Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Doktora - Fen Bilimleri Enstitüsü - Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
Bilgisayar Mühendisliği - Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce) - Doktora - 2014 CSE7004 Combinatorial Optimization Seçmeli 1 8,00 3 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Dersin amacı lisansüstü öğrencilerinin bilgisayar bilimlerinin hemen hemen her alanında karşılaşılan optimizasyon problemlerini tanımlayabilmelerini, bu problemleri matematiksel olarak modelleyebilmelerini ve uygun algoritmik çözümler ortaya koyabilmelerini sağlamaktır. Dersin içeriğinde öğrencilerin lisansüstü tez çalışmalarında kullanabilecekleri verimli çözüm yöntemleri mevcuttur.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Modelleme, doğrusal programlama ve simpleks yöntemi, tam sayı programlama, optimum çözüm algoritmaları, gevşetme yöntemleri, NP-complete kümesi ve ispatlar, sezgisel yöntemler, akış modelleri ve tekbirimsellik.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Dersler, dönem projeleri ve öğrenci sunumları.

Staj Durumu

-

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Referans Kaynaklar: • Lundgren J., Rönnqvist M., Varbrand P., Optimization, Studentlitteratur, 2010. • Bertsimas, D. ve Weismantel, R., Optimization Over Integers, Dynamic Ideas, Massachusetts, 2005. • Bertsimas, D. ve Tsitsiklis, J. N., Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, Massachusetts, 1997. • Garey, M. R. ve Johnson D. S., Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, W. H. Freeman, 1979.

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Optimizasyon problemlerini tanımlayabilmek
  • Optimizasyon problemlerini doğrusal ya da doğrusal tamsayılı programlama metodu ile modelleyebilmek
  • Optimizasyon problemleri için optimal çözüm metotlarını uygulayabilmek
  • Optimizasyon problemleri için sezgisel metotlar tasarımlayabilmek ve uygulayabilmek
  • Optimizasyon problemlerinin zorluk sınıfını belirleyebilmek ve ispatlayabilmek

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Matematiksel Optimizasyona Giriş
2 Doğrusal Programlama ve Konveksite
3 Simpleks Metodu
4 Dejenerasyon, Sınırsız Çözümler, Alternatif Optimal Çözümler ve Dualite
5 Tamsayılı Programlama ve Örnek Problemler Tamsayılı Programlama ve Örnek Problemler
6 Tamsayılı Programlamayı Kullanarak Matematiksel Modelleme Temelleri Tamsayılı Programlamayı Kullanarak Matematiksel Modelleme Temelleri Tamsayılı Programlamayı Kullanarak Matematiksel Modelleme Temelleri Tamsayılı Programlamayı Kullanarak Matematiksel Modelleme Temelleri Tamsayılı Programlamayı Kullanarak Matematiksel Modelleme Temelleri
7 Dal ve Sınır, Kesme Düzlemi, Doğrusal ve Lagrange Gevşeme Yöntemleri
8 Karmaşıklık Problem Sınıfları - NP-tamlık
9 İndirgemeler ve NP-tamlık İspatları
10 Yapıcı ve Yerel Arama Sezgisel Yöntemleri, Yerel ve Genel Optima
11 Meta-sezgisel Yöntemler - Simüle Tavlama, Eşik Kabul, Değişken Komşuluk Yöntemleri
12 Genetik Algoritmalar
13 Ağ Modelleri ve Tekbirimsellik
14 Öğrenci Sunumları
15
16
17

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 14 8 112
Proje ve Hazırlığı 1 40 40
Ödev ve Hazırlığı 0 0 0
Laboratuvar ve Hazırlığı 0 0 0
Atölye ve Hazırlığı 0 0 0
Sunum ve Hazırlığı 1 20 20
Seminer ve Hazırlığı 0 0 0
Demo ve Hazırlığı 0 0 0
Araştırma ve Hazırlığı 0 0 0
Rapor ve Hazırlığı 0 0 0
Arasınav ve Hazırlığı 1 10 10
Kısa Sınav ve Hazırlığı 0 0 0
Final ve Hazırlığı 1 18 18
Teorik Ders Saati 0 0 0
Uygulama Ders Saati 0 0 0

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5