“Metasezgisel Algoritmalarla Problem Çözme Atölyesi” başlıklı etkinliğin yüz yüze 4-6 Temmuz 2025 günleri arasında 3 gün boyunca toplamda 24 saat 11 Eğitici 24 Katılımcı 2 Yardımcı Personel ile Selçuk Üniversitesi bünyesinde gerçekleştirilmesi planlanmaktadır.

Etkinlik kapsamında 1.gün metasezgisel algoritmalara giriş, evrimsel hesaplama algoritmaları, sürü zekası tabanlı yöntemler, genetik algoritma, kaos teorisi, yerel arama, Levy uçuşu, kümeleme, ağaç-tohum algoritması ve yapay alg algoritması gibi temel konular anlatılacaktır.  2.gün kısıtlı optimizasyon, mühendislik tasarım problemlerinin çözümü, yapay sinir ağlarının eğitimi, özellik seçimi, boyut indirgeme gibi gerek sürekli gerek ikili optimizasyon problemlerinin çözümüne yoğunlaşılacaktır. 3.gün ise ayrık optimizasyonun temelleri atılarak, gezgin satıcı problemi, çok seviyeli görüntü eşikleme, renkli görüntü segmentasyonu, sefer-ekipman planlama, arazi toplulaştırma gibi problemlerin metasezgisel algoritmalarla nasıl çözüldüğü anlatılacaktır.

Etkinlik boyunca sürekli, ikili ve ayrık olarak kategorize edilen gerçek dünya problemlerinin nasıl çözüldüğüne yönelik teorik ve uygulamalı eğitimler verilecektir. Her bir eğitimcinin anlatacağı ders ile alakalı nitelikli bilimsel dergilerde yayını bulunmaktadır. Tüm eğitimciler Doktora derecesine sahip olup, her bir eğitimcinin 2 saat ders vermesi ve uzman olduğu konuda bilgilerini aktarması sağlanacaktır.

Anlatılacak optimizasyon problemlerine yönelik Python veya MATLAB gibi dillerle uygulamalı derslerde anlatımlar yapılacak ve katılımcıların kişisel bilgisayarlarıyla katılmaları sağlanarak yerinde uygulamaları desteklenecektir. İlk iki eğitim gününün bitiminde bire bir ve grup olarak katılımcıların kendi problemlerinin çözümüne yönelik eğiticilerle randevulaşarak görüşebileceği görüşme saati planlanmıştır.

Bu etkinlik, akademik çalışmalarda metasezgisel optimizasyon tekniklerini etkin bir şekilde kullanmak isteyen araştırmacılara teorik ve pratik bir çerçeve sunarak, onların bu alandaki yetkinliklerini artırmayı hedeflemektedir.