AKTS - Algoritma ve Optimizasyon Yöntemleri

Algoritma ve Optimizasyon Yöntemleri (SE328) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Algoritma ve Optimizasyon Yöntemleri SE328 Alan Seçmeli 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
CMPE226
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu ders, öğrencilere algortimaların nasıl analiz ve dizayn edileceğini öğretmeyi hedeflemektedir. Ayrıca, öğrenciler optimizasyon problemleri için optimizasyon yöntemlerini uygulamayı da başarabileceklerdir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Algoritmaların karmaşıklığı ölçebilecekler
  • Algoritma analizi ve tasarımı yapabilecekler
  • Gerçek hayat problemleri için etkili algoritmalar uygulayabilecekler
  • Optimizasyon yöntemlerinin analiz, dizayn ve uygulamasını yapabileceklerdir.
Dersin İçeriği Algoritma tasarımı ve analizi; algoritmaların matematiksel karmaşıklığı; master teoremi; azalt-ve-fethet; böl-ve-fethet; dönüştür-ve-fethet, bazı optimizasyon tekniklerine giriş; dinamik programlama; açgözlü tekniği; döngülü iyileştirme; algoritma güç sınırlamaları ile başa çıkma.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Algoritmaların Rolü ve Başlangıç CLRS Bölüm 1-2
2 Fonksiyonların Büyümesi ve Asimtotik gösterim CLRS Bölüm 3
3 Özyinelemeli Eşitliklerinin Çözümü: Yerine koyma Metodu CLRS Bölüm 4
4 Özyinelemeli Eşitliklerin Çözümü: Özyineleme-Ağacı Metodu, Master Metodu CLRS Bölüm 4
5 Kaba Kuvvet Yaklaşımı ve Kapsamlı Arama LVTN Bölüm 3 & CLRS Bölüm 22
6 Azalt-ve- Fethet LVTN Bölüm 4 & CLRS Bölüm 22
7 Böl-ve-Fethet LVTN Bölüm 5 & CLRS Bölüm 7
8 Dönüştür-ve- Fethet LVTN Bölüm 6 & CLRS Bölüm 6
9 Dinamik Programlama LVTN Ch. 8 & CLRS Ch. 15
10 Dinamik Programlama LVTN Bölüm 8 & CLRS Bölüm 15
11 Açgözlü Algoritmalar LVTN Bölüm 9 & CLRS Bölüm 16
12 Açgözlü Algoritmalar LVTN Bölüm 9 & CLRS Bölüm 16
13 Döngüsel İyileştirme: Simplex Metodu LVTN Bölüm 10
14 Algoritmik Gücün Sınırları ve Bunlarla Başa Çıkma, P, NP, NP-Tam Sınıfları LVTN Bölüm 11
15 Final Sınavı
16 Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Anany Levitin, Introduction to the Design & Analysis of Algorithms, 3rd edi-tion, Pearson, 2012.
Diğer Kaynaklar 2. T.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.L.Rivest and C.Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press 2001.
3. E.Horowitz, S.Sahni: Fundamentals of Computer Algorithms, Computer Sci-ence Press, 1989.
4. E.Horowitz, S.Sahni, S.Rajasekeran, Computer Algorithms, ISBN: 978-0-929306-41-4, Silicon Press, 2008.
5. J.Kleinberg, E.Tardos, Algorithm Design, Addison – Wesley, ISBN: 0-321-29535-8, 2006.
6. A.V.Aho, J.E.Hopcroft, J.D.Ullman, The Design and Analysis of Computer Algo-rithms, Addison-Wesley Series in Computer Science and Information Pro-cessing, 1979.
7. S.S. Skiena, The Algorithm Design Manual, Springer – Verlag, New York, 1998.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 15
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 50
Genel Sınav/Final Juri 1 35
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 İleri düzey hesaplama ve/veya bilişim bilgilerini yazılım mühendisliği problemlerini çözmede uygulama becerisi. X
2 Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirmek.
3 Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi.
4 Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi.
5 Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri.
6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapmak ve bir projeyi gerçekleştirmek.
7 Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış.
8 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi.
9 Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlamak.
10 Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 2 32
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 4 12
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 59