Lokal Arama Algoritmaları

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
SATRANÇ SEMİNERİNE HOŞGELDİNİZ
Advertisements

MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar
YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir
Yapay Zeka DR.KORHAN KAYIŞLI.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritma Oluşturma – Açgözlü algoritmalar ve buluşsallar Y. Doç. Yuriy Mishchenko.
P 6. Ünite stack veri tipini anlatmaktadır. p Bu ünitede stack laerin örnek uygulamalarından bahsedilmektedir. p Bu sunumda N-Queens problemini çözmek.
Informed Search and Exploration
Ders İçeriği Bağlantılı Liste İki Yönlü Bağlantılı Liste
YAPAY ZEKA ÖDEV - 2 Kenan KILIÇASLAN Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makina Mühendisliği Doktora Programı.
SEZGİSEL ALGORİTMALAR (devam)
Bölüm 4 – Kontrol İfadeleri:1.kısım
Algoritmalar En kısa yollar I En kısa yolların özellikleri
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritmalara giriş
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar En önemli graf problemleri
İkili Arama Ağaçları (Binary Search Trees) BST
Recursion (Özyineleme)
SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar.
Özyineli Sıralama Algoritmaları
Bölüm 3 – Yapısal Programlama
Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Nihat Pamuk.
YAPAY ZEKA ve UZMAN SİSTEMLER
İçerik: Graflar Tanım Gösterim Dolaşma Algoritmaları
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Veri ağaçları
Ders Notu – 3.2 Bilgisiz (Kör) Arama Yöntemleri
Abdulkerim Karabiber Ozan Gül
Algoritmalar (Algoritms)
Algoritmalar (Algoritms)
Özyineleme(Recursion)
İKİNCİ DERECEDEN FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
Recursion (Özyineleme)
Rekabet ortamında arama Adversarial Search
Arama ile sorun çözme Ders 3.
Bilgili arama Yöntemleri
M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
Bilgili arama Yöntemleri
YAPAY SİNİR AĞLARI VE BAYES SINIFLAYICI
8 VEZİR PROBLEMİ (N QUEEN PROBLEM)
M.Fatih AMASYALI Uzman Sistemler Ders Notları
Outline 4.1 Giriş 4.2 Algoritmalar 4.3 Pseudocode 4.4 Kontrol İfadeleri 4.5 if tek-seçimli ifadeler 4.6 if else seçimli ifadeler 4.7 while döngü ifadeleri.
BAH TABLOSU.
Veri Yapıları ve Algoritmalar
END 457 Sezgisel Arama ve Yapay Zeka
M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
Bölüm10 İteratif İyileştirme Copyright © 2007 Pearson Addison-Wesley. All rights reserved.
Dinamik programlama ve Açgözlü algoritma
Yapay Zeka Algoritmaları
Genetik Algoritma/Programlama
Algoritmalar II Ders 6 Açgözlü Algoritmalar.
0-1 Sırt Çantası Problemi
Algoritmalar II Ders 2 Dinamik Programlama Yöntemi.
Ağırlıksız ikili eşleştirme
Algoritmalar II Ders 5 Açgözlü Algoritmalar.
Geriye Yayılım Algoritması (Back-Propagation Algorithm)
Insertion Sort Fikir: Oyun kartlarını sıralamaya benzer.
Algoritmalar II Ders 7 Açgözlü Algoritmalar.
Algoritmalar II Ders 4 Dinamik Programlama Yöntemi.
Tamsayılı Doğrusal Programlama Algoritmaları
Çizge Algoritmalari 6. ders.
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Algoritmalar II Ders 17 İteratif İyileştirme Yöntemi.
İleri Algoritma Analizi
EK BİLGİ Bazı Eniyileme (Optimizasyon) Teknikleri Eniyileme problemi
İleri Algoritma Analizi
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
İleri Algoritma Analizi
Yapay Öğrenme Teorisi Bölüm-1
Algoritmalar II Ders 2 Dinamik Programlama Yöntemi.
Ders 9: İkili arama ağaçları
Hidden Markov Model Forward Algoritması Viterbi Algoritması
Sunum transkripti:

Lokal Arama Algoritmaları M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları

Lokal Arama Algoritmaları Local search algorithms Birçok optimizasyon probleminde, hedefe giden yol / uygulanan hareketler önemsizdir. Hedef durumun kendisi istenen çözümdür. Amaç arama uzayında istenen kısıtlara / özelliklere sahip / fayda fonksiyonunu maksimum yapan durumu bulmaktır. Örnek: n-vezir, zirve bulmak Bu durumlarda lokal arama algoritmaları kullanılır. Hafızada sadece mevcut durumu tut. Onu düzeltmeye çalış. Çok az hafıza gereksinimi

n-vezir n-queens N veziri n × n lik bir satranç tahtasına hiçbiri birbirini tehdit etmeyecek şekilde yerleştir. Hiçbir satır sutun ve diagonalde birden fazla vezir olmamalı.

Tepe Tırmanma Hill Climbing Yoğun bir siste, Everest Dağına tırmanmaya benzer. Sadece etkin durumun bilgisini tutar. Ana düşünce : Her zaman, şimdiki durumu en fazla geliştiren yönde adım at. Best-first Search’e benzemektedir. Öğrenme algoritmalarında (YSA) popülerdir. Yaylada ve sıralı tepelerde şaşabilir.

Çok nadiren Genelde 5

Tepe Tırmanma Algoritması function HILL-CLIMBING( problem) return a state that is a local maximum input: problem, a problem local variables: current, a node. neighbor, a node. current  MAKE-NODE(INITIAL-STATE[problem]) loop do neighbor  a highest valued successor of current if VALUE [neighbor] ≤ VALUE[current] then return STATE[current] current  neighbor 6

Tepe Tırmanmanın Problemleri İlk duruma bağlı Lokal maksimum, plato ve sırtlara takılabilir

8-Vezir problemini Tepe Tırmanma ile çözmek Herbir sütuna bir rasgele bir vezirle başla. Her bir adımda sadece bir veziri sadece aşağı ya da yukarı x adım hareket ettirerek çözümü ara. h = birbirini tehdit eden vezir çifti sayısı Yukarıdaki tahta / durum için h = 17

8-vezir çözüm örneği h = 1

8-vezir’de Tepe Tırmanmanın performansı Rasgele başlangıç değerleriyle Denemelerin %14’ünde çözer %86’sında lokal bir maksimuma takılır 8^8 = 2^24 ~ 17 milyon durum 10

Bazı Çözüm Alternatifleri Tepe tırmanmayı farklı başlangıçlarla tekrarlamak - Random-restart hill climbing Benzetimli Tavlama- Simulated annealing Paralel Tepe Tırmanma - Local beam search 11

Benzetimli Tavlama- Simulated annealing Ana fikir : Yerel Maksimum’dan kaçmak için, istenmeyen hareketlere izin ver. Rasgele bir hareket üret. İyileşme varsa kabul et. Yoksa azalan bir olasılıkla kabul et. Zaman içinde rasgele hareketin boyutu ve kabul olasılığı azaltılır.

Paralel Tepe Tırmanma - Local beam search Ana Fikir: Tek bir durumu izlemek yerine K taneyi izle K adet rasgele üretilmiş durumla başla Her bir iterasyonda k durumun hepsiden gidilebilecek tüm durumları üret. Bu durumlardan biri hedefse dur. Değilse, en iyi k tanesini mevcut durumlar olarak ata ve bir önceki adıma dön.

Bozuk TV Televizyonunuzun görüntüsü bozuk. Görüntü ayarı için 4 kontrol düğmesi var. Her bir düğmenin 100 farklı pozisyonu var. Nasıl bir yol izlersiniz?