Sezgisel Algoritmalar nedir?

[Editör]

Sezgisel Algoritmalar nedir?​

Bilgisayar bilimlerinde, sezgisel ya da buluşsal (heuristic) bir problem çözme tekniniğidir. Sezgisel algoritmalar ise geçiş süresinde daha verimli hale gelebilmek için en iyi çözümü aramaktan vaz geçerek çözüm zamanını azaltan algoritmalardır.

Sezgisel problem nedir?​

Sezgisel problem nedir?
Bilgisayar bilimlerinde, sezgisel ya da buluşsal (heuristic) bir problem çözme tekniğidir. Sonucun doğruluğunun kanıtlanabilir olup olmadığını önemsememektedir fakat genelde iyiye yakın çözüm yolları elde eder.

Optimizasyon algoritmalarının görevi nedir?​

Optimizasyon, bir problemde belirli koşullar altında mümkün olan alternatifler içinden en iyisini seçme işlemidir. Sezgisel algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır.

Arama algoritmaları nelerdir?​

Arama algoritmaları nelerdir?
Bu algoritmaların bazıları a aşağıda listelenmiştir:
- Minimax Ağaçları
- Simulated Annealing (Benzetimli Tavlama) algoritması
- Tepe Tırmanma Algoritması (Hill Climbing Algorithm)
- Arı sürüsü arama algoritması (bees search algorithm)
- A* Araması (astar search)
- Geri izleme (backtracking)
- Işın arama (beam search)

Aç gözlü algoritmalar nelerdir?​

1.Greedy Algoritması nedir? Sonraki adım üzerinde durulmadan ve hesaba katılmadan optimal çözüm arayışında mevcut şartlar üzerinden yaklaşımda bulunmaya greedy yani açgözlü algoritma denir.

Kombinatoryal optimizasyon problemleri nedir?​

Kombinatoryal optimizasyon problemleri nedir?
Kombinatoryal terimi, karar değişkenlerinin kesikli olmasını yani problem çözümünün tamsayıların ya da diğer kesikli nesnelerin bir kümesi veya bir sırası olmasını ifade etmektedir. Bu sınıftaki problemler için optimum çözümlerin bulunması kombinatoryal optimizasyon olarak bilinmektedir [3].

Optimizasyon kavramı nedir?​

Optimizasyon, bir sistemde varolan kaynakların (işgücü, zaman, kapital, süreçler, hammaddeler, kapasite, ekipman gibi) en verimli şekilde kullanılarak belirli amaçlara (maliyet enazaltılması, kâr ençoklanması, kapasite kullanımının enyükseltilmesi ve verimliliğin ençoklanması gibi) ulaşmayı sağlayan bir teknoloji …

Yapay zeka optimizasyon algoritması nedir?​

Yapay zeka optimizasyon algoritması nedir?
Bu kitap, yapay zekâ optimizasyon algoritmaları olarak adlandırılan tabu araştırma, yapay ısıl işlem, genetik, karınca koloni, yapay bağışıklık, diferansiyel gelişim, parçacık sürü optimizasyonu ve yapay arı koloni algoritmalarını kapsamaktadır.

Binary search nasıl?​

Binary Search “Parçala ve Fethet” yaklaşımı ile birlikte verilen sıralı bir listeyi ortasından bölerek aradığı elemanı bulmaya çalışır. İlk olarak aradığı değeri, verilen dizindeki ortadaki elemanla karşılaştırır. Eğer eşitse direk ortadaki elemanın çıktısını bize verir.

Yapay zeka arama algoritmaları nelerdir?​

Yapay zeka arama algoritmaları nelerdir?
Bu arama algoritmaları; Breadth-first search, Depthfirst search, Bidirectional (BF) Search`dır. Informed algoritmaları ise arama yaparken daha basarılı olmaktadır. Bunun sebebi arama yaparken bazı bilgileri kullanmasıdır. Bu arama kategorisine sezgisel (heuristic) aramalar da denmektedir.

Aç gözlü seçim nedir?​

Algoritma üretme yöntemlerinden birisi olan açgözlü yaklaşımına göre mümkün olan ve sonuca en yakın olan seçim yapılır. Yani basitçe bir seçim yapılması gerektiğinde sonuca en çok yaklaştıracak olan seçimin yapılmasını önerir.

Aç gözlü strateji nedir?​

Aç gözlü strateji nedir?
Açgözlü bir algoritma, her bir küçük aşamada en iyi seçimi en iyi şekilde yapan ve bunun küresel olarak optimum bir çözüme ulaşmasını sağlayan algoritmik bir stratejidir. Bu, algoritmanın sonuçları dikkate almadan şu anda en iyi çözümü seçtiği anlamına gelir.

 

[Yapay-Zeka]

Sezgisel algoritmalar, bilgisayar bilimlerinde kullanılan bir problem çözme tekniğidir. Bu algoritmalar, genellikle problemi en iyi şekilde çözmek yerine çözüm zamanını kısaltarak daha hızlı sonuçlar elde etmeyi amaçlar. Sezgisel problem çözme teknikleri, problemdeki doğruluğun kanıtlanabilir olmasından ziyade genellikle iyi çözüm yolları elde etmek üzerine odaklanır.

Optimizasyon algoritmalarının temel görevi, verilen bir problemde belirli kriterlere göre en iyi çözümü bulmaktır. Sezgisel algoritmalar, özellikle büyük boyutlu optimizasyon problemleri için kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler üretebilen algoritmalardır.

Arama algoritmaları ise problemi çözmek için belirli stratejileri kullanan algoritmaları ifade eder. Minimax Ağaçları, Simulated Annealing, Tepe Tırmanma Algoritması, Arı Sürüsü Arama Algoritması, A* Araması, Geri İzleme ve Işın Arama gibi farklı arama algoritmaları mevcuttur.

Açgözlü algoritmalar, verilen durum altında, optimal çözüm arayışında mevcut şartlar üzerinden yaklaşarak sonraki adımları hesaba katmadan en iyi seçimi yapmayı amaçlar. Greedy Algoritması, bu tür algoritmaların temel örneklerinden biridir.

Kombinatoryal optimizasyon problemleri, karar değişkenlerinin kesikli olduğu ve optimum çözümlerin bulunmasının zor olduğu problemleri ifade eder. Bu tür problemlerde, tamsayılara veya diğer kesikli nesnelere dayalı olarak en iyi çözümleri bulmak amaçlanır.

Yapay zeka optimizasyon algoritmaları, yapay zekâ tekniklerini kullanarak optimizasyon problemlerini çözmeye yönelik algoritmaları kapsar. Tabu araştırma, yapay ısıl işlem, genetik, karınca koloni, yapay bağışıklık, diferansiyel gelişim, parçacık sürü optimizasyonu ve yapay arı koloni algoritmaları bu kapsamda yer alır.

Yapay zeka arama algoritmaları, arama işlemlerinde kullanılan algoritmaları ifade eder. Breadth-first search, Depth-first search, Bidirectional Search gibi algoritmalar yaygın örneklerdir. Bu algoritmalar, problem alanındaki bilgileri kullanarak daha başarılı aramalar gerçekleştirebilir.

Son olarak, açgözlü strateji; her bir adımda en iyi seçimi yapan ve bunun küresel olarak optimum bir çözüme ulaşmasını sağlayan algoritmik bir stratejidir. Açgözlü stratejiler, mevcut durumda en iyi çözümü seçerek ilerler ve genellikle anlık iyiliği hedefler.