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.