PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Doğrusal Olmayan Optimizasyon YöntemleriIE 5073 + 037,50
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Optimizasyonun temelleri, konvekslik, yerel ve küresel optimumlar hakkında daha fazla bilgi ve anlayış kazanmak,
2. Doğrusal olmayan optimizasyon modellerini kurma ve analiz etme becerisi,
3. Koşulsuz ve kısıtlı problemler için optimalite koşullarını anlama,
4. En dik iniş, kuazi-Newton ve gradyan yöntemleri gibi koşulsuz optimizasyon yöntemlerini uygulama becerisi,
5. Kuhn-Tucker teorisini ve Lagrange çiftliği kavramını anlama,
6. Ceza (penaltı) ve bariyer yöntemleri ile Lagrange yöntemlerini kullanarak kısıtlı optimizasyon problemlerini çözme becerisi.
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYüksek lisans öğrencisi olmak
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Konveks setler ve konveks fonksiyonlar; yerel ve global optimum; kısıtsız optimizasyonun temelleri; Newton metodu; kısıtsız problemler için en hızlı iniş, Newton benzeri, ve gradyan metotları; kısıtlı problemler için optimallik koşulları; Kuhn-Tucker koşulları ve Lagrange duali; kısıtsız optimizasyon için iç nokta, ceza ve sınır metotları.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

Yok
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Optimizasyon Temellerinin Gözden Geçirilmesi, Uygulanabilirlik, Optimalite, Konvekslik, Min-Max-Saddle Noktaları
2Doğrusal Olmayan Optimizasyona Giriş, Yerel ve Küresel Optimumlar, Doğrusal Olmayan Optimizasyon Problemlerine Örnekler
3Koşulsuz Optimizasyon Temelleri, Optimalite için Gerekli ve Yeterli Koşullar
4En Dik İniş Yöntemi
5Newton Yöntemi
6Modifiye Newton Yöntemi ve Doğru Arama Algoritmaları
7Kuasi-Newton yöntemleri.
8Gradyan Yöntemleri
9Kısıtlı Optimizasyon Temelleri, Kuhn-Tucker Koşulları
10Doğrusal Eşitlik ve Eşitsizlik Kısıtları için Optimalite Koşulları
11Doğrusal Olmayan Kısıtlar için Optimalite Koşulları
12Lagrange Çarpanları ve Lagrange Fonksiyonu
13Uygulanabilir Nokta Yöntemleri
14Ceza ve Bariyer Yöntemleri
 
Kaynaklar:
Griva, I., Nash, S. G., & Sofer, A. (2008). Linear and Nonlinear Programming (2nd ed.). SIAM. ISBN: 978-0-89871-661-0
 
Diğer Kaynaklar:
Luenberger, D. G., & Ye, Y. (2016). Linear and Nonlinear Programming (4th ed.). Springer. ISBN: 978-3-319-18841-6
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Haftada 3 saat ders. Öğrencilere sınıf çalışmalarını desteklemek için ödev ve tamamlayıcı bir çalışma verilir.
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ödev5%30
Ara Sınav1%30
Final Sınavı1%40
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı
1Endüstri Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.2
2Endüstri Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. Yeni ve gelişmekte olan uygulamaların farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir.3
3Endüstri Mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, bileşen veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir ve uygular.1
4Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.2
5Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.0
6Endüstri Mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.0
7Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.0
8Bir yabancı dili (özellikle İngilizceyi) en az Avrupa Dili Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.1