Kısıt Çözücüler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Kısıt Çözücüler
Kısıt çözücüleri yargılamak için kullanılan en önemli kriterlerden biri performanslarıdır. Tepkisel ve proaktif davranış sağlamak için, çözücünün yanıt vermeyi sürdürecek kadar hızlı bir şekilde çözümü üretmesi önemlidir. Kısıtlamaların ve değişkenlerin sayısı arttıkça bunu başarmak daha da zorlaşır.
Önceden oluşturulmuş bir kısıtlama çözücü, kısıtlamaları verimli bir şekilde koruyabilir. Ancak, kısıtlamaların bildirime dayalı tanımlarının üst düzey aracı oluşturma araçlarında kullanılması zordur.
Kısıt çözücüleri etmen sistemlerinin muhakeme ve müzakere stratejilerine dahil etme konusunda çok az çalışma yapılmıştır.
Kısıt çözücülerin yavaş kabulü dört nedenden kaynaklanıyor gibi görünüyor:
1. Çoğu kısıtlama çözücü, yalnızca sınırlı bir kısıtlama aralığını destekler.
2. Kısıt çözücüleri anlamak ve kontrol etmek zordur. Programcı bir dizi kısıtlama oluşturduğunda, kısıtlama çözücünün bunları nasıl sürdüreceği açık olmayabilir.
3. Arama alanı büyükse, kısıtlama çözücülerin çevrimiçi performansı bazı uygulama alanları için tatmin edici olmayabilir.
4. Çok etmenli sistemler, yüksek oranda dağıtılmış arama alanıyla temsil edilir (dağıtılmış kısıtlama optimizasyon problemleri.
DCOP, çok etmenli sistemler ve çok etmenli işbirliğine dayalı arabuluculuk için önemli bir araştırma konusu olarak kabul edilmiştir. DCOP, bazı karşılıklı bağımlılıkları olan bir dizi etmen üzerine dağılmış bir dizi değişkene en uygun atamayı bulmayı amaçlar. Şimdiye kadar önerilen problemin tanımları, dağıtılmış kısmi kısıtlama memnuniyet problemi, dağıtılmış değerli kısıtlama tatmin problemi ve DCOP’yi içermektedir.
Bu asenkron protokollerle ilgili tipik sorun, iletişimdeki üstel artıştır. Mailler ve Lesser’da (2004) önerilen protokol, aracıların yerel karar vermeleri için kullanılan bağlamla örtüşmesine izin verir. Arabuluculuk oturumu sırasında, aracı aracı kısmi bir çözüm hesaplar ve değer atamalarını diğer aracılara önerir.
Aracılar oldukça karmaşık ve iddialı yazılım sistemleridir. Ağ yönetimi, veritabanı ve uygulama izleme, iş akışı/iş süreci desteği ve kurumsal entegrasyon gibi gelişmiş ve kritik uygulamalarla görevlendirilecekler. Bu nedenle, etmen tabanlı sistemler, geçerli yazılım mühendisliği ilkeleriyle tasarlanmalı ve geçici bir şekilde oluşturulmamalıdır.
Analitik stratejiler, sonuçları değerlendirmek ve uygun eylemi oluşturmak için statik bir matematiksel modele dayalı araçlardır. Evrimsel veya genetik yaklaşımlarla öğrenme süreci daha etkilidir ve modeller uyarlanabilir.
Kısıt teknolojisindeki gelişmeler, planlama ve çizelgeleme görevlerinin tasarım ve uygulamasının kısıt tatmin problemleri olarak ele alınmasını sağlar. Etmen kavramı daha sonra yerel veya dağıtılmış problem çözme modüllerinin dinamik adaptasyonunu ve işbirliğini desteklemek için kullanılabilir.
Optimizasyon Teknikleri
Optimizasyon konuları
Optimizasyon Teknikleri Ders Notları
Constraint programming
Uygulamalı Optimizasyon Teknikleri
Excel Solver Kullanımı
Hedef PROGRAMLAMA Excel
Optimizasyon dersi
Herhangi bir akıl yürütme stratejisinin ve işbirliği protokollerinin tasarımı ve uygulanması, karmaşık sistemlere yol açabilir ve bu sorunlar, bakımı zor bilgisayar kodlarına da yol açabilir. Etkileşim protokolleri karmaşıktır ve tipik olarak birçok düzeyi veya durumu vardır.
Bir akıl yürütme motoru çok büyük ve karmaşıksa, bir aracının hareketliliğini, rasyonelliğini ve gerçek zamanlı yanıt vermesini kısıtlar ve yavaşlatır. Son yıllarda, aracı işbirliği ve müzakere kalıpları ve bazı yararlı bileşenler ve mimariler ortaya çıktı. Yeniden kullanılabilir bileşenler ve üretken modeller, aracı tasarımlarının ve uygulamalarının kalitesini büyük ölçüde artırabilir.
Herhangi bir aracı ve özellikle mobil aracılar, müzakere stratejilerini ve protokollerini eldeki görevlere göre uyarlama yeteneğine sahip olmalıdır. Görevleri uygun müzakere ve işbirliği stratejileriyle eşleştirmek için, aracının bir bileşen olarak bir müzakere stratejisi seçme ve ardından kullanım için “takma” becerisine ve araçlarına sahip olması gerekir.
Nwana (1998), fail koordinasyonu ve akıl yürütmedeki araştırma ile gerçek uygulamaların uygulanması gerçeği arasındaki çelişkiyi tartışır. Halihazırda yerleşik AI çalışmalarını kullanarak “ödünç alma ve konsolidasyon” ile devam etmemiz gerektiğini öne sürüyor.
Bu evrimsel yol, yapay zekadaki eğilimleri desteklemek için uyarlanabilir tasarım teknikleri gerektirir. Her sorun alanı için belirli müzakere stratejileri ve protokol çekirdekleri oluşturmak yerine, sağlam, uyarlanabilir çekirdek yeteneklere sahip aracılar oluşturuyoruz. Aracıların müzakere stratejisi ve protokolleri, daha sonra “ödünç alınan” ve eldeki görevle eşleşen bileşenler veya kalıp tabanlı yapı taşlarıdır.
Müzakere ajanlarının tasarımındaki gelecekteki eğilimler, şüphesiz genel olarak yazılım mühendisliğindekileri izleyecektir. Endişelerin ayrılması ve en-boy yönelimli programlama (AOP) alanlarında gelecekte ilginç ve değerli gelişmelerin ortaya çıkması bekleniyor.
Nesne yönelimli teknikler, bileşenler ve desenler yazılım mühendisliğinde devrim yarattı. Bununla birlikte, yazılım uygulamaları daha iddialı ve karmaşık hale geldikçe, nesne teknolojisi, özellikle bir nesne hiyerarşisini kesen davranış ve işlevselliği ele almadaki yetersizliği nedeniyle sınırlarına ulaşır.
ResearchcompletedbyKendall(1999), endişelerin ve AOP’nin ayrılmasının aracı tasarımlarının kalitesini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini değerlendirmiştir. Rol modelleme, gelecekteki araştırmalar için bir başka önemli alandır ve bu alan Kendall’da da detaylandırılmıştır.
Yüksek Performanslı Sanal Ekipler Tasarlamak
Geçtiğimiz birkaç on yılda, iletişim teknolojisinin gelişiminde muazzam ilerlemeler gördük. 1969’da İnternet’in icadından bu yana, İnternet tabanlı iletişim araçları ve teknolojilerinde hızlı bir gelişme olmuştur. Bu teknoloji, iletişim için bir başka önemli ve etkili kanal sunarak iş uygulamalarında devrim yarattı ve insanların fiziksel konumlarından bağımsız olarak projeler üzerinde çalışmasına izin verdi.
Son yıllarda benimsenen bunun sonucunda ortaya çıkan bir iş uygulaması sanal ekip çalışmasıdır. Sanal ekipler, birbirine bağlı görevlerde çalışan, sonuçların sorumluluğunu paylaşan ve farklı konumlardan birlikte çalışan bireylerden oluşan gruplardır. Son zamanlarda, organizasyonlarda temel yapı taşları olarak ekiplerin kullanımı ve sanal ekip çalışmasının kullanımı artmaktadır. Bu makale, yüksek performanslı sanal ekiplerin özelliklerini tanımlar.
Sanal ekibin temel tanımına ek olarak, tüm sanal ekiplerin genel başarılarına katkıda bulunan önemli özellikleri vardır. Bir takımın durumunun özelliklerini analiz etmek için, bir organizasyon çerçevesi olarak Cohen’in takım etkinliği modeli kullanılabilir.
Model, okuyucuların kendi tasarımlarını ve etkili sanal ekiplerin operasyonlarını bilgilendirmek için kullanabilecekleri güçlü ve zayıf yönleri tanımlar. Cohen’e göre, ekibin görevini yerine getirmede ne kadar başarılı olacağını potansiyel olarak etkileyen ve bu nedenle incelemeye değer birkaç genel özellik vardır.
Bu özellikler Tablo 1’de listelenmiştir ve aşağıdaki paragraflarda detaylı olarak incelenecektir. Cohen’in takım etkinliği modeli geleneksel takımlara (yani yan yana yerleştirilmiş) dayalı olmasına rağmen, bu özelliklerin sanal takımlar üzerine deneysel araştırmalarda çok önemli olduğu bulunmuştur.
Constraint programming Excel Solver Kullanımı Hedef PROGRAMLAMA Excel Optimizasyon dersi Optimizasyon konuları Optimizasyon Teknikleri Optimizasyon Teknikleri Ders Notları Uygulamalı Optimizasyon Teknikleri