EEE5010 OptimizationBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
EEE5010 Optimizasyon Bahar 3 0 3 9
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ
Dersi Veren(ler): Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Optimizasyon kavramının matematiksel temellerini ve çözüm yöntemlerini tanıtmak.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
- optimizasyon problemlerini formüle edebilir
- kısıtların farklılıklarını ve çözüme etkilerini kavrayabilir
- optimizasyon problemlerinin çözümü için temel sayısal yöntemleri uygulayabilir

Dersin İçeriği

Bir karar verme problemi olarak optimizasyon. Kısıtsız optimizasyon. Eşitlik kısıtları altında optimizasyon: Lagrange çarpanları. Eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon. Doğrusal programlama. Sayısal yöntemler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Optimizasyon problemi. Örnekler.
2) Matematiksel ön hazırlık.
3) Matematiksel ön hazırlık.
4) Weierstrass teoremi ve örnek problemlere uygulanması.
5) Açık bir küme üstünde optimizasyon: Gerekli ve yeterli koşullar.
6) Sayısal yöntemler: Gradyen algoritması, Newton yöntemi.
8) Eşitlik kısıtları altında optimizasyon: Lagrange çarpanları.
9) Eşitsizlik kısıtları altında optimizasyon: Kuhn-Tucker koşulları.
10) Doğrusal programlama: Standart maksimizasyon ve minimizasyon problemleri.
11) Doğrusal programlama: Birincil ve eşlenik problemler. Optimallik koşulları.
12) Simplex algoritması.
13) Dinamik programlama.
14) Büyük optimizasyon problemleri ve ayrıştırma yöntemleri.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: 1. P. Varaia, Lecture Notes on Optimization, web
Diğer Kaynaklar: 1. C.T. Kelley, Iterative Methods for Optimization, SIAM

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 5 % 25
Ara Sınavlar 1 % 25
Final 1 % 50
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 50
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 14 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 16 136
Ödevler 5 10
Ara Sınavlar 1 2
Final 1 2
Toplam İş Yükü 192

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı