Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
UUM 526E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Mühendislikte Optimizasyon Teknikleri
İngilizce
Optimization Techniques in Engineering
Dersin Kodu
UUM 526E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Nazım Kemal Üre
Dersin Amaçları
1- Sayısal optimizasyon kavramlarını ve optimalitenin matematiksel şartlarını detaylı bir şekilde kavratmak,
2- Doğrusal, doğrusal olmayan, gradyanlı, gradyansız, kısıtlamalı ve kısıtlamasız optimizasyon algoritmalarını anlamak ve uygulamak
3- Bir tasarım problemini en verimli ve doğru şekilde optimizasyon problemi halinde formulize edilmesini öğretmek
4- Bir optimizasyon problemi için en uygun optimizasyon algoritmasının seçilmesini öğretmek
5- Optimizasyon işlemi sonucu elde edilen çıktıları ürüne yönelik olarak nasıl kullanılabileceğini kavratmak
Dersin Tanımı
Optimum Tasarım Kavramları, Lagrange Formulasyonu, Karush-Kuhn Tucker gerekli şartları, Doğrusal Programlama, Simplex yöntemi, Doğrusal olmayan problemler, Kısıtlamasız optimum tasarım için sayısal yöntemler, 1-Boyutlu minimizasyon, En-dik iniş yöntemi, Eşlenik gradyan yöntemi, Newton yöntemi, Yarı-Newton yöntemi, DFP yöntemi, BFGS yöntemi, Kısıtlamalı optimum tasarım için sayısal yöntemler, Ardışık doğrusal programlama, Karesel Programlama, Kısıtlamalı en-dik iniş yöntemi, Kısıtlamalı yarı-Newton yöntemleri, Çok-amaçlı optimizasyon problemleri, Genetik Algoritmalar ve Evrimsel Stratejiler, Çok-disiplinli optimizasyon ve hassasiyet analizi, Topoloji Optimizasyonu
Dersin Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayan yüksek lisans/doktora öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar;
1- Sayısal optimizasyon kavramlarını ve optimalitenin matematiksel şartlarını kavrama
2- Doğrusal, doğrusal olmayan, gradyanlı, gradyansız, kısıtlamalı ve kısıtlamasız optimizasyon algoritmalarını kavrama
3- Bir tasarım problemini optimizasyon problemine dönüştürme ve çözüm için uygun bir optimizasyon algoritmasını seçebilme
4- Bir optimizasyon projesini kendi başına veya ekip olarak program yazarak veya ticari yazılım kullanarak baştan sona yürütebilme
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Chong, E. and Zak, S., 2001. An Introduction to Optimization, Wiley , NY.
Diğer Referanslar
Arora, J.S., 2004. Introduction to Optimum Design, Elsevier Academic Press, San Diego.
Boyd, Stephen, and Lieven Vandenberghe. Convex optimization. Cambridge university press, 2004.
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024