İçeriğe git

Welcome to Kadim Dostlar ™ Forum
Register now to gain access to all of our features. Once registered and logged in, you will be able to create topics, post replies to existing threads, give reputation to your fellow members, get your own private messenger, post status updates, manage your profile and so much more. This message will be removed once you have signed in.
Login to Account Create an Account
Resim

Algoritma | Algoritmanın Tanımı - Genel Olarak Algoritma - Algoritmanın Tarihi - Önemli Algoritma Türleri - Algoritmaların Tarihsel Sıralaması

- - - - -

  • Yanıtlamak için lütfen giriş yapın
Bu konuya 5 yanıt gönderildi

#1
Hale

Hale

    Hayat nefeslerle sınırlı, sevgilerle sonsuzdur.

  • Yönetici
  • 49.690 İleti
  • Gender:Female
  • Location:İstanbul
  • Interests:Mustafa Kemal ATATÜRK, Türk Tarihi, Türk Dili, Türk Edebiyatı, Türk Kültürü.
Algoritma



Ebu Abdullah Muhammed İbn Musa el Harezmi isimli Algoritma, matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler (adımlar) kümesidir.

Algoritmalar bilgisayarlar tarafından işletilebilirler. Algoritma kelimesi, İranlı matematikçinin adından gelir. Batılılar, el Harezmi (Al-Khwārizmī, Latincede Algoritmi) sözcüğünü telafuz edemedikleri için terim bu şekilde kalmıştır.

Tanımı




Resmi ekleyen


Algoritmaları daha kolay anlatabilmek için akış şemaları kullanılır.




Belli bir durumdan başlayarak sonlu sayıda adımda belli bir sonucu elde etmenin yöntemini tarif eden iyi tanımlanmış (well-defined) kurallar kümesine algoritma denir. Dolayısıyla algoritma, bir sonucun bulunmasını kolaylaştıran ama deneme-yanılma ve sezgisel çözümlemeye karşıt olan bir yöntemdir. Algoritmalar özel durumlara çözüm sunmazlar.

Genel çözümlerin işlem basamaklarını içerirler. Bir algoritmanın çalışmasındaki mutlak zorunluluk; her türl belirsizlikten arınmış olmasıdır. Bir algoritmanın yürütülmesi, her biri bir komutla belirlenen bir etiketler dizisi oluşturur ve bu dizi, önceki komutun yürütülmesinin sona ermesiyle birlikte yürütülmeye başlar. Algoritmanın temel yapısı olan, zaman içindeki bu sıralılık, süreçli programlamada temel bir varsayımdır.


Genel olarak algoritmanın aşağıdaki özellikleri ele alınmaktadır:


• Genellik
• Kesin sıralılık
• Sırayı belirleyen kumanda yapısı
• Sonluluk ve neticelik


Algoritmanın en basit örneği bir yemek tarifidir; ayran yapmak için:

• Yoğurdu bir kaba koy.
• Karıştır.
• Aynı miktarda su ilave et.
• Biraz tuz ekle.
• Tekrar karıştır.

Sonucu bir matematik problemin çözümü olan başka bir basit örnek de Öklid'in ortak bölenlerin en büyüğünü bulan algoritmasıdır.




giriş: iki sayı m,n

1. eğer n = 0 ise, sonuç m dir
2. m'nin yerine n koy, n nin yerine m%n koy, tekrar 1'den başla.




Bu örnekte m % n bölmenin kalanıdır, yani 5%2 = 1'deki gibi. Algoritmayı 33 ve 15'e uygulayalım:


33,15
15,3
3,0
sonuç 3




Bir de bilgisayar algoritmasına örnek verelim. Kullanıcının girdiği dört sayının ortalamasını görüntüleyen algoritmayı yazalım:



A0 --> Başla
A1 --> Sayaç=0 (Sayaç'ın ilk sayısı 0 olarak başlar.)
A2 --> Sayı=? : TßT+Sayı (Sayıyı giriniz. T'ye sayıyı ekle ve T'yi göster.)
A3 --> Sayaç= Sayaç+1 (Sayaç'a bir ekle ve sayaci göster.)
A4 --> Sayaç < 4 ise A2'ye git. (Eğer sayaç 4'ten küçükse Adım 2'ye git.)
A5 --> O=T/4 (Ortalama için T değerini 4'e böl.)
A6 --> O'yu göster. (Ortalamayı göster.)
A7 --> Dur




Tarihi


Algoritma sözcüğü Ebu Abdullah Muhammed İbn Musa el Harezmi adındaki İran'lı alimden kaynaklanır. Bu alim 9. yüzyılda cebir alanindaki algoritmik çalışmalarını kitaba dökerek matematiğe çok büyük bir katkı sağlamıştır. "Hisab el-cebir ve el-mukabala" kitabı dünyanın ilk cebir kitabı ve aynı zamanda ilk algoritma koleksiyonunu oluşturur. Latince çevirisi Avrupa'da çok ilgi görür - alimin ismini telaffuz edemeyen Avrupalılar "algorizm" sözcüğünü "Arap sayıları kullanarak aritmetik problemler çözme kuralları" manasında kullanırlar.

Bu sözcük daha sonra "algoritma"ya dönüşür ve genel kapsamda kullanılır.


Önemli algoritma türleri


• Arama algoritmaları
• Bellek yönetimi algoritmaları
• Bilgisayar grafiği algoritmaları
• Birleşimsel algoritmalar
• Çizge algoritmaları
• Evrimsel algoritmalar
• Genetik algoritmalar
• Kripto algoritmaları veya kriptografik algoritmalar
• Kök bulma algoritmaları
• Optimizasyon algoritmaları
• Sıralama algoritmaları
• Veri sıkıştırma algoritmaları




Prim Algoritması Ve Sıralama Algoritması konuları için lütfen aşağıdaki linkleri tıklayınız.



Sıralama Algoritması


Prim Algoritması

#2
Hale

Hale

    Hayat nefeslerle sınırlı, sevgilerle sonsuzdur.

  • Yönetici
  • 49.690 İleti
  • Gender:Female
  • Location:İstanbul
  • Interests:Mustafa Kemal ATATÜRK, Türk Tarihi, Türk Dili, Türk Edebiyatı, Türk Kültürü.

Algoritmaların Tarihsel Sıralaması




Aşağıdaki tarihsel sıralama genel olarak algoritmaların ilk kökenlerinden başlayarak gelişimlerini ana hatlarıyla gösterir.


1940 Öncesi


• Yaklaşık MÖ 1600 - Babilliler bilinen ilk çarpanlara ayırma ve kök bulma algoritmasını geliştirdiler.
• Yaklaşık MÖ 300 - Öklid algoritması
• Yaklaşık MÖ 200 - Eratosthenes Elemesi
• 263 - Gaussal eleme, Liu Hui tarafından tanımlandı.
• 813 ve 833 yılları arasında Harezmi doğrusal ve ikinci dereceden denklemleri çözmek için bir algoritma geliştirdi. Algoritma ismi bu kişinin adından türetilmiştir.
• 1614 - John Napier logaritmayi kullanan hesaplamaları yapmak için bir metod geliştirdi.
• 1671 - Newton-Raphson metodu, Isaac Newton tarafindan geliştirildi.
• 1690 - Newton-Raphson methodu bağımsız olarak Joseph Raphson tarafından da bulundu.
• 1805 - Cooley-Tukey algoritmasi Carl Friedrich Gauss tarafından biliniyordu.
• 1926 - Boruvka algoritması
• 1934 - Delaunay üçgen bölümlemesi Boris Delaunay tarafından geliştirildi.


1940'lar


• 1945 - Birleştirmeli sıralama John von Neumann tarafından geliştirildi.
• 1947 - (Simplex algoritması) basit/tekyönlü algoritma George Dantzig tarafından geliştirildi.


1950'ler


• 1952 - Huffman kodlaması David A. Huffman tarafından geliştirildi.
• 1954 - Radix sıralaması bilgisayar algoritması Harold H. Seward tarafından geliştirildi.
• 1956 - Kruskal algoritması Joseph Kruskal tarafından geliştirildi.
• 1957 - Prim algoritması Robert Prim tarafından geliştirildi.
• 1957 - Bellman-Ford algoritması R. Bellman ve L. R. Ford tarafından geliştirildi.
• 1959 - Dijkstra algoritması Edsger Dijkstra tarafından geliştirildi.
• 1959 - Shell sıralaması D. L. Shell tarafından geliştirildi.
• 1959 - De Casteljau algoritması Paul de Casteljau tarafından geliştirildi.


1960'lar


• 1960 - Hızlı Sıralama C. A. R. Hoare tarafından geliştirildi.
• 1962 - Ford-Fulkerson algoritması L. R. Ford ve D. R. Fulkerson tarafından geliştirildi.
• 1962 - Bresenham doğru algoritması Jack E. Bresenham tarafından geliştirildi.
• 1964 - Öbek-sıralama J. W. J. Williams tarafından geliştirildi.
• 1965 - Cooley-Tukey algoritması James Cooley ve John Tukey tarafından yeniden bulundu.
• 1965 - Levenshtein aralığı ) Vladimir Levenshtein tarafından geliştirildi.
• 1965 - Cocke-Younger-Kasami (CYK) algoritması bağımsız olarak T. Kasami tarafından geliştirildi.
• 1967 - Viterbi algoritması Andrew Viterbi tarafından önerildi.
• 1967 - Cocke-Younger-Kasami (CYK) algoritması bağımsız olarak D. H. Younger tarafından geliştirildi.
• 1968 - A* grafik arama algoritması Peter Hart, Nils Nilsson ve Bertram Raphael tarafından geliştirildi.


1970'ler


• 1970 - Knuth-Bendix completion algoritması Donald Knuth ve P. B. Bendix tarafından geliştirildi.
• 1972 - Graham taraması Ronald Graham tarafından geliştirildi.
• 1973 - RSA şifreleme algoritması Clifford Cocks tarafından geliştirildi.
• 1973 - Jarvis march algoritması R. A. Jarvis tarafından geliştirildi.
• 1974 - Pollard'ın p-1 algoritması John Pollard tarafından geliştirildi.
• 1975 - Genetik algoritma John Holland tarafından popülerleştirildi.
• 1975 - Pollard'ın ro algoritması John Pollard tarafından geliştirildi.
• 1975 - Aho-Corasick algoritması Alfred V. Aho ve Margaret J. Corasick tarafından geliştirildi.
• 1976 - Salamin-Brent algoritması bağımsız olarak Eugene Salamin ve Richard Brent tarafından geliştirildi.
• 1976 - Knuth-Morris-Pratt algoritması Donald Knuth ve Vaughan Pratt ve bağımsız olarak J. H. Morris tarafından geliştirildi.
• 1977 - Boyer-Moore string (karakter öbeği) arama algoritması bir harf öbeğinin başka bir harf öbeği içerisinde bulunup bulunmadığını arayan algoritma geliştirildi.
• 1977 - RSA şifreleme algoritması Ron Rivest, Adi Shamir ve Len Adleman tarafından yeniden bulundu.
• 1977 - LZ77 algoritması Abraham Lempel ve Jacob Ziv tarafından geliştirildi
• 1978 - LZ78 algoritması LZ77 algoritmasından Abraham Lempel ve Jacob Ziv tarafından geliştirildi.
• 1978 - Bruun'un algoritması ikinin katları için G. Bruun tarafından önerildi.
• 1979 - Khachiyan'ın ellipsoit metodu Leonid Khachiyan tarafından geliştirildi.


1980'ler


• 1981 - İkinci dereceden eleme metodu Carl Pomerance tarafından geliştirildi.
• 1983 - Simule edilmiş tavlama metodu (Simulated annealing) S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt ve M. P. Vecchi tarafından geliştirildi.
• 1984 - LZW algoritması LZ78'den Terry Welch tarafından geliştirildi.
• 1984 - Karmarkar'ın iç nokta algoritması Narendra Karmarkar tarafından geliştirildi.
• 1985 - Simule edilmiş tavlama metodu (Simulated annealing) bağımsız olarak V. Cerny tarafından geliştirildi.
• 1986 - Blum Blum Shub L. Blum, M. Blum, ve M. Shub önerildi.
• 1988 - Özel sayı alanı elemesi John Pollard tarafından geliştirildi.


1990'lar


• 1990 - Genel sayı alanı elesi Özel sayı alanı elesi yönteminden Carl Pomerance, Joe Buhler, Hendrik Lenstra, ve Leonard Adleman tarafından geliştirildi.
• 1991 - beklemesiz senkronizasyon Maurice Herlihy tarafından geliştirildi.
• 1992 - Deutsch-Jozsa algoritması D. Deutsch ve R. Jozsa tarafından önerildi.
• 1994 - Shor'un algoritması Peter Shor tarafından geliştirildi.
• 1994 - Burrows-Wheeler dönüşümü Michael Burrows ve David Wheeler tarafından geliştirildi.
• 1996 - Grover'ın algoritması Lov K. Grover tarafından geliştirildi.
• 1996 - RIPEMD-160 Hans Dobbertin, Antoon Bosselaers, ve Bart Preneel tarafından geliştirildi.
• 1998 - rsync algoritması Andrew Tridgell tarafından geliştirildi.
• 1999 - Yarrow algoritması Bruce Schneier, John Kelsey, ve Niels Ferguson tarafından tasarlandı.


2000'ler


• 2001 - LZMA sıkıştırma algoritması.
• 2002 - AKS öncelik testi primality test Manindra Agrawal, Neeraj Kayal ve Nitin Saxena tarafından geliştirildi.


#3
Hale

Hale

    Hayat nefeslerle sınırlı, sevgilerle sonsuzdur.

  • Yönetici
  • 49.690 İleti
  • Gender:Female
  • Location:İstanbul
  • Interests:Mustafa Kemal ATATÜRK, Türk Tarihi, Türk Dili, Türk Edebiyatı, Türk Kültürü.
Algoritma



Algoritma, matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler (adımlar) kümesidir.


Resmi ekleyen



Algoritma sözcüğü Fars âlim Ebu Abdullah Muhammed bin Musa el Harezmi'nin Latince isminden kaynaklanır.




Algoritmalar bilgisayarlar tarafından işletilebilirler. Algoritma kelimesi, Özbekistan'ın Harezm, bugünkü Türkmenistan'ın Khiva kentinde doğmuş Ebu Abdullah Muhammed bin Musa el Harezmi isimli Fars matematikçinin adından gelir. Batılılar, el Harezmi (Al-Khwārizmī)(Latincede Algoritmi) sözcüğünü telaffuz edemedikleri için terim bu şekilde kalmıştır.


% n</math> koy, tekrar 1'den başla.


Bu örnekte m%n bölmenin kalanıdır, yani 5%2 = 1'deki gibi. Algoritmayı 33 ve 15'e uygulayalım:


33,15
15,3
3,0
sonuç 3



Bir de bilgisayar algoritmasına örnek verelim. Kullanıcının girdiği dört sayının ortalamasını görüntüleyen algoritmayı yazalım:


A0 --> Başla
A1 --> Sayaç=0 (Sayaç'ın ilk sayısı 0 olarak başlar.)
A2 --> Sayı=? : T=T+Sayı (Sayıyı giriniz. T'ye sayıyı ekle ve T'yi göster.)
A3 --> Sayaç=Sayaç+1 (Sayaç'a 1 ekle ve sayacı göster.)
A4 --> Sayaç<4 ise A2'ye git. (Eğer sayaç 4'ten küçükse Adım 2'ye git.)
A5 --> O=T/4 (Ortalama için T değerini 4'e böl)
A6 --> O'yu göster. (Ortalamayı göster.)
A7 --> Dur




Tarihi


Algoritma sözcüğü Ebu Abdullah Muhammed İbn Musa el Harezmi
adındaki Farsistan'lı alimden kaynaklanır. Bu alim 9. yüzyılda cebir alanindaki algoritmik çalışmalarını kitaba dökerek matematiğe çok büyük bir katkı sağlamıştır. "Hisab el-cebir ve el-mukabala " kitabı dünyanın ilk cebir kitabı ve aynı zamanda ilk algoritma koleksiyonunu oluşturur. Latince çevirisi Avrupa'da çok ilgi görür - alimin ismini telaffuz edemeyen Avrupalılar "algorizm" sözcüğünü "Arap sayıları kullanarak aritmetik problemler çözme kuralları" manasında kullanırlar. Bu sözcük daha sonra "algoritma"ya dönüşür ve genel kapsamda kullanılır.



Önemli algoritma türleri


• Arama algoritmaları
• Bellek yönetimi algoritmaları
• Bilgisayar grafiği algoritmaları
• Birleşimsel algoritmalar
• Çizge algoritmaları
• Evrimsel algoritmalar
• Genetik algoritmalar
• Kripto algoritmaları veya kriptografik algoritmalar
• Kök bulma algoritmaları
• Optimizasyon algoritmaları
• Sıralama algoritmaları
• Veri sıkıştırma algoritmaları


#4
Hale

Hale

    Hayat nefeslerle sınırlı, sevgilerle sonsuzdur.

  • Yönetici
  • 49.690 İleti
  • Gender:Female
  • Location:İstanbul
  • Interests:Mustafa Kemal ATATÜRK, Türk Tarihi, Türk Dili, Türk Edebiyatı, Türk Kültürü.
Algoritma


Evrimsel Algoritma




Evrimsel algoritma (EA), yapay zeka oluşturmada evrimsel bilgisayımın bir alt kümesi olup meta bulucu optimizasyon algoritması tabanında jenere edilmiş popülasyondur. Evrimsel algoritma, biyolojik evrimden esinlenerek üreme, mutasyon, rekombinasyon ve doğal seçilime benzer mekanizmalar kullanır. Optimizasyon problemlerinin aday çözümleri bir popülasyondaki bireyleri temsil eder ve seçilim değeri fonksiyonları çözümlerin içinde "yaşadığı" çevreyi belirler.

Popülasyonon evrimi yukarıdaki operatörlerin tekrarlanan uygulaması sonrasında gerçekleşir. Yapay evrim (YE), başlı başına farklı evrimsel algoritmalar içeren bir süreci anlatmaktadır; EA'ların her biri, YE'e katılım yapan ayrı bir bileşendir.

Evrimsel algoritmalar, genellikle her türlü sorunlar için, temelinde yatan seçilim değeri yüzeyi hakkında ideal bir şekilde herhangi bir varsayım yapmadığı için yaklaşık çözümler sunar ve bu, mühendislik, sanat, biyoloji, ekonomi, pazarlama, genetik, yöneylem araştırması, robotik, sosyal bilimler, fizik, siyaset ve kimya gibi çeşitli alanlarda başarılı bir şekilde genel olarak gösterilmiştir.

Matematiksel optimizasyonlarda kullanımlarının dışında evrimsel bilgisayım ve algoritma aynı zamanda, biyolojik evrim ve doğal seleksiyon ile ilgili teorilerini doğrulamak için, özellikle yapay yaşam alanında çalışmalarda deneysel bir çerçeve içinde kullanılmıştır. Biyolojik evrim modellemesinde uygulanan evrimsel algoritma teknikleri mikroevrimsel süreçlerin aaraştırılmasında genellikle sınırlı olmakla birlikte Ancak, Tierra ve Avida gibi bazı bilgisayar simülasyonları makroevrimsel dinamik modeline teşebbüs ederler.


#5
Hale

Hale

    Hayat nefeslerle sınırlı, sevgilerle sonsuzdur.

  • Yönetici
  • 49.690 İleti
  • Gender:Female
  • Location:İstanbul
  • Interests:Mustafa Kemal ATATÜRK, Türk Tarihi, Türk Dili, Türk Edebiyatı, Türk Kültürü.
Algoritma


Genetik Algoritmalar


Genetik algoritmalar, doğada gözlemlenen evrimsel sürece benzer bir şekilde çalışan arama ve eniyileme yöntemidir. Karmaşık çok boyutlu arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine göre bütünsel en iyi çözümü arar.

Genetik algoritmaların temel ilkeleri ilk kez Michigan Üniversitesi'nde John Holland tarafından ortaya atılmıştır. Holland 1975 yılında yaptığı çalışmaları “Adaptation in Natural and Artificial Systems” adlı kitabında bir araya getirmiştir. İlk olarak Holland evrim yasalarını genetik algoritmalar içinde eniyileme problemleri için kullanmıştır.

Genetik algoritmalar problemlere tek bir çözüm üretmek yerine farklı çözümlerden oluşan bir çözüm kümesi üretir. Böylelikle, arama uzayında aynı anda birçok nokta değerlendirilmekte ve sonuçta bütünsel çözüme ulaşma olasılığı yükselmektedir. Çözüm kümesindeki çözümler birbirinden tamamen bağımsızdır. Her biri çok boyutlu uzay üzerinde bir vektördür.

Genetik algoritmalar problemlerin çözümü için evrimsel süreci bilgisayar ortamında taklit ederler. Diğer eniyileme yöntemlerinde olduğu gibi çözüm için tek bir yapının geliştirilmesi yerine, böyle yapılardan meydana gelen bir küme oluştururlar. Problem için olası pekçok çözümü temsil eden bu küme genetik algoritma terminolojisinde nüfus adını alır. Nüfuslar vektör, kromozom veya birey adı verilen sayı dizilerinden oluşur. Birey içindeki her bir elemana gen adı verilir. Nüfustaki bireyler evrimsel süreç içinde genetik algoritma işlemcileri tarafından belirlenirler.

Problemin bireyler içindeki gösterimi problemden probleme değişiklik gösterir. Genetik algoritmaların problemin çözümündeki başarısına karar vermedeki en önemli faktör, problemin çözümünü temsil eden bireylerin gösterimidir. Nüfus içindeki her bireyin problem için çözüm olup olmayacağına karar veren bir uygunluk fonksiyonu vardır. Uygunluk fonksiyonundan dönen değere göre yüksek değere sahip olan bireylere, nüfustaki diğer bireyler ile çoğalmaları için fırsat verilir. Bu bireyler çaprazlama işlemi sonunda çocuk adı verilen yeni bireyler üretirler. Çocuk kendisini meydana getiren ebeveynlerin (anne, baba) özelliklerini taşır. Yeni bireyler üretilirken düşük uygunluk değerine sahip bireyler daha az seçileceğinden bu bireyler bir süre sonra nüfus dışında bırakılırlar. Yeni nüfus, bir önceki nüfusta yer alan uygunluğu yüksek bireylerin bir araya gelip çoğalmalarıyla oluşur. Aynı zamanda bu nüfus önceki nüfusun uygunluğu yüksek bireylerinin sahip olduğu özelliklerin büyük bir kısmını içerir. Böylelikle, pek çok nesil aracılığıyla iyi özellikler nüfus içersinde yayılırlar ve genetik işlemler aracılığıyla da diğer iyi özelliklerle birleşirler. Uygunluk değeri yüksek olan ne kadar çok birey bir araya gelip, yeni bireyler oluşturursa arama uzayı içerisinde o kadar iyi bir çalışma alanı elde edilir.


Probleme ait en iyi çözümün bulunabilmesi için;


• Bireylerin gösterimi doğru bir şekilde yapılmalı,
• Uygunluk fonksiyonu etkin bir şekilde oluşturulmalı,
• Doğru genetik işlemciler seçilmeli.


Bu durumda çözüm kümesi problem için bir noktada birleşecektir. Genetik algoritmalar, diğer eniyileme yöntemleri kullanılırken büyük zorluklarla karşılaşılan, oldukça büyük arama uzayına sahip problemlerin çözümünde başarı göstermektedir. Bir problemin bütünsel en iyi çözümünü bulmak için garanti vermezler. Ancak problemlere makul bir süre içinde, kabul edilebilir, iyi çözümler bulurlar. Genetik algoritmaların asıl amacı, hiçbir çözüm tekniği bulunmayan problemlere çözüm aramaktır. Kendilerine has çözüm teknikleri olan özel problemlerin çözümü için mutlak sonucun hızı ve kesinliği açısından genetik algoritmalar kullanılmazlar.

Genetik algoritmalar ancak;

• Arama uzayının büyük ve karmaşık olduğu,
• Mevcut bilgiyle sınırlı arama uzayında çözümün zor olduğu,
• Problemin belirli bir matematiksel modelle ifade edilemediği,
• Geleneksel eniyileme yöntemlerinden istenen sonucun alınmadığı alanlarda etkili ve kullanışlıdır.

Genetik algoritmalar parametre ve sistem tanılama, kontrol sistemleri, robot uygulamaları, görüntü ve ses tanıma, mühendislik tasarımları, planlama, yapay zeka uygulamaları, uzman sistemler, fonksiyon ve kombinasyonel eniyileme problemleri ağ tasarım problemleri, yol bulma problemleri, sosyal ve ekonomik planlama problemleri için diğer eniyileme yöntemlerinin yanında başarılı sonuçlar vermektedir.


Diğer yöntemlerden farkı


1. Genetik algoritmalar problemlerin çözümünü parametrelerin değerleriyle değil, kodlarıyla arar. Parametreler kodlanabildiği sürece çözüm üretilebilir. Bu sebeple genetik algoritmalar ne yaptığı konusunda bilgi içermez, nasıl yaptığını bilir.

2. Algoritmalar aramaya tek bir noktadan değil, noktalar kümesinden başlar. Bu nedenle çoğunlukla yerel en iyi çözümde sıkışıp kalmazlar. Ancak bazı durumlarda genetik algoritmalar yerel en iyi çözüme, genel en iyi çözümden daha çabuk ulaşırlar ve algoritma bu noktada sonuçlanır. Bu durumla karşılaşıldığında, bu durumu önlemek için (genel en iyi çözüme ulaşabilmek için) ya arama uzayındaki çeşitlilik arttırılır ya da uygunluk fonksiyonu her üreme aşamasında değiştirilir.

3. Genetik algoritmalar türev yerine uygunluk fonksiyonunun değerini kullanır. Bu değerin kullanılması ayrıca yardımcı bir bilginin kullanılmasını gerektirmez.

4. Genetik algoritmalar gerekirci kuralları değil olasılıksal kuralları kullanır.


#6
Hale

Hale

    Hayat nefeslerle sınırlı, sevgilerle sonsuzdur.

  • Yönetici
  • 49.690 İleti
  • Gender:Female
  • Location:İstanbul
  • Interests:Mustafa Kemal ATATÜRK, Türk Tarihi, Türk Dili, Türk Edebiyatı, Türk Kültürü.
Algoritma


Kök Bulma Algoritması



Kök bulma algoritması, verilen bir fonksiyonda fonksiyonun değerini sıfır yapacak bir x değerini bulmaya yarayan bir sayısal metod ya da algoritmadır (öyle bir x bul ki f(x) = 0 olsun). Böyle bir x değerine fonksiyonun kökü denir.

f - g kökünü bulma işlemi, f(x) = g(x) denklemini çözmekle aynı işlemdir. Buradaki x değerine ise denklemin bilinmeyeni denir. Bunun yanında her denklem, denklem çözmenin fonksiyonun bilinmeyenini bulmaya eşit olduğu f(x) = 0 şeklinde bir kanonik form alabilir.

Bütün nümerik kök bulma metodları tekrarlama, sonunda kök olacak bir limite yakınsayacak sayı serisi üretme, yöntemini kullanır.
Kök bulma algoritmalarının davranışları nümerik analizde incelenir.


Bazı kök bulma algoritmaları


En basit kök bulma algoritması ikiye bölme metodudur. Yalnızca f sürekli fonksiyonsa uygulanabilir. Ayrıca iki ilk tahmine ihtiyacı vardır. Bu ilk tahminler a ve b öyle değerler olmalıdırlar ki; f(a) ve f(B)'nin birbirine zıt işaretli olmalıdır.

Bunun yanında Newton metodu, sekant metodu, yanlış pozisyon metodu, Müller metodu ve Brent metodu gibi algoritmalar kök bulmada kullanılmaktadırlar.


Polinomlarda kök bulma algoritmaları


Polinomların köklerini bulmak için özel algoritmalar geliştirilmiştir. Bunlar genel olarak, polinomların kompanyon matrisinin bulunması, Laguerre metodu, Bairstow metodu, Durand-Kerner metodu ve daire bölme metodu gibi algoritmalardır.





0 Kullanıcı konuyu okuyor

0 Kullanıcı, 0 Misafir, 0 Kayıtsız kullanıcı