Normalde bir x değişkeni için f(x) fonksiyonunun her zaman aynı sonucu üretmesi beklenir. Fakat bazı durumlarda bu böyle olmaz ve bu duruma optimizasyon problemlerindeki belirsizlikler (Uncertainties in optimization problems) adı verilir.
Bunlar kabaca 4 kategoriye ayrılabilir:
1) Kestirime bağlı belirsizlikler (uncertainties due to approximation)
2) Sağlamlıktan kaynaklanan belirsizlikler (uncertainties due to robustness)
3) Gürültüden Kaynaklanan Belirsizlikler (uncertainties due to noise)
4) Zamanla Değişime Bağlı Belirsizlikler (uncertainties due to time-variance)
1) Kestirime bağlı belirsizlikler (uncertainties due to approximation)
Amaç fonksiyonunun belli olmadığı durumlarda amaç fonksiyonu yerine kestirim metodları kullanılır. Adı üzerinde amaç fonksiyonu olmadığından bir kestirim yapıldığından her kestirimde de farklı sonuçlar üretme ihtimali olduğundan buradaki farklılık bu durumdan kaynaklanmaktadır.
2) Sağlamlıktan kaynaklanan belirsizlikler (uncertainties due to robustness)
Sağlam/gürbüz (robust) parametreler değiştiği oranda amaç fonksiyonunun değerini değiştiren parametrelerdir. Eğer bir parametredeki küçük bir değişim amaç fonksiyonunda büyük bir değişime yol açıyorsa o parametre Sağlam/gürbüz (robust) bir parametre değildir. Bu yüzden birbirine çok yakın veya aynı parametrelerin farklı amaç fonksiyonu değerleri üretmesi söz konusu olabilir.
3) Gürültüden Kaynaklanan Belirsizlikler (uncertainties due to noise)
Kendi içerisinde tutarlı olmayan sistemlerin optimizasyonunda bu durumla karşılaşılır. Eğer bir gerçek dünya probleminde fiziksel ölçümlerin girdi olarak kullanıldığı bir problem optimize edilirse bu gibi durumlarda ölçüm farklarından kaynaklı aynı parametreler farklı amaç fonksiyonu değeri verebilir.
4) Zamanla Değişime Bağlı Belirsizlikler (uncertainties due to time-variance)
Bu durum değişken amaç fonksiyonu örneğinde akla gelen ilk durumdur. Amaç fonksiyonunun değeri zaman bağlı değişiyorsa zaman sürekli değiştiğinden amaç fonksiyonu değeri de aynı girdilere farklı çıktılar verebilir. Bu tarz optimizasyon problemlerine dinamik optimizasyon problemleri denmektedir. Amaç fonksiyonunun yüzeyinin (fitness landscape changing) zamana göre değişimi de bu kategoriye girmektedir.
Kaynak: Neri, F. and C. Cotta, Memetic algorithms and memetic computing optimization: A literature review. Swarm and Evolutionary Computation, 2012. 2: p. 1-14.
ASKON Konya’da MEVKA TeknoGirişim Girişimci-Yatırımcı Buluşmaları’na katıldım
ASKON Konya’nın MEVKA TeknoGirişim Girişimci-Yatırımcı Buluşmaları kapsamında 23 Ağustos 2023 Çarşamba günü ASKON Konya şubesinde>>>
Ağu
Matlab’da matrisin tüm elemanlarını belirli bir sayıdan nasıl çıkarırız?
Elimizde doğruluk oranlarının olduğu bir k matrisi olduğu varsayalım, bu matris içerisindeki tüm değerleri 1>>>
Şub
Matlab’ta iç içe döngüyle matris gezerek istediğimiz veriyi nasıl buluruz?
Başlık tam ifade eder mi bilmiyorum ama benim ihtiyacım olan şey 10 sütun, 1593 satıra>>>
Şub
A Review on Deep Learning-Based Methods Developed for Lung Cancer Diagnosis
Yüksek Lisans öğrencilerimden Türkan Beyza KARA’nın sunmuş olduğu “A Review on Deep Learning-Based Methods Developed>>>
Oca
İlk yabancı yazarlı ortak makalem yayınlandı
Birbirimizi hiç görmeden ve sesli olarak da hiç konuşmadan e-posta üzerinden tanışıp ortak bir çalışma>>>
4 Comments
Eki
Konya’da göz lazer ameliyatı oldum
25 yıldır takmakta olduğum ve kendisinden ayrılırken 6,5 numara olan gözlüğüme Konya’da göz lazer ameliyatımı>>>
Ağu
Tek kelimeyle beni nasıl tanımladılar?
YouTube üzerinden yapmış olduğum bir yoruma gelen yanıtta “…dürüst olun…” içeriğini görünce aklıma geçtiğimiz günlerde>>>
3 Comments
Ağu
Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk
Kısaca daha önceki yazımda bahsettiğim Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk. Selçuk Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar>>>
1 Comment
May
Sentius ekibi olarak, Akıllı Şehir HACKATHON’una katıldık
Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk Konya Bilim Merkezi ile GDG Konya’nın düzenlediği Akıllı Şehir HACKATHON’una>>>
1 Comment
May
BİLMÖK 2022 için yazılmış gecikmiş bir yazı :)
Türkiye’nin en büyük öğrenci kongresi BİLMÖK 21-23 Mayıs 2022 günlerinde Konya’da Konya Teknik Üniversitesi’nin organizasyonuyla>>>
May
Genç Bakış Gazetesi’nden Beyzanur Polat’ın yaptığı haber…
Genç Bakış Gazetesi’nden Beyzanur Polat’ın yaptığı haber…>>>
Kas
Binary Sooty Tern Optimization Algorithms for solving Wind Turbine Placement Problem
Binary Sooty Tern Optimization Algorithms for solving Wind Turbine Placement Problem İndirmek için tıklayınız.>>>
Eyl
Konya Model Fabrika’yı Ziyaretim ve Konya Dijital Dönüşüm
“konya dijital dönüşüm” kelimesini Google üzerinden arattığım zaman Konya Model Fabrika‘yı keşfettim. 5 Ağustos 2021>>>
Ağu
Otomatlar, Biçimsel Diller ve Turing Makineleri – Dr. Emre Sermutlu – Cinius Yayınları
2020-2021 bahar yarıyılında Otomata Teorisi ve Biçimsel Diller dersini verirken kullanmam için Selçuk Üniversitesi Teknoloji>>>
Mar
4-6 MART 2021 ÇEVRİMİÇİ TÜBİTAK-2237-B PROJE EĞİTİMİ ETKİNLİĞİ KTÜ – TRABZON
Alanında dünyada öncü Prof. Dr. Yener EYÜBOĞLU, Prof. Dr. Asım KADIOĞLU, Prof. Dr. Nurettin YAYLI,>>>
Mar
ARDEB 1001 – 2020 Sonuçlarını Değerlendirme ve Yenilikler Toplantısı
>>>
Şub
2021 yılı içerisinde değerlendirilebilecek konferanslar
GLOBAL CONFERENCE on ENGINEERING RESEARCH online 2-5 June 2021 Abstract or Full Paper Submission: 2>>>
Şub
Sayfamda paylaştığım bütün Karikatürler silinmiştir
İsimsiz bir uyarı yorumuyla araştırdığım vakit gördüm ki bazı karikatüristler blog sayfalarında karikatür paylaşanlara dava>>>
Oca
MATLAB – Error: Functions cannot be indexed using {} or . indexing.
data = get(z9).OutputData{1}; satırında aşağıdaki şekilde hata vermekteydi. Error: Functions cannot be indexed using {}>>>
Oca
“ERASMUS+ Yüksek Öğretim” konulu seminer notları
“ERASMUS + Yüksek Öğretim” konulu seminer notları Dr. Öğretim Üyesi Kemal TÜTÜNCÜ hocam tarafından sunulan>>>
Oca