Sezgisel Yöntemler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Sezgisel Yöntemleri Kullanarak Bilgi Keşfetmek
En kötü durumda bir arama uzayının tüm düğümlerini işleyen ve değerlendiren bilgisiz veya kör arama, verinin boyutuyla yakından ilgili zaman kısıtlamaları nedeniyle büyük veri kümelerinden bilgi çıkarmak için gerçekçi değildir.
Genel olarak, arama uzayı problem boyutuyla katlanarak artar, böylece kapsamlı arama gibi kesin teknikler kullanılarak gerçekçi bir şekilde çözülebilen problemlerin boyutu sınırlandırılır. Alternatif bir çözüm, klasik arama yöntemlerinin başarısız olduğu alanlarda çok yardımcı olabilecek buluşsal tekniklerle temsil edilir.
“Sezgisel” kelimesi Yunanca’dan gelir ve “bilmek”, “bulmak”, “keşfetmek” veya “bir soruşturmaya rehberlik etmek” anlamına gelir. Spesifik olarak, “Sezgisel yöntemler, makul bir hesaplama maliyetiyle, uygulanabilirliği veya optimalliği garanti edemeden ve hatta çoğu durumda belirli bir uygulanabilir çözümün optimalliğe ne kadar yakın olduğunu belirtmeden iyi (optimuma yakın) çözümler arayan tekniklerdir.
Sezgisel, bir problem çözme görevinde ortalama durum performansını iyileştiren ancak en kötü durum performansını mutlaka iyileştirmeyen herhangi bir tekniği ifade eder. Sezgisel teknikler, arama uzayının verimli alanlarına doğru aramayı yönlendirmek için önceden denenmiş çözümlerin bilgisini kullanarak problem uzayını “akıllıca” araştırır.
Çoğu zaman, arama uzayları o kadar büyüktür ki, yalnızca sezgisel arama makul bir sürede bir çözüm üretebilir. Bu teknikler, bazen çözümün bütünlüğünü veya optimalliğini feda ederek bir arama sürecinin verimliliğini arttırır. Sezgisel yöntemler, hedefe kalan mesafenin tahminleridir, tahminler alan bilgisine dayalı olarak hesaplanır.
Alan bilgisi, aramayı yönlendirmede buluşsal yöntemlere yardım sağlar ve çeşitli bilgi formatlarında temsil edilebilir. Bu biçimler, kalıpları, ağları, ağaçları, grafikleri, sürüm uzaylarını, kural kümelerini, denklemleri ve beklenmedik durum tablolarını içerir.
Buluşsal yöntemler ile ilgili olarak, açgözlü, arama, tabu arama, tavlama simülasyonu ve nüfus tabanlı buluşsal yöntemler gibi bir dizi genel yaklaşım vardır. Sezgisel yöntemler optimizasyon, sınıflandırma, istatistik, tanıma, planlama ve tasarımda geniş bir problem sınıfına uygulanabilir.
Heuristik arama ilkelerinin, verilerin birbirini izleyen aşamalarda kullanılabilir hale geldiği veya veri ve girdilerin belirsizliklere tabi olduğu veya büyük ölçekli veri kümeleriyle dinamik süreçlerle entegrasyonu özel ilgi konusudur. Entegrasyon, veriye dayalı hipotezler oluşturmak için bir araçtır.
Üretilen bilgi türü ve seçilen buluşsal arama algoritması, veri analizi görevinin doğasını yansıtacaktır. Hipotezler, karar kuralları kümeleri olarak temsil edilmekte ve çıkarılan kurallar, kaba kümeler cinsinden temsil edilecektir. Veri kümelerimizin doğası gereği kaba kümeler seçilmiştir.
Matematiksel bir bakış açısından, problemler, bir kombinatoryal optimizasyon problemi olan iyi bilinen, minimal küme örtü problemi açısından formüle edilebilir.
Kombinatoryal optimizasyon problemleri için geleneksel yöntemler, birkaç nedenden dolayı burada uygun değildir. Bu yöntemler en kötü durumda NP-zordur ve veri kümelerinin boyutu göz önüne alındığında kullanımları maliyetli olacaktır. Ayrıca, büyük veri kümeleri doğası gereği dinamik olduğundan, yeni verilerin eklenmesi, geleneksel kombinatoryal yaklaşımın yeniden çalıştırılmasını gerektirecektir.
Sezgisel algoritmalar Ders Notları
Sezgisel algoritma örnekleri
Orman Optimizasyonu Algoritması
Sezgisel algoritmalar PDF
Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar farkı
SEZGİSEL YÖNTEMLER EĞİTİMİ
Sezgisel optimizasyon algoritmaları
Bu zor optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan teknikler, tek tip arama gibi yapıcı yöntemlerden yavaş yavaş yerel arama tekniklerine ve popülasyon tabanlı algoritmalara doğru evrilmiştir. Araştırma amacımız, büyük veri kümelerinden kurallar oluşturmak için popülasyon tabanlı algoritmaları belirsizlikle uğraşan yöntemlerle harmanlamaktı.
Popülasyon tabanlı sezgisel yöntemler, belirli bir arama stratejisine göre gelişen bireylerden oluşan bir popülasyonu işleyen yinelemeli çözüm teknikleridir. Her yinelemede, kendi kendine adaptasyon (mutasyonlar) dönemleri, işbirliği dönemleri (çaprazlama) ve rekabet dönemleri (seçim) ile değişir.
Popülasyona dayalı buluşsal arama aşağıdaki bileşenlere bağlıdır: çözülmesi gereken belirli problem için bilgi temsili ve arama stratejisi veya evrim süreci gereklidir.
Bireyin uyarlanabilirliği, belirsiz bir ortamda hayatta kalabilme yeteneğini temsil eder. Yapay zeka araştırmacıları belirsizliği temsil etmenin farklı yollarını araştırdı: inanç ağları, varsayılan akıl yürütme, Dempster-Shafer teorisi, bulanık kümeler teorisi, kaba kümeler teorisi vb.
Öğrenme görevi, açıkça belirsizlikle ilgilenen bir temsil gerektirecektir. Kullanılan evrimsel öğrenme yöntemleri böyle bir temsille çalışabilmelidir. Bu makalede, ilk olarak, kurallar geliştirmede belirsizliği temsil etmenin temel yollarına bakacağız. Ve sonra, bu belirsiz bilginin evrimsel araştırma ve öğrenmeyi yönlendirmek için nasıl kullanılabileceğini araştıracağız. Belirsizlik de evrim gibi doğanın bir parçasıdır.
İnsanlar karmaşık ortamları tanımladıklarında, gerçek dünya koşullarının genellikle kesin olmayan, daha ziyade “bulanık” olan dilsel tanımlayıcılarını kullanırlar. Bulanık kümeler teorisi, klasik kesin matematiksel analizle ele alınamayacak kadar karmaşık olan bir sistemin davranışını açıklamak için etkili bir yöntem sağlar.
Kaba kümeler teorisi, kesin olmayan, gürültülü veya eksik bilgilerden kaynaklanan belirsizlikle başa çıkmak için başka bir matematiksel yaklaşım olarak ortaya çıktı. Bulanık küme teorisi, bir kümedeki nesnelerin üyeliğinin [0,1] aralığı boyunca değişen bir derece olarak tanımlandığını varsayar.
Kaba kümeler teorisi, belirli bir alandaki nesneler arasındaki sınırlı ayrımın neden olduğu belirsizliğe odaklanır. Evrimsel öğrenme sistemleri tarafından üretilen kuralları temsil etmek için bulanık kümeler kullanılmıştır. Bulanık kavramları kullanarak, sürekli değişkenleri temsil ederken geleneksel kural tabanlı sınıflandırıcı sistemin sınırlamalarının üstesinden gelmeye çalıştı.
Benzer şekilde, kültürel algoritmalardaki bilgiyi tanımlamak ve güncellemek için bulanık fonksiyonlar kullanılmıştır. İlk olarak, Reynolds gerçek değerli kısıtlı optimizasyon problemlerinin çözümünde bir bulanık kabul ve etki fonksiyonu kullanmıştır.
Aynı fikri takip eden Zhu, inanç uzayındaki sürekli değişkenlerle ve aynı zamanda bir bulanık kabul ve etki fonksiyonuyla başa çıkmak için bir bulanık bilgi temsil şemasını içeren tamamen bulanık bir kültürel algoritma tasarladı. Tüm bu yaklaşımlar, gerçek değerli fonksiyon optimizasyon problemleri üzerinde test edildi. Jin, gerçek değerli kısıtlı fonksiyon optimizasyonunu çözmek için kültürel algoritmaların inanç alanındaki normatif bilgi için bulanık bir bilgi temsili kullandı.
Bulanık bir temsil sisteminin tasarımı kolay bir iş değildir çünkü üyelik fonksiyonları özenle seçilmeli ve bu fonksiyonları kullanan prosedürler tam olarak belirlenmelidir. Problem, bir problem için bulanık üyelik fonksiyonlarını optimize etmek ve bulanık performans ölçüleri ile ilgili optimum planları bulmaktır. Bu görevi çözmek için buluşsal yöntemleri (yani evrimsel algoritmaları) kullanmak doğal bir yaklaşımdır.
Belirsizliği temsil etmek için başka bir yaklaşım kaba kümelerdir. Kaba kümeler, denklik bağıntılarına ve küme yaklaşımlarına dayanır ve kaba küme özelliklerini hesaplamak için kullanılan algoritmalar, doğası gereği birleşimseldir.
İndirgemeleri hesaplamak için permütasyon koduna ve aynı zamanda “açgözlü” bir algoritmaya dayanan bir genetik algoritma uyguladı. İndirgemeler oluşturmak için başka bir yaklaşım Vinterbo tarafından açıklanmaktadır ve bu, özellikle klasik bir genetik algoritma kullanarak minimal isabet kümelerinin bulunması olmak üzere küme kaplama problemine dayanmaktadır.
Asgari bir karar kuralları seti veya tatmin edici bir set bulmak, NP-tam bir problemdir. Agotnes, uygunluk fonksiyonunun her bir kuralın kalitesine dayandığı optimal bir dizi karar kuralı oluşturmak için genetik bir algoritma kullandı. Kaba küme teorisi yoluyla çıkarılan karar kuralları, sinir ağlarından sabit kodlanmış bilgileri temsil etmek için kullanılabilir.
Orman Optimizasyonu Algoritması Sezgisel algoritma örnekleri Sezgisel algoritmalar Ders Notları Sezgisel algoritmalar PDF Sezgisel optimizasyon algoritmaları Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar farkı SEZGİSEL YÖNTEMLER EĞİTİMİ