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>>>
Kategori Arşivleri: Optimizasyon
01
Haz
Haz
Evrimsel algoritmaların ilginç örneklerinden biri: Image evolution (Resim Evrimi) Simulated Annealing benzeri bir algoritma ile çözümün yapıldığı belirtilmiş: Siteye girerek ayarları değiştirip biraz daha kurcalayabilirsiniz: http://alteredqualia.com/visualization/evolve/ Not: Amaç fonksiyonu mevcut resimden üretilmiş resmin farkı alınarak hesaplanmış.
01
Haz
Haz
Tek amaçlı optimizasyon ile çok amaçlı optimizasyon arasındaki fark nedir? Yukarıdaki soru “NSGA-II algoritması ile çok amaçlı bir optimizasyon problemi nasıl çözülür?” başlıklı yazının altına gelmiş. Yazıyı incelediğim zaman direk pat küt anlatmaya giriştiğimi gördüm. Bu soruya dilim döndüğünce aşağıda cevap vermeye çalıştım. Umarım faydalı olur. Optimizasyon kelime anlamı olarak en uygun hale getirme demektir.>>>
15
May
May
NSGA-II algoritması ile çok amaçlı bir optimizasyon problemi nasıl çözülür? Aşağıdaki anlatım http://yarpiz.com/56/ypea120-nsga2 adresinde bulunan kodlar ve NSGA-II’nin makalesi yardımıyla hazırlanmıştır. En temel çok amaçlı optimizasyon problemi ile başlayalım: min f1(x)=x^2 min f2(x)=〖(x-2)〗^2 Tek değişkenli iki fonksiyonu minimize etmeye çalışıyoruz. Bu iki fonksiyonu tek bir amaç fonksiyon içerisinde aşağıdaki şekilde birleştirebiliriz: f=[f1 f2]; Böylece her>>>
Makale İncelemeleri, Optimizasyon
Multiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms
06
May
May
“Multiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms” başlıklı çalışma Nidamarthi Srinivas ve Kalyanmoy Deb tarafından hazırlanmış Evolutionary computation 2.3 (1994): 221-248.sayfaları arasında yayınlanmıştır. Bu çalışma çok amaçlı optimizasyon algoritmalarından NSGA’nın ana makalesidir. Çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü için öncelikle amaçların farklı ağırlıklarla toplanması ekseninde çözümler üretilmiştir. Burada ağırlıkları tespit etmek ayrı bir sorun olduğundan>>>
Swarm Intelligence and Bio-Inspired Computation Theory and Applications Edited by: Xin-She Yang, Zhihua Cui, Renbin Xiao, Amir Hossein Gandomi and Mehmet Karamanoglu ISBN: 978-0-12-405163-8
15
Ağu
Ağu
En klasik nümerik optimizasyon problemi bana göre Sphere(Küre) fonksiyonudur. Örneğin n=2 için 2 boyutlu bir optimizasyon problemi olur. Bunu -10 ve +10 aralığında bir minimizasyon problemi olarak değerlendirirsek: 0^2+0^2=0’dan optimum değeri 0 olacaktır. Bunu -10 ve +10 aralığında bir maksimizasyon problemi olarak değerlendirirsek: 10^2+10^2=100’den veya -10^2+-10^2=100’den optimum değeri 200 olacaktır. Birden fazla kıyas fonksiyonu ile>>>