Meta-Sezgisel Kavramlar – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptıarma Ücretleri
İki Yazılım
İki yazılım koleksiyonu örneği, diğer araştırmacılar tarafından yeniden kullanılabilecek araştırma odaklı yazılım paketlerini bir araya getirir. Çeşitli programlama dillerinde son derece uzmanlaşmış ve daha genel programlama kodunu içerirler. Yeniden kullanılabilmesi için uygulanan tekniklerin tam olarak anlaşılması gereklidir ve tekniklerin belirli problemlere uyarlanması çoğu durumda kaynak kodunun yakından incelenmesini gerektirir. Bu, oldukça deneyimli araştırmacılar için bir sorun teşkil etmese de, yükseköğretimde kullanımını bir ölçüde sınırlandırmaktadır.
Bilgi hızla ilerlediği için araştırma ve öğretimi bir araya getirmek bu bağlamda özellikle önemlidir. İdeal bir ayarda, kullanıcının yalnızca önceden tanımlanmış algoritmaları incelemesine değil, aynı zamanda kendi ayarlarını parametreleştirmesine ve bunları bireysel sorun örneklerinde test etmesine izin veren bir sistem mevcut olacaktır.
Mevcut makale, böyle bir sistemin önerisini ve uygulamasını açıklamaktadır. Aşağıdaki gibi organize edilmiştir. Aşağıdaki, yerel arama buluşsal yöntemlerinin genel kavramları gözden geçirilmiştir. Modern meta-sezgisellerin çizelgeleme problemlerine uygulanmasını gösteren bir sistem sunulmuştur.
Modern Meta-Sezgisel Kavramlar
Yukarıda özetlendiği gibi, metasezgisel, alternatiflerin ardışık modifikasyonu/geliştirilmesi yoluyla optimizasyon problemlerini çözmeyi amaçlar. Meta sezgisellerin genel ilkeleri oldukça basit olsa da, parametre ayarlarının karmaşık etkileşimleri, arama algoritmalarında kullanılan çeşitli operatörlerden kaynaklanmaktadır. Ana kavramlar burada Tablo 1’de verilen verilerle bir akış atölyesi çizelgeleme problemi örneği kullanılarak gösterilmektedir.
Kombinatoryal Optimizasyonda Modern Sezgisel Yöntemlerin Öğretimi
Makale, birden çok amaç altında kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümü için bir gösterim, öğrenme ve karar destek sisteminin önerisini ve uygulamasını açıklamaktadır. Sistem, yüksek öğretimin iki temel yönünü bir araya getiriyor: araştırma ve öğretim. Kullanıcının modem metasezgisellerini tanımlamasına ve makine çizelgeleme problemlerinde çözümleme davranışlarını test etmesine olanak tanır.
Yazılım, kullanıcının sistemle etkileşimi kapsamlı bir grafik kullanıcı arayüzü ile desteklendiğinden, söz konusu araştırma alanında çok az bilgiye sahip öğrenciler ve araştırmacılar tarafından kullanılabilir. Tüm işlevler kolayca parametrelenebilir ve pahalı yazılım lisansları gerekli değildir. Çok sayıda kullanıcıya hitap edebilmek için sistem çok az çabayla yerelleştirilebilir. Şimdiye kadar, kullanıcı arayüzü yedi dilde mevcuttur.
Yazılım, Ronneby’de (İsveç) Avrupa Bilgi Medyası Derneği EKMA tarafından yılda iki kez verilen öğrenme ve araştırma yazılımı ödülü olan European Academic Software Award 2002 ile onurlandırılmıştır.
Bilgisayar bilimi, mühendislik ve yöneylem araştırması içindeki birçok alanda, çözünürlüğü pratik önemi yüksek olan kombinatoryal optimizasyon problemleri tanımlanabilir. Örnekler, seyahat eden satıcı problemi, sırt çantası problemleri ve birkaç isim vermek için zamanlama ve yönlendirme problemleridir. Bu sorunların tanımlanması ve açıklanması nispeten kolay olsa da, bunların çözümü değildir ve hatta çoğu durumda NP-zordur.
Meta sezgisel nedir
Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar farkı
Meta sezgisel optimizasyon Nedir
Meta sezgisel algoritmalar
Sezgi ve sezgiye dayalı arama algoritmaları
Popülasyon Temelli Algoritmalar
Metasezgisel yöntemler
Genetik Algoritma Nedir
Bu problemler için geliştirilen algoritmalar, buluşsal yöntemleri ve daha yakın zamanda evrimsel algoritmalar, tabu arama ve benzetilmiş tavlama gibi meta-sezgisel yöntemleri içerir. Bu teknikler, daha uzun süre iyileştirilemeyecek bir çözüm bulunana kadar alternatiflerin art arda değiştirilmesi ve iyileştirilmesi yoluyla temeldeki bir sorunu çözer.
Modem buluşsal yöntemlerin ilkelerini öğretirken, gösterim araçları, algoritma tarafından gerçekleştirilen yoğun hesaplamaların izlenmesine olanak sağladıklarından özellikle yararlıdır. Teorik açıklamalara ek olarak, eldeki bir problemi çözerken metasezgisellerin ilerlemesi daha görsel hale gelir. Hem problemi hem de arama algoritmasını anlama zorluğuyla karşı karşıya kalan öğrenciler için, bu karmaşık bilim alanında hızla ilerlemek için bu çok değerlidir.
Kombinatoryal optimizasyon problemleri için çok sayıda algoritma uygulaması World Wide Web’de kullanıma sunulmuştur.
Öne çıkan örnekler şunlardır:
1. Uzaktan etkileşimli optimizasyon test yatağı RIOT
2. GA arşivleri
3. Çok amaçlı optimizasyon sorunları için daha özel EMOO web sayfası
İlk örnek, aşağıdakilere adanmış bir yazılım koleksiyonunu korur: çeşitli problemler için algoritmik yaklaşımların gösterilmesi. Tanımlanan sorunları görselleştiren ve kullanıcının sistemle temel etkileşimini sağlayan web tabanlı uygulamalardan oluşur. Problemlerin yapısı ve algoritmanın genel fikirleri kullanıcı için kolayca şeffaf hale gelirken, uygulanan yöntemlerin daha fazla uyarlanması mümkün değildir, çünkü bu açıkça test ortamının fikri değildir.
Problem, her biri iki Jj={Oji, Oja} işlemi içeren ve verilen işlem süreleri pj^ olan dört J,, …, J4 işinden oluşmaktadır. Tüm Ojk işlemlerinin M^ makinesinde işlenmesi gerektiği varsayılır. Çizelgeleme probleminin amacı, her bir Ojk işlemine başlangıç zamanları Sjk atayarak bir çizelge bulmaktır, öyle ki bir veya bir dizi hedef en aza indirilirken, işlemlerin öncelik kısıtlamaları gibi problemin tüm yan kısıtlamalarına uyulur. .
Bu bağlamda bir optimallik kriterinin öne çıkan bir örneği, maksimum tamamlanma süresi (makespan) C,nax=max (Sj2 + pja)-Problem, her biri iki işlem içeren dört J,, …, J4 işinden oluşmaktadır. Jj={Oji, Oja} ve verilen işlem süreleri pj^. Tüm Ojk işlemlerinin M^ makinesinde işlenmesi gerektiği varsayılır.
Çizelgeleme probleminin amacı, her bir Ojk işlemine başlangıç zamanları Sjk atayarak bir çizelge bulmaktır, öyle ki bir veya bir dizi hedef en aza indirilirken, işlemlerin öncelik kısıtlamaları gibi problemin tüm yan kısıtlamalarına uyulur. . Bu bağlamda bir optimallik kriterinin öne çıkan bir örneği maksimum tamamlanma süresidir.
Metaheiiristics, yeni çözümler üretmek için modifikasyon adımlarını gerçekleştiren operatörlerin yürütüldüğü, yukarıda açıklandığı gibi alternatiflerin temsilleriyle çalışır. Bir alternatifi bir permütasyon olarak temsil etme örneği için, bu permütasyonu belirli bir şekilde değiştiren operatörler kullanılır:
— Basit yerel arama operatörleri/mutasyon operatörleri
— İleri kaydırma operatörleri, bir işi permütasyonun^ konumundan çıkarma ve k, k >j konumuna yeniden yerleştirme.
— Geriye kaydırma operatörleri, bir işi permütasyonun y konumundan çıkarma ve k, k <j konumuna yeniden yerleştirme.
— İki işin pozisyonunu değiştiren değişim operatörleri.
— Çaprazlama operatörleri, iki permütasyon tarafından sağlanan bilgiyi yeniden birleştirir ve bu temelde iki yeni alternatif döndürür.
Genetik Algoritma Nedir Meta sezgisel algoritmalar Meta sezgisel nedir Meta sezgisel optimizasyon Nedir Metasezgisel yöntemler Popülasyon Temelli Algoritmalar Sezgi ve sezgiye dayalı arama algoritmaları Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar farkı