Evrimsel Algoritmalar – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Evrimsel Algoritmalar
Evrim, tek kelimeyle, belirsiz bir ortamda “adaptasyon” olarak tanımlanabilir. Doğanın, organizmaların her türlü değişime adaptasyonu ve başarılı organizmaları evrimleştirmesi için sağlam bir yolu vardır. Doğal seleksiyon ilkelerine göre, belirli bir ortamda iyi performans gösteren organizmalar hayatta kalır ve çoğalır, diğerleri ise ölür.
Çoğaltmadan sonra, önceki neslin üyelerinden türetilen yeni bir nesil oluşur. Bu yavrulardan ebeveynlerin seçimi genellikle uygunluk esasına dayalıdır.
Çevredeki değişiklikler, rastgele mutasyonlar yoluyla organizma popülasyonunu etkileyecektir. Mayr, “Evrim dinamik, iki aşamalı bir rastgele değişim ve seçim sürecidir” dedi. Araştırmacılar, doğal sistemlerden ve uyarlanabilir davranış teorilerinden örnekler kullanarak, buluşsal evrimsel öğrenme sistemleri oluşturmaya çalışıyorlar.
Evrimsel algoritmalar, doğal evrim süreçlerinden ilham alan buluşsal optimizasyon yöntemleridir. Şu anda, evrimi modelleyen yalnızca popülasyona yönelik üç temel mekanizma vardır: genetik algoritmalar, evrim stratejileri ve evrimsel programlama.
Yöntemlerin her biri, bir birey popülasyonunun evrimini farklı bir ölçekte modeller ve uygunluk fonksiyonuna uygun bir bireyi bulmak için seçim ve üreme operatörlerini uygular. Genetik algoritma, evrimi gen ölçeğinde modeller, ancak evrimsel stratejiler ve evrimsel programlama, tür düzeyinde evrimi modeller.
Kültürel algoritmalar yaklaşımı, insan toplumlarından ve kültürel evrimden ilham alan evrimsel sürece başka bir seviye ekler. Nüfus alanına, inanç alanına ekler. İnanç alanı, nüfusun evrimine rehberlik etmek için kullanılacak bir sembolik bilgi koleksiyonu olacaktır.
Kural tabanlı yöntemlerin yanı sıra, karar ağaçları tümevarımsal öğrenme yetenekleriyle iyi bilinmektedir. Herhangi bir karar ağacı bir dizi kural olarak yeniden formüle edilebilir. Karar ağaçları ile ilgili problemlerden biri de en küçük karar ağacını bulmaktır. Basit buluşsal yöntemler sorunu çözebilir.
Araştırmacılar, karmaşık sınıflandırma problemlerini çözmek için genetik algoritmaları karar ağacı öğrenimi ile bütünleştirmeye çalışmışlardır. Bala, bu metodolojiyi uydu ve yüz görüntüsü verilerini içeren zor görsel tanıma problemleri için uyguladı. Diğer araştırmacılar, genetik algoritmaları veya evrimsel stratejileri sinir ağlarıyla birleştirdiler.
Reynolds, karar ağacı öğrenimini yönlendirmek için kültürel algoritmaların kullanımını araştırdı. Veriler, Meksika’nın Oaxaca Vadisi’nde bulunan bir dizi siteyle birlikte gerçek dünyadaki bir arkeolojik veri tabanından alındı. Sorun, göstermeyenlere karşı savaş kanıtı sunan bölgelerin yerelleştirilmesiydi.
Evrime dayalı teknikler, Meksika’nın eski Oaxaca vadisindeki çeşitli meslek dönemleri boyunca ajanların etkileşimlerini tanımlayan geniş ölçekli bir uzaysal veri setini çıkarmak için kullanıldı. Spesifik olarak, her bir zaman periyodunda ajanların etkileşimi üzerindeki uzamsal kısıtlamaları veri setinden çıkarmak istedik.
Genetik Algoritma
Yazılımda algoritma Nedir
Genetik Algoritma aşamaları
Algoritma nedir ne İşe yarar
Algoritma nedir Özellikleri nelerdir
Temel Algoritma
Basit Algoritma Nedir
Algoritma Nedir Bilişim
En önemli sorulardan biri, kısıtlama bilgisinin nasıl temsil edileceğiydi. Karar ağaçları gibi popüler veri madenciliği yöntemleri, nicel bir şekilde toplanan verilerle iyi çalışır. Ancak, yüzey araştırması verilerinin burada toplandığı koşullar, verilere bazı belirsizlikler getirdi.
Yapısına belirsizliği açıkça dahil eden bir temsil, buradaki kısıtlamaların, yapmayan bir temsilden daha verimli bir temsilini üretir mi? Kısıtlama kümesinin karmaşıklığı, bu kuralları kullanan simülasyonun karmaşıklığını etkileyeceğinden bu önemlidir.
Vadideki belirli savaş türlerinin konumu üzerindeki kısıtlamaları tanımlamak için bir dizi kaba kural kümesi arayışına rehberlik etmesi için genetik algoritmalar kullanıyoruz. Savaş, Vadi’deki sosyal evrimde önemli bir faktör olduğundan, mekansal ve zamansal modelini yansıtan kısıtlamalar modelin önemli bileşenleridir.
Oluşturulan kurallar, bir karar ağacı algoritması tarafından üretilenlerle karşılaştırılır. İncelenen aşamaların her birinde, kaba küme gösterimini kullanan en iyi kural kümesinde her zaman daha az koşul bulunur ve ortalama kural uzunluğu, bir hariç her durumda karar ağacı yaklaşımından daha kısadır.
Bu durumda eşitlerdi. Farklılıklar, savaş modellerinin en karmaşık olduğu dönemlerde en belirgindi. Farklılıkların, gürültü faktörlerinin karar ağacı gösteriminde açık terimler olarak dahil edilmesini ve kaba kümeler yaklaşımında hariç tutulmasını yansıttığı öne sürülmüştür.
İki karar sisteminin karşılaştırılması, kaba küme yaklaşımının karar ağacı yaklaşımına göre daha az dezavantaja sahip olduğunu göstermektedir.
Ek olarak, kaba küme yaklaşımının, karar ağacı yaklaşımına göre sonuçsuz olanlara göre daha az koşulu değerlendirmesi gerekir. Bu farklılıkların, belirsizliğin, önceki dönemlere göre daha karmaşık ve bu tür belirsizliğin ortaya çıkmasına daha yatkın bir dönemde açıkça ele alınmasından kaynaklandığı ileri sürülmektedir.
Buradaki karşılaştırmaların odak noktası, üretilen karar sistemlerindeki sözdizimsel veya yapısal farklılıklardı. Gelecekteki çalışmalarda, etmen tabanlı simülasyonda alternatif ontolojiler üretmek ve üretilen farklılıkları değerlendirmek için yaklaşımlar kullanılarak anlamsal farklılıkların bir karşılaştırması yapılacaktır.
Başka bir deyişle, sözdizimsel farklılıklar simülasyon modeli performansındaki anlamsal farklılıkları yansıtıyor mu? Ve, aracıların ontolojik bilgisini temsil etmek için belirsizliğin kullanılmasının temel simülasyon sonuçları üzerinde ne gibi bir etkisi vardır?
Genetik algoritmalar, popülasyona dayalı algoritmalar olarak, aramayı daha verimli bir şekilde yönlendirmek için meta-seviye buluşsal yöntemler oluşturmak için iyi araçlardır. Bu bilgi, kaba küme kavramları veya kuralları, evrimsel araştırmayı yönlendirmek için kullanılabilir. Kurallar, evrimsel motor tarafından yeni aday arama nesnelerinin oluşturulmasına rehberlik edecek uzamsal ve zamansal kalıpları yansıtabilir. Verilerin mekansal ve zamansal sürekliliği bu süreci kolaylaştıracaktır.
- Kültürel Algoritmalar: Aramayı iyileştirmek için genetik algoritmalardan olağan popülasyon uzayına bir inanç alanı ekleyen başka bir evrimsel algoritma türüdür. İnsan toplumlarından ve kültürel evrimden esinlenmiştir.
- Evrimsel Hesaplama: Tasarım ve uygulamada anahtar unsurlar olarak evrimsel süreçlerin hesaplamalı modellerini kullanan bilgisayar tabanlı problem çözme sistemleri.
- Evrimsel Stratejiler: Parametrik optimizasyona ayrılmış evrimsel algoritmalar.
- Bulanık Küme Teorisi: Bulanık küme teorisi, iki değerli küme üyelik fonksiyonunu gerçek değerli bir fonksiyonla değiştirir; yani üyelik bir olasılık veya doğruluk derecesi olarak ele alınır.
- Genetik Algoritmalar: Her bireyi “kromozom” veya “genom” olarak bilinen bazı kodlanmış formlardan üreten evrimsel bir algoritma. Kromozomlar, yeni bireyler üretmek için birleştirilir veya mutasyona uğratılır. Doğada eşeyli üremede bulunan kromozomların rekombinasyonu türü olan “Crossover” genellikle GA’larda da kullanılır. Burada, iki ebeveynin sabit uzunluktaki kromozomlarının her birinden dönüşümlü olarak seçilen segmentlerin birleştirilmesiyle bir yavru kromozomu oluşturulur.
- Sezgisel: Zor ve yeterince anlaşılmayan alanlarda çözüm aramayı azaltan veya sınırlayan bir temel kural, basitleştirme veya eğitimli tahmin. Algoritmalardan farklı olarak buluşsal yöntemler, optimal ve hatta uygulanabilir çözümleri garanti etmez ve genellikle hiçbir teorik garanti olmadan kullanılır.
- Bilgi Keşfi: Veri kümelerinde, verilerdeki geçerli, yeni, potansiyel olarak yararlı ve nihai olarak anlaşılabilir kalıpları/modelleri belirleme sürecidir.
- Kaba Küme Teorisi: Kaba küme teorisi, belirsizlik ve belirsizlikle başa çıkmak için yeni bir matematiksel araçtır. Herhangi bir belirsiz kavramın yerini, belirsiz kavramın alt ve üst yaklaşımı olarak adlandırılan bir çift kesin kavram alır. Alt yaklaşım, kesinlikle kavrama ait olan tüm nesneleri içerir ve üst yaklaşım, kavrama ait olması muhtemel tüm nesneleri içerir.
Algoritma Nedir Bilişim Algoritma nedir ne İşe yarar Algoritma nedir Özellikleri nelerdir Basit Algoritma Nedir Genetik Algoritma Genetik Algoritma aşamaları Temel Algoritma Yazılımda algoritma Nedir