Koşullu İfadeler

bestessayhomework@gmail.com * 0 (312) 276 75 93 *Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, Ücretli Ödev Yaptırma, Parayla Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Proje YAPTIRMA siteleri, Mühendislik proje yaptırma, Bitirme projesi YAPTIRMA, Ödev YAPTIRMA programı, En iyi ödev siteleri, Parayla ödev yapma siteleri, Ücretli ödev YAPTIRMA, Ücretli Proje Yaptırma, Tez Yaptırma

Koşullu İfadeler

6 Haziran 2023 Python if else örnekleri Python koşullu durumlar Örnekleri 0
Maksimum Eşleştirme Algoritması

Koşullu İfadeler

Koşullu ve tekrarlı ifadeler eklemek, akıl yürütme süreci kontrol bileşenine, yer-geçiş ağında ifade edilenlerin ötesinde yeni unsurları dahil etmek anlamına gelir.

Bunun nedeni, ağın, somutlaştırılmış çıkarım yapısına göre herhangi bir akıl yürütme prosedürü üzerinde yalnızca gerekli kısıtlamaları ifade etmesidir. Bu yeni unsurları dahil etmek için, önce proje yönetimi modeli geliştirmeye yönelik yüklem geçiş yaklaşımımıza iki uzantı açıklamalıyız.

Bu uzantılar şu nedenlerle yapılmıştır:

(a) RAC’lerin, geçişleri etkileyen ifade kümeleri yerine işlevler olarak yorumlanması gerekir ve,
(b) bir akıl yürütme stratejisi yorumlayıcısının belirtilmesi gerekir.

Aşağıda, bu uzantıları yaparken nelerin dahil olacağını kısaca ele alacağız.

Ağ modellemede iki temsil biçimi ayırt edilebilir. Bu kitapta şimdiye kadar kullandığımız form olan grafik formu, normalde sistem tanımı ve gayri resmi açıklama için uygulanırken, matris formu formel analiz için uygulanır.

Klasik yüklem geçiş ağları, hem grafik hem de matris formundaki ifadeleri kullanır. Bununla birlikte, “yeni sürüm” renkli Petri ağları, önerildiği gibi, grafik biçimindeki ifadeleri kullanır, ancak matris biçiminde işlev görür.

Şimdiye kadar, yüklem-geçiş ağı modellemesi ile renkli Petri ağı modellemesi arasında ayrım yapmak bizim için önemli olmadı çünkü grafikte, bunlar tüm niyet ve amaçlara göre aynı şeydir (en azından düzeyde). Bu çalışmada denenen modellemenin kesinliği gerekir.

Ancak yerel süreç modellerini “yeni sürüm” renkli Petri ağları açısından yorumlamak, bize bir RAC’yi, kullanılacak PRE’lerin ve VRE’lerin şu şekilde ifade edildiği bir işlev çağrısı açısından tanımlayabilme olanağı sağlar: $ çağrı ifadesindeki argümanlar.

Aşağıdaki örnek, SM1 altPMAC için yerel süreç modelindeki RAC’lerin her birinin, parantez içinde verilen bağımsız değişken listesiyle, çağrılan işlevin kalın yazı tipiyle gösterildiği bir tür sözde kod olduğunu gösterir. Her RAC işlevi için bağımsız değişken listesinde, çıktı PRE’leri önce gelir. Sonra (noktalı virgülle ayrılmış) giriş PRE’leri ve son olarak (başka bir noktalı virgülle ayrılmış) VRE’ler gelir.

  • Transform-1 (sonuçların önemi, önemli sonuçların listesi; özel hedefler ve kısıtlamalar; görevler dizisi)
  • Transform3 (parametrelerin önemi; önemli sonuçların listesi; ilgili parametreler)
  • Çıkarım-1 (sonuç değerleri hakkında kesinlik; risk tavsiyesi, görevler dizisi)
  • Infer3 (parametre değerleri hakkında kesinlik; ; risk tavsiyesi, ilgili parametreler)
  • Transform-3 (izlemeye değer sonuçlar; sonuç değerleri hakkında kesinlik, sonuçların önemi;)
  • Transform-4 (izlemeye değer parametreler; parametre değerleri hakkında kesinlik, parametrelerin önemi;)
  • Transform-5 (gözlemlenecek ve raporlanacak birimlerin belirlenmesi; izleme fırsatları, izlemeye değer sonuçlar, izlemeye değer parametreler; izleme standartları)

RAC tanımlarını işlev çağrıları açısından yeniden oluşturmamız, daha yüksek seviyeli bir kontrol havuzunda belirli bir RAC’nin ne zaman etkinleştirilmesi gerektiğini (yani, belirli bir RAC işlev çağrısının ne zaman yürütülmesi gerektiğini) belirtmenin mümkün olduğu anlamına gelir.


Python koşullu durumlar Örnekleri
Python if elif else örnekleri
Python koşullu İfadeler
Python if else örnekleri
Python if örnekleri
Python elif Örnekleri
Python iç içe if örnekleri
python if elif-else kullanımı


Bu daha yüksek seviyeli kontrol yapısının modellenmesi, aslında, bir muhakeme prosedüründe belirli bir noktaya dahil edilmek üzere mevcut olabilecek çıkarım yapısındaki farklı bileşenler arasında seçimler yapabilen bir muhakeme stratejisi yorumlayıcısının oluşturulmasını içerecektir (yani, doğruluk değerini belirlemek). Bir muhakeme stratejisinde belirtilen bir koşulun “eğer” kısmı) veya bir muhakeme prosedüründe bir döngü için sonlandırma koşulunu oluşturabilmek gerekir.

Açıkçası, bunun nasıl modellendiği önceden belirlenmiş bir muhakeme stratejisini yorumlama meselesi olacaktır. Bununla birlikte, bir yönetim metodolojisinin mikro bileşeni olarak önceden belirlenmiş bir muhakeme stratejisini miras alma fikri, günümüzün yazılım geliştirme proje yöneticilerinin olağan deneyiminin dışındadır.

Bu nedenle, öngörülen muhakeme stratejilerinin modellenmesi ve değerlendirilmesi araştırma için ilginç bir konu olsa da bu çalışmanın kapsamı dışındadır.

Kullanılabilecek Bilgi Örnekleri

Gerçekleştirilmesinde kullanılabilecek bilgi, kendileri de proje yönetim modelinin aktif (süreç) bileşenleri olan RAC fonksiyonları tarafından erişilen proje yönetimi modelinin karmaşık pasif (durum) bileşenlerinde tutulan kurallar açısından ifade edilebilir. Tipik olarak kullanılabilecek kural örnekleri aşağıda verilmiştir.

Bu iki RAC’de kullanılan bilginin tespit edilmesi kolay değildir. Projede açık bir risk değerlendirmesi yapılmışsa, bu ana bilgi kaynağı olarak kullanılabilir. Aksi takdirde, proje yöneticisinin muhtemelen kendisinin veya meslektaşlarının önceki deneyimlerine dayanarak sezgilerine ve pratik kurallara güvenmesi gerekecektir.

Belirli bir sonucun gerçekleşmesinin beklendiği kesinlik derecesi, genellikle bu kararda, belirli sonucun öneminden daha önemli bir faktör olarak kabul edilir. Örneğin, yetenekleri bilinmeyen veya belirsiz kişi(ler) tarafından gerçekleştirilen daha az önemli bir görev, yönetici tarafından yeteneklerine güvenilen kişi(ler) tarafından gerçekleştirilen daha önemli bir göreve göre daha yakından izlenecektir.

İzlemeye değer parametrelerin seçimine karar verirken, izlemeye değer sonuçların seçiminde kullanılan kuralın da aynısı kullanılır.

Benzer şekilde, bir parametrenin değeri hakkındaki kesinlik genellikle bu karar için karşılık gelen parametrenin öneminden daha önemli bir faktör olarak da kabul edilir.

Bu RAC’de faydalı bir şekilde kullanılabilecek bilginin oluşturulması kolay değildir çünkü büyük ölçüde proje ortamına ve yöneticinin izleme uygulamasına getirdiği kısıtlamalara da bağlıdır. Çoğu durumda, belirli yüklenici kuruluş veya müşteri kuruluş, projede kullanılacak izleme standartlarını da belirler.

Bu standartlar normalde şunları öngörür:

  • tamamlanan iş yüzdesinin izlenmesi
  • insan tarafından harcanan saatlerin göreve göre izlenmesi;
  • bitmiş işin kalitesinin izlenmesi.

Genel olarak, tamamlanan işin yüzdesi izlenecek en önemli miktar olarak kabul edilir. Ancak, bitirilen işin miktarı kendi başına doğrudan da ölçülemez. Bunun yerine, tamamlanan iş parçalarından elde edilen veriler toplanabilir ve tamamlanan işin genel yüzdesini oluşturmak için toplanabilir. İnsanlara yapılması gereken iş miktarını sormak, biten iş miktarını tespit etmenin olağan bir yoludur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir