Gezgin Satıcı Problemi İçin Bir Memetik Algoritma Önerisi

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
Advertisements

GİRİŞ BÖLÜM:1-2 VERİ ANALİZİ YL.
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
U.Mahir YILDIRIM Bülent ÇATAY
HARİTA PROBLEMLERİ.
Algoritmalar Ders 8 Dinamik Programlama.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritma Oluşturma – Açgözlü algoritmalar ve buluşsallar Y. Doç. Yuriy Mishchenko.
Beklenen değer ve Momentler
T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ Arapgir Meslek YÜKSEKOKULU
TİE Platformu Yürütme Kurulu Başkanı
Atlayarak Sayalım Birer sayalım
GENETİK ALGORİTMALAR (GA)
Diferansiyel Denklemler
GENETİK ALGORİTMALAR (1-15.slayt).
AKADEMİK BİLİŞİM ’07’ 31OCAK-2 ŞUBAT 2007 KÜTAHYA
Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme
Orta Öğretimden Üniversiteye Gelen Öğrencilerin Temel Bilgisayar Bilgilerinin İl ve Bölge Bazında İncelenmesi: Karadeniz Teknik Üniversitesi Uygulaması.
Türkiye’de Yüksek Başarımlı Hesaplama
FIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ
KIR ÇİÇEKLERİM’ E RakamlarImIz Akhisar Koleji 1/A.
Lokal Arama Algoritmaları
SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar.
“Dünyada ve Türkiye’de Pamuk Piyasaları ile İlgili Gelişmeler”
1/20 PROBLEMLER A B C D Bir fabrikada kadın ve çocuk toplam 122 işçi çalışmaktadır. Bu fabrikada kadın işçilerin sayısı, çocuk işçilerin sayısının 4 katından.
KARNE GÖSTERGELERİ VE HESAPLAMA YÖNTEMLERİ MALİ KRİTERLER
HAZIRLAYAN:SAVAŞ TURAN AKKOYUNLU İLKÖĞRETİM OKULU 2/D SINIFI
CBÜ HAFSA SULTAN HASTANESİ ENFEKSİYON KONTROL KOMİTESİ 2011 OCAK-ARALIK 2012 OCAK- MART VERİLERİ.
Yapısal Program Geliştirme – if, if-else
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
ÖTELENEN EKSENLERE GÖRE BAĞIL HAREKET
Problem / Hedef Ağacı.
Yrd. Doç. Dr. Ayhan Demiriz
Geometri Öğrenme Alanı Temel Beceriler
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
PEER SUPPORT TEAM.
KOORDİNAT GEOMETRİYE GİRİŞ
Diferansiyel Denklemler
Probleme Dayalı Öğrenme (Problem Based Learning)
ÖĞRETİMDE STRATEJİ Ali ÇELiK (Biyoloji).
Çizge Algoritmaları Ders 2.
Problem Yaklaşım Temelleri, Algoritma ve Akış Şeması
Turkcell Iletisim Hizmetleri Corporate Communications Ekim 2008 HABTEKUS 2008 Çok-girdili Çok-çıktılı Sistemlerde Konum Belirleme Tekniği Güneş Karabulut-Kurt,
ETKİLİ ÇATIŞMA ÇÖZME BASAMAKLARI
Şahin BAYZAN Kocaeli Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi
BİL551 – YAPAY ZEKA Genetik Algoritma
KOORDİNAT SİSTEMİ.
BAH TABLOSU.
PROGRAMLAMA Doç.Dr. Murat ÇAKIROĞLU 2015 – 2016 Güz Dönemi Kredi : 3+1
İş Etüdünün Tanımı Literatürde en fazla kabul edilen ve kullanılan iş etüdü tanımı, İngiliz standartlar Sözlüğü tarafından yapılmıştır: Buna göre İş Etüdü,
ÖĞRENME AMAÇLARI İki değişken arasındaki “ilişki” ile neyin kastedildiğini öğrenmek Farklı yapıdaki ilişkileri incelemek Ki-kare analizinin uygulandığı.
BİL3112 Makine Öğrenimi (Machine Learning)
END 457 Sezgisel Arama ve Yapay Zeka
M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
Yapay Zeka Algoritmaları
Genetik Algoritma/Programlama
YAPAY ZEKA DERS NOTLARI UYGULAMALARI Bölüm 1 : Yapay Zeka
Tamsayılı Doğrusal Programlama Algoritmaları
SAĞLIK KURUMLARINDA KARAR VERME YÖNTEMLERİ
BİYOLOJİDE ÖZEL KONULAR
Problem Çözme Yaklaşımları
Chapter 3 Brute Force Copyright © 2007 Pearson Addison-Wesley. All rights reserved.
İleri Algoritma Analizi
M. Aykut Yiğitel, Tolga Tolgay ve Cem Ersoy
BENZETİM 2. Ders Prof.Dr.Berna Dengiz Sistemin Performans Ölçütleri
Çizge Algoritmalari 4. ders.
BU SUNUMDA EMEĞİ GEÇEN ARKADAŞLARA TEŞEKKÜR EDERİZ.
TEST.
Sunum transkripti:

Gezgin Satıcı Problemi İçin Bir Memetik Algoritma Önerisi Engin Sansarcı Abdullah Aktel Dilay Çebi Demet Bayraktar

Sunumun İçeriği Çalışmanın Amacı Problemin Tanımlanması Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağları’nın Kullanılması Memetik Yaklaşım Creput ve Koukam’ın Çalışması (2009) Algoritma Tasarımı Test Sonuçları Sonuçlar

Çalışmanın Amacı Düzlemsel Gezgin Satıcı Probleminde, Genetik Algoritma ile Yapay Sinir Ağlarını, problemin çözümünde bir arada ele alıp, Farklı çözümleri paralel olarak öğrenme sürecinden geçirip, Çapraz Eşleme ve Mutasyon operatörlerinin sonuca etkisini incelemek

İncelenen Problem Düzlemsel gezgin satıcı problemi: ‘n’ tane şehir, iki boyutlu düzlemde dağılmıştır. Şehirlerin her birine yalnızca bir defa uğrayan turlar arasında Toplamda en kısa mesafeyi kat eden turu bulmaktır.

Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması Kendi kendini örgütleyen yapay sinir ağları

Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması

Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması

Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması

Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması

Problemin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması

Memetik Yaklaşım Melez Genetik Algoritma Genetik Algoritma + Yerel Arama Genetik Algoritma + Yapay Sinir Ağı Popülasyondaki her bir çözüm, öğrenme aşamasından geçen bir yapay sinir ağıdır.

Creput ve Koukam’ın Çalışması [*]

Algoritma Tasarımı

Algoritma Tasarımı

Algoritma Tasarımı

Algoritma Tasarımı

Test Sonuçlarının Analizi

Test Sonuçlarının Analizi Referans değer = 435.4 Symbol Düşük Orta Yüksek Düşük İçin Sonuç Yüksek İçin Sonuç @ 0.05 0.1 0.2 440.79 431.00 s 0.25 0.5 436.92 438.33 r 5 10 20 442.05 433.08 c 0.9 0.95 0.99 439.07 432.05 k 1 2 3 440.49 439.48 m 0.005 0.01 0.02 436.85 437.2 l 436.6 437.49 p 435.04 g 437.31 437.67

Test Sonuçlarının Analizi Öğrenme   434.62 Öğrenme + Evrim 432.78 Öğrenme + Mutasyon 435.54 Öğrenme + Evrim + Mutasyon 431.00

Test Sonuçlarının Analizi Başlangıç çözümleri üretme Rassal Dağılım 437.92 Şehirlerin Dağılımına Uygun Dağılım 435.4

Sonuçlar Öğrenme hızı (@) ve komşuluk güncelleme katsayısı ( c ) algoritmanın başarımını belirgin biçimde etkiliyor. Çapraz eşleme operatörü algoritmanın başarımını artırıyor. Başlangıç çözümünün üretilmesinde önerilen yöntem rassal seçimden daha iyi sonuç veriyor.

Yapılacak Çalışmalar Farklı çapraz eşleme yöntemlerinin denenmesi Farklı mutasyon operatörlerinin denenmesi Daha büyük test problemlerinde algoritma başarımının test edilmesi Çalışma hızının artırılmaya çalışılması

Teşekkürler Engin Sansarcı Abdullah Aktel Dilay Çebi Demet Bayraktar