YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Benzer belgeler
NEWTON RAPHSON YÖNTEMİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

Altın Oran Arama Metodu(Golden Search)

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

Bilgisayar Programlamaya Giriş I KAREKÖK BULMA Acaba hesap makinesi bir sayının karekökünü nasıl buluyor? başlangıç değeri olmak üzere,

Tek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta

4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Çok değişkenli DOP ların çözümü. Dr. Özgür Kabak


fonksiyonu aralığında sürekli bir fonksiyon ve için ise olur. Eğer bu aralıktaki bütün x ler için ise bu fonksiyonun noktasında bir minimumu vardır.

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -II- Tek değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr.

METASEZGİSEL YÖNTEMLER

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Mesleki Terminoloji. Sayısal Analiz DERSİ VEREN: ARŞ. GRV. DR. GÖKSEL BİRİCİK MEHMET EMRE ÖNDER DOĞAÇ CEM İŞOĞLU

Denklemdeki E ve F değerleri kökün aranacağı ÒEßFÓ sınır değerleri veya ilk değerler olarak tanımlanabilir. Denklem (1.12) de kök

ÖĞRENME ALANI TEMEL MATEMATİK BÖLÜM TÜREV. ALT ÖĞRENME ALANLARI 1) Türev 2) Türev Uygulamaları TÜREV

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3519

HOMOGEN OLMAYAN DENKLEMLER

Zeki Optimizasyon Teknikleri

TÜREV VE UYGULAMALARI

Ayrık zamanlı sinyaller için de ayrık zamanlı Fourier dönüşümleri kullanılmatadır.

Sayısal Yöntemler (MFGE 301) Ders Detayları

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Newton Metodu. Nümerik Kök Bulma. Mahmut KOÇAK ESOGU FEN-ED.FAK. MATEMATİK BÖLÜMÜ. mkocak

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

Kübik Spline lar/cubic Splines

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Türk-Alman Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Ders Bilgi Formu

Yöneylem Araştırması I (IE 222) Ders Detayları

Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri Fakültesi Endüstri Mühendisliði

MATLAB DA SAYISAL ANALİZ DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

ÇARPANLAR ve KATLAR. Uygulama-1. Asal Sayılar. Pozitif Bir Tam Sayının Çarpanlarını Bulma. Aşağıdaki sayıların çarpanlarını (bölenlerini) bulunuz.

Soru 1. Soru 4. Soru 2. Soru 5. Soru 3. Soru 6.

SAYISAL ÇÖZÜMLEME Yrd. Doç. Dr. Adnan SONDAŞ Sayısal Çözümleme

1. Hafta Uygulama Soruları

SAYISAL ANALİZ. Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

MATEMATiKSEL iktisat

Yöneylem Araştırması II (IE 323) Ders Detayları

Cebirsel Fonksiyonlar

6. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

Mühendislikte Sayısal Çözüm Yöntemleri NÜMERİK ANALİZ. Prof. Dr. İbrahim UZUN

SÜREKLİLİK. 9.1 Süreklilik ve Süreksizlik Kavramları

ÖSS MATEMATİK TÜREV FASİKÜLÜ

Bir fonksiyonun mutlak Maximum ve Mutlak Minimum noktalari: a)fonksiyonun bir uc noktasi olabilir. b)fonksiyonun bir donum noktasi olabilir.

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

x e göre türev y sabit kabul edilir. y ye göre türev x sabit kabul edilir.

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

Artan-Azalan Fonksiyonlar Ekstremumlar. Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol

sonlu altörtüsü varsa bu topolojik uzaya tıkız diyoruz.

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3620

Sayısal Yöntemler (COMPE 350) Ders Detayları

İleri Diferansiyel Denklemler

GERİLME ANALİZİ VE MOHR ÇEMBERİ MUKAVEMET

MAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

İleri Diferansiyel Denklemler

İkinci Mertebeden Lineer Diferansiyel Denklemler

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: MAT 1009

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: IND 3907

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU MATEMATİK I. Dersin Kodu: MAT 1009

Türev Uygulamaları. 9.1 Ortalama Değer teoremi

Denklem Çözümünde Açık Yöntemler

Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler (EE 506) Ders Detayları

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU MATEMATİK I. Dersin Kodu: MAT 1009

ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ÖLÇME VE DEVRE LABORATUVARI DENEY 2

28 C j -Z j /2 0

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

HATA VE HATA KAYNAKLARI...

1. ÇÖZÜM YOLU: (15) 8 = = 13 13:2 = :2 = :2 = 1.2+1

Soru 1. Soru 5. Soru 2. Soru 6. Soru 3. Soru 7.

Sembolik Programlama1. Gün. Sembolik Programlama. 20 Eylül 2011

Yöneylem Araştırması II

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI

1. Hafta SAYISAL ANALİZE GİRİŞ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Türev Uygulamaları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

BA Yönetim Bilimi

3. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

MAT101 MATEMATİK I BÖLÜM 13 EĞRİ ÇİZİMİ

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

Sayısal Yöntemler (ISL505) Ders Detayları

Kirişlerde İç Kuvvetler

Transkript:

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN

İçerik İkiye Bölme / Yarılama Yöntemi

Genel olarak f x = 0 gerek şartını sağlamak oldukça doğrusal olmayan ve bu sebeple çözümü zor olabilir. Böyle durumlarda, Newton-Raphson yöntemi, doğrusal olmayan denklemlerin çözümü için iteratif bir yaklaşım sunmaktadır.

Endüstri Mühendisliği Aşağıdaki denklemi ele alalım: f i x = 0, i = 1, 2,, m x 0 verilmiş bir nokta olsun. 1. Mertebe Taylor açılımından: yazılabilir. Genel ifade aşağıdaki gibi olacaktır. 0 ) )( ( ) ( ) ( 0 1 0 0 x x x f x f x f ) ( ) ( 0 0 0 1 x f x f x x ) ( ) ( 1 k k k k x f x f x x

f ( xk ) xk 1 xk f ( xk ) Yukarıdaki ifade kullanılarak bir fonksiyonun kökü, yinelemeli yakınsama ile bulunmaya çalışılır. Fonksiyonun optimum noktasını bulmak için ise önce fonksiyonun türevi alınır ve türevi alınmış fonksiyona yukarıdaki işlemler uygulanır.

f ( xk ) xk 1 xk f ( xk ) Bu ifadeyi aşağıdaki gibi yazmak da mümkündür. f x k = f(x k) x k x k+1 Buna göre, x k+1 noktası, f(x k ) fonksiyonunun x k noktasındaki eğiminden bulunacaktır. Burada tan θ = f x k dır.

tan θ = f x k f(x) in x k noktasındaki teğeti Yakınsama noktası(çözüm)

Yakınsama her zaman mümkün olmayabilir. Şekilde görüldüğü gibi başlangıç çözümü olarak a alındığında çözümden uzaklaşılacaktır. Genel olarak, yakınsama sağlanana kadar birçok başlangıç noktası seçmek gerekebilmektedir.

Newton-Raphson yöntemi Teğetler Yöntemi olarak da bilinir. Her bir noktanın teğetleriyle köke yaklaşılır.

Örnek: Aşağıdaki fonksiyonun durağan (stasyoner) noktalarını Newton-Raphson yöntemi ile bulunuz. g x = (3x 2) 2 (2x 3) 2 Öncelikle fonksiyonun türevi alınmalıdır: f x g x = 144x 3 468x 2 + 482x 156 = 0 İkiye bölerek sadeleştirirsek; f x g x = 72x 3 234x 2 + 241x 78 = 0

Örnek: g x = (3x 2) 2 (2x 3) 2 Newton-Raphson yöntemi için f x fonksiyonunun türevini alırız ve x k+1 noktalarını yinelemeli olarak elde ederiz. f x g x = 216x 2 468x + 241 x k+1 = x k f x f x = x k g x g x x k+1 = x k 72x3 234x 2 +241x 78 216x 2 468x+241

Örnek: x 0 = 10 noktasından başlayarak elde edilen yeni noktalar ve yaklaşık çözüm değeri tabloda verilmiştir. k x k f(x) f (x) f(x)/f (x) x k+1 0 10,000000 50932 17161 2,9678923 7,032108 1 7,032108 15082,7 7631,29 1,9764288 5,055679 2 5,055679 4463,431 3395,878 1,3143672 3,741312 3 3,741312 1318,807 1513,507 0,871358 2,869954 4 2,869954 388,277 676,9746 0,5735474 2,296406 5 2,296406 113,3633 305,3539 0,371252 1,925154 6 1,925154 32,43006 140,5711 0,2307022 1,694452 7 1,694452 8,793732 68,16869 0,1289996 1,565453 8 1,565453 2,042065 37,70681 0,0541564 1,511296 9 1,511296 0,293991 27,06086 0,0108641 1,500432 10 1,500432 0,010818 25,07781 0,0004314 1,500001

Örnek: g x = (3x 2) 2 (2x 3) 2 Görüldüğü gibi x = 1,5 e yakınsamıştır. Aslında f x fonksiyonunun 3 durağan noktası bulunmaktadır. Bunlar x = 2 13, x = ve x = 3 noktalarıdır. Diğer noktaları bulmak 3 12 2 için farklı başlangıç noktaları seçmek gereklidir.

Ödev: Yukarıda verilen örneğin diğer iki durağan noktasını bulmak için; x 0 = 0,5 başlangıç noktasından itibaren Newton- Raphson yöntemini uygulayın x 0 = 1 başlangıç noktasından itibaren Newton-Raphson yöntemini uygulayın.

Örnek: g x = (3x 2) 2 (2x 3) 2 f x fonksiyonunun 3 durağan noktası bulunmaktadır. Bunlar x = 2 13, x = ve x = 3 noktalarıdır. 3 12 2 MATLAB ile fonksiyonun stasyoner noktaları (türevin köklerini) şöyle bulunabilir: >> syms x >> solve(72*x^3-234*x^2+241*x-78==0) ans = 2/3 3/2 13/12

Örnek: g x = (3x 2) 2 (2x 3) 2 x 0 = 10 başlangıç noktasından başlayarak Newton-Raphson Yönteminin algoritmasını MATLAB kodları ile yazınız. (Ders Notlarını inceleyiniz!)

Örnekler: Aşağıdaki fonksiyonların ekstremum noktalarını Newton-Raphson yöntemini kullanarak el ile, MATLAB ile ve Excel ile bulunuz. 1. f x = 4x 4 x 2 + 5 2. f x = 6x 5 4x 3 + 10

g(θ) konkav ve türevi alınabilen bir fonksiyon olsun. g (θ) eğimi incelenerek optimal olmayan noktalar elenebilir. Eğer g θ 1 > 0 ise θ < θ 1 olan noktalar fonksiyonu maksimuma götürmeyeceği için elenebilir. Eğer g θ 1 < 0 ise θ > θ 1 olan noktalar fonksiyonu maksimuma götürmeyeceği için elenebilir. Bu inceleme, yarılama veya Bolzano arama metodunun temelini vermektedir.

Yarılama yönteminin yakınsaması yavaş fakat uygulaması kolay olan bir yöntemdir. Belirlenen aralığın orta noktası yaklaşık kök olarak kabul edilir.

f x 0. f(a) < 0 ise kök [a, x 0 ] aralığında olacaktır. f x 0. f(b) < 0 ise kök [x 0, b] aralığında olacaktır. f a. f(b) > 0 ise [a, b] aralığında herhangi bir kök yoktur. Çünkü a ve b noktalarının her ikisi de kökün sağında veya her ikisi de kökün solundadır. Diğer bir ifade ile kök, a ve b noktaları arasında değildir.

Seçilen yeni aralığa göre x k+1 = a+b ulaşıncaya kadar işlemlere devam edilir. 2 ile hedeflenen köke Yukarıdaki işlemler bir fonksiyonun optimum noktalarını bulmak için uygulanacaksa, önce fonksiyonun türevi alınmalıdır. Türevinin kökü bulunduğunda fonksiyonun optimum noktası bulunmuş olacaktır.

Örnek: f x = x4 + 2 4 3 x3 + 3x 2 + 3x fonksiyonunun [-1, 0] aralığındaki optimum noktasını bulalım. Önce fonksiyonun türevini almalıyız. f x = x 3 + 2x 2 + 6x + 3

Örnek: f x = x4 + 2 4 3 x3 + 3x 2 + 3x f x = x 3 + 2x 2 + 6x + 3 Türevin kökünü bulursak fonksiyonun optimum noktasını elde ederiz. Verilen aralıkta kökün olup olmadığına bakalım. f 1 = 2 f 0 = 3 f 1 f (0) = 6 < 0 olduğu için bu aralıkta bir kök vardır.

Örnek: f x = x4 + 2 4 3 x3 + 3x 2 + 3x f x = x 3 + 2x 2 + 6x + 3 x 0 = 1+0 = 0,5 2 f 0,5 = 0,375 f 1 f 0,5 = 2 0,375 = 0, 75 < 0 olduğu için yeni aralık [-1, -0,5] olarak seçilir.

Örnek: f x = x4 + 2 4 3 x3 + 3x 2 + 3x f x = x 3 + 2x 2 + 6x + 3 x 1 = 1+( 0,5) = 0,75 2 f 0,75 = 0,7969 f 0,5 f 0,75 = 0, 375 ( 0, 7969) < 0 olduğu için yeni aralık [-0,75, -0,5] olarak seçilir.

Örnek: f x = x4 + 2 4 3 x3 + 3x 2 + 3x f x = x 3 + 2x 2 + 6x + 3 Benzer şekilde işlemlere devam edilir.. x 10 = 0,579+( 0,58) = 0,5795 2 f 0,5795 = 0, 00003 0 kabul edilebileceğinden yeterince yakınsanmıştır.

Örnek: f x = x4 4 + 2 3 x3 + 3x 2 + 3x O halde yukarıdaki fonksiyonunun x = 0,5795 noktasında optimum noktası bulunmaktadır. f 0,5795 = 0, 83258 bulunacaktır.

Örnek: f x = x4 4 + 2 3 x3 + 3x 2 + 3x k a b x k f'(a) f'(b) f'(x k ) f(x k ) 1-1,000000 0-0,5-2 3 0,375-0,81771 2-1,000000-0,5-0,75-2 0,375-0,7969-0,76465 3-0,750000-0,5-0,625-0,79688 0,375-0,2129-0,82774 4-0,625000-0,5-0,5625-0,21289 0,375 0,0798-0,83191 5-0,625000-0,5625-0,59375-0,21289 0,079834-0,0667-0,83211 6-0,593750-0,5625-0,57813-0,06674 0,079834 0,0065-0,83258 7-0,593750-0,57813-0,58594-0,06674 0,0064812-0,0301-0,83249 8-0,585938-0,57813-0,58203-0,03015 0,0064812-0,0118-0,83257 9-0,582031-0,57813-0,58008-0,01184 0,0064812-0,0027-0,83258 10-0,580078-0,57813-0,5791-0,00268 0,0064812 0,0019-0,83258 11-0,580078-0,5791-0,57959-0,00268 0,0019012-0,0004-0,83258 12-0,579590-0,5791-0,57935-0,00039 0,0019012 0,0008-0,83258 13-0,579590-0,57935-0,57947-0,00039 0,0007562 0,0002-0,83258 14-0,579590-0,57947-0,57953-0,00039 0,0001838-0,0001-0,83258 15-0,579529-0,57947-0,5795-0,0001 0,0001838 0,0000-0,83258

Ödev: Aşağıdaki fonksiyonların ekstremum noktalarını Yarılama Yöntemini kullanarak el ile, MATLAB ile ve Excel ile bulunuz. 1. f x = 4x 4 x 2 + 5 2. f x = 6x 5 4x 3 + 10

Yöneylem Araştırması - II Kaynaklar 1. Wayne Winston, Operations Research Applications and Algorithms 4th. Edition, 2003 2. MATLAB: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları, Prof. Dr. C.Kubat, Beşiz Yayınları-1.Basım, Aralık 2012.