EĞİTİM
Ders Detayı
ELE 604 Optimizasyon
2020-2021 Güz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık
| Ders sorumlusu: | Kağan Gökbayrak | |
| Yer | Gün | Zaman |
|---|---|---|
| Online | Cuma | 10:00 - 12:45 |
Dersin zamanlama bilgileri haftalık ders programından elde edilmektedir. Ders geçici olarak belirli bir hafta için ertelenmiş ya da zamanı değişmiş olabilir. Dersin o haftaki kesin zamanlama bilgileri için dersin sorumlusuna başvurulmalı ve/veya duyurular takip edilmelidir.
Ders tanım tabloları Hacettepe Üniversitesi AKTS Ders Kataloğu sitesinden (http://akts.hacettepe.edu.tr) gerçek zamanlı olarak alınıp gösterilmektedir. Oluşabilecek hatalar için lütfen orijinal siteyi kontrol ediniz. Bilgiler en son 22/09/2020 tarihinde güncellenmiştir.
ELE604 - OPTİMİZASYON
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OPTİMİZASYON | ELE604 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Önkoşul(lar)-var ise | Yok. | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt Sorun/Problem Çözme | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Bölüm öğretim üyeleri | |||||
| Dersin amacı | Derste öğrencilerin karşılaşabilecekleri optimizasyon problemlerini çözebilmeleri için, temelde dışbükey programlama kapsamında kalmak üzere, a) problemi tanıma ve sınıflandırma, b) dışbükey küme ve işlevleri tanıma ve inceleme ile ilgili araçlar, c) dışbükey programlama problemlerin çözümünde kullanılan temel algoritmalar, d) kısıtlı problemler için çifteşlik kavramı ve uygulama tekniklerinin öğrenciye aktarılması amaçlanmaktadır. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Doğrusal cebir konularının kısa tekrarı, Dışbükeylik, dışbükey küme ve işlevler, Kısıtsız problemlerde Gradyan İniş, En Dik İniş, Newton Algoritmaları ve bunların varyasyonları, Kısıtlı problemler ve Karush-Kuhn-Tucker Koşulları, Yukarıdaki kısıtsız problem algoritmalarının kısıtlı problemlere uyarlanması, İç Nokta Algoritmaları (Penaltı ve Bariyer Yöntemleri) | |||||
| Kaynaklar | 1. Luenberger, Linear and Nonlinear Programming, Kluwer, 2002. 2. Boyd ve Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge, 2004. 3. Baldick, Applied Optimization, Cambridge, 2006. 4. Freund, Lecture Notes, MIT. 5. Bertsekas, Lecture Notes, MIT. 6. Bertsekas, Nonlinear Programming, Athena Scientific, 1999. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Doğrusal cebir konularının kısa tekrarı |
| 2. Hafta | Doğrusal cebir konularının kısa tekrarı |
| 3. Hafta | Kısıtsız problemler için eniyilik koşulları Dışbükey Kümeler |
| 4. Hafta | Dışbükey ve içbükey işlevler Dışbükeylik koşulları Dışbükeyliği bozmayan işlemler |
| 5. Hafta | Karesel işlemler, biçimler ve optimizasyon Eniyilik koşulları Kısıtsız enküçültme |
| 6. Hafta | İniş yöntemleri Yakınsama |
| 7. Hafta | Algoritmalar: Gradyan İniş Algoritması, |
| 8. Hafta | Algoritmalar: En Dik İniş Algoritması, |
| 9. Hafta | Algoritmalar: Newton Algoritması |
| 10. Hafta | Ara sınav |
| 11. Hafta | Kısıtlı optimizasyon Çifteşlik |
| 12. Hafta | Eniyilik koşulları, KKT koşulları Algoritmalar: Olurlu Yön Yöntemi, Aktif Küme Yöntemi |
| 13. Hafta | Algoritmalar: Gradyan İzdüşümü Yöntemi, Eşitlik Kısıtları ile Newton Algoritması |
| 14. Hafta | Algoritmalar: Penaltı ve Bariyer Yöntemleri |
| 15. Hafta | Çalışma haftası |
| 16. Hafta | Genel Sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 13 | 30 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Genel sınav | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 14 | 60 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 5 | 70 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 13 | 5 | 65 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 29 | 29 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 34 | 34 |
| Toplam İş Yükü | 43 | 76 | 240 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin gerektirdiği temel bilgilerin yanı sıra Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında geniş ve derin bilgiye sahiptir. | X | ||||
| 2. Matematik, Fen Bilimleri ve Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak ileri düzeyde analiz ve sentez yeteneği gerektiren karmaşık mühendislik problemlerini çözer. | X | ||||
| 3. Bilimsel literatürü takip eder, yorumlar ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanır | X | ||||
| 4. Araştırma tasarlar, yapar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | X | ||||
| 5. Proje tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası çalışmalarda liderlik yapabilir. | X | ||||
| 6. Problem çözümlerinde yeni ve özgün fikirler üretir. | X | ||||
| 7. Karmaşık, sınırlı ya da eksik verileri analiz edip anlamlı sonuçlar çıkartabilir, disiplinler arası çalışmalarda bu becerisini kullanabilir. | X | ||||
| 8. Teknolojik gelişmeleri takip eder, kendisini geliştirip yeniler, yeni durumlara kolay uyum sağlar. | X | ||||
| 9. Uygulamalarının etik açıdan uygunluğunu ve sosyal ve çevresel etkilerini göz önüne alır. | X | ||||
| 10. Fikirlerini ve çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkinlikle sunar; İngilizce'yi ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek