|
Bu ders, makul hesaplama süresi içinde tam olarak çözülmesi
güç olan karmasik optimizasyon problemlerinin çözümünde
kullanilan sezgisel ve meta-sezgisel optimizasyon
yöntemlerini tanitmaktadir. Ders kapsaminda yapici
sezgiseller, yerel arama, komsuluk yapilari, iyilestirme
sezgiselleri ve benzetimli tavlama, tabu arama, genetik
algoritmalar, degisken komsuluk arama, açgözlü rassal
uyarlamali arama prosedürleri ve karinca kolonisi
optimizasyonu gibi temel meta-sezgisel çerçeveler ele
alinacaktir. Ders, algoritma tasarim ilkeleri, yogunlastirma
ve çesitlendirme mekanizmalari, parametre ayari ve
hesaplamali performans degerlendirmesi üzerinde durur.
Ögrenciler, araç rotalama, çizelgeleme, atama ve ag tasarimi
gibi endüstri mühendisligi problemleri üzerinde uygulama
yaparak hem teorik hem de pratik bilgi kazanacaktir.
|
