2021 - 2022 / 9101075702006 - Global Optimization II / Global Optimization II
GENEL TANIM / GENERAL DESCRIPTION
Ders Adı / Course Name Global Optimization II / Global Optimization II Ders Kodu / Course Code 9101075702006
Ders Türü / Course Type
Ders Seviyesi / Course Level Second Cycle / Second 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 None
Amacı / Purpose Global Optimalleştirme ileri tekniklerin incelenmesi ve Günümüz Problemlerine
Uygulanması . Examining Advanced techniques of Global Optimization and applying the methods to
real life problems.
İçeriği / Content İleri Soyut Konvekslik, Kesen Açılar Yöntemi, Kesen Açılar Yönteminin bazı özel fonksiyonlara uygulanması, Global Optimalleştirme de dualite, Sayısal Yöntemler, Global Optimalleştirme Uygulamaları.
Further Abstract Convexity, Lipschitz Optimization, Cutting Angle Method, application of Cutting Angle Method for some of the special functions, Approximation Problems, Branch and Bound Algorithms, Global Optimization on Networks, Decomposition Algorithms, Constrained Decomposition: Conical Algorithm and Cutting Algorithm, Duality in Global Optimization, Numerical Methods in Global Optimization.
Önerilen Diğer Hususlar / Recommended Other Considerations
Yok None
Staj Durumu / Internship Status Yok None
Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar / Books / Materials / Recommended Reading
•Horst, R., Pardolos., P., Thoai N. V., 2000. “Introduction to Global Optimization”. Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
•Horst, R., Pardolos P., 1996. “Handbook on Global Optimization”, Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
•Rubinov, A., 2000. “Abstract Convexity and Global Optimization”. Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
•Horst, R., Tuy, H., 1996. “Global Optimization (Deterministic Approaches)”, third edition, Springer Verlag Berlin, Newyork.
•Tuy, H., 1998. “Convex Analysis and Global Optimization”, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
•Törn A., Zilinska A., 1987. “Global Optimization” Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag.
•Horst, R., Pardolos., P., Thoai N. V., 2000. “Introduction to Global Optimization”.
Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
•Horst, R., Pardolos P., 1996. “Handbook on Global Optimization”, Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
•Rubinov, A., 2000. “Abstract Convexity and Global Optimization”. Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
•Horst, R., Tuy, H., 1996. “Global Optimization (Deterministic Approaches)”, third edition, Springer Verlag Berlin, Newyork.
•Tuy, H., 1998. “Convex Analysis and Global Optimization”, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
•Törn A., Zilinska A., 1987. “Global Optimization” Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag.
Öğretim Üyesi (Üyeleri) / Faculty
Member (Members) Prof.Dr.Urfat Nuriyev, Prof.Dr.Burak Ordin
ÖĞRENME ÇIKTILARI / LEARNING OUTCOMES
1 Global Optimizasyon problemlerinin öğrenilmesi Learning Global Optimization problems.
2 Global Optimizasyon çözüm tekniklerinin öğrenilmesi Learning the solution techniques for Global Optimization.
3 Gerçek hayat problemlerinin global optimizasyon problemi olarak modellenmesinin öğrenilmesi Being able to model real life problems as Global Optimization problems.
HAFTALIK DERS İÇERİĞİ / DETAILED COURSE OUTLINE
Hafta / Week
1
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Lipschits Optimizasyonu
Lipschitz Optimization
2
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Lipschits Optimizasyonu Problemleri
Problems of Lipschitz Optimization
3
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Yaklaşıklık Problemleri
Approximation Problems
4
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Dal ve Sınır Algoritmaları
Branch and Bound Algorithms
5
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Güncel Uygulamalar-1
Up to date Applications-1
6
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Güncel Uygulamalar-2
Up to date Applications-2
7
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Networklerde Global Optimizasyon-1
Global Optimization on Networks-1
8
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Ara sınav
Midterm exam
9
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Networklerde Global Optimizasyon-2
Global Optimization on Networks-2
10
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Güncel uygulamalar
Up to date Applications
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
Ayrışım Algoritmaları-2
Decomposition Algorithms-2
13
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Kısıtlı Ayrıştırma (constrained decomposition): Konik Algoritması
Constrained Decomposition : Conical Algorithm
14
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Kısıtlı Ayrıştırma: Kesme Algoritması
Constrained Decomposition : Cutting Algorithm
15
Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve
Teknikleri/Teaching Methods Techniques
Ön Hazırlık / Preliminary
Uygulama Lab
Güncel Uygulamalar
Up to date Applications
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 (%)
50 1
Ara Sınav / Midterm Examination
25 1
Quiz / Quiz
25 1
Ev Ödevi / Homework
Toplam / Total: 3 100
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
Sayı / Number
Süresi (Saat) / Duration
(Hours)
Toplam İş Yükü (Saat) / Total
Work Load (Hour) Etkinlikler / Workloads
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat) / 30.00 (Saat/AKTS) = 227.00/30.00 = 7.57 ~ / Course ECTS Credit = Total Workload (Hour) / 30.00 (Hour / ECTS) = 227.00 / 30.00 = 7.57 ~
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.Global Optimizasyon problemlerinin öğrenilmesi / Learning
Global Optimization problems. 4 4 3 3
2.Global Optimizasyon çözüm tekniklerinin öğrenilmesi / Learning
the solution techniques for Global Optimization. 3 4 3
3.Gerçek hayat problemlerinin global optimizasyon problemi olarak modellenmesinin öğrenilmesi / Being able to model real life
problems as Global Optimization problems. 4 4 5 4
Katkı Düzeyi / Contribution Level : 1-Çok Düşük / Very low, 2-Düşük / Low, 3-Orta / Moderate, 4-Yüksek / High, 5-Çok Yüksek / Very high
