyel Gelişim Algoritması-2
Differential Evolution Algorithm-2
10
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Diferansiyel Gelişim Algoritması ile ilgili Örnek Uygulamalar
Sample Applications of Differential Evolution Algorithm
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
12
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Diferansiyel Gelişim Algoritması ile ilgili Güncel Uygulamalar-2
Up to date Applications of Differential Evolution Algorithm-2
13
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Hibrid Algoritmalar
Hybrid Algorithms
14
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Hibrid Algoritmalar ile ilgili Örnek Uygulamalar
Sample Applications of Hybrid Algorithms
15
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Öğrenci Sunumları
Presentations of Students
16
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Yarıyıl sonu sınavı
Final exam
DEĞERLENDİRME / EVALUATION
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri / Term (or Year) Learning Activities Sayı /
Number
Katkı Yüzdesi / Percentage of Contribution (%)
100 1
Ara Sınav / Midterm Examination
Toplam / Total: 1 100
Başarı Notuna Katkı Yüzdesi / Contribution to Success Grade(%): 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri / End Of Term (or Year) Learning Activities Sayı /
Number
Katkı Yüzdesi / Percentage of Contribution (%)
100 1
Final Sınavı / Final Examination
Toplam / Total: 1 100
Başarı Notuna Katkı Yüzdesi / Contribution to Success Grade(%): 60
Etkinliklerinin Başarı Notuna Katkı Yüzdesi(%) Toplamı / Total Percentage of Contribution (%) to Success Grade: 100
Değerlendirme Tipi / Evaluation Type:
İŞ YÜKÜ / WORKLOADS
Ara Sınav / Midterm Examination 1 2.00 2.00
Final Sınavı / Final Examination 1 2.00 2.00
Derse Katılım / Attending Lectures 16 3.00 48.00
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma / Individual Study for Mid term Examination 1 80.00 80.00
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma / Individual Study for Final Examination 1 98.00 98.00
Sayı / Number
Süresi (Saat) / Duration
(Hours)
Toplam İş Yükü (Saat) / Total
Work Load (Hour) Etkinlikler / Workloads
PROGRAM VE ÖĞRENME ÇIKTISI / PROGRAM LEARNING OUTCOMES
Öğrenme Çıktıları / Learning Outcomes Program Çıktıları / Program Outcomes
1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.1.4 1.1.5 1.1.6 1.1.7 1.1.8 1.1.9 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.Karınca kolonisi algoritmasının öğrenilmesi / Learning the Ant
Colony Algorithm 4 5 3 4
2.Yapay bağışıklık algoritmasının öğrenilmesi / Learning the
Artificial Immune Algorithm. 4 5 4 4
3.Diferansiyel gelişim algoritmasının öğrenilmesi / Learning the
Differential Evolution Algorithm. 4 4 4 4
4.Öğrenilen teknikleri içeren hibrid algoritmaların birlikte kullanılmasının öğrenilmesi / Learning how to use the hybrid
algorithms including Learned techniques together. 4 5 4 4
Katkı Düzeyi / Contribution Level : 1-Çok Düşük / Very low, 2-Düşük / Low, 3-Orta / Moderate, 4-Yüksek / High, 5-Çok Yüksek / Very high
