GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ
|
|
- Süleyman Karakoç
- 1 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇARAZLAMANIN SÖZDE RASSAL OULASYONLARA ETKİSİ ınar SANAÇ Ali KARCI Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Fırat Üniversitesi 239 Elazığ ÖZET Geneti algoritmalarda geneti operatörler ço büyü önem taşımatadır En genel haliyle çaprazlama, mutasyon ve seçim operatörleri geneti algoritmanın temel parçalarıdır Geneti operatörlerin algoritma üzerindei etileri daha öncei çalışmalarda ispatlanmıştır Özellile çaprazlama operatörü algoritma üzerinde en fazla oranla ullanılan operatörlerden birisidir Aynı şeilde başlangıç populasyonu oluşturma yöntemleri üzerinde de son zamanlarda çalışmalar gittiçe artmıştır Bu maalede, gelenesel şema teorisine dayalı olara çaprazlama operatörünün özel bir başlangıç populasyonu oluşturma yöntemi olan sözde rassal başlangıç populasyonları üzerindei etisi araştırılmıştır Çaprazlamanın çeşitliliği ne derece sağladığı ve hangi durumlarda şemayı bozmadığı incelenmiştir ve bu durumda algoritmanın iyiye doğru gidip gitmediği gözlemlenmiştir Çaprazlama yöntemlerinden olan n notalı çaprazlama metodu ullanılmıştır Buna bağlı olara uygunlu değerlerinin gösterdiği sıçramalar gözlemlenmiştir Teori açılamalar bir problem üzerinde denenmiş ve elde edilen sonuçlar arşılaştırılmıştır Anahtar Kelimeler: Sözde Rassal opulasyon, Başlangıç populasyonu, n notalı çaprazlama GİRİŞ Gelişigüzel arama metotlarından biri olan geneti algoritmalarda, rassal değerlerle yola çıara problemin çözümünü bulmaya çalışılır[] Bu aramanın belirli urallara dayalı olara yapılmasıyla ve rassallığın azaltılmasıyla bu metotlar daha iyiye götürülmeye çalışılır Bu sayede daha ısa sürede daha iyi sonuçlar bulma hedeflenir Gelenesel olara rassal başlangıç populasyonlarıyla arama yapmaya başlayan geneti algoritmalarda başlangıç populasyonu sözde rassal dizilerden faydalanılara oluşturulmuştur[2] bu sayede çeşitliliğin daha iyi sağlanması belenmetedir Kullanılan geneti operatörler de geneti algoritma için olduça önemlidirler Özellile çaprazlama operatörü geneti algoritmada mutasyondan daha yüse oranda ullanılır ve sonuca yaınsamada etili olması belenir Daha öncei çalışmalarda çaprazlama operatörünün rassal populasyonlar üzerindei etileri teori olara incelenmiştir[6] Bu çalışmada çaprazlamanın sözde rassal başlangıç populasyonlar üzerindei etileri araştırılacatır Buna göre maalenin iinci bölümünde sözde rassal populasyonlar, 3 bölümde çaprazlamanın rassal populasyon üzerindei etisi, 4 bölümde sözde rassal populasyon için çaprazlamanın belenen etisi anlatılmıştır 5 bölümde deneysel sonuçlar verilmiş ve 6 bölümde bu sonuçlar değerlendirilmiştir 2 SÖZDE RASSAL OULASYON Başlangıç populasyonu geneti algoritmanın il adımını oluşturduğu için, başlangıçta bireylerin çözüm uzayına dağılımı önemlidir Rassal dağıldığında bireyler birbirlerin ço yaın notalarda toplanabilirler ve bu notalar da çözümden ço uzata olabilir ve doğru sonuca ya ço fazla iterasyon sonunda ulaşılır veya da hiç ulaşılamayabilir Sonuca daha eren ulaşabilme için başlangıç populasyonları çeşitli yöntemlere göre oluşturulmatadır[2,3,4,5] Bunlardan bir tanesi de populasyon oluşturuluren sözde rassal dizilerden faydalanmatır 2 Sözde Rassal opulasyonları Oluşturma yöntemleri: Eğer gerçel odlama yapılacasa, bir romozomdai gen sayısı adar asal sayı bulunur ve her sayı bu asal tabanlarda yazılır ve daha sonra tersi alınır Hesaplanaca sayı φ p (n) olara gösterilirse; φ p (n) = a 0 * p - +a * p a m * p -m- Burada p asal tabanı, m ise basama sayısını gösterir, a i ler atsayılardır ve 0 a i < p dir Buna göre iili tabanda φ p (n) değerleri Tablo dei gibi hesaplanır: Tablo de elde edilen sayılar populasyonu oluşturma için ullanılır Bu notadan sonra populasyon, bu sayılar yardımıyla 2 farlı yöntem ullanara oluşturulabilir Bunlar; Halton ve Hammersley dizileridir[2,3] Bu çalışmada Halton sözde rassal dizileri ullanılmıştır
2 Tablo : İi tabanında φ p (n) değerleri ondalı iili iili ondalı n = = φ 2 (n) = 0 = Halton dizileriyle romozom oluşturulursa, populasyondai i romozom için ; x i = (φ p (i), φ p2 (i),, φ pn (i)) i=, 2,, N (N : populasyon boyutu) şelinde oluşturulur Her romozomun bu şeilde oluşturulmasıyla Halton sözde rassal populasyonu meydana gelir Halton populasyon, çözümleri uzaya belirli aralılarla dağıtır Bu nedenle sözde rassal populasyon oluşturma yöntemleri içerisinde olduça sı ullanılır[3] 3 ÇARAZLAMANIN RASSAL OULASYONA ETKİSİ Herhangi bir odlama alfabesinden oluşabilece romozom gruplarına şema denir Örneğin iili odlama ullanılıyorsa, alfabe A= {0, } den oluşur Bu alfabeye göre oluşabilece şemalardan bazıları 0**, **00, 0*, şelinde gösterilebilir Burada *, o genin 0 veya olmasının önemli olmadığını gösteriri Yani * lı genler de olsalar 0 da olsalar aynı şemaya dahil olacalardır demetir * lar dışındai veya 0 lara tanımlayıcı genler denir Bir şemada tanımlayıcı genlerin sayısı o şemanın mertebesini verir Buna göre Holland, bir şemanın çaprazlama sonrasında hayatını sürdürme olasılığını araştırmıştır Goldbeg, t anında verilen H şemasındai birey sayısından yola çıara t+ anında elde edilece olan H şemasındai birey sayısını hesaplamıştır[6] m t ; t anında H şemasına ait birey sayısı,, h şemasının t anındai ortalama f t uygunlu değeri ve f t, t anında populasyonun ortalama uygunlu değeri olma üzere, t+q anında H şemasına ait bireylerin sayısının şöyle olması belenir: m t+ f t ) ) m t ) y ) f t Burada y ), H şemasının çaprazlama sonucunda yaşamını devam ettirme olasılığıdır t+ anında H şemasına ait birey sayısının daha fazla olması belenir, çünü şema bir sonrai nesilde yaşamını sürdürebilir, hem de başa şemaların çaprazlanmasından H şemasına ait birey meydana gelebilir 3 N Notalı Çaprazlamanın Etisi Sabit uzunlulu bir evrimsel algoritma için, eğer L uzunluğunda odlama yapılacasa ve ullanılan alfabenin eleman sayısı C ise, C L tane atar oluşturma mümündür Eğer mertebeden bir şema H ile gösterilirse, bu şema C L- tane atar içerebilecetir Çaprazlama olayı, R rassal değişeniyle tanımlansın İili odlama düşünüldüğünde H için 2 tane çaprazlama olayının olması mümündür (0 R 2 ) Her R çaprazlama olayı uzunluğunda bir bit maselemeyle sunulabilir Eğer o bitin masesi ise, bu demetir i j notadai aleller yer değiştirece, 0 ise yer değiştirmeyecetir Bütün n notalı çaprazlamada bit maseleme ullanılabilir Bir nesilde bütün çaprazlama olaylarının toplam olasılığı olmalıdır R (R) = Bir H şeması için çaprazlama olayı düşünülürse, seçilece ebeveynlerin biri H ya ait olsun, diğer birey ise eyfi seçilsin Bu ii bireyin çaprazlanması sonucunda oluşan evlatlardan bir tanesi H ya ait ise, H şeması yaşamını sürdürür, hiçbiri H ya ait değilse, H bozulur Bu durumda y, H nın yaşamını sürdürme olasılığı, b de H nın bozulma olasılığı olma üzere; y ) = (R)_y/R) = (R) y/r) R R b ) = (R)_b/R) = (R) b/r) R R y ) + b ) = 32 N Notalı Çaprazlama için Yaşamını Sürdürme Teorisi N notalı çaprazlamada, çaprazlama olayı için n tane esim notası belirtilir Bu çaprazlama olaylarını te ve çift notalı çaprazlama olara sınıflandırma uygundur Çift olayda H nın tanımlama pozisyonları (genleri) arasına çift sayıda esim notası gelir(şeil ) Bu durumda tanımlayıcı alellerin hiçbiri yer değiştirmeyecetir ya da tümü yer değiştirecetir Bunun tersine te çaprazlama olayında; tanımlama pozisyonları arasına gelen esim notaları te sayıdadır(şeil 2) Bu durumda da bu tanımlayıcı alellerin bir bölümü yer değişir Bu durumda şemanın bozulma ihtimali yüsetir
3 2 d d2 d3 çift,l,l,,l,n) n/2 2x n 2x n L L L = çift,l,,l,2x) x= 0 2x L L Şeil Çift Çaprazlama Olayı 2 Şeil 2 Te Çaprazlama Olayı çift te ) = ) = Rte (R) (R) Te ve çift çaprazlama olayları bütün çaprazlama ümesini oluşturduğundan toplamları dir ) + çift te = ) Bu durumda H şemasının bozulma ve yaşama olasılıları sırasıyla şöyledir: d s d d2 d3 ) = (R)d /R) + ) = (R)s /R) + Rte Rte (R) s d (R) /R) /R) Eğer R çift ise; /R) 0 ; eğer R te d = ise; s /R) = dir Buna göre, tanımlama uzunluğu olma üzere, =2 için çift çaprazlama olayının olma olasılığı n notalı çaprazlama için şöyledir; n/2 2x n 2x n L L L çift 2, L, L, n) = x= 0 2x L L Burada L /L oranı esim notasının ii tanımlama notası arasına yerleşme olasılığını, (L-L )/L ise esim notasının ii tanımlama notası dışında olma olasılığını gösterir 2x indesi daima çifttir, 0 dan n e adar bütün çift sayıları içerir Kombinasyon ise, n tane esim notasından seçilebilen çift sayı yollarının sayısını hesaplar Bu sonuç sadece iinci dereceden şemalar için geçerlidir Bu ilişiyi daha yüse şemalar için genelleştirme mümündür, çünü çift sayıların toplamı yine bir çift sayıdır Bu denlem en genel haliyle şöyle gösterilebilir: 4 SÖZDE RASSAL OULASYONLAR ÜZERİNDE ÇARAZLAMANIN ETKİSİ 3 bölümdei rassal populasyon için te ve çift çaprazlama olaylarının olma olasılığı sözde rassal populasyon için de geçerlidir Buna göre eğer çift çaprazlama olayı gerçeleşmişse, şema bozulmaz Te çaprazlama olayı gerçeleşmişse, bu durumda şema, bozulur veya hayatini sürdürmeye devam eder Buna göre 3 bölümdei denlemler sözde rassal populasyonlar için de geçerlidir Bu durumda çaprazlamanın geneti algoritmayı iyiye götürmesi gerelidir 5 DENEYSEL SONUÇLAR Deneysel çalışmalar yapılıren geneti algoritma ullanılara program yapılmıştır rogramda, sı ullanılan f (x) = N i= 2 (x i 0 cos(2πx i ) + 0) trigonometri fonsiyon ullanılmıştır[4] roblemde değişenlerin tanım aralığı [-5,5] olara alınmış ve fonsiyonun masimumu araştırılmıştır roblem boyutu 28 olara seçilmiştir rogramda populasyon boyutu 60 olara alınmıştır Gerçel odlama yapılmıştır Başlangıç populasyonu Halton Sözde Rassal opulasyon şelinde oluşturulmuştur rogramda lasi geneti algoritmadan farlı olara, mutasyon yapılmamıştır Te notalı ve ii notalı çaprazlama ullanılmış, bunlar uygunlu değerlerine göre değerlendirilmiştir Seçim operatörü ise sadece ebeveynlerin seçiminde ullanılmıştır Bir sonrai nesil için sadece çaprazlama sonucu oluşan bireyler ullanılır; esi bireyler bir sonrai nesle taşınmaz Elitizm ullanılmamıştır Şemalar ontrol edilmemiştir, çünü gerçel odlamada şemaya haim olma, genler verilen aralıta sonsuz değer alabileceğinden zordur Bu nedenle, populasyondai ortalama uygunlu değeri ve en iyi uygunlu değerlerine baılmıştır ve buna dayalı olara şemalar haında yorum yapılmıştır Buna göre te ve ii notalı çaprazlamanın uygunlu-iterasyon grafi değişimi aşağıda verilmiştir
4 Şeil 3 Te notalı çaprazlama için en iyi ve ortalama uygunlu grafiği Şeil 4 Çift notalı çaprazlama için en iyi ve ortalama uygunlu grafiği Şeil 3 ve Şeil 4 te te ve ço notalı çaprazlama için her jenerasyondai en iyi uygunlu ve ortalama uygunlu değerleri verilmiştir Buna göre te ve ço notalı çaprazlamada populasyonun ortalama uygunlu değerlerinde ço fazla farlılı görülmemetedir Çift notalıda daha inişli çıışlı bir grafi mevcuten, te notalı çaprazlamada ortalama uygunlu değeri daha düzgün bir grafi oluşturmuştur En iyi uygunlu değerlerine baılırsa, ii çaprazlama yöntemi arasında açı bir far vardır Te notalı çaprazlamada 30 iterasyona adar en iyi uygunlu değeri hemen hemen değişmemiş,30 iterasyondan sonra sıçrama gerçeleştirmiş ve daha sonra terar birbirine benzer değerlerle 50 iterasyona adar gitmiştir Ço notalı çaprazlamada ise, en iyi uygunlu biraç sıçrama yapmış, faat 30 iterasyondan sonra süreli artışa geçmiştir Ço notalı çaprazlama olayından sonra populasyonda genel olara ço fazla bir değişim olmasa da en iyi birey süreli daha iyiye doğru gitmiştir Tablo 2 Çaprazlama metotlarının Karşılaştırılması En iyi Uygunlu Ortalama Uygunlu İterasyon No Te Notalı Çaprazlama Ço Notalı Çaprazlama Tablo 2 de görüldüğü gibi en iyi uygunluğa te notalı çaprazlamada 40 iterasonda ulaşılıren, ço notalı çaprazlamada 65 iterasyonda ulaşılmıştır Faat elde edilen uygunlu değerleri arasında olduça büyü bir far vardır 6 SONUÇ Elde edilen grafiler ve tabloya göre, çaprazlama olayının geneti algoritmayı iyiye götürdüğünü söyleyebiliriz Sözde rassal populasyon başlangıçta çeşitliliği iyi sağladığı için çaprazlamayla büyü sıçramalar gerçeleşmemiştir Fonsiyon tutarlı bir yol izlemiştir N notalı çaprazlama metodu, sözde rassal başlangıç populasyonu üzerinde olumlu etiler yapmıştır ve fonsiyon hiçbir zaman daha ötüye gitmemiştir
5 Eğer şemalar bozulsaydı, bu durumda yeni şemalar oluşmuş olaca veya ötü şemalar elde edilmiş olacatı ve bunun sonucu olara da fonsiyon ötüye gideceti veya algoritma uzun iterasyonlar boyunca devam edeceti O zaman te ve ço notalı çaprazlamanın sözde rassal populasyon için şemayı bozma olasılığının düşü olduğu sonucu çıarılabilir KAYNAKLAR: [] D: E Goldberg, Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning,Addison-Wesley, 989 [2] J H Halton On the eciency of certain quasi-random sequences ofpoints in evaluation multi-dimensional integrals Numer Math, 2:84 90, 960 [3] SANAÇ, A KARCI, Geneti Algoritmalarda Sani Rassal opulasyonların arşılaştırılması, Ya/Em 2004 Yöneylem Araştırması/Endüstri MühendisliğiXXIV Ulusal Kongresi 6-8 Haziran 2004, Çuurova Üniversitesi, Adana [4] Yiu-Wing Leung, An Orthogonal Genetic Algorithm with Quantization for Global Numercal Optimization,, IEEE Trans on Evolutionary Computation, vol:5, no:, 200 [5] Y J Cao, Q H Wu, D W Shimmin, Study Of Initial opulation In Evolutionary rogramming [6] William MSpears, Evolutionary Algorithims The Role of Mutation and Recombination, 2000
Zeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik
Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0
SİERPİNSKİ ÜÇGENİ Polonyalı matematiçi Waclaw Sierpinsi (1882-1969) yılında Sierpinsi üçgeni veya Sierpinsi şapası denilen bir fratal tanıttı. Sierpinsi üçgeni fratalların il örneğidir ve tremalarla oluşturulur.
GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.
Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi
Douz Eylül Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, Cilt:6, Sayı:, Yıl:, ss.39-49. olletif Ris Modellemesinde anér Yöntemi ervin BAYAN İRVEN Güçan YAAR Özet Hayat dışı sigortalarda, olletif
Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008
Cahit Arf Liseler Arası Matemati Yarışması 2008 İinci Aşama 11 Mayıs 2008 Notlar: Birnci tasla. 1. Tamsayılardan gerçel sayılara tanımlı fonsiyonlar ümesi üzerinde şöyle bir operatörü tanımlayalım: f(x)
KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES
KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES Mehmet YÜCEER, İlnur ATASOY, Rıdvan BERBER Anara Üniversitesi Mühendisli Faültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan- 0600 Anara (berber@eng.anara.edu.tr)
ÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI
1. x,y,z pozitif tam sayılardır. 1 11 x + = 8 y + z olduğuna göre, x.y.z açtır? 3 B) 4 C) 6 D)1 3 1 4. {,1,1,1,...,1 } 1 ümesinin en büyü elemanının diğer 1 elemanın toplamına oranı, hangi tam sayıya en
EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206
99 EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3- Yıl: 99-6 İKİNCİ MERTEBEDEN BİR DİFERENSİYEL DENKLEM SINIFI İÇİN BAŞLANGIÇ DEĞER PROBLEMİNİN DİFERENSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE TAM ÇÖZÜMLERİ THE
MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *
MIXED EGESYON TAHMİN EDİCİLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI The Comparisions o Mixed egression Estimators * Sevgi AKGÜNEŞ KESTİ Ç.Ü.Fen Bilimleri Enstitüsü Matemati Anabilim Dalı Selahattin KAÇIANLA Ç.Ü.Fen Edebiyat
Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar
01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu
Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri
Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının
Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)
ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr BAĞIMLI İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASINA
Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm
BİLİŞİM TEKOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 1, SAYI: 1, OCAK 2008 23 Geneti Algoritma ile Mirofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması Erem Çontar, Hasan Şair Bilge Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Gazi
İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI
İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI Hamdi DEMİREL (a), Halil SAVURAN (b), Murat KARAKAYA (c) (a) Mühendisli Faültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü,
OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)
ÖZET/ABSTRACT DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 2 sh. 49-54 Mayıs 2000 OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE
Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon
Shigley s Mechanical Engineering Design Richard G. Budynas and J. Keith Nisbett Malzeme Bağıyla Konstrüsiyon Hazırlayan Prof. Dr. Mehmet Fırat Maine Mühendisliği Bölümü Saarya Üniversitesi Çözülemeyen
SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK
SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI L DE TIMELIKE MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK Saarya Üniversitesi, Fen-Edebiyat Faültesi Matemati Bölümü, 5487, SAKARYA apirdal@saarya.edu.tr
LYS Matemat k Deneme Sınavı
LYS Matemat Deneme Sınavı. ii basamalı doğal saıdır. 6 en büü saısı ile en üçü saısının toplamı açtır? 8 89 8 6. için, 9 ( ) ifadesinin sonucu aşağıdailerden hangisidir? 6. ile saıları arasındai çift saıların
ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε
Farlı Malzemelerin Dieletri Sabiti maç Bu deneyde, ondansatörün plaalarına uygulanan gerilim U ile plaalarda birien yü Q arasındai ilişiyi bulma, bu ilişiyi ullanara luğun eletri geçirgenli sabiti ı belirleme,
Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0156 ENGINEERING SCIENCES Yavuz Ünal Received: October 010 Ufu Eim Accepted: January 011 Murat Kölü Series
METASEZGİSEL YÖNTEMLER. Genetik Algoritmalar
METASEZGİSEL YÖNTEMLER Genetik Algoritmalar 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik Genetik Algoritma Algoritma Uygulamaları üzerine klasik eser
Turbo kodlamalı resimlerin aşamalı iletimi ve resim bağlaşımlı sıkıştırılması
itüdergisi/d mühendisli Cilt:5, Sayı:, Kısım:, 5-6 Nisan 6 Turbo odlamalı resimlerin aşamalı iletimi ve resim bağlaşımlı sııştırılması Kenan BÜYÜKATAK *, Sedef KENT, O. Nuri UÇAN İTÜ Eletri-Eletroni Faültesi,
SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM
SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM Celal YAŞAR 1 Salih FADIL 2 M.Ali TAŞ 3 13 Dumlupınar Üniversitesi Mühendisli
Hesaplamalı Tarifler I: Newton ve Benzeri Metodlar
Matemati Dünyası Hesaplamalı Tarifler I: Newton ve Benzeri Metodlar İler Birbil / sibirbil@sabanciunivedutr / wwwbolbilimcom Princeton Üniversitesi Yayınları ndan 15 yılında bir itap çıtı [1] Kapsamlı
Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi
Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi M. Ozan AKI Yrd.Doç Dr. Erdem UÇAR ABSTRACT: Bu çalışmada, sıvıların seviye ölçümünde dalgalanmalardan aynalı meydana
SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ
GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ Fevzi ŞENLİTÜRK, Fuat ALARÇİN ÖZET Bu çalışmada
(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl.
ED Sistemleri için Etin Darbe Ayrıştırma ve Tehdit Kimlilendirme Algoritması Geliştirilmesi Development of Effective Pulse Deinterleaving and Threat Identification Algorithm for ESM Systems Ortaovalı H.
Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.
Deney : Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) & Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Amaç Bu deneyin amacı Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Giriş Bir öncei deneyde ayrı-zamanlı
SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİ SLİK FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİSLİK B İ L İ MLERİ DERGİSİ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 006 : : : 7-6 SAKARYA HAVZASI
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 14 Sayı: 1 sh Ocak 2012
DEÜ MÜHENDİSLİ FAÜLTESİ MÜHENDİSLİ BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 4 Sayı: sh. 39-47 Oca 202 ARIŞIMLI İİLİ LOJİSTİ REGRESYON MODELİNE İLİŞİN BİR UYGULAMA (AN APPLIACTION FOR MIXTURE BINARY LOGISTIC REGRESSION
Türk Milleti bir ölür, bin dirilir
Ne x t Le v e l A a d e mi Kaymaaml ı Sı navı nahazı r l ı Tür çeaçı Uçl usor u Banası Tür i ye de Bi ri l Necat i beycd.50.yı li şhanı Apt.no: 19/ 5 Çanaya/ ANKARA 03124189999 Sevgili Kaymaam Adayları,
141 Araştırma Makalesi. Türkiye de Karpuz Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Almon Gecikme Modeli ile İncelenmesi
KSÜ Doğa Bil. Derg., 9(), 4-46, 6 KSU J. Nat. Sci., 9(), 4-46, 6 4 Araştırma Maalesi Türiye de Karpuz Üretiminde Üretim-Fiyat İlişisinin Almon Gecime Modeli ile İncelenmesi Nusret ÖBAY *, Şenol ÇELİK Bingöl
BİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI:
FOURIER SERİERİ GİRİŞ Elastisite probleminin çözümünde en büyü zorlu sınır şartlarının sağlatılmasındadır. Bu zorluğu gidermenin yollarından biride sınır yülerini Fourier serilerine açmatır. Fourier serilerinin
Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı
Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı Gündem Gezgin Satıcı Problemi GSP'yi Çözen Algoritmalar Genetik Algoritmalar
28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.
28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRĠK PĠYASASI DENGELEME VE UZLAġTIRMA YÖNETMELĠĞĠ
PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ
PI ONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ ONTROLÖR İLE TASARIM ontrolör Taarım riterleri Taarım riterleri genellile itemine yapmaı geretiğini belirtme ve naıl yaptığını değerlendirme için ullanılır. Bu riterler her bir
Genetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden
Genetik Algoritmalar Nesin Matematik Köyü Evrim Çalıştayı 20-23 Nisan, 202 Genetik Algoritmalar (GA Đçerik Biyolojiden esinlenme GA nın özellikleri GA nın unsurları uygulama Algoritma Şema teoremi Mustafa
Yoksulun Kazanabildiği Bir Oyun Ali Nesin
Yosulun Kazanabildiği Bir Oyun Ali Nesin B u yazıda yosulu azandıracağız. Küçü bir olasılıla da olsa, yosul azanabilece. Oyunu açılamadan önce, Sonlu Oyunlar adlı yazımızdai oyunu anımsayalım: İi oyuncu
GENETĠK ALGORĠTMALAR ĠLE HAFTALIK DERS PROGRAMININ HAZIRLANMASI
ÖZEL EGE LĠSESĠ GENETĠK ALGORĠTMALAR ĠLE HAFTALIK DERS PROGRAMININ HAZIRLANMASI HAZIRLAYAN ÖĞRENCĠLER: Berkin ĠNAN Doğa YÜKSEL DANIġMAN ÖĞRETMEN: Aslı ÇAKIR ĠZMĠR 2014 ĠÇĠNDEKĠLER 1. PROJENĠN AMACI. 3
Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Tenoloji GU J Sci Part:C 4(3):97-102 (2016) Hızlı Ağırlı Belirleme İçin Yü Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Zehan KESİLMİŞ 1,, Tarı BARAN 2 1 Osmaniye
Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması
Politeni Dergisi Cilt:3 Sayı: 3 s. 09-3, 00 Journal of Polytechnic Vol: 3 No: 3 pp. 09-3, 00 Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Tevfi GÜLERSOY, Numan
2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler
. TRANSFORMATÖRLER. Temel Bilgiler Transformatörlerde hareet olmadığından dolayı sürtünme ve rüzgar ayıpları mevcut değildir. Dolayısıyla transformatörler, verimi en yüse (%99 - %99.5) olan eletri maineleridir.
Rentech. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. (Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü
(Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü 1 Anara-2015 Paetleme Listesi 1. Yaylar ve Maaralar Deney Düzeneği 1.1. Farlı Yay Sabitine Sahip Yaylar 1.2. Maaralar (Teli, İili
Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği
MADENCİLİK Haziran June 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 2 Açı işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinami Programlama Teniği A Three Dimensional Dynamic Programming Technique for Open Pit Design Ercüment YALÇE\(*)
MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, *
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) 168-182 (2009) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ
KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ
8. Türiye Eonometri ve İstatisti Kongresi 24-25 Mayıs 2007 İnönü Üniversitesi Malatya KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ Hasan SÖYLER 1 Timur KESKİNTÜRK 2 Özet: Karınca olonisi
Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi
Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Fırat Unv. Journal of Science 25(), 7-76, 23 25(), 7-76, 23 Matris Unutma Fatörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Özet Cener BİÇER * Esin KÖKSAL
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Ocak 2003
DEÜ MÜENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Oca 00 PERDE ÇERÇEVELİ YAPILARDA a m PERDE KATKI KATSAYISININ DİFERANSİYEL DENKLEM YÖNTEMİ İLE BULUNMASI VE GELİŞTİRİLEN BİLGİSAYAR
Olasılık Kavramı. Recep YURTAL. Mühendislikte İstatistik Metotlar. Çukurova Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Olasılık Kavramı Mühendislikte İstatistik Metotlar Çukurova Üniversitesi İnşaat Mühendisliği ölümü OLSILIK KVRMI KÜME KVRMI irlikte ele alınan belirli nesneler topluluğuna küme, Kümede içerilen nesnelere
Çok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri
Ço Taşıyıcılı Gerçe Zaman WiMA adyoda Zaman Bölgesi ve Freans Bölgesi Kanal Denleştiricilerin Teori ve Deneysel Başarım Analizleri E. Tuğcu, O. Çaır, A. Güner, A. Özen, B. Soysal, İ. Kaya Eletri-Eletroni
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Ocak 2011
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Oca 2011 STOKASTİK KULLANICI DENGESİ TRAFİK ATAMA PROBLEMİNİN SEZGİSEL METOTLAR KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ (HEURISTIC METHODS
İstatistikçiler Dergisi
www.istatisticiler.org İstatistiçiler Dergisi (008) 68-79 İstatistiçiler Dergisi BAĞIMLI RİSKLER İÇİ TOPLAM HASAR MİKTARII DAĞILIMI Mehmet PIRILDAK Hacettepe Üniversitesi Fen Faültesi, Atüerya Bilimleri
Değişken Çaprazlama ve Mutasyon Faktörleri Kullanılmış Genetik Algoritma ile Kafes Yapıların Optimizasyonu
Değişken Çaprazlama ve Mutasyon Faktörleri Kullanılmış Genetik Algoritma ile Kafes Yapıların Optimizasyonu Hilmi COŞKUN İskenderun Teknik Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, İskenderun, HATAY Tel:
ÖABT LİSE MATEMATİK KPSS 2016 ANALİZ DİFERANSİYEL DENKLEMLER. Eğitimde
ÖABT LİSE KPSS 2016 Pegem Aademi Sınav Komisyonu; 2015 KPSS ye Pegem Yayınları ile hazırlanan adayların, 40'ın üzerinde soruyu olaylıla çözebildiğini açıladı. MATEMATİK ANALİZ DİFERANSİYEL DENKLEMLER Eğitimde
SİLİNDİR YÜZEY ÜZERİNDEN AKIŞTA REYNOLDS VE PRANDTL SAYILARININ NUSSELT SAYISINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ
SİLİNİR YÜZEY ÜZERİNEN AKIŞTA REYNOLS VE PRANTL SAYILARININ NUSSELT SAYISINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ Ömer Faru CAN a, İhsan AĞTEKİN, Nevin ÇELİK c a icle Üniversitesi Mühendisli Faültesi Maine Mühendisliği
Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler
MADENCİLİK Aralı December 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 4 Dinami Programlama Teniğindei Gelişmeler Developments in Dynamic Programming Technique Ercüment YALÇIN (*) ÖZET Bu yazıda, optimum nihai açı işletme
Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri
Google Maps ve Genetik Algoritmalarla GSP Çözümü İçin Öneri Onur KARASOY 1, Serkan BALLI 2 1 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı 2 Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Bilişim Sistemleri
Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi
9-11 Aralı 2009 Ço Yüse Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardai OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi İstanbul Üniversitesi Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü {myalcin, aan}@istanbul.edu.tr Sunum İçeriği Giriş
LOGRANK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ VE ÖRNEK GENİŞLİĞİNİN HESAPLANMASI ÖZET
IAAOJ, Scientific Science, 05, 3(), 9-8 LOGRANK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ VE ÖRNEK GENİŞLİĞİNİN HESAPLANMASI Nesrin ALKAN, Yüsel TERZİ, B. Barış ALKAN Sinop Üniversitesi, Fen Edebiyat Faültesi, İstatisti
Fiziksel Karakteristikler: Aynı hizadaki izler bir silindir (cylinder) oluşturur. k. silindir. Manyetik disk düzeni:
1 7 Belle Organizasyonu (İç / Dış) Elimizde farlı hız, boyut ve fiyatlarda belleler var. Amaç: Toplam maliyeti düşü, performansı ise yüse tutaca şeilde belleleri ullanabilme. Küçü, Daha hızlı, Yüse maliyet
T.C. BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI
T.C. BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI BAZI KISMİ TÜREVLİ DİFERANSİYEL DENKLEMLERİN DİFERANSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE ÇÖZÜMÜ VE DİĞER YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRILMASI YÜKSEK
Mendel Genetiği, Kalıtım, Gen Mühendisliği ve Biyoteknoloji
Mendel Genetiği, Kalıtım, Gen Mühendisliği ve Biyoteknoloji MENDEL GENETİĞİ Ebeveyn (ana-baba) ile oğul bireyler arasındaki benzerlik ve farklılıkların nasıl veya hangi oranlarda ortaya çıkabileceğini
Dr. Mehmet AKSARAYLI
Dr. Mehmet AKSARAYLI Şans Değişeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yaısına uygun freansta oluşum gösteren değişendir. Şans Değişenleri KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER ve OLASILIK DAĞILIMLARI Kesili Şans
Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003
Türiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındai Nedenselli İlişisi: 1984-2003 The Causal Relationship Between Exchange Rates and Inflation in Turey:1984-2003 Yrd.Doç.Dr. Erem GÜL* Yrd.Doç.Dr. Ayut EKİNCİ**
Serdar 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
Makine Öğrenmesi 4. hafta
ain Öğrnmsi 4. hafta Olasılı v Koşullu Olasılı ays Tormi Naïv ays Sınıflayıcı Olasılı Olasılı ifadsinin birço ullanım şli vardır. Rasgl bir A olayının hrhangi bir olaydan bağımsız olara grçlşm ihtimalini
TEK SERBESTLİK DERECELİ TİTREŞİM SİSTEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MATRİS ÇÖZÜMÜ
EK SERBESLİK DERECELİ İREŞİM SİSEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MARİS ÇÖZÜMÜ Mehmet ÇEVİK a, Nurcan BAYKUŞ b a Celal Bayar Üniversitesi Maine Mühendisliği Bölümü, Muradiye 454, Manisa. b Douz Eylül Üniversitesi,
ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa
ELECO '2012 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 ralı 2012, Bursa Lineer Olmayan Dinami Sistemlerin Yapay Sinir ğları ile Modellenmesinde MLP ve RBF Yapılarının Karşılaştırılması
ÇOK AMAÇLI GENETİK BULANIK SINIFLAMA İLE SALDIRI TESPİT SİSTEMİ
ÇOK AMAÇLI GENETİK BULANIK SINIFLAMA İLE SALDIRI TESPİT SİSTEMİ Sibel Tarıyan Özyer (1) Tansel Özyer () Çanaya Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü (1) TOBB ETÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ()
YUVACIK VE NAMAZGAH BARAJ DEFORMASYONLARININ İZLENMESİ
YUVACI VE NAMAZGAH BARAJ DEFORMASYONLARININ İZLENMESİ Orhan URT-1, Haan İLHAN-, Dile AYDIN-3, İsmail SEYRE-4, Eşref AIŞ-5, Ömer Faru ÇELİ- 6, Önder EİNCİ-7, Veysel BAŞARIR-8, Türer AYGÜN-9 Mail Adresi:
ÖABT İLKÖĞRETİM MATEMATİK KPSS 2016 ANALİZ DİFERANSİYEL DENKLEMLER. Eğitimde
ÖABT İLKÖĞRETİM KPSS 206 Pegem Aademi Sınav Komisyonu; 205 KPSS ye Pegem Yayınları ile hazırlanan adayların, 40'ın üzerinde soruyu olaylıla çözebildiğini açıladı. MATEMATİK ANALİZ DİFERANSİYEL DENKLEMLER
Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Eğitimde ve Psiolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 200, (), -8 Farlı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farlı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Halil YURDUGÜL * Hacettepe Üniversitesi
AYIRMA ANALİZİNE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARI. H.Hasan ÖRKCÜ DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK
AYIRMA ANALİZİNE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARI H.Hasan ÖRKCÜ DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAZİRAN 2009 ANKARA H.Hasan ÖRKCÜ tarafından
MAT223 AYRIK MATEMATİK
MAT223 AYRIK MATEMATİK Binom Katsayıları ve Pascal Üçgeni 3. Bölüm Emrah Ayar Anadolu Üniversitesi Fen Faültesi Matemati Bölümü, ESKİŞEHİR 2014 2015 Öğretim Yılı Binom Teoremi Binom Teoremi ( ) n 1. Derste
THE EFFECT OF PRODUCT NUMBER ON SOLVING THE JOP-SHOP SCHEDULING PROBLEM BY USING GENETIC ALGORITHM
GENETİK ALGORİTMA İLE ÇÖZÜMÜ GERÇEKLEŞTİRİLEN ATÖLYE ÇİZELGELEME PROBLEMİNDE ÜRÜN SAYISININ ETKİSİ Serdar BİROĞUL*, Uğur GÜVENÇ* (*) Gazi Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik Eğitimi Bölümü, Beşevler
BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI
Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s. 96-115. 96 BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI ÖZ Arzu ORGAN* İrfan ERTUĞRUL**
Sayılar Teorisi SAYILAR TEORİSİ VE SAYILAR
Sayılar Teorisi SAYILAR TEORİSİ VE SAYILAR Sayılar; insanların ilk çağlardan beri ihtiyaç duyduğu bir gereksinim olmuştur; sayılar teorisi de matematiğin en eski alanlarından birisidir. Sayılar teorisi,
FAYLARIN DÜŞEY MANYETİK ANOMALİLERİNİN YORUMU
İstanbul Üniv. Müh. Fa. Yerbilimleri ergisi,. 6,.,. -9, Y. 3 FAYLARIN ÜŞEY MANYEİK ANOMALİLERİNİN YORUMU INERPREAION OF VERIAL MAGNEI ANOMALIE OF FAUL avut AYOĞAN İ.Ü. Müh. Fa. eofizi Mühendisliği Bölümü
Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:
Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.
Evrimsel Çok amaçlı eniyileme. Tahir Emre Kalaycı Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 25 Mart 2010
Evrimsel Çok amaçlı eniyileme Tahir Emre Kalaycı Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 25 Mart 2010 Gündem Çok amaçlı eniyileme Giriş Evrimsel çok amaçlı eniyileme Sonuç Giriş Gerçek dünya problemleri
Özel Bir Dalgacık Kullanarak Dalgacık Dönüşümü Đle QRS Belirleme QRS Detection With Wavelet Transform Using A Custom Wavelet.
ELECO '22 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - Aralı 22, Bursa Özel Bir Dalgacı Kullanara Dalgacı Dönüşümü Đle QRS Belirleme QRS Detection With Wavelet Transform Using A
YENİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK PROGRAMINA UYGUNDUR. YGS MATEMATİK 3. KİTAP MERVE ÇELENK FİKRET ÇELENK
YENİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK PROGRAMINA UYGUNDUR. YGS MATEMATİK 3. KİTAP MERVE ÇELENK FİKRET ÇELENK İÇİNDEKİLER Kümeler 5 44 Fonksiyonlar 1 45 88 Fonksiyonlar 2 89 124 Sayma Kuralları 125 140 Faktöriyel
RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.
RASGELE SÜREÇLER Eğer bir büyülüğün her t anında alacağı değeri te bir şeilde belirleyen matematisel bir ifade verilebilirse bu büyülüğün deterministi bir büyülü olduğu söylenebilir. Haberleşmeden habere
Eğimli palplanş ve temel zemini özelliklerinin hidrolik yapı altındaki sızmaya etkisi
itüdergisi/d mühendisli Cilt:4, Sayı:6, 8-9 Aralı Eğimli palplanş ve temel emini öellilerinin hidroli yapı altındai sımaya etisi Hasan G. MOHAMED *, Necati AĞIRALİOĞLU İTÜ İnşaat Faültes İnşaat Mühendisliği
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı
GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Ankara, Türkiye 2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK,
Üç Boyutlu Ağların Dengelenmesi
Prof. Dr. Ergün ÖTÜ Jeodezi oloyumu, TMMOB-HMO, 5 Mart, ocaeli. Üç Boyutlu Ağların Dengelenmesi Orhan urt ocaeli Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, Harita Mühendisliği Bölümü,, ocaeli. Günümüzde, eodezi
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ.
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ Onur ATAR ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ANKARA 20 Her haı salıdır
PARALEL MAKĠNALARIN GENETĠK ALGORĠTMA ĠLE ÇĠZELGELENMESĠNDE MUTASYON ORANININ ETKĠNLĠĞĠ
Ege Akademik BakıĢ / Ege Academic Review 10 (1) 2010: 199-210 PARALEL MAKĠNALARIN GENETĠK ALGORĠTMA ĠLE ÇĠZELGELENMESĠNDE MUTASYON ORANININ ETKĠNLĠĞĠ EFFICIENCY OF MUTATION RATE FOR PARALLEL MACHINE SCHEDULING
ANKARA İLİ DELİCE İLÇESİ KÖPRÜSÜNÜN CPM METODU İLE MÜHENDİSLİK KRİTERLERİNİN BELİRLENMESİ
P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D İ S L İ K B İ L İ M L E R İ D E R
Sabit Mıknatıslı Disk Motorlarda Mıknatıs Kaykı Etkisi
Sabit Mınatıslı Dis Motorlarda Mınatıs Kayı Etisi Metin AYDIN Meatroni Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Kocaeli Üniversitesi, Esi Istanbul Yolu 1. m 13, Izmit/Kocaeli e-posta: metin.aydin@ocaeli.edu.tr
Dinamik Sistem Karakterizasyonunda Averajlamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etkisi
Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 Dinami Sistem Karaterizasyonunda Averalamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etisi Ç. Koşun * S. Özdemir İzmir Institute of echnology İzmir
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Bazı Özel Kısmı Türevli Diferansiyel Denlemlerin Gezen Dalga Çözümleri İbraim ÇAĞLAR YÜKSEK LİSANS Matemati Anabilim Dalını Ağustos - KONYA Her Haı Salıdır
ANKARA İLİ DELİCE İLÇESİ KÖPRÜSÜNÜN CPM METODU İLE MÜHENDİSLİK KRİTERLERİNİN BELİRLENMESİ
PAMUKKALE ÜNÝVERSÝTESÝ MÜHENDÝSLÝK YIL FAKÜLTESÝ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING CÝLT COLLEGE MÜHENDÝSLÝK BÝLÝMLERÝ SAYI DERGÝSÝ JOURNAL OF ENGINEERING SAYFA SCIENCES : 1995 : 1 : 2-3 : 95-103 ANKARA
T.C. HARRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. HARRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİİMERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK İSANS TEZİ ÇATAK İÇEREN DEĞİŞKEN KESİTİ KİRİŞERDE TİTREŞİM PROBEMİNİN SONU EEMANAR METODUYA MODEENMESİ Mehmet HASKU MAKİNE MÜHENDİSİĞİ ANABİİM DAI
COGRAFI BILGI SISTEMI DESTEKLI TRAFIK KAZA ANALIZI ÖZET
COGRAFI BILGI SISTEMI DESTEKLI TRAFIK KAZA ANALIZI Darçin AKIN *, Yasasin ERYILMAZ ** ÖZET Bu maalede cografi bilgi sistemi (CBS) desteli bir trafi aza analizinin nasil yapilabilecegi ve aza verilerinin
Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi
Bulanı Programlama Yöntemi ile Süre-- Eniyilemesi Eran Karaman, Serdar Kale BAÜ Mühendisli Mimarlı Faültesi, 045, Çağış, Balıesir Tel: (266) 62 94 E-posta: earaman@baliesir.edu.tr sale@baliesir.edu.tr
3) Aşağıda verilen ifadelerden hangisi mayoz bölünmenin sebep olduğu faydalardan değildir?
1) 3) Aşağıda verilen ifadelerden hangisi mayoz bölünmenin sebep olduğu faydalardan değildir? A) Genetik yapısı aynı hücreler oluşur. B) Tür içi çeşitliliğin ortaya çıkmasını sağlar. C) Eşeyli üreme için
Populasyon Genetiği. Populasyonlardaki alel ve gen frekanslarının değişmesine neden olan süreçleri araştıran evrimsel bilim dalı.
Bu dersin içeriği, Populasyonun tanımı, Alel ve genotip frekansı, Gen havuzu, Gen frekansı, Gerçek/Doğal populasyonlar ve ideal populasyonlar, Populasyon genetiğinin çalışma alanları, HW kanunu -giriş,
BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fa. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 6, No 4, 83-83, 0 Vol 6, No 4, 83-83, 0 BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ Onur ATAR*, Murat H. SAZLI**