ANT KOLONİ OPTİMİZASYONU – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
ANT KOLONİ OPTİMİZASYONU
Bir ACO algoritması, esas olarak, işbirliği ve adaptasyon mekanizmaları dahil olmak üzere, karıncaların doğal davranışlarını simüle eden ajanlara dayalı bir sistemdir.
ACO algoritmaları aşağıdaki fikirlere dayanmaktadır:
• Bir karıncanın izlediği her yol, belirli bir problem için bir aday çözümle ilişkilendirilir;
• Bir karınca bir yol izlediğinde, o yol üzerinde biriken feromon miktarı, hedef problem için karşılık gelen aday çözümün kalitesi ile orantılıdır;
• Bir karınca iki veya daha fazla yol arasında seçim yapmak zorunda kaldığında, daha fazla miktarda feromon içeren yol(lar)ın karınca tarafından seçilme olasılığı daha yüksektir.
Sonuç olarak, karıncalar sonunda hedef problem için optimum veya optimuma yakın bir çözüm olan kısa bir yola yakınsarlar.
Özünde, bir ACO algoritmasının tasarımı, aşağıdakilerin spesifikasyonunu içerir.
• İzdeki feromon miktarına ve yerel, probleme bağlı bir buluşsal yönteme dayalı olarak, karıncaların olasılıklı bir geçiş kuralı kullanarak çözümleri aşamalı olarak oluşturmalarına/değiştirmelerine izin veren problemin uygun bir temsili;
• Geçerli çözümlerin oluşturulmasını zorlamak için bir yöntem;
• Mevcut kısmi çözüme eklenebilecek öğelerin kalitesini ölçen probleme bağlı bir buluşsal fonksiyon (h);
• Feromon izinin (t) nasıl değiştirileceğini belirten feromon güncelleme kuralı;
• Sezgisel fonksiyonun (h) değerine ve yinelemeli olarak bir çözüm oluşturmak için kullanılan feromon izinin (t) içeriğine dayanan bir olasılıksal geçiş kuralı.
Yapay karıncalar, gerçek karıncalara benzer birkaç özelliğe sahiptir, yani:
• Yapay karıncalar, daha fazla miktarda feromon içeren yollar için olasılıksal bir tercihe sahiptir;
• Daha kısa yollar, feromon miktarlarında daha büyük büyüme oranlarına sahip olma eğilimindedir;
• Karıncalar, her bir yola biriken feromon miktarına göre dolaylı bir iletişim sistemi kullanır.
ACO KULLANMA MOTİVASYONLARI
ACO, hesaplamalı problem çözme için önemli olan bir dizi özelliğe sahiptir.
• Algoritmaların anlaşılması ve uygulanması nispeten basittir ve aynı zamanda zorlu problemlerle etkili bir şekilde başa çıkmak için ortaya çıkan karmaşıklık sunar;
• Sinerjik bir tarzda diğer teknikler ve/veya probleme bağlı buluşsal yöntemler ile kolaylıkla melezleştirilebilirler;
• Bilgi işlemde daha fazla yerelleşmeye yönelik mevcut eğilimle uyumludurlar;
• Algoritmalar son derece uyarlanabilir ve sağlamdır ve gürültülü verilerle iyi başa çıkmalarını sağlar.
ACO’nun iki özelliği daha veri madenciliği uygulamalarında özellikle yararlıdır:
• Veri madenciliği alanında birçok proje deterministik karar ağaçları veya kural tümevarım algoritmaları kullanılarak geliştirilmiştir. Bu algoritmalar tepe tırmanışına benzer ve global optimum yerine sadece yerel olarak optimal çözümler bulmaya yatkındır. ACO algoritmalarının problemin arama uzayında global bir aramayı destekleyen stokastik bir bileşeni olduğundan, sınıflandırma kurallarını başlatmak için ACO’nun kullanılması bu yerel optimuma erken yakınsama sorununu hafifletmeye çalışır;
• Klasik kural çıkarma yöntemlerinden farklı olarak, ACO buluşsal yöntemi popülasyon tabanlıdır. Bu özelliğin diğer yöntemlere göre avantajları vardır, çünkü sistemin arama uzayında birçok farklı noktayı aynı anda aramasına ve karıncalar arasındaki pozitif geri beslemeyi bir arama mekanizması olarak kullanmasına olanak tanır.
Karınca Kolonisi optimizasyonu nedir
Karınca Kolonisi Algoritması C
Karınca Kolonisi Algoritması örnek
Ant Colony Optimization Nedir
Karınca kolonisi Algoritması Python
Karınca Kolonisi Algoritması MATLAB kodu
Yapay Arı Kolonisi Algoritması
Karınca Kolonisi Algoritması ile gezgin satıcı Probleminin
ANT-MINER AÇIKLAMASI
Ant-Miner’ın sözde kodu, Algoritma 1’de çok yüksek bir soyutlama düzeyinde açıklanmıştır. Ant-Miner, eğitim kümesini tüm eğitim durumları kümesine başlatarak ve keşfedilen kural listesini boş bir listeye başlatarak başlar. Ardından, her yinelemenin bir sınıflandırma kuralı keşfettiği bir dış döngü gerçekleştirir.
Bu dış döngünün ilk adımı, tüm izleri aynı miktarda feromonla başlatmaktır; bu, tüm terimlerin bir karınca tarafından aşamalı olarak bir kural oluşturmak için seçilme olasılığının aynı olduğu anlamına gelir. Bu, üç adımdan oluşan bir iç döngü ile yapılır.
İlk olarak, bir karınca boş bir kuralla başlar ve mevcut kurala her seferinde bir terim ekleyerek aşamalı olarak bir sınıflandırma kuralı oluşturur. Mevcut kurala, hij × tij(t)’nin çarpımıyla orantılı olasılıkla eklenmek üzere seçilir; burada hij, terim için probleme bağlı bir buluşsal fonksiyonun değeridir ve t (t), terimle ilişkili feromon miktarıdır. iterasyonda (zaman indeksi) t.
İç döngünün ikinci adımı, henüz oluşturulmuş kuralı budamaktan, yani alakasız terimlerin kuralın tahmin doğruluğunu iyileştirmeyen terimlerin kaldırılmasından oluşur. Bu, daha sonra tanımlandığı gibi izlerin feromonlarını güncellemek için kullanılanla aynı olan bir kural kalite ölçüsü kullanılarak yapılır. Özünde, bu işlem kuralın kalitesini düşürmezse, bir terim kuraldan çıkarılır. Bu budama işlemi, keşfedilen kuralın eğitim kümesine fazla uymasını önlemeye yardımcı olur.
İç döngünün üçüncü adımı, kuralın kalitesiyle orantılı olarak karınca tarafından takip edilen izdeki feromonu artırarak tüm izlerin feromonunu güncellemekten oluşur. Başka bir deyişle, kuralın kalitesi ne kadar yüksek olursa, kural öncülünde meydana gelen terimlerin feromonundaki artış o kadar yüksek olur. Bir kuralın kalitesi (Q) denklemle ölçülür.
• TP = gerçek pozitiflerin sayısı, yani kuralın kapsadığı ve sınıfın kural tarafından tahmin edildiği durumların sayısı;
• FN = yanlış negatiflerin sayısı, yani kuralın kapsamadığı ancak sınıfın kural tarafından tahmin edildiği vakaların sayısı;
• TN = gerçek negatiflerin sayısı, yani kuralın kapsamadığı ve kuralın öngördüğü sınıfa sahip olmayan vakaların sayısı; ve
• FP = yanlış pozitiflerin sayısı, yani kuralın öngördüğü sınıftan farklı bir sınıfa sahip olan kuralın kapsadığı vakaların sayısı.
İç döngü, örneğin, maksimum sayıda aday kural oluşturulana kadar, bazı durdurma kriteri(a) karşılanana kadar gerçekleştirilir.
İç döngü bittiğinde, algoritma iç döngüdeki tüm karıncalar tarafından oluşturulan tüm kurallardan en kaliteli kuralı seçer ve ardından seçilen kuralı keşfedilen kural listesine ekler. Daha sonra, algoritma, kuralın kapsadığı tüm durumları, yani kuralın öncülünü karşılayan ve sonucun öngördüğü ile aynı sınıfa sahip olan tüm durumları eğitim kümesinden kaldırır.
Bu nedenle, dış döngünün bir sonraki yinelemesi, yalnızca önceki yinelemelerde keşfedilen herhangi bir kural tarafından doğru şekilde kapsanmayan durumlardan oluşan daha küçük bir eğitim kümesiyle başlar. Dış döngü, bazı durdurma kriteri(a) karşılanana kadar, örneğin, ele alınmayan vakaların sayısı kullanıcı tarafından belirlenen bir eşikten küçük olana kadar gerçekleştirilir. Dolayısıyla Ant-Miner’ın çıktısı, keşfedilen kural listesinde yer alan sınıflandırma kurallarının listesidir.
Ant Colony Optimization Nedir Karınca Kolonisi Algoritması C Karınca Kolonisi Algoritması ile gezgin satıcı Probleminin Karınca Kolonisi Algoritması MATLAB kodu Karınca Kolonisi Algoritması örnek Karınca kolonisi Algoritması Python Karınca Kolonisi optimizasyonu nedir Yapay Arı Kolonisi Algoritması