![[DEV]AB](/data/avatars/s/2135/2135420.jpg?1657747839){kind=avatar}
Türkiye'de ilk Mobil & PC Aynı Anda Metin2 Oyna. Triarchonline kalıcı ve uzun ömürlü yapısı ile 24 Temmuz'da açılıyor. | 1-99 Mobil Metin2 Triarch HEMEN TIKLA!
Öncelikle niye diğer yöntemlerin kullanılmadığı belirtilmelidir. Denklem en iyilemesinde (optimization);
Genetik algoritmaların yeri Şekil 1.'de görülebilir.
Türev-İntegral hesaplamalarına dayanan hesaplama yöntemleri çok derinlemesine çalışılmıştır. Bu yöntemler fonksiyonun türevinin köklerinin fonksiyonun en küçük ve en büyük değer veren noktaları olmasından yararlanır. Gerçek problemler için sıfır veren noktaları bulmak da ayrı bir problemdir.
Diğer bir yöntem ise alınan bir noktadan sadece yukarı ilerleyerek en iyi sonucu bulmayı hedefler. Tepe tırmanma (hill climbing) denen bu yöntem fonksiyon grafiğinin tepelerini tırmanır. Ancak çok sayıda dönme noktası içeren bir fonksiyonda çok sayıda tepe oluşur. Hangi tepenin en iyi çözüm olduğunu bilenemez. Numaralama yöntemleri ise oldukça alışılagelmiştir. Sürekli olan gerçel sayı aralıkları belli sayıda parçaya ayrılarak parçalar denenir. Ancak problemler böyle çözmek için büyük olabilir. Bu yöntemin biraz daha geliştirilmiş şekli Dinamik Programlamayla (dynamic programming) oluşturulur. Parçalar arasından iyi görünenler seçilir. Bu parçalar parçalara ayrılarak işlem tekrarlanır. Bu yöntem de tepe tırmanma yöntemi gibi yanlış tepeleri araştırabilir. Dinamik Programlama tepelerin olmadığı aralıklarda başarılı ve hızlıdır.
En iyilemenin;
Günümüzde rasgele aramaların kullanımı artmaktadır. Bu tip aramalar en iyilemenin daha iyi yapma amacını sağlamakta daha başarılıdırlar. İnsanların bilgisayarlardan genel beklentisi mükemmellik olduğu için bu tip aramalar başarısız görünebilir. Genetik algoritmalar klasik yöntemlerin çok uzun zamanda yapacakları işlemleri kısa bir zamanda çok net olmasa da yeterli bir doğrulukla yapabilir.
1. Türev-İntegral hesabına (calculus) dayananlar
2. Numaralamaya (enumeration) dayananlar
3. Rastgele aramalar (random searches)
olmak üzere üç tip çözümden bahsedilir. 2. Numaralamaya (enumeration) dayananlar
3. Rastgele aramalar (random searches)
Genetik algoritmaların yeri Şekil 1.'de görülebilir.
Türev-İntegral hesaplamalarına dayanan hesaplama yöntemleri çok derinlemesine çalışılmıştır. Bu yöntemler fonksiyonun türevinin köklerinin fonksiyonun en küçük ve en büyük değer veren noktaları olmasından yararlanır. Gerçek problemler için sıfır veren noktaları bulmak da ayrı bir problemdir.
Diğer bir yöntem ise alınan bir noktadan sadece yukarı ilerleyerek en iyi sonucu bulmayı hedefler. Tepe tırmanma (hill climbing) denen bu yöntem fonksiyon grafiğinin tepelerini tırmanır. Ancak çok sayıda dönme noktası içeren bir fonksiyonda çok sayıda tepe oluşur. Hangi tepenin en iyi çözüm olduğunu bilenemez. Numaralama yöntemleri ise oldukça alışılagelmiştir. Sürekli olan gerçel sayı aralıkları belli sayıda parçaya ayrılarak parçalar denenir. Ancak problemler böyle çözmek için büyük olabilir. Bu yöntemin biraz daha geliştirilmiş şekli Dinamik Programlamayla (dynamic programming) oluşturulur. Parçalar arasından iyi görünenler seçilir. Bu parçalar parçalara ayrılarak işlem tekrarlanır. Bu yöntem de tepe tırmanma yöntemi gibi yanlış tepeleri araştırabilir. Dinamik Programlama tepelerin olmadığı aralıklarda başarılı ve hızlıdır.
En iyilemenin;
- Bir işin daha iyi yapılması
- En doğru şekilde yapılması
Günümüzde rasgele aramaların kullanımı artmaktadır. Bu tip aramalar en iyilemenin daha iyi yapma amacını sağlamakta daha başarılıdırlar. İnsanların bilgisayarlardan genel beklentisi mükemmellik olduğu için bu tip aramalar başarısız görünebilir. Genetik algoritmalar klasik yöntemlerin çok uzun zamanda yapacakları işlemleri kısa bir zamanda çok net olmasa da yeterli bir doğrulukla yapabilir.
