12.07.2015 Views

İNSAN BEYNİ - Hasan Hüseyin BALIK

İNSAN BEYNİ - Hasan Hüseyin BALIK

İNSAN BEYNİ - Hasan Hüseyin BALIK

SHOW MORE
SHOW LESS
  • No tags were found...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

Sezgisel teknikler bazı doğal oluşum proseslerini taklit etmeye çalışmaktadırlar. Tavlamabenzetimi, termo-dinamik prosesleri taklit etmekte, tabu arama ise bir çeşit “hafıza” (memory)uygulamasını dikkate alarak “zeki” (intelligent) prosesleri taklit etmektedir. Genetik algoritmalarda, genetik yapılara benzer bir şekilde problemleri formüle ederek doğanın en iyi olan hayattakalır prensibini taklit etmektedirler. Yapay sinir ağları ise insan beyninin hesaplama özelliklerinitaklit etmektedir.Tavlama Benzetimi (TB), kombinatoryal optimizasyon problemleri için iyi çözümler verenolasılıklı bir arama yöntemidir. “Tavlama Benzetimi” ismi, katıların fiziksel tavlanma süreci ileolan benzerlikten gelmektedir. TB algoritması, birbirlerinden bağımsız olarak, Kirkpatrick,Gelatt ve Vecchi (1983) ile Cerny (1985) tarafından hemen hemen aynı yıllarda önerilmiş veliteratüre girmiştir. Bilgisayar tasarımı, görüntü işleme (image processing), moleküler fizik vekimya, çizelgeleme problemleri, haberleşme şebekeleri tasarımı gibi farklı alanlardaki bir çokoptimizasyon problemine uygulanmıştır.Basit bir TB algoritmasının adımları:Adım 1. Uygun (feasible) bir başlangıç durumu seç: i ∈ SBir başlangıç sıcaklığı seç: T > 0Sıcaklık değişim sayacını sıfırla: t = 0Adım 2. Durdurma koşulu sağlanmışsa DUR, değilse tekrar sayacınısıfırla: n = 0 ve devam et.Adım 3. i’nin bir komţusu olan j durumunu rassal olarak üret.∆ = f(j) – f(i)Eğer ∆ < 0 ise i = j, değilse ve U(0, 1) < exp(-∆ /T) ise i = j.Adım 4. n = n + 1. Eğer n < M ise adım 3’e git, değilse t = t + 1,T= T(t) ve adım 2’ye git.Tavlama Benzetimi AlgoritmasıYukarıda, M her sıcaklık değerinde denenecek hareket sayısını ve T(t) t. sıcaklık değerinigöstermektedir. TB algoritmasının global optimum çözümlere yakınsama hızı, M ve T(t), t = 0,1, 2, ... parametreleri tarafından belirlenmektedir. Ancak pratikte, algoritmanın parametredeğerlerinin uygulamaya yönelik seçimi “tavlama” veya “soğutma planı” ile belirlenmektedir.TB algoritmasında, başlangıç sıcaklığının, sıcaklık azaltma oranının, her sıcaklıktaki tekrarsayısının (komşu çözüm sayısı) ve durdurma koşulunun belirlenmesi tavlama veya soğutma planı

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!