[GeriDon]

[DersOgretimPlani]

[DersinKodu] [DersinAdi] [DersinTuru] [Yil] [YariYil] [Ects]
213300004129 R İLE OPTİMİZASYON UYGULAMALARI Seçmeli Ders Grubu 2 4 5,00

[DersinSeviyesi]

[Onlisans]

[DersDili]

Türkçe

[DersinAmaci]

Bu dersin amacı, öğrencilere R programlama dilini kullanarak çeşitli optimizasyon problemlerini analiz etme ve çözme becerisi kazandırmaktır. Öğrenciler, optimizasyonun temel kavramlarına ve tekniklerine genel bir giriş yapacak ve R dilinin sunduğu araçları kullanarak bu kavramları uygulamalı olarak öğreneceklerdir. Dersin sonunda öğrenciler, gerçek dünya optimizasyon problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme yeteneklerine sahip olacaklar ve R programlama dilini bu amaçlar doğrultusunda etkili bir şekilde kullanabileceklerdir.

[DersiVerenGorevli]

Öğr. Gör. Dr. Hakan DUMAN

[OgrenmeCiktilari]

1 Optimizasyon Problemlerinin Tanınması ve Formüle Edilmesi
2 R Programlama Dilinin Kullanımı
3 Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Optimizasyon Problemlerinin Çözümü
4 Karar Ağaçları ve Dinamik Programlamanın Uygulanması
5 Simülasyon Tabanlı Optimizasyon Tekniklerinin Uygulanması

[OgrenimTuru]

Birinci Öğretim

[DersOnKosulu]

[OnerilenDigerHususlar]

[Yok]

[DersinIcerigi]

Optimizasyonun Temel Kavramları: Optimizasyon problemlerinin tanımı, kısıtlar ve hedef fonksiyonun belirlenmesi. Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Fonksiyonların Optimizasyonu: Tek değişkenli fonksiyonların maksimum ve minimumlarını bulma, çok değişkenli fonksiyonların gradyan ve Hesse matrisleri kullanılarak maksimum ve minimumlarını bulma. Doğrusal Programlama (LP) Problemleri: Doğrusal programlama problemlerini tanıma, çözme ve R üzerinde uygulama. Tamsayılı Programlama (IP) Problemleri: Tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar. Karar Ağaçları ve Dinamik Programlama: Karar ağaçları ve dinamik programlama kavramları, optimizasyon problemlerine uygulanması ve R ile pratik uygulamalar. Kesikli ve Karışık Tamsayılı Programlama: Kesikli ve karışık tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar. Simülasyon Tabanlı Optimizasyon: Monte Carlo yöntemleri, genetik algoritmalar ve simülasyon tabanlı optimizasyon teknikleri ile R üzerinde uygulamalar.

[HaftalikDersIcerigi]

[Hafta] [Teorik] [Uygulama] [Laboratuvar]
1 R Programlama Dilinin Kullanımı: Öğrenciler, R programlama dilinin temel yapılarını ve fonksiyonlarını öğrenerek, optimizasyon problemlerini çözmek için R dilini etkili bir şekilde kullanabileceklerdir. Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.
2 Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R. Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.
3 Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R. Utilization of the R Programming Language: Students will learn the basic structures and functions of the R programming language, enabling them to effectively solve optimization problems using R.
4 Optimizasyonun Temel Kavramları: Optimizasyon problemlerinin tanımı, kısıtlar ve hedef fonksiyonun belirlenmesi.
5 Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Fonksiyonların Optimizasyonu: Tek değişkenli fonksiyonların maksimum ve minimumlarını bulma, çok değişkenli fonksiyonların gradyan ve Hesse matrisleri kullanılarak maksimum ve minimumlarını bulma.
6 Doğrusal Programlama (LP) Problemleri: Doğrusal programlama problemlerini tanıma, çözme ve R üzerinde uygulama.
7 Tamsayılı Programlama (IP) Problemleri: Tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar.
8 Karar Ağaçları ve Dinamik Programlama: Karar ağaçları ve dinamik programlama kavramları, optimizasyon problemlerine uygulanması ve R ile pratik uygulamalar.
9 Kesikli ve Karışık Tamsayılı Programlama: Kesikli ve karışık tamsayılı programlama problemlerinin tanımı, çözüm teknikleri ve R ile uygulamalar.
10 Simülasyon Tabanlı Optimizasyon: Monte Carlo yöntemleri, genetik algoritmalar ve simülasyon tabanlı optimizasyon teknikleri ile R üzerinde uygulamalar.
11 Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme
12 Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme
13 Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme
14 Gerçek dünya optimizasyon problemlerini çözme

[DersKitabi]

Temel Kaynaklar: Teorik Altyapı : : Pehlivanoğlu, Y. V., 2017, Optimizasyon: Temel Kavramlar & Yöntemler, 1’inci Baskı, Ankara R Uygulamaları: Şirin, SM, 2018, R ile UYGULAMALI ANALİZ YÖNTEMLERİ I : İstatistiğe Giriş ve Açıklayıcı Veri Analizi Yardımcı Kaynaklar: Mykel J. Kochenderfer and Tim A. Wheeler, MIT Press, 2019 (https://algorithmsbook.com/optimization/files/optimization.pdf) Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, and Kyle H. Wray, MIT Press, 2022 (https://algorithmsbook.com/files/dm.pdf)

[PlanlananYontemler]

[Degerlendirme]

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri [Adet] [Deger]
Uygulama/Pratik 12 58
Ev Ödevi 5 42
[Toplam] 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri [Adet] [Deger]
Proje Sunma 1 100
[Toplam] 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 70
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 30

[StajDurumu]

[IsYukuHesaplamasi]

[Etkinlikler] [Sayisi] [Suresi] [ToplamIsYuku]
Uygulama/Pratik 12 3 36
Proje Hazırlama 1 40 40
Ev Ödevi 5 15 75
[ToplamIsYuku] 151

[PCOCIliskisi]

[PC] 1 [PC] 2 [PC] 3 [PC] 4 [PC] 5 [PC] 6 [PC] 7 [PC] 8 [PC] 9 [PC] 10
[OC] 1 5
[OC] 2 5
[OC] 3 5
[OC] 4 5
[OC] 5 5
[PCOCAciklama]