Zeki Optimizasyon Teknikleri

Benzer belgeler
Zeki Optimizasyon Teknikleri. Karınca Algoritması (Ant Algorithm)

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri

İLERİ ALGORİTMA ANALİZİ TABU ARAMA ALGORİTMASI (TABU SEARCH)

Yaklaşık Düşünme Teorisi

X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir.

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

METASEZGİSEL YÖNTEMLER

Zeki Optimizasyon Teknikleri

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

Bulanık Kural Tabanlı Sistemler

KISITLI OPTİMİZASYON

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Web Madenciliği (Web Mining)

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v

Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME

Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu. Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 5

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

Makine Öğrenmesi 2. hafta

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

BÖLÜM 3: TEK-ÇÖZÜM TABANLI METASEZGİSELLER. Bölüm Hedefi

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

İleri Bilgisayar Mimarileri (COMPE 532) Ders Detayları

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Altın Oran Arama Metodu(Golden Search)

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

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

BİL-142 Bilgisayar Programlama II

EMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms)

KOMBİNATORYAL OPTİMİZASYON

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

Veri Yapıları ve Algoritmalar

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ

Kaotik Tabanlı Diferansiyel (Farksal) Gelişim Algoritması

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA

KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

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

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

BİR TABU ARAMA UYGULAMASI: ESNEK İMALAT SİSTEMLERİ NDE PARÇA SEÇİMİ VE TAKIM MAGAZİNİ YERLEŞİMİ

Karınca Koloni Algoritması 2

SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr.

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

Özyineleme (Recursion)

Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON)

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 6

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 6

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (I)

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Self Organising Migrating Algorithm

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4903

YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR

KONU 8: SİMPLEKS TABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.1. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx (8.1)

NEDEN TAKIM ÇALIŞMALARI...

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

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

Web Madenciliği (Web Mining)

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ

HEDEF ARA ve ÇÖZÜCÜ HEDEF ARA

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA

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

KURU TİP TRANSFORMATÖRÜN TABU ARAMA ALGORİTMASI YÖNTEMİ İLE AĞIRLIK OPTİMİZASYONU

DİNAMİK - 2. Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi. Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü

Parçacık Sürü Optimizasyonunda Yeni Bir Birey Davranış Biçimi Önerisi

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Elemanter fonksiyonlarla yaklaşım ve hata

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ

4- Turbo Pascal Bilgisayar Programlamada Kullanılan Şart Yapıları

GEOMETRİK PROGRAMLAMADA GEOMETRİK-HARMONİK ORTALAMA EŞİTSİZLİGİNİN ROLÜ VE FONKSİYONEL

Üretim Sistemleri (IE 509) Ders Detayları

T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI EKONOMETRİ DOKTORA PROGRAMI

Transkript:

Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme (Evaluation) fonksiyonu kullanarak her iterasyon için en iyi komşu çözümü bulur. Tabu listesi kullanılarak kabul edilebilir değişimler kısıtlanır. Böylece mevcut çözümden hangi komşu çözümlere geçiş yapılabileceği belirlenir. Tabu listesi kullanılarak daha önceki çözümlerin tekrar edilmesi (cycling problem) engellenir. Tabu listesi her iterasyonda güncellenir. 1

Parametreler Başlangıç çözümü - Rastsal seçilebilir veya bir algoritmayla seçilebilir. Yeni çözüm oluşturma fonksiyonu -Problem yapısına bağlıdır ve performansı doğrudan etkiler. -Bir değişkende değişiklik yapılarak yeni çözüm kümesi oluşturulur. Kısa dönem hafıza (Tabu Listesi) -Arama sırasında karşılaşılan durumları tutar ve tekrarını önler. - Belirli süre sonra tabu olan olaylar listeden çıkarılır. - Listeye ilk giren ilk çıkar stratejisi uygulanır. Parametreler (devam) Uzun dönem hafıza - Bulunan en iyi çözümü tutar. - Bulunmuş olan elit çözümleri tutar. Tabu yıkma kriterleri - Belirlenen kriterler sağlandığında bir komşu çözüm tabu listesinden çıkarılır ve yeni çözüm olarak alınır. - Mevcut çözümden daha iyi bir çözüm tabuda olsa alınır. Algoritmayı durdurma şartları - Belirli bir iterasyona ulaşıldığında algoritma durdurulur. - Daha iyi çözüm bulunamadığında algoritma durdurulur. 2

Yeni çözüm oluşturma Mevcut çözümden daha iyi bir çözüme geçiş yapılır Yeni çözümü oluşturan olası değişimler; d1- Seçilen bir x j değişkeninin ğ ş 0 değerinden ğ 1 değerine değişmesi d2- Seçilen bir x k değişkeninin 1 değerinden 0 değerine değişmesi d3- d1 ve d2 nin birlikte gerçekleşmesi d4- f(x) amaç değerinden f(x ) amaç değerine değişim d5- Tanımlanan bir g fonksiyonuna göre g(x) den g(x ) değerine değişim Kısa dönem hafıza Daha önce karşılaşılan bilgileri tutar. Önceki çözümlere dönüşü engeller. Her iterasyonda yenilenir. Kısa dönemli hafıza kaydı tutulur. Yeni yapılan çözüm geçişlerinin tersini tabu yapar. Her yeni tabu için tabu süresi (t) atanır ve i. iterasyonda verilen tabu durumu i+t süresi sonunda kaldırılır. 3

Uzun dönemli hafıza Aramayı iyileştirir ve aşağıdaki özelliklere sahiptir; Elit çözümlerin ve niteliklerin bir listesini tutar. İlerde bu elit çözümleri oluşturan ş niteliklere yeniden dönüş yaparak bu bölgelerin daha detaylı araştırılmasını sağlar. Tabu kısıtlamaları İstenmeyen çözüm değişimi ve yasakları uygulamak için kullanılır Herhangi bir iterasyonda, x k çözümünden x k+1 çözümüne geçildiğinde bu çözümün tersi tabu yapılır. Örnek kısıtlamalar: l k1- xj değişkeninin 1 değerinden 0 değerine değişmesi (daha önce 0 değerinden 1 değerine değişmişse) k2- xj değişkeninin 0 değerinden 1 değerine değişmesi (daha önce 1 değerinden 0 değerine değişmişse) k3- k1 ve k2 kısıtlarından en az birinin gerçekleşmesi k4- Tanımlanmış bir g(x) fonksiyonunun y k değerinden y n değerine değişmesi (daha önce y n değerinden y k değerine değişmişse) 4

Tabu süresi belirleme Tabu süresi çok kısaysa arama sürekli yerel optimumlarda gerçekleşir. Tabu süresi çok uzunsa hareketlerin çoğu tabu olduğundan bulunan çözümlerin kalitesi düşer. Statik : Sabit bir değer seçilir (t = 7 veya t = n gibi. n problem boyutunun bir ölçüsüdür). Basit dinamik : t-min ve t-max sınırları arasında sistematik veya rassal bir sayı seçilirek t değeri belirlenir. t-min ve t-max statik değer ataması ile seçilebilir. Niteliğe bağlı : t-min ve t-max niteliğin kalitesine bağlı olarak dinamik olarak belirlenir. t değeri ise basit dinamik kuraldaki gibi seçilebilir. Tabu yıkma kriterleri Tabu olan bir geçişin yapılması sağlanır. Yokluğa göre tabu kaldırma - Tüm mümkün hareketler tabu ise, tabu süresinin bitmesi en yakın olan alınır. Amaca göre tabu kaldırma - En iyi çözümden daha iyi çözüm veren hareket tabu olsada alınır. Etkiye göre tabu kaldırma -Düşük etkili bir hareket, yüksek etkili bir harekete yol açacaksa tabu olsada seçilir. 5

Tabu Arama Algoritmayı sonlandırma şartları; Optimum çözümü bilinen problemlerde optimum sonucun bulunması Belirlenmiş olan maksimum iterasyona ulaşılması Mevcut en iyi çözümde daha fazla iyileştirme yapılamaması Tabu Arama (Algoritma) Adım 1. Bir başlangıç çözümü seç, onu mevcut çözüm ve en iyi çözüm olarak kaydet. Adım 2. Mevcut çözümün komşularını bir komşuluk yapısıyla üret. Tabu olmayan veya tabu olsa bile tabu yıkma ölçütünü sağlayan bir komşu çözüm seç ve onu yeni çözüm olarak al. Mevcut çözümden yeni çözüme geçiş özelliğini tabu listesine ekleyerek listeyi güncelle. Eğer yeni çözüm o ana kadarki en iyi çözümden daha iyi ise onu yeni en iyi çözüm olarak kaydet. Adım3. Bir durdurma ölçütü sağlanıncaya kadar Adım 2`yi tekrarla. 6

Tabu Arama (Akış şeması) Başlangıç çözümü Çözüm aday listesi oluştur Çözümleri değerlendir En iyi kabul edilebilir çözümü seç Hafızayı güncelle H Aramayı bitir E Son çözüm Tabu Arama (Algoritma) Function Tabu_Search(Problem) returns a solution state Begin Şimdiki (Current), Sonraki (Next) ve En iyi (Best) değişkenlerini belirle Önceden geçilmiş çözümlerin listesini oluştur (H) Şimdiki durum değişkenine rastgele değer ata repeat Next = En yüksek değerli komşu çözüm if ((not move(h, Next)) or (Aspiration(Next)) then Current= Next Update Best H = Recency(H + Current) end until sonlandırma şartları oluşuncaya kadar return Best End 7

Tabu Arama (Araştırma) Kaynaklar: 1. Glover, F. 1989. Tabu Search Part I.. ORSA Journal on Computing, Vol. 1, No. 3, pp 190-206. 2. Glover, F. 1990. Tabu Search Part II.. ORSA Journal on Computing, Vol. 2, No. 1, pp 4-32. 3. Glover, F., Laguna, M. 1998. Tabu Search.. Kluwer Academic Publishers 4. Rayward-Smith, V.J., Osman, I.H., Reeves, C.R., Smith, G.D. 1996. Modern Heuristic Search Methods,, John Wiley & Sons. 5. Russell, S., Norvig, P. 1995. Artificial Intelligence A Modern Approach.. Prentice-Hall Makale taramak için: http://www.sciencedirect.com http://www.scirus.com http://www.ieeexplore.com http://www.google.com.tr http://www.engineering.usu.edu/ece/research/rtpc/projects/comb/ biblio.html Tabu Arama Haftalık Ödev: Tabu arama algoritması kullanılarak yapılmış bir makale bulup elde edilen sonuçları içeren bir rapor hazırlayınız. İncelenen makalede tabu arama algoritması kullanılmasının gerekçeleri, uygulamanın sonuçları değerlendirilecektir. - İncelenen makale son 5 yılda yayınlanmış olacaktır. - Makale Yurtdışında SCI te taranan bir dergide yayınlanmış olacaktır. - Hazırlanan rapora makalenin tam metnide eklenecektir. - Hazırlanan rapor ve makalenin tamamı diğer öğrencilerin hepsine e-postayla gönderilecektir. 8

Tabu Arama Gelecek Hafta Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) 9