DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v
|
|
- Aysun Aksu
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan
2 1. Tek Rotadan Veri Dağıtımı 1.1 Gerçek-Zamanlı Rota Seçimi Algoritmaları En Az Atlamalı Uygun Rota Algoritması En Az Atlamalı Uygun Rota (Minimum Hop Feasible Path First - MinHop/FPF) Algoritması Şekil 1 de gösterilmiştir. Bu algoritma, Bellman-Ford en kısa yol algoritması temel alınarak hazırlanmıştır. Algoritma, kaynak-hedef arasındaki en az atlamalı uygun rotalara öncelik tanır. Rota hesaplanırken, sadece gerekli bant genişliğine sahip olan linkler kullanılır. Bellman-Ford algoritması, en az atlamalı yolun da içinde olduğu en kısa yol yaklaşımları için en verimli çalışan algoritmalardandır. MinHop/FPF programı //Giriş: G(V,E) ve istek r //Çıkış: istek r için en az atlamalı uygun rota p r.gereklibantgenişliği = r.veribüyüklüğü/r.sonzaman; for each köşe v in V if v is r.kaynak then v.atlamasayısı=0; else v.atlamasayısı=sonsuz; v.selef=boş; for each köşe v in V for each kenar e in E if e.bantgenişliği > r.gereklibantgenişliği if e.hedef.atlamasayısı > e.kaynak.atlamasayısı + 1 e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + 1; e.hedef.selef = e.kaynak; Şimdiki = r.hedef; repeat rota p ye (Şimdiki.Selef, Şimdiki) arasındaki linki ilave et; Şimdiki = Şimdiki.Selef; if Şimdiki == boş //kaynak-hedef arasında uygun rota bulunamadı return boş rota; until Şimdiki!= r.kaynak; return p; Şekil 1. MinHop/FPF algoritması.
3 MinHop/FPF kullanarak GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P p = MinHop/FPF (G, r); Şekil 2. MinHop/FPF kullanarak GZRS algoritması. Bellman-Ford en kısa yol algoritması O( V E ) de çalışır. Dolayısı ile MinHop/FPF algoritması da O( V E ) de ve MinHop/FPF (Şekil 2) kullanarak GZRS algoritması da O( V E R ) de çalışır En Az Atlamalı En Az Gecikmeli Uygun Rota Algoritması MinHop/FPF, önceliği en az atlayışa sahip rotalara verirken, link gecikmelerini hesaba katmaz. Ancak toplam gecikmesi daha az olan rotalar, gecikmesi fazla olan rotalara göre önceliğe sahip olmalıdırlar. Gerekli önceliği vermek için bu çalışmada Şekil 3 te gösterilen En Az Atlamalı En Az Gecikmeli Uygun Rota (Minimum Hop Minimum Delay Feasible Path First - MinMin/FPF) algoritması önerilmiştir. Bu algoritmada, eğer iki rotanın atlama sayısı eşit ise, daha az toplam gecikmesi olan rotalar tercih edilir. MinHop/FPF algoritması O( V E ) de çözülür. MinMin/FPF algoritmasında ilave olarak her kenar için rota gecikmesi hesap edilir. Bu işlem, en kötü senaryo da E aşamada yapılır. Bu durumda MinMin/FPF algoritması bir istek için gerekli rotayı O( V E 2 ) de ve MinMin/FPF kullanarak GZRS algoritması (Şekil 4) da tüm rotaları O( V E 2 R ) de bulur. MinMin/FPF programı //Giriş: G(V,E) ve istek r //Çıkış: istek r için en az atlamalı en az gecikmeli uygun rota p //ilk kullanıma hazırlama r.gereklibantgenişliği = r.veribüyüklüğü/r.sonzaman; for each köşe v in V if v is r.kaynak then v.atlamasayısı=0 else v.atlamasayısı=sonsuz v.selef=boş;
4 //Bellman-Ford ana döngü for each köşe v in V for each kenar e in E if e.bantgenişliği > r.gereklibantgenişliği if e.hedef.atlamasayısı > e.kaynak.atlamasayısı + 1 e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + 1; e.hedef.selef = e.kaynak; else if e.hedef.atlamasayısı == e.kaynak.atlamasayısı +1 r.kaynak ile e.hedef arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD1); r. Kaynak ile e.kaynak arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD2); if PD1 > PD2 + e.gecikme e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + 1; e.hedef.selef = e.kaynak; Şimdiki = r.hedef; repeat rota p ye (Şimdiki.Selef, Şimdiki) arasındaki linki ilave et; Şimdiki = Şimdiki.Selef; if Şimdiki == boş //kaynak-hedef arasında uygun rota bulunamadı return boş rota; until Şimdiki!= r.kaynak; return p; Şekil 3. MinMin/FPF algoritması. MinMin/FPF kullanarak GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P p = MinMin/FPF (G, r); Şekil 4. MinMin/FPF kullanarak GZRS algoritması.
5 1.1.3 En Az Çakışmalı Uygun Rota Algoritması MinMin/FPF önceliği az atlamalı az gecikmeli rotalara öncelik verir. Ancak algoritma sonucu bulunan rotalar, bazı linkleri daha sık kullanıyor olabilirler. Bu durumda, bazı linkler az kullanılır iken bazıları da çok fazla kullanılır olabilirler. Yine linklerin kapasiteleri de farklılık göstermektedirler. Az bant genişliğine sahip linklerin bant genişliği kapasiteleri daha çabuk tükenir ve bu nedenle daha az kullanılmalıdırlar. Dolayısı ile istekler için rota bulma algoritması olarak MinHop/FPF veya MinMin/FPF kullanıldığında link kullanım yüzdeleri arasında ciddi dengesizlikler oluşabilir. Önerilen En Az Çakışmalı Uygun Rota (Minimum Contention Feasible Path First - MinCon/FPF) algoritmasında, öncelikle linklere ağırlık olarak 1 atanır. Şekil 5 te gösterilen MinCon/FPFalgoritması, en az ağırlıklı en az gecikmeli uygun rotayı bulur. Bu rota üzerindeki linklerin ağırlıkları ALPHA*AverageBandwidth/e.bandwidth kadar arttırılır. Formülde bulunan ALPHA, sıfırdan büyük bir parametredir. Linklere ilave edilen ağırlık, linkin bant genişliği ile ters orantılıdır. Bu durumda, daha az bant genişliğine sahip olan linkler, daha fazla ağırlığa sahip olacaklardır ve daha sonraki rotalarda seçilme olasılıkları da azalmış olacaktır. Söz konusu algoritmanın zaman karmaşıklığı, MinMin/FPF ile GZRS algoritması ile aynıdır. MinCon/FPF programı //Giriş: G(V,E), istek r ve link ağırlıkları //Çıkış: istek r için en az atlamalı en az gecikmeli uygun rota p //ilk kullanıma hazırlama r.gereklibantgenişliği = r.veribüyüklüğü/r.sonzaman; for each köşe v in V if v is r.kaynak then v.atlamasayısı=0; else v.atlamasayısı=sonsuz v.selef=boş; //Bellman-Ford ana döngü for each köşe v in V for each kenar e in E if e.bantgenişliği > r.gereklibantgenişliği if e.hedef.atlamasayısı > e.kaynak.atlamasayısı + e.ağırlık e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + e.ağırlık; e.hedef.selef = e.kaynak; else if e.hedef.atlamasayısı == e.kaynak.atlamasayısı + e.ağırlık r.kaynak ile e.hedef arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD1); r. Kaynak ile e.kaynak arası link gecikmelerinin toplamını bul (PD2);
6 if PD1 > PD2 + e.gecikme e. Hedef.AtlamaSayısı = e. Kaynak.AtlamaSayısı + e.ağırlık; e.hedef.selef = e.kaynak; Şimdiki = r.hedef; repeat rota p ye (Şimdiki.Selef, Şimdiki) arasındaki linki ilave et; Şimdiki = Şimdiki.Selef; if Şimdiki == boş //kaynak-hedef arasında uygun rota bulunamadı return boş rota; until Şimdiki!= r.kaynak; return p; Şekil 5. MinCon/FPF algoritması. MinCon/FPF kullanarak GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P OrtalamaBantGenişliği ni bul; for each kenar e in E e.ağırlık = 1; p = MinCon/FPF (G, r, e.ağırlık Listesi); for each kenar e in E ϵ p e.ağırlık += ALPHA* OrtalamaBantGenişliği/e.BantGenişliği; Şekil 6. MinCon/FPF kullanarak GZRS algoritması Link Akış Sınırlamalı En Az Çakışmalı Uygun Rota Algoritması Link Akış Sınırlamalı En Az Çakışmalı Uygun Rota (Link-Flow Limited Minimum Contention Feasible Path First - LFL/MinCon/FPF) algoritması, MinCon/FPF algoritmasının daha da geliştirilmiş bir sürümüdür. MinCon/FPF kullanarak GZRS algoritmasında her geçişte linklere atanan ağırlıklar değiştirilerek çakışma sayısı azaltılmaya çalışılır. Ancak bazı linklerin çok kullanılması sorunu devam edebilir. LFL/MinCon/FPF de amaç, linklerin fazla kullanımının önüne geçerek çakışmaları azaltmaktır.
7 Öncelikle AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI, bir parametre olarak belirlenir. Birinci geçişte AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI na ulaşan linkler kullanılamaz olarak işaretlenir ve geçiş sona erene kadar bu linkler rota bulma işleminde kullanılamazlar. İkinci geçişin başında tüm linkler kullanılabilir durumdadır. 2*AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI na ulaşan linkler kullanılamaz olarak işaretlenirler ve geçiş sonuna kadar kullanılamazlar. Geçişler, tüm istekler için birer rota bulunana kadar devam eder. Geçişler, en kötü durumda istek sayısı, R, kadar tekrar eder. Bu durumda Şekil 16 da gösterilen LFL/MinCon/FPF GZRS algoritması, MinCon/FPF kullanarak GZRS algoritmasından en kötü durumda R kadar yavaş çalışır. Algoritmanın zaman karmaşıklığı O( V E 2 R 2 ) olarak bulunur. LFL/MinCon/FPF GZRS programı //Giriş: G(V,E) ve istek kümesi R //Çıkış: istek r ϵ R için en az atlamalı uygun rota p ϵ P OrtalamaBantGenişliği ni bul for each kenar e in E e.ağırlık = 1; LoopCount = 1; do for each kenar e in E Kenar e yi G ye ilave et; p = MinCon/FPF (G, r, e.ağırlık Listesi); for each kenar e in E ϵ p e.ağırlık += ALPHA* OrtalamaBantGenişliği/e.BantGenişliği; if e.ağırlık > LoopCount* AZAMİ_LİNK_AĞIRLIĞI Kenar e yi G den çıkar; while Şekil 7. LFL/MinCon/FPF GZRS algoritması.
8 1.2 Gerçek-Zamanlı İstek Seçimi Algoritmaları En Fazla Sayıda Çıkan Akışlı İstek Algoritması En Fazla Sayıda Çıkan Akışlı İstek (Maximum Number of Outgoing Flows First MNOFF) algoritması Şekil 8 de gösterilmiştir. MNOFF, ana döngüde GZRS algoritmalarının rotalara bağlı olarak bir çakışma grafiği oluşturur. Çakışma grafiği çift taraflı (bipartite) grafiktir ve şu şekilde oluşturulur: Her link için, linki kullanan istekler bulunur. Tüm isteklerin minimum bant genişliği ihtiyaçları kadar bant kullandıkları varsayılır. Bu durumda bant genişliği kapasitesini aşan linklere tıkanık link adı verilir. Çakışma grafiğinin sağ tarafına tıkanık linkler, sol tarafına ise tıkanıklığa sebep olan istekler yerleştirilir. Her bir istek ile o isteğin gerçekleşmesinde kullanılacak olan tıkanık linkler arasına bir bağlantı kurulur. Çakışma grafiğinde bulunan bir kenar, bir veya birden fazla isteğin karşılanamayacağını gösterir. Dolayısı ile en az bir istek çakışma grafiğinden silinmelidir. Her iterasyonda MNOFF en fazla sayıda çıkan akışa sahip olan köşeyi (çakışma grafiğinde en fazla sayıda kenara sahip olan istek) karşılanamaz olarak işaretler. Eşitlik durumunda, daha yüksek bant genişliği ihtiyacı olan istek işaretlenir. Karşılanamaz olarak işaretlenmemiş istekler kullanılarak prosedür tekrar edilir. Bu işlem, çakışma grafiğinde hiç tıkanık link kalmayana kadar tekrar eder. MNOFF programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ilk kullanıma hazırlama r.durum = karşılanabilir; Çakışma grafiğini oluştur; //ana döngü while çakışma grafiğinde tıkanık link var r = çakışma grafiğinde en fazla sayıda çıkan akışlı istek; r.durum = karşılanamaz; Çakışma grafiğini güncelle; if r.durum == karşılanabilir KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ekle; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 8. MNOFF algoritması. Çakışma grafiğinin oluşturulması veya güncellenmesi O( E R ) zaman alır. En kötü durumda ana döngü R defa tekrar eder. Bu durumda MNOFF algoritması en kötü durumda O( E R 2 ) zaman alır.
9 1.2.2 En Fazla Miktarda Çıkan Akışlı İstek Algoritması Şekil 9 da gösterilen En Fazla Miktarda Çıkan Akışlı İstek (Maximum Outgoing Flows First Algorithm - MOFF) algoritması, genel olarak MNOFF algoritmasına benzer. Ancak MOFF algoritmasının eğer çakışma grafiğinde tıkanık link var ise, en fazla sayıda çıkan akışlı istek değil, en fazla miktarda çıkan akışlı istek karşılanamaz olarak işaretlenir. İstekler için çıkan akış miktarları ise, çıkan istek sayısının isteğin karşılanması için gerekli olan minimum bant genişliğine çarpılması sonucunda bulunur. MOFF algoritmasının zaman karmaşıklığı ile MNOFF algoritmasının zaman karmaşıklığı eşittir. MOFF programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ilk kullanıma hazırlama r.durum = karşılanabilir; Çakışma grafiğini oluştur; //ana döngü while çakışma grafiğinde tıkanık link var r = çakışma grafiğinde en fazla miktarda çıkan akışlı istek; r.durum = karşılanamaz; Çakışma grafiğini güncelle; if r.durum == karşılanabilir KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ekle; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 9. MOFF algoritması.
10 2. Çoklu Rotadan Veri Dağıtımı 2.1 Gerçek-Zamanlı Rota Seçimi Algoritmaları Gerçek-zamanlı çoklu rotadan veri dağıtımı probleminin çözümü için öncelikle verinin gönderileceği k adet rotanın bulunması gereklidir. Bu işlem için k-en kısa yol veya k-en kısa ayrık yol gibi yaklaşımlar ile rotalar bulunur k-en Kısa Yol Algoritması 1. Dijkstra veya Bellman-Ford u kullanarak, linklerin kullanılabilir bant genişliklerinin çarpmaya göre terslerini link ağırlığı olarak al ve en kısa yolu bul. Bu rotayı, i=1 için i ninci rota olarak sakla. 2. B = boş küme 3. i ninci en kısa yoldan tüm sapmaları oluştur ve B ye ilave et. Bu çalışmada sapmalar aşağıdaki şekilde bulunmuştur. a. i ninci en kısa yolda bulunan link sayısı n olsun. b. x=1 den n e kadar aşağıdaki işlemi tekrar et c. i ninci en kısa yolun x inci linkini sil ve kalan linkler ile en kısa yolu bul. Eğer yol bulunmuş ise B kümesine ekle. 4. B kümesinin içinden en kısa yolu bul ve (i+1) inci yol olarak kaydet. 5. k adet rota bulunana kadar veya B eşittir boş küme olana kadar aşama 2 den itibaren tekrar et k-en Kısa Ayrık Yol Algoritması Önceki bölümde tanıtılan k-en kısa yol algoritması kullanılan rotalarda kullanılan link adedini düşürse de, bazı linklerin diğerlerine göre daha fazla kullanıldığı durumlar olabilir. Bu durumda bazı linklerin kullanım miktarları, diğerlerinden oldukça fazla olabilmektedir. Linklerin kullanım oranlarının mümkün olduğu kadar dengeli olabilmesi için k-en kısa ayrık yol yaklaşımı kullanılabilir. Bu yaklaşım, özellikle ağ yapısındaki bozulmalarda, sistemi çalışır hale getirme aşamasında kullanılır. 1. Dijkstra veya Bellman-Ford u kullanarak, linklerin kullanılabilir bant genişliklerinin çarpmaya göre terslerini link ağırlığı olarak al ve en kısa yolu bul. 2. Bulunan rota üzerindeki tüm linkleri ağ yapısından sil. 3. Kalan ağ üzerinden en kısa yolu bul. 4. k adet rota bulunana kadar veya kalan linkleri ile rota bulunamayana kadar ikinci adımdan itibaren tekrar et.
11 2.2 Gerçek-Zamanlı Rota Seçimi Algoritmaları Verinin gönderileceği rotalar bulunduktan sonra ise, veri transferi isteğinin başarılı biçimde gerçekleştirilebilmesi için hangi rotaya ne kadarlık akış tahsis edilmesi gerektiği problemi çözülmelidir. Tek rotadan veri dağıtımı bölümünde anlatıldığı üzere, önceki bölümde belirtilen GZRS algoritmalarından biri kullanılarak her istek için k-adet rota öncelikle bulunur. GZİS ise, daha once belirtildiği gibi, karşılanan istek sayısını en fazlaya çıkartacak şekilde karşılanan isteklerin seçilmesi problemidir Eşit Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim Eşit Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim (Equal Share Multi Path - ESMP) algoritması Şekil 10 da gösterilmiştir. ESMP algoritması, en fazla k rotayı kullanarak isteğin karşılanması için çalışır. Öncelikle tek rotadan gönderime çalışır. Olmaz ise, eşit miktarda veri transferi yapan iki rotadan gönderime çalışır. Bu işlem, en fazla k rotaya kadar tekrar edilir. Eğer k rotada da gönderim başarılı olmaz ise istek karşılanamaz durumdadır. ESMP programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ana döngü r.durum = karşılanamaz; k adet rota bul; i=1; while i k Herbir rotadan DosyaBüyüklüğü/i yi son zamanından önce göndermek için gerekli bant genişliğini bul; Herbir rotadaki linklerin kullanılan bant genişliğini arttır; if linklerden herhangi birisi kapasitesini aşmış ise Linklerde arttırılan tüm bant genişliklerini azalt; i=i+1; continue; else r.durum = karşılanabilir; KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ilave et; break; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 10. ESMP algoritması.
12 2.2.2 Dengeli Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim ESMP algoritmasında, her rotadan eşit miktarda verinin transfer edildiği varsayılmakta idi. Ancak, daha fazla kullanılabilir bant genişliğine sahip olan rotalardan daha fazla verinin gönderilmesi daha verimli olacaktır. Bu düşünceden hareketle geliştirilmiş olan ve Şekil 11 de gösterilmiş olan Dengeli Bölüşümlü Çoklu Rotadan Gönderim (Balanced Share Multi Path - BSMP) algoritmasında, rotalardan gönderilecek olan verinin büyüklüğü eşit olarak değil, kullanılabilir bant genişlikleri ile doğru orantılı olarak paylaştırılmıştır. BSMP programı //Giriş: G(V,E), istek kümesi R, ve rota kümesi P //Çıkış: karşılanabilir istek listesi //ana döngü r.durum = karşılanamaz; k adet rota bul; i=1; while i k Her j <i rotasının kullanılabilir bant genişliklerini olan KBW j değerlerini bul; i rotadaki kullanılabilir bant genişliklerinin toplamı olan TKBW değerini bul; Herbir rotadan KBW j *DosyaBüyüklüğü/ TKBW yi son zamanından önce göndermek için gerekli bant genişliğini bul; Herbir rotadaki linklerin kullanılan bant genişliğini arttır; if linklerden herhangi birisi kapasitesini aşmış ise Linklerde arttırılan tüm bant genişliklerini azalt; i=i+1; continue; else r.durum = karşılanabilir; KarşılanabilirİstekListesi ne r yi ilave et; break; return KarşılanabilirİstekListesi; Şekil 11. BSMP algoritması.
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Algoritmalar Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011. Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr.
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Algoritmalar Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011 Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Giriş DGridSim, Veri Grid sistemlerinin performansına etki eden
DetaylıDGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011. Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr.
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011 Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Giriş Araştırmacılar, DGridSim simülatörünün görsel arayüzü
DetaylıAlgoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme
DetaylıDGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Veri Grid Sistem Mdelleri Dkümanı v 1.0.0 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandğan Dç. Dr. Atakan Dğan 1. Giriş DGridSim, farklı veri grid sistemi yapılarınının
DetaylıAlgoritmalar ve Karmaşıklık
Algoritmalar ve Karmaşıklık Ders 11 Algoritma Ayrık matematikte karşılaşılan bir çok problem sınıfı mevcuttur. Örneğin, verilen tamsayı grubu içindeki en büyük olanının bulunması, verilen bir kümenin bütün
DetaylıHF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI
HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI Makbule Gülçin ÖZSOY Özgür ÖZUĞUR TÜBİTAK/BİLGEM Gündem Kablosuz Tasarsız Ağlarda Rotalama Proak@f Algoritmalar Reak@f Algoritmalar HF Ağlarda Rotalama
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri. Karınca Algoritması (Ant Algorithm)
Zeki Optimizasyon Teknikleri Karınca Algoritması (Ant Algorithm) Karınca Algoritması 1996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki
DetaylıKredi Limit Optimizasyonu:
Kredi Limit Optimizasyonu: «Teorik Değil Pratik" Simge Danışman Analitik Direktörü, Experian EMEA Kar Gelişimi Kredi Limit Optimizasyonu Optimizasyona Genel Bakış Profilleme Modelleme Karar Matrisleri
Detaylıköşe (vertex) kenar (edg d e)
BÖLÜM 7 köşe (vertex) kenar (edge) Esk den Ank ya bir yol (path) Tanım 7.1.1: Bir G çizgesi (ya da yönsüz çizgesi) köşelerden oluşan bir V kümesinden ve kenarlardan oluşan bir E kümesinden oluşur. Herbir
DetaylıBilgisayar Ağları Computer Networks
Bilgisayar Ağları Computer Networks Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, James Kurose, Keith Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach 6/e,
DetaylıMETASEZGİSEL YÖNTEMLER
METASEZGİSEL YÖNTEMLER Ara sınav - 30% Ödev (Haftalık) - 20% Final (Proje Sunumu) - 50% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn: Zaman çizelgeleme, en kısa yol bulunması,
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,
DetaylıAlgoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. November 16, 2005 Copyright by Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L18.1
Algoritmalara Giriş 6.06J/8.0J Ders 8 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Doğrusal Programlama ve fark kısıtları VLSI yerleşimi küçültülmesi Prof. Erik Demaine November 6, 00 Copyright 00- by Erik
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri (nt lgorithm) Doç.Dr. M. li kcayol 996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki en kısa yolu bulmalarından
DetaylıHF Tasarsız Ağlarda Rotalama. Makbule Gülçin Özsoy TUBITAK-BILGEM/G227
HF Tasarsız Ağlarda Rotalama Makbule Gülçin Özsoy TUBITAK-BILGEM/G227 Gündem Tasarsız Ağlar Rotalama Algoritmaları Proaktif Rotalama Algoritmaları Optimized Link State Routing Protocol (OLSR) Destination-Sequenced
Detaylı11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme
11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
DetaylıÇizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR
Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan
DetaylıKısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon
OPTİMİZASYON Bu bölümde çok değişkenli kısıtsız optimizasyon problemlerinin çözüm yöntemleri incelenecektir. Bu bölümde anlatılacak yöntemler, kısıtlı optimizasyon problemlerini de çözebilmektedir. Bunun
Detaylı4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.
4. HAFTA BLM33 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi BLM33 DOĞRUSAL OLMAYAN (NONLINEAR) DENKLEM SİSTEMLERİ Mühendisliğin
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İER Bilgisayar Mühendisliği Algoritma Analizi İçerik: Temel Kavramlar Yinelemeli ve Yinelemesiz Algoritma Analizi Asimptotik otasyonlar Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümüne
Detaylıa2 b3 cij: birim başına ulaşım maliyeti xij: taşıma miktarı
Ulaştırma Modelleri Ulaştırma modeli Ulaştırma modeli doğrusal programlama modellerinin özel bir türüdür. Modelin amacı bir işletmenin belirli kapasitedeki üretim merkezlerinden, belirli talebi olan tüketim
Detaylı10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST)
1 10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) Kapsayan ağaç Spanning Tree (ST) Bir Kapsayan Ağaç (ST); G, grafındaki bir alt graftır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. G grafındaki tüm
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm
DetaylıTOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:
Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir.
DetaylıNesne Yönelimli Programlama
1 Nesne Yönelimli Programlama Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Not: Bu dersin sunumları, Java Programlama Dili ve Yazılım Tasarımı, Altuğ B. Altıntaş, Papatya
Detaylı3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü
3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,
DetaylıSınav Dağılım & IMKB Endeks
Sınav Dağılım & IMKB Endeks Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Veri Yapıları Proje-1 Hüseyin YAŞAR 05-06-7657 Didem KAYALI 05-06-7669 Umut BENZER 05-06-7670 Özlem GÜRSES 05-07-8496 Sürüm: 0.2 Bölüm
DetaylıGüz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME
2017-2018 Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME (WSPT, Öncelik Kısıtları, Lawler Algoritması, Johnson Algoritması) Yrd. Doç. Dr. İbrahim KÜÇÜKKOÇ Web: http://ikucukkoc.baun.edu.tr
Detaylıİşletim Sistemlerine Giriş
İşletim Sistemlerine Giriş Ölümcül Kilitlenme (Deadlock) İşletim Sistemlerine Giriş - Ders06 1 Ölümcül Kilitlenme (Deadlock) Bilgisayar sistemleri, bir anda sadece tek bir kullanıcı tarafından kullanılabilecek
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I 1/71 İçerik n Bulunması Kuzey-Batı Köşe Yöntemi En Küçük Maliyetli Göze Yöntemi Sıra / Sütun En Küçüğü Yöntemi Vogel Yaklaşım Metodu (VAM) Optimum Çözümün Bulunması Atlama Taşı
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıBİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036. atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
BİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036 atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİŞKEK 2012 Ahmet Atakan
DetaylıArızalara Karşı Dayanaklı Optik Örgüsel (Mesh) Ağlar 1. Kısım: Koruma. BSM 450 Fiber Optik Ağlar Bahar Yrd. Doç. Dr.
Arızalara Karşı Dayanaklı Optik Örgüsel (Mesh) Ağlar. Kısım: Koruma BSM 450 Fiber Optik Ağlar Bahar 06 Yrd. Doç. Dr. Ferhat Dikbıyık Bir sözleşme metriği: Kullanılabilirlik (Availability) Işıkyolları ile
DetaylıPARALOG SÜT PROGRAMLARINDA ROTA ĐCMALĐ
PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA ROTA ĐCMALĐ Versiyon : 3.6.7.x İlgili Programlar : Süt Programları Tarih : 07.04.2009 Doküman Seviyesi (1 5) : 3 (Tecrübeli Kullanıcılar) GĐRĐŞ Süt alım ve üretimi yapan özel
DetaylıF(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);
2009-2010 BAHAR DÖNEMİ MC 689 ALGORİTMA TASARIMI ve ANALİZİ I. VİZE ÇÖZÜMLERİ 1. a) Böl ve yönet (divide & conquer) tarzındaki algoritmaların genel özelliklerini (çalışma mantıklarını) ve aşamalarını kısaca
DetaylıPaket Anahtarlama ve Yönlendirme
Paket Anahtarlama ve Yönlendirme Paket Anahtarlamanın Prensipleri Devre anahtarlama ses için geliştirilmiştir Kaynaklar belirli bir arama için ayrılır Veri bağlantısı durumunda zamanın çoğu boştur Veri
DetaylıSerdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA
i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan
Detaylı1 Actions-> Generate Random TSP yolunu izleyerek 100 şehirden oluşan bir gezgin satıcı problemi oluşturunuz.
BAUN, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Popülasyon Temelli Algoritmalar ACO-2 Laboratuvar Uygulaması 04.12.2017, C106 Yrd. Doç. Dr. İbrahim KÜÇÜKKOÇ Öncelikle uygulama kapsamında kullanacağımız acopt.jar dosyasını
DetaylıÖDEV (Vize Dönemi) CEVAPLAR. 1. Ekrana Merhaba Dünya! yazdıran algoritmanın akış diyagramını çiziniz ve sözde kod olarak yazınız.
ÖDEV (Vize Dönemi) CEVAPLAR 1. Ekrana Merhaba Dünya! yazdıran algoritmanın akış diyagramını çiziniz ve sözde kod olarak yazınız. PROGRAM Soru1 PRINT Merhaba Dünya! ; 2. Klavyeden girilen negatif bir sayıyı
DetaylıBİL-142 Bilgisayar Programlama II
BİL-142 Bilgisayar Programlama II (C/C++) Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Giriş Kontrol Yapıları if Seçme Deyimi if... else Seçme Deyimi while Tekrar
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıVeri Ağlarında Gecikme Modeli
Veri Ağlarında Gecikme Modeli Giriş Veri ağlarındaki en önemli performans ölçütlerinden biri paketlerin ortalama gecikmesidir. Ağdaki iletişim gecikmeleri 4 farklı gecikmeden kaynaklanır: 1. İşleme Gecikmesi:
DetaylıISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
DetaylıKatmanı Tasarımı kaydet-yönlendir
AĞ KATMANI Ağ Katmanı Tasarımı Ağ Katmanının temel işlevi, gönderilen paketlerin, subnet'teki yönlendi-riciler (router) üzerinden karşı tarafa iletilecekleri rotanın tayinidir. Aşağıdaki şekilde de görüleceği
DetaylıEVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan
EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Prof. Mustafa Necmi İlhan MD, PhD, PhD, MBA Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AbD mnilhan@gazi.edu.tr 1 Neden Araştırma Yaparız? Bilimsel gerçeğe ulaşmak Bilinenlerin
DetaylıKABLOSUZ İLETİŞİM
KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 DENKLEŞTİRME, ÇEŞİTLEME VE KANAL KODLAMASI İçerik 3 Denkleştirme Çeşitleme Kanal kodlaması Giriş 4 Denkleştirme Semboller arası girişim etkilerini azaltmak için Çeşitleme Sönümleme
DetaylıGEZGİN SATICI PROBLEMİ. Feasible Çözümler? Optimal Çözüm?
7..07 ÖRNEK : Bir ilaç satış temsilcisi no lu şehirde yaşamaktadır ve mevcut programında ziyaret etmesi gereken farklı şehirde yaşayan müşterileri mevcuttur. Şehirler arasındaki mesafeler tabloda verilmiştir.
DetaylıAnadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr.
Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST8 Yöneylem Araştırması Dersi 00-0 Bahar Dönemi Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS AÇIKLAMA Bu sunu izleyen kaynaklardaki örnek ve bilgilerden faydalanarak
DetaylıKENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ
KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ Projeyi Yapan : Selim Göksu Proje Yöneticisi : Prof. Dr. Tülay Yıldırım GĐRĐŞ Günümüzde, kullanılan bir takım araçların (evdeki robotlardan fabrikalardaki forkliftlere, sokaktaki
DetaylıRSA ANAHTAR DAĞITIMI VE RSA İLE DİJİTAL İMZA OLUŞTURMA
RSA ANAHTAR DAĞITIMI VE RSA İLE DİJİTAL İMZA OLUŞTURMA İlk defa 1977 yılında Ron Rivest, Adi Shamir ve Leonard Adleman tarafından oluşturulan RSA algoritması geliştiricilerinin soyisimlerinin ilk harfleriyle
DetaylıBilgisayar Programcılığı
Bilgisayar Programcılığı Uzaktan Eğitim Programı e-bġlg 121 AĞ TEKNOLOJĠLERĠNĠN TEMELLERĠ Öğr. Gör. Bekir Güler E-mail: bguler@fatih.edu.tr Hafta 5: Ağ (Network) katmanı I 4. 1 Giriş 4.2 Sanal devre (virtual
Detaylıfor döngüsü for (başlangıç değeri; şart; artım) ifade; for (başlangıç değeri; şart; artım) { ifadeler; }
for döngüsü for (başlangıç değeri; şart; artım) ifade; for (başlangıç değeri; şart; artım) ifadeler; Başlangıç değeri; koşul içinde tanımladığımız değişkene ilk değerin atanmasını sağlar. Koşul: Döngünün
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bu bölümde, BÖLÜM - 8 Problem Tanımı Arama Ağaçları İkili Arama
DetaylıDGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr.
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Sistem Mimarisi DGridSim katmanlı bir yapı göz önünde bulundurularak
DetaylıDöngü (Loop) Deyimleri / Veri Belirleyicileri / Matematiksel Fonksiyonlar
Bölüm 5 Döngü (Loop) Deyimleri / Veri Belirleyicileri / Matematiksel Fonksiyonlar İçindekiler 5.1 Formatlı Yazdırma............................ 34 5.2 Döngü Deyimleri............................. 34 5.2.1
DetaylıDöngü Komutları. Komutu. while Komutu Diğer Operatörler Bileşik Komut for Komutu. İçiçe Döngüler break ve continue Komutları
Döngüler Döngü Komutları while Komutu Diğer Operatörler Bileşik Komut for Komutu do-while Komutu İçiçe Döngüler break ve continue Komutları while Komutu Döngü komutları komutların bir çok kez yeniden yürülmesini
DetaylıOBS REZERVASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI PERFORMANS ANALİZİ
OBS REZERVASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI PERFORMANS ANALİZİ M.Ali AYDIN, A.Halim ZAİM, Özgür Can TURNA İstanbul Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü AB 2008, Çanakkale 1 İçerik Optik Ağlar
DetaylıMax - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları
Max - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları Max - Min Heap Öncelikli kuyruk konusunu hatırlayın. Kuyruğa sonradan eklenmesine rağmen öncelik
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr
VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıİSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek
DetaylıAlıştırma 1: Yineleme
Alıştırma 1: Yineleme Alıştırma 2: Yineleme H10->H2 çevrimini yapınız 7 2 1 3 2 1 1 1 2 0 Hafta 3: Yineleme Alıştırmaları(1) E1. (44/174) S değerini yineleme kullanarak hesap ediniz S = 1 + 2 + 3 + n Hafta3:
DetaylıMann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri
Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Parametrik olmayan yöntem Mann-Whitney U testinin
DetaylıVAN EDREMİT İLÇE MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ
VAN EDREMİT İLÇE MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ DyNed TANITIM VE BİLGİLENDİRME TOPLANTISI HAZIRLAYAN Murat ÇILGIN DyNed NEDİR? DYNED, Dynamic ve Education (Dinamik ve Eğitim) kelimelerinin bir araya getirilerek
DetaylıAlgoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Heap Sort Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Heap Sort Heap Sort algoritması Merge Sort ve Insertion Sort algoritmalarının iyi özelliklerini bir arada toplar. Algoritma Insertion Sort gibi
Detaylı2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI
İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
DetaylıELEKTRİK DEVRELERİ-2 LABORATUVARI VIII. DENEY FÖYÜ
EEKTRİK DEVREERİ-2 ABORATUVARI VIII. DENEY FÖYÜ SERİ VE PARAE REZONANS DEVRE UYGUAMASI Amaç: Seri ve paralel rezonans devrelerini incelemek, devrelerin karakteristik parametrelerini ölçmek, rezonans eğrilerini
DetaylıDENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI
DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI AMAÇ: DTMF işaretlerin yapısının, üretim ve algılanmasının incelenmesi. MALZEMELER TP5088 ya da KS58015 M8870-01 ya da M8870-02 (diğer eşdeğer entegreler
DetaylıBÖLÜM-IV ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi
BÖLÜM-IV ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ Genel Problem Çözme İşlemi Problem çözme yönteminin en önemli özelliği, adım adım analiz ve sentez içermesidir. Burada her yeni adımda bir öncekinden daha somut olarak nitelden
DetaylıSOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma
SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Balcalı-ADANA İçerik Çalışmanın
DetaylıSynergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT
Synergi Gas Gelişmiş Hidrolik Modelleme Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT 1 Giriş Doğalgaz dağıtım ve iletim şebekelerinde günlük ve uzun dönemli işletme ihtiyaçlarının
DetaylıBIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar
BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar 1. ĠKĠLĠ AĞAÇLAR (BIARY TREES) Bütün düğümlerinin derecesi en fazla iki olan ağaca ikili ağaç denir. Yani bir düğüme en fazla iki tane düğüm bağlanabilir ( çocuk sayısı
DetaylıSOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ
SOBA BORUSU AÇINIM LEVHALARININ KESİLMESİNDE MALİYETLERİN ENKÜÇÜKLENMESİ Doğan EROL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 1. PROBLEMİN TANIMLANMASI Şekil - 1'de 5 değişik soba borusu için açınım
DetaylıPARALOG SÜT PROGRAMLARINDA KADEMELĐ FĐYAT UYGULAMASI
PARALOG SÜT PROGRAMLARINDA KADEMELĐ FĐYAT UYGULAMASI Versiyon : 3.6.7.x İlgili Programlar : Süt Programları Tarih : 11.04.2009 Doküman Seviyesi (1 5) : 3 (Tecrübeli Kullanıcılar) GĐRĐŞ PARALOG Süt çözümlerinde
DetaylıProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders
ProModel ile Modelleme Benzetim 14. Ders ProModel Menüleri ProModel temel olarak iki ayrı alandan oluşur, bu alanlar Main Menüler ve Layout Window udur. File menüsü ProModel Menüleri ProModel Menüleri
DetaylıC Dersleri Bölüm 3 : Program akışı
İzmir Ekonomi Üniversitesi Bilgisayar Topluluğu www.ieubt.org C Dersleri Bölüm 3 : Program akışı Sorularınız için : programlama@ieubt.org Hazırlayan : Görkem PAÇACI (gorkem.pacaci@std.ieu.edu.tr) C Program
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Birliktelik Kurallarının Tanımı Destek ve Güven Ölçütleri Apriori Algoritması Birliktelik Kuralları (Association
DetaylıANONİM ŞİRKET KURULUŞ İŞLEMLERİ
ANONİM ŞİRKET KURULUŞ İŞLEMLERİ 1. KURULUŞ İŞLEMLERİ 1.1. Anonim Şirket Kuruluşu : ADIM 1 TÜR SEÇİMİ : Merkezi Sicil Kayıt Sisteminde Mersis butonuna tıklandığında aşağıda şirketinizle ilgili yapabileceğiniz
DetaylıEğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir
sınıflandırma: temel kavramlar, karar ağaçları ve model değerlendirme Sınıflandırma : Tanım Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir Eğitim setindeki her kayıt
DetaylıTek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi
OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli
DetaylıYÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU
YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU DENEY NO : DENEYİN ADI : YAPILIŞ TARİHİ: GRUP ÜYELERİ : 1. 2. 3. DERSİN SORUMLU ÖĞRETİM ÜYESİ: Yrd. Doç.
DetaylıSayısal Filtre Tasarımı
Sayısal Filtre Tasarımı Sayısal Filtreler Filtreler ayrık zamanlı sistemlerdir. Filtreler işaretin belirli frekanslarını güçlendirmek veya zayıflatmak, belirli frekanslarını tamamen bastırmak veya belirli
DetaylıKritik Yol Yöntemi / CPM
Proje Yönetimi Kritik Yol Yöntemi / PM Konu 4 1 maçlar 1. Proje için minimal beklenen tamamlanma zamanı 2. Kritik faaliyetlerin tespiti 3. n erken ve en geç tamamlanma zamanları 4. er faaliyet için fazlalık
DetaylıBAŞLANGIÇ TEMİNATI VE GARANTİ FONU HESAPLAMASI
BAŞLANGIÇ TEMİNATI VE GARANTİ FONU HESAPLAMASI Başlangıç Teminatı Hesaplaması: Başlangıç teminatı, gelecekte herhangi bir temerrüt durumunun ortaya çıktığı hallerde, temerrüdün ortaya çıktığı tarihten
DetaylıEndüstri Mühendisliğine Giriş
Endüstri Mühendisliğine Giriş 5 ve 19 Aralık 2012, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye. Yard. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak Endüstri Mühendisliği Bölümü,, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye erkankabak@beykent.edu.tr
DetaylıFEI, Rules, Jumping, Steward Manual Annex VII - updated in a Power-Point pictures presentation - 12.10.2008 Türkçe Tercümesi 21/01/2009
ISINMA SAHASI ENGELLERİ FEI, Rules, Jumping, Steward Manual Annex VII - updated in a Power-Point pictures presentation - 12.10.2008 Türkçe Tercümesi 21/01/2009 1 2 3 Isınma sahasında; manej ebatları, temin
DetaylıÇok işlemli (multitasking) sistemlerde işlemler (process) kısıtlı kaynakları kullanmak zorundadırlar.
Kilitlenme (Deadlock) 2 Çok işlemli (multitasking) sistemlerde işlemler (process) kısıtlı kaynakları kullanmak zorundadırlar. Bir işlem bir kaynak için talepte bulunur. Eğer bu kaynak müsait değilse, işlem
DetaylıÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ
ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 GÜZ Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak Modelleme Çizge Olarak Modelleme Yönlü Çizge Kenar - Köşe 2 / 90 Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak
DetaylıSİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE
SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME
DetaylıMakine Öğrenmesi 3. hafta
Makine Öğrenmesi 3. hafta Entropi Karar Ağaçları (Desicion Trees) ID3 C4.5 Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART) Karar Ağacı Nedir? Temel fikir, giriş verisinin bir kümeleme algoritması yardımıyla
DetaylıChapter 12: Depolama Sistemleri
Chapter 12: Depolama Sistemleri Operating System Concepts with Java 8 th Edition 12.1 Silberschatz, Galvin and Gagne 2009 Depolama Aygıtları Yapısına Ön Bakış Manyetik diskler modern bilgisayarların ikincil
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I
IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I İçerik Olay Çizelgeleme Algoritması Tek Servis Sağlayıcılı Kuyruk (Tekrar) Maden Ocağı Kamyonları Liste İşlemleri
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıData Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 8. Anahtarlama
Veri İletişimi Data Communications Suat ÖZDEMİR Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 8. Anahtarlama Konular Giriş Circuit switched (devreanahtarlamalı) ağlar Datagram ağlar Virtual circuit
DetaylıÇekişme Temelli Ortam Erişimi Algoritmaları Dilim Atama İhtimalleri Karşılaştırması
Çekişme Temelli Ortam Erişimi Algoritmaları Dilim Atama İhtimalleri Karşılaştırması Hasan Ferit Enişer İlker Demirkol Boğaziçi Üniversitesi / Türkiye Univ. Politecnica de Catalunya / İspanya 1. MOTİVASYON
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıYGS MATEMATİK SORU BANKASI
YGS MATEMATİK SORU BANKASI Sebahattin ÖLMEZ www.limityayinlari.com Sınavlara Hazırlık Serisi YGS Matematik Soru Bankası ISBN: 978-60-48--9 Copyright Lmt Limit Yayınları Bu kitabın tüm hakları Lmt Limit
Detaylı