BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-3 Durum Uzayında Arama. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
|
|
- Serkan Üzümcü
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-3 Durum Uzayında Arama Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
2 Dersin Hedefleri Durum uzayı temsilini öğrenmek ve durum uzayında arama problemi olarak formülize edilen bazı genel problemlere aşinalık kazanmak Verilen bir problem tanımından, problemi durum uzayı arama problemi olarak formülize edebilme Durumların onların özellikleri ile nasıl temsil edilebildiğini anlamak. Hedef Temelli etmenlerin durum uzayında arama kullanılarak modellenmesi. 2
3 Akıllı Etmen 3
4 Hedefe Yönlendirilmiş Etmen Hedefe yönlendirilmiş etmen, kesin hedeflere ihtiyaç duyar. Birçok problem, bir durum kümesi ve bir durumun diğerine nasıl değiştiğinin kural kümesi olarak temsil edilebilir. Bir etmen istenen hedefe ulaşmak için bir dizi eylem seçmek zorundadır. 4
5 Arama Problemi Her bir durum, etmenin bulunduğu ortamın soyut bir temsilidir. Her durum etmenin biçiminin belirtilmesi için bir soyutlamadır. Bir etmen bir eylem gerçekleştirerek, bulunduğu durumdan o durumun varislerinden birine geçer. Başlangıç Durumu: Etmenin başlangıç biçiminin tanımlanmasıdır. Bir eylem / operatör etmeni bir durumdan diğerine sokar. Bir durum birçok varis duruma sahip olabilir. 5
6 Arama Problemi Plan, bir etmenin başlangıç durumundan başlayarak hedefe ulaşana kadar bir eylem dizisini gerçekleştirmesidir. Path (yol) ise eylem dizisini tanımlar. Hedef, ortama ait bir grup istenen durumun tanımlamasıdır. Hedef durumlar sıklıkla bir hedef testi ile belirtilir. Hedef testi hedef durumun birini sağlamalıdır. Bir yolun maliyeti genellikle farklı adımların maliyetlerinin toplamı olan pozitif bir saydır. 6
7 Arama Problemi Problem Formülasyonu, değerlendirmek üzere uygun durumları seçmek ve bir durumdan diğerine geçmek için uygun operatörleri seçmek. Bize verilen bir problemin, durum kümeleri ve eylem (operatör) kümeleri olarak formülize edilmesidir. Arama, başlangıç durumuna uygulanacak olan eylem dizilerini hayal etme ve hangi eylem dizisinin hedefe ulaştığını kontrol etme süreci 7
8 Arama Problemi Bir etmen bir durumdayken mümkün olan eylemlerden birini gerçekleştirir. Arama Problemi: Etmeni başlangıç durumdan hedef duruma götürecek eylemler dizisinin bulunmasıdır. Böylece arama problemi bir yönlü graf olarak temsil edilmiş olur. Durumlar düğümler ile temsil edilir. İzin verilen eylemler ise bağlantılar ile temsil edilir. 8
9 Arama Problemi S: tüm durumlar kümesi S 0 : başlangıç durumu A: S S operatör kümesi G: hedef durum kümesi Arama Problemi: Etmeni başlangıç durumdan hedef duruma götürecek eylemler dizisinin bulunması 9
10 Arama İşlemi Mevcut durumu kontrol et Bir sonraki duruma geçebilmek için izin verilen eylemleri gerçekleştir Yeni durumun hedef durum olup olmadığını kontrol et. Eğer değilse, yeni durum mevcut durum olur ve bu işlemler bir çözüm bulana kadar veya durum uzayı bitene kadar tekrar edilir. Böylece etmen başlangıç durumundan başlayarak durum uzayını keşfeder ve amacı hedef duruma varmaktır. 10
11 Arama İşlemi 11
12 Arama İşlemi 12
13 Arama İşlemi 13
14 Arama İşlemi 14
15 Arama İşlemi 15
16 Arama İşlemi 16
17 Hanoi Kuleleri 3 adet çubuk ve 3 adet diskimiz var. Operatörler: çubukların herhangi birinin en üstünde yer alan disk, bir başka çubuğun yine en üst konumuna taşınabilir. Amaç, diskleri aynı dizilim sırası ile A çubuğundan B çubuğuna taşımak. 17
18 Hanoi Kuleleri Başlangıç durumundan hedef duruma gitmek için gerçekleştirilecek eylem dizisi ne olmalı? 18
19 Hanoi Kuleleri 19
20 Hanoi Kuleleri 20
21 Hanoi Kuleleri 21
22 Hanoi Kuleleri 22
23 Hanoi Kuleleri 23
24 Hanoi Kuleleri 24
25 Hanoi Kuleleri 25
26 Hanoi Kuleleri 26
27 Hanoi Kuleleri 27
28 Hanoi Kuleleri 28
29 Hanoi Kuleleri 29
30 Hanoi Kuleleri 30
31 Hanoi Kuleleri 31
32 Hanoi Kuleleri 32
33 8 Vezir Problemi 8 adet veziri satranç tahtasına öyle bir yerleştirin ki bu vezirlerden hiç biri diğeri hamle yapamasın. Bu problem için durum uzayını nasıl formülize edebiliriz ve bu problemi bir durum uzayında arama problemi olarak nasıl çözebiliriz? 33
34 8 Vezir Problemi Çözümü Örnek bir çözüm 34
35 8 Vezir Problemi Çözümü Geçerli olmayan bir çözüm 35
36 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 Durumlar: 8 vezirin tahta üzerinde herhangi bir dizilimi Başlangıç durumu: Tahta üzerinde hiç vezir yok. Successor Fonksiyonu: Bir kareye bir vezir yerleştir. Tahtada 5 vezir varsa 64-5= 59 successor durumu vardır. Hedef Testi: Tahta üzerinde 8 vezir ve hiçbirine hamle yapılamıyor. 36
37 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 Başlangıç durumunda 64 Successor 37
38 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 Bir vezir yerleşti, Bu durumdayken mümkün 63 Successor daha var 38
39 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 63 Successor 39
40 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 63 Successor 40
41 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 63 Successor 41
42 8 Vezir Problemi Formülasyon-1 63 Successor... 42
43 8 Vezir Problemi Formülasyon-2 Durumlar: 8 adet vezirin tahta üzerinde herhangi bir dizilimi Başlangıç durumu: Bütün vezirler 1. sütunda Successor Fonksiyonu: Bir vezirin yerini değiştir. Hedef Testi: Tahta üzerinde 8 vezir ve hiçbirine hamle yapılamıyor. 43
44 8 Vezir Problemi Formülasyon-2 Başlangıç durumu 44
45 8 Vezir Problemi Formülasyon-2 Vezirler 7 sütundan birine hareket ettirilir. 45
46 8 Vezir Problemi Formülasyon-2 Örnek bir ara durum 46
47 8 Vezir Problemi Formülasyon-3 Durumlar: k adet vezirin ilk k adet satırda hiçbirine hamle yapılamayacak şekilde herhangi bir dizilimi Başlangıç durumu: Tahtada hiç vezir yok Successor Fonksiyonu: (k+1). Satıra bir vezir ekle ve vezirlerin hiç birine hamle yapılamasın Hedef Testi: Tahta üzerinde 8 vezir ve hiçbirine hamle yapılamıyor. 47
48 8 Vezir Problemi Formülasyon-3 k = 3 için başlangıç durumu k+1 için 4. satırda 4. ve 8. sütunlara vezir konabilir. k=3 durumunda, 2 adet successor var. 48
49 8 Vezir Problemi Yapılan formülasyonlar arama algoritmaları için uygun mudur? Hangi arama algoritması hangi formülasyon için daha verimli çalışır? 49
50 Açık vs. Üstü Kapalı Durum Uzayları Durum uzayı açık bir şekilde temsil edilebilir. Durum uzayındaki tüm durumlar ve mümkün tüm eylemler ortaya konur. Yapay zeka problemlerinde durum uzayları büyüktür ve açık temsil zor ve gereksizdir. Durumları temsil etmek için metodlar vardır ve verilen bir durum ve operatör ile sonraki durumu üretilebilir. Durum uzayı tipik olarak üstü kapalı bir şekilde temsil edilir ve ihtiyaç duyulduğunda oluşturulur. Etmen Başlangıç durumunu bilir Opertatörleri bilir Durum uzayını böylece genişletebilir. Bir operatör bir düğümü açan fonksiyondur. Etmen verilen düğümün successor larını hesaplar. Etmen kendine verilen durum ve verilen operatörle successor düğümü oluşturabilecektir. 50
51 8-Puzzle Problemi 8 puzzle probleminde 9 kareden oluşan bir platform ve bu platform üzerinde 1 den 8 e kadar numaralanmış 8 blok bulunur. Bu bloklar belli bir dizilime sahip olur ve 9 kareden biri boştur. 8 puzzle probleminde amaç blokları boşluğa kaydırmak suretiyle verilen bir hedef dizilime ulaşmaktır. Hedef durum sistemin farklı bir biçimidir. 51
52 8-Puzzle Problemi Boşluk 4 veya 8 e kaydırılabilir. 52
53 8-Puzzle Problemi 53
54 8-Puzzle Problemi Durumlar Bir durum, 8 bloğun her birinin bir konumda tanımlanmasıdır Operasyonlar / Eylemler Boşluk sağa, sola, yukarı, aşağı hareket edebilir. Hedef Testi Mevcut durumun verilen hedef durumla uyuşması Yol Maliyeti (Path Cost) Boşluğun her bir hareketinin maliyeti 1 Boşluk kaç kere hareket ettirildi? Hedef minimum olan. 54
55 8-Puzzle Problemi Bu başlangıç durumundan iki adet mümkün eylem gerçekleştirebiliriiz. Bunlardan biri 4 ün sağa kayması, diğeri de 8 in yukarı kayması. Diğer bir deyişle boşluğun sola veya aşağı kayması 55
56 8-Puzzle Problemi Eğer boşluğu sola kaydırırsak elde edilen dizilim 56
57 8-Puzzle Problemi Eğer boşluğu aşağı kaydırırsak elde edilen dizilim 57
58 8-Puzzle Problemi Bu noktadan sonra boşluk aşağı veya sola kaydırılabilir. Boşluğu sağa kaydırmıyoruz çünkü eğer sağa kaydırırsak bir önceki duruma dönmüş oluruz. Bu şekilde 8 puzzle probleminin durum uzayını genişletmiş oluruz. Bu operatörün uygulanması sonucu sonucun tanımlandığı kapalı durum uzayının çok basit bir örneğidir. 58
59 Tic-tac-toe Bir diğer örnek olarak Tic-Tac-Toe oyununu ele alalım. Bu oyun single agent olarak modellenemez çünkü iki kişiyle oynanır. Tic-Tac-Toe oyununda 3x3 bir tablo var. Her oyuncu bir sembolü kullanarak tabloda bir hücreyi işaretler. Bu yöntemle Tic-Tac-Toe probleminin her bir durumu noktaların ve çarpıların konumları ile temsil edilebilir. 59
60 Tic-tac-toe 60
61 Tic-tac-toe Diyelim oyuncu noktayı şuraya yerleştirdi. Mümkün successorlar nelerdir? 61
62 Tic-tac-toe Mevcut durum için 8 adet successor var. Sonraki oyuncu hamlesi için 7 successor kaldı. 62
63 Tic-tac-toe 63
64 Durum Uzayında Arama Giriş Durum kümesi Operatörler ( ve maliyetler) Başlangıç durumu Hedef durum (test) Çıkış Yol: başla hedef testini sağlayan bir durum En kısa yol gerekebilir. 64
65 Temel Arama Algoritması L başlangıç durumunu tutan liste ( L = fringe) L başta başlangıç durumunu tutan bir listeyken, daha sonra o ana kadar oluşturduğumuz durum kümesini tutacak bir listedir. Döngü Eğer L boş ise hata döndür Değilse Node select (L) Eğer Node hedef ise Düğümü döndür (başlangıç durumundan düğüme olan yol) Değilse tüm uygulanabilir eylemleri düğüme uygula ve yeni oluşturulan durumları L ye ekle 65
66 Temel Arama Algoritması Çeşitli arama algoritmaları farklı successor ları fringe içerisinde nasıl yerleştirdiğimize ve fringe te yer alan hangi düğümün seçilerek açılacağına göre birbirleridne ayrılırlar. 66
67 Temel arama algoritması: Anahtar noktalar Arama ağacı sınırlandırılmamış olabilir. Döngüler sebep olur Durum uzayının sonsuz olması sebep olur. Bir yol veya düğüm döndürüyor mu? Birleştirme ve seçimler nasıl yapılıyor? Graf ağırlıklı mı ağırlıksız mı? Ara durumların kalitesi hakkında ne kadar bilgi sahibiyiz? Hedefimiz en iyi çözümü bulmak mı yoksa en çabuk şekilde bir çözüm mü bulmak? 67
68 Arama stratejisi Problem çözme performansının ölçülmesi: Completeness: Arama stratejisi çözümün olduğu durumda bir çözüm bulmayı garanti ediyor mu? Optimality: Çözümün maliyeti düşük mü yoksa minimum mu? Stratejiye bağlı olan arama maliyeti çözümü bulmak için ihtiyaç duyulan zaman ve hafızadır 68
69 Arama Stratejileri Bilgisiz (Kör) Arama (Blind) Depth first arama Breath first arama Iterative deepining arama Bilgili Arama (Informed) Kısıt Sağlama (Constraint Satisfaction) Yarışmacı Arama (Adversarial) 69
BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Dersin Hedefleri Aşağıda verilen arama stratejilerini anlamak
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Arama Grafları Eğer arama uzayı ağaç yapısından değil de graf
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA Problem çözme ve arama Problem çözmeye giriş Karmaşıklık Bilgisiz arama Problem formülasyonu Arama stratejileri: derinlik-önce, genişlik-önce Bilgili
DetaylıYZM YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA
YZM 3217- YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA Oyun Oynama Çoklu vekil ortamı-her bir vekil karar verirken diğer vekillerin de hareketlerini dikkate almalı ve bu vekillerin onun durumunu nasıl etkileyeceğini
DetaylıYZM YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ
YZM 327 - YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ Bilgisiz Arama Stratejisi Sadece problem formülasyonundaki mevcut bilgiyi kullanır Durum bilgisinden yararlanmazlar Çözüme ulaşmak için hiçbir bilgi
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA
YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA Geçen Haftalar: Özet YZ nin Tanımı ve Tarihçesi Turing Testi Zeki Ajanlar: Ajan Tipleri: Basit Tepki, model tabanlı, hedef tabanlı, fayda tabanlı Rasyonel
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi
DetaylıYapay Zekada Problem Çözme
Yapay Zekada Problem Çözme Yapay Zekada Problem Çözme Yapay zeka teknolojileri her şeyden önce problem çözme işlemini arama ve değerlendirmeye dayalı olarak gerçekleştirir. Probleme Çözüm Arama ve Değerlendirme:
DetaylıÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX
XI İÇİNDEKİLER ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX 1. GİRİŞ... 1 2. PLANLAMANIN TARİHÇESİ... 7 2.1 Literatürdeki Planlayıcılar ve Kullandıkları Problem... Gösterimi
DetaylıGenel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen
DetaylıGraf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi
Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü
DetaylıArama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri
Arama Algoritmaları Arama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri Rota Bulma bilgisayar ağları, otomatik seyahat tavsiye sistemleri, havayolu seyahat planlama sistemleri gibi değişik alanlarda kullanılmaktadır
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,
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Sütunlar, Karakterler ve Satırlar ile Çalışma
Veritabanı Tasarımı Sütunlar, Karakterler ve Satırlar ile Çalışma Amaç Bu ders aşağıdaki hedefleri kapsamaktadır: Bir karakter ifadesi oluşturmak için diğer sütunları, aritmetik ifadeleri ya da sabit değerleri
DetaylıVERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1
VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Çizge Üzerinde
DetaylıSequence Oyununun Minimaks Algoritması Kullanılarak Tasarlanması ve Geliştirilmesi
Sequence Oyununun Minimaks Algoritması Kullanılarak Tasarlanması ve Geliştirilmesi Yavuz Kömeçoğlu Çetin Oktay Nilgün İncereis Levent Yıldız Yrd. Doç. Dr. Aslı Uyar Özkaya XoX Oyunu Puanlama Sistemi Sequence
DetaylıAkıllı Satranç Uygulaması HAZIRLAYAN: BERKAY ATAMAN DANIŞMAN: DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
Akıllı Satranç Uygulaması HAZIRLAYAN: BERKAY ATAMAN - 150120037 DANIŞMAN: DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA İÇERİK 1. Giriş 2. Analiz 3. Modelleme ve Gerçekleme 4. Yapılan Testler 5. Sonuç 6. Demo 1. GİRİŞ Satranç
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
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
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BÖLÜM - 11 Bu bölümde, Graph (Çizge - Graf) Terminoloji Çizge Kullanım
DetaylıBLM-112 PROGRAMLAMA DİLLERİ II. Ders-1 Kapsama Kuralları & Rasgele Sayı Üretimi & Rekürsif (Özyinelemeli) Fonksiyonlar
BLM-112 PROGRAMLAMA DİLLERİ II Ders-1 Kapsama Kuralları & Rasgele Sayı Üretimi & Rekürsif (Özyinelemeli) Fonksiyonlar Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/
DetaylıBLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I. Ders-12 Fonksiyonlar. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I Ders-12 Fonksiyonlar Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Fonksiyonlar Fonksiyonlar C de modüller Programlar kullanıcı tanımlı
DetaylıÖnemli noktalar. Paradigma Nesnelere Giriş Mesajlar / Ara bağlantılar Bilgi Gizleme (Information Hiding ) Sınıflar(Classes) Kalıtım/Inheritance
Önemli noktalar Paradigma Nesnelere Giriş Mesajlar / Ara bağlantılar Bilgi Gizleme (Information Hiding ) Sınıflar(Classes) Kalıtım/Inheritance public class Test { // çalışır İnsan insan = new Çiçekçi();
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
DetaylıRekabet ortamında Arama (Adversarial Search) Oyunlarda Arama
Rekabet ortamında arama Rekabet ortamında Arama (Adversarial Search) Oyunlarda Arama Kerem Salçın Çoklu etmen ortamı- her bir etmen (agent) karar verirken diğer etmenlerin de hareketlerini dikkate almalı
DetaylıYAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ BESYO SATRANÇ DERS NOTLARI SATRANÇ OYUNUNUN TEMEL KURALLARI
YAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ BESYO SATRANÇ DERS NOTLARI SATRANÇ OYUNUNUN TEMEL KURALLARI Madde 1: Satrancın Doğası ve İlkeleri Satranç oyunu, kare şeklindeki, Satranç Tahtası üzerinde, iki rakip arasında taşların
DetaylıGRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi VERİ YAPILARI. Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1
VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-2 Etmenler. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-2 Etmenler Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Etmenler Sensörleri vasıtasıyla çevresini algılayan ve algıladığı çevreye göre
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.
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
DetaylıWheep Em v B puzzle Oyunu Referans: Passage3 PC Oyunu. Son Güncelleme: Wheep Em. Oyun Tasarım Dokümanı.
Wheep Em v1.0.2 2B puzzle Oyunu Referans: Passage3 PC Oyunu Son Güncelleme: 18.01.15 Wheep Em Oyun Tasarım Dokümanı Mücahit Saruhan İçindekiler 1. Genel Bakış... 3 1.1 Oyun Hakkında... 3 1.2 Hedef Kitle...
DetaylıBLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I. Ders-11 Karakter Diziler. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I Ders-11 Karakter Diziler Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Karakter ve String Karakter Karakter bir sabit tek tırnak
Detaylıİnternet Programcılığı Öğr. Gör. Serkan AKSU PHP de Dizi-Değişkenler, Nesneler. Dizi Oluşturma. Tek Boyutlu Diziler
PHP de Dizi-Değişkenler, Nesneler Dizilerle ilgili örneklere geçmeden önce aşağıdaki tabloyu inceleyelim. Tabloda dizi kavramının mantığı açıklanmaktadır. Tablonun tamamını bir dizi olarak düşünün ve bu
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
Detaylıx 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1
Ders 11: Örnekler 11.1 Kulplarla inşalar Bu bölümde kulpları birbirine yapıştırıp tanıdık manifoldlar elde edeceğiz. Artık bu son ders. Özellikle dersin ikinci bölümünde son meyveleri toplamak adına koşarak
DetaylıBİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü DERS NOTU 5 KONU: Matlab de Diziler ve Matrisler İÇ İÇE FOR DÖNGÜSÜ
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Derse Giriş Ders Web Sitesi: www.canerozcan.net Ofis Saatleri: Salı 11:00-13:00 Perşembe 15:30-17:30 ya da email ile randevu alınız: canerozcan@karabuk.edu.tr Kaynak Kitaplar:
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Yapay Zeka BİM-433 4/II 2+2+0 3 4,5 Dersin Dili Dersin Seviyesi
Detaylı3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem
3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası
DetaylıYazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür
İÇİNDEKİLER Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür XIII XIV XV Giriş 1 Kitabın amaçları 1 Öğretmen katkısı 2 Araştırma katkısı 2 Yansıma için bir ara 3 Sınıf etkinlikleri 3 Terminoloji üzerine bir
DetaylıZeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN BAĞLI LİSTELER Bağlı listeler konusuna çalışmanın bazı faydaları var. Bağlı listeler gerçek programlarda kullanılabilecek bir veri yapısıdır. Bağlı listelerin güçlü ve zayıf yönlerini
DetaylıOyun Tasarımı. 8. Ders
Oyun Tasarımı 8. Ders Geçtiğimiz haftalar 1. Lens: Öz Deneyim 2. Lens: Şaşırtma 3. Lens: Eğlence 4. Lens: Merak 5. Lens: Endojen 6. Lens: Problem Çözme 7. Lens: Temel Eleman Dörtlüsü 8. Lens: Hologra k
Detaylı-ÖRÜNTÜ NEDİR? Bir örnek verebilir misin?
ÖRÜNTÜLERİ TAMIYALIM Fred bu örüntünün ne olduğunu anlayamadım bir türlü. Bana birde sen anlatır mısın? -ÖRÜNTÜ NEDİR? Örüntü, bir nesne veya olay kümesindeki elemanların ardışık olarak düzenli bir biçimde
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun
DetaylıSERİMYA 2003 I. MATEMATİK YARIŞMASI I. AŞAMA SORULARI
SERİMYA 00 I. MATEMATİK YARIŞMASI I. AŞAMA SORULARI. + + 5 0 + + + 0 40 toplamının sonucu kaçtır? A) 5 B) C) D) E) + 4. a,b,c Z olmak üzere, a + b + c 7 = 6 ise, a.b.c kaçtır? A) 6 B) 8 C) D) 6 E) 8 y.
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Quadratic Programming Bir karesel programlama modeli aşağıdaki gibi tanımlanır. Amaç fonksiyonu: Maks.(veya Min.) z
DetaylıAlgoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 12 Atlama Listeleri Veri Yapısı Rastgele Araya Yerleştirme Yüksek olasılıkla" sınırı Analiz (Çözümleme) Yazı Tura Atma Prof. Erik D. Demaine Atlama Listeleri Basit
DetaylıTEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma
TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma Programcılık, program çözme ve algoritma Program: Bilgisayara bir işlemi yaptırmak için yazılan komutlar dizisinin bütünü veya
DetaylıApriori Algoritması. Konu İçeriği. Giriş. Tarihçesi. Apriori Nedir? Örnekler. Algoritma. Açıklama. Weka İle Kullanımı. Kaynakça.
Apriori Algoritması Konu İçeriği Giriş Tarihçesi Apriori Nedir? Örnekler Algoritma Açıklama Weka İle Kullanımı Kaynakça Giriş Veri madenciliğinde kullanılan ve veri kümeleri veya veriler arasındaki ilişkiyi
DetaylıBüyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)
Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, The Elements of Statistical Learning: Data
DetaylıInternational Olympiad in Informatics 2013
International Olympiad in Informatics 2013 6-13 July 2013 Brisbane, Australia Day 2 tasks game Turkish 1.1 Bazza ve Shazza bir oyun oynuyorlar. Oyun alanı Grid şeklinde düzenlenmiş hücrelerden oluşmaktadır.
DetaylıLineer Denklem Sistemleri
Lineer Denklem Sistemleri Yazar Yrd. Doç.Dr. Nezahat ÇETİN ÜNİTE 3 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Lineer Denklem ve Lineer Denklem Sistemleri kavramlarını öğrenecek, Lineer Denklem Sistemlerinin
DetaylıÖrnek Arasınav Soruları Güz 2017
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 3217- Yapay Zekâ Dersi Örnek Arasınav Soruları Güz 2017 Süre: 75 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu İmza
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
DetaylıİSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 2018 SINAVI
ÖGRENCİNİN ADI SOYADI : T.C. KİMLİK NO : OKULU / SINIFI : SINAVA GİRDİĞİ İLÇE: SINAVLAİLGİLİUYARILAR: İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 018 SINAVI Kategori: Matematik 7-8 Soru Kitapçık
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
DetaylıOlimpiyat Soruları. sonuçları tekrar fonksiyonda yerine koyup çıkan tüm sonuçları toplayan program (iterasyon sayısı girilecek)
HAZIRLAYAN MUSA DEMIRELLI BISHKEK KYRGYZ TURKISH BOYS HIGH SCHOOL education.online.tr.tc compsources0.tripod.com Olimpiyat Soruları 1- Bir diziyi ters çeviren algoritma ve program 2- Bir diziyi sıralayan
DetaylıWeek 9: Trees 1. TREE KAVRAMI 3. İKİLİ AĞAÇ DİZİLİMİ 4. İKİLİ ARAMA AĞACI 2. İKİLİ AĞAÇ VE SUNUMU > =
Week 9: Trees 1. TREE KAVRAMI 2. İKİLİ AĞAÇ VE SUNUMU 3. İKİLİ AĞAÇ DİZİLİMİ 4. İKİLİ ARAMA AĞACI < 6 2 > = 1 4 8 9 1. TREES KAVRAMI Bir ağaç bir veya daha fazla düğümün (T) bir kümesidir : Spesifik olarak
DetaylıSATRANÇ OYUNU EĞİTİM KILAVUZU
SATRANÇ OYUNU EĞİTİM KILAVUZU 1 Satranç beyin gücünü geliştiren bir strateji oyunudur. Bir satranç oyuncusu bir ordunun komutanı gibidir. Herkesin 16 askeri yani 16 satranç taşı vardır. Bir oyuncu Beyaz
DetaylıSevdiğim Birkaç Soru
Sevdiğim Birkaç Soru Matematikte öyle sorular vardır ki, yanıtı bulmak önce çok zor gibi gelebilir, sonradan saatler, günler, aylar, hatta kimi zaman yıllar sonra yanıtın çok basit olduğu anlaşılır. Bir
Detaylıİçerik X 10 X 4 X 10 X 13 X 14 X 14 X 14 EDULUDO 1,2,3 Sayılar, SAYILARI OYUNLA KEŞFET EDULUDO, çocuğunuza erken öğreniminde eşlik eden eğlenceli, eğitsel bir koleksiyondur. EDULUDO SAYILAR, artan zorluk
DetaylıBLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I. Ders-10 Diziler. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-111 PROGRAMLAMA DİLLERİ I Ders-10 Diziler Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Diziler Bilgisayarlar yardımıyla yapılan işlemlerde, çok sayıda veri
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BAŞLAMADAN ÖNCE Bu dersi alan öğrencilerin aşağıdaki konuları bildiği
DetaylıConcept Learning. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ. Yapay Zeka - Kavram Öğrenme
Concept Learning Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ 1 İÇERİK Öğrenme Metotları Kavram Öğrenme Nedir? Terminoloji Find-S Algoritması Candidate-Elimination Algoritması List-Then Elimination Algoritması
DetaylıBoyut: Belirli bir doğrultuda ölçülmüş bir büyüklüğü ifade etmek için kullanılan geometrik bir terim.
FRAKTALLAR 1 2 * 3 Boyut: Belirli bir doğrultuda ölçülmüş bir büyüklüğü ifade etmek için kullanılan geometrik bir terim. Bir nokta «sıfır boyutlu» ludur. Doğrusal nokta toplulukları «bir boyutlu» bir doğru
DetaylıDosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu 1
Dosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu İçerik Dosya sıkıştırma nedir? Dosya sıkıştırma yöntemleri nelerdir? Run-Length Kodlaması Huffman Kodlaması Kütük Organizasyonu 2 Dosya Sıkıştırma
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
DetaylıBMÜ-111 Algoritma ve Programlama. Bölüm 5. Tek Boyutlu Diziler
BMÜ-111 Algoritma ve Programlama Bölüm 5 Tek Boyutlu Diziler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN 1 Problem 100 adet sayı okumak istediğimizi düşünelim. Bu sayıların ortalaması hesaplanacak ve sayıların kaç tanesinin
Detaylı127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ
127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ Veri Madenciliği : Bir sistemin veri madenciliği sistemi olabilmesi
DetaylıBIP116-H14-1 BTP104-H014-1
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN BAĞLI LİSTELER Bağlı listeler konusuna çalışmanın bazı faydaları var. Bağlı listeler gerçek programlarda kullanılabilecek bir veri yapısıdır. Bağlı listelerin güçlü ve zayıf yönlerini
DetaylıTam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için
Tam ve Karma Stratejili Oyunlar İki Kişili Oyunlar için İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar Sabit toplamlı oyunların bir türüdür, Sabit olan toplam 0 a eşittir. Temel Özellikleri Oyunculardan birinin kazancı
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#5: BİLGİLİ ARAMA YÖNTEMLERİ
YZM 3217 YPY ZEK ER#5: İLGİLİ RM YÖNTEMLERİ Hatırlatma ilgisiz rama Yöntemleri Genişlik-öncelikli (readth-first) Eşit-maliyetli (Uniform-cost) erinlik-öncelikli (epth-first) erinlik-sınırlı (epth-limited)
DetaylıDr. Fatih AY Tel: 0 388 225 22 55 fatihay@fatihay.net www.fatihay.net
Bilgisayar Programlama Ders 9 Dr. Fatih AY Tel: 0 388 225 22 55 fatihay@fatihay.net www.fatihay.net Dizileri Fonksiyonlara Dizileri Fonksiyonlara Bir dizi argümanını fonksiyon içinde bir değer olarak kullanabilmek
DetaylıFiziksel Veritabanı Modelleme
Fiziksel Veritabanı Modelleme Fiziksel Veritabanı VTYS, verileri yan bellekte tutar. Bu yüzden VTYS lerde sıklıkla READ (yan bellekten okuma) ve WRITE (yan belleğe yazma) işlemi meydana gelir. READ ve
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,
DetaylıAlgoritmalar. Doğrusal Zamanda Sıralama. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Doğrusal Zamanda Sıralama Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Sıralama Özet - Insertion sort Kodlaması kolay Küçük veri setleri için hızlı (~50 element) Neredeyse sıralı veri setleri için en
DetaylıYZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ Algoritma Analizi Çerçevesi Algoritma Analizinde Göz Önünde Bulundurulması Gerekenler Neler? Algoritmanın Doğruluğu (Correctness) Zaman
DetaylıSORU 1: En az iki elemana sahip bir X kümesi ile bunun P (X) kuvvet. kümesi veriliyor. P (X) üzerinde 0 ; A = 1 ; A
2.2 Ölçüler SORU 1: En az iki elemana sahip bir X kümesi ile bunun P (X kuvvet kümesi veriliyor. P (X üzerinde 0 ; A (A : 1 ; A şeklinde tanımlanan dönüşümü ölçü müdür? ÇÖZÜM 1: (i Tanımdan ( 0. (ii A
DetaylıELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2
ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 SIRALAMA ALGORİTMALARI Sunu Planı Büyük O Notasyonu Kabarcık Sıralama (Bubble Sort) Hızlı Sıralama (Quick Sort) Seçimli Sıralama (Selection Sort) Eklemeli Sıralama (Insertion
DetaylıHülya Özdağ (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Nilgün Aygör (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Aykut Parlak (YTÜ Matematik Mühendisliği)
Karınca Kolonisi Algoritmasının Zaman Çizelgelemesi Üzerine: Bir Modellemesi ve Uygulaması Hülya Özdağ (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Nilgün Aygör (YTÜ Matematik Bölümü Ö.Ü.) Aykut Parlak (YTÜ Matematik Mühendisliği)
DetaylıBMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Graph (Çizge) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Graph (Çizge) Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan
DetaylıÖrnek 4: Örnek Özyinelemeli fonksiyon örneği Bölüm 9. C++ programlama dilinde Nesne ve sınıf
İçindekiler 1. Giriş... 1 1.2. c++ Programı Yapısı... 2 1.3.Using Direktifi... 5 Bölüm 2. Veri türleri, değişken kavramı, sabit ve değişken bildirimleri ve c++ da kullanımı 7 2.1. Temel veri türleri...
DetaylıYrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA Sıralama Bir grup veriyi azalan veya artan şekilde yerleştirme. Bilgisayar sistemleri için veri sıralama çok önemlidir. Sıralama işlemi, hem arama işlemlerini hem de bir grup veriyi
DetaylıİLERİ ALGORİTMA ANALİZİ GENETİK ALGORİTMA
İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ 1. Giriş GENETİK ALGORİTMA Geniş çözüm uzaylarının klasik yöntemlerle taranması hesaplama zamanını artırmaktadır. Genetik algoritma ile kabul edilebilir doğrulukta kısa sürede bir
DetaylıFonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi
07-04-006 Ümit Akıncı Fonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi İçindekiler Fonksiyon Minimizasyonu Metropolis Algoritması. Algoritma.......................................... Bir boyutlu
DetaylıB03.10 Algoritmalari Uygulamak : Durum 3 (Yuvalı Kontrol Yapıları) Şimdi başka bir problem üzerinde çalışalım.
85 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B03) Şimdi başka bir problem üzerinde çalışalım. Algoritmamızı yine sahte kod ve yukarıdan aşağıya adımsal iyileştirmeyle oluşturacağız
Detaylı1. LabVIEW ile Programlama
1. LabVIEW ile Programlama LabVIEW ile programlama mantığı, program kodu yazılan programlama mantığına benzemekle birlikte, kontrol adı verilen nesneler arasında veri yolu bağlantısı ile program akışı
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS YAPAY ZEKA BG-421 4/2 2+1+0 2+.5 4 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi : LİSANS
Detaylı2. LOJİSTİK ŞEBEKESİ TASARIMI
2. LOJİSTİK ŞEBEKESİ TASARIMI Lojistik Şebekesi Tasarımı Lojistikte şebeke planlama prosesi, ürünlerin tedarikçilerden talep noktalarına akacağı sistemin tasarlanmasını içerir. Kamu sektöründe ise aynı
DetaylıBLM 112- Programlama Dilleri II. Hafta 4 İşaretçiler (Pointers)
1 BLM 112- Programlama Dilleri II Hafta 4 İşaretçiler (Pointers) Dr. Öğr. Üyesi Caner Özcan İyilik insanları birbirine bağlayan altın zincirdir. ~Goethe Hafıza Yapısı 2 Bir değişken tanımlandığında arka
Detaylı13.Konu Reel sayılar
13.Konu Reel sayılar 1. Temel dizi 2. Temel dizilerde toplama ve çarpma 3. Reel sayılar kümesi 4. Reel sayılar kümesinde toplama ve çarpma 5. Reel sayılar kümesinde sıralama 6. Reel sayılar kümesinin tamlık
Detaylı25. KARARLILIK KAPALI ÇEVRİM SİSTEMLERİNİN KARARLILIK İNCELENMESİ
25. KARARLILIK KAPALI ÇEVRİM SİSTEMLERİNİN KARARLILIK İNCELENMESİ a-) Routh Hurwitz Kararlılık Ölçütü b-) Kök Yer Eğrileri Yöntemi c-) Nyquist Yöntemi d-) Bode Yöntemi 1 2 3 4 a) Routh Hurwitz Kararlılık
DetaylıBÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
DetaylıSezgisel-Bilgili Arama (Heuristic-Informed Search)
Sezgisel-Bilgili rama (Heuristic-Informed Search) 1 Sezgisel-Bilgili rama (Heuristic-Informed Search) Kör arama yöntemleri basittir, fakat çoğu zaman pratik değildir. Kör arama yöntemleri bilgisiz yöntemlerdir.
Detaylıbitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ
bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ - 150110046 İÇERİK Uygulama ve uygulamaya ilişkin temel kavramların tanıtımı Uygulamanın yapısı Ön yüz Veritabanı Web Servisler K-Means Algoritması ile kategori
DetaylıBÖLÜM13 3- EXCEL DE VERİ İŞLEMLERİ
BÖLÜM13 3- EXCEL DE VERİ İŞLEMLERİ Excel de veritabanı dosyaları oluşturmak oldukça kolay ve pratiktir. Böyle bir dosya herhangi özel bir işlem gerektirmeden, veri alanlarının direkt hücrelere girilmesi
Detaylı