Jump to content

Blogs

Sinirsel Algoritmalar (Neural Algorithms)

Sinirsel algoritmalar, sinir ağlarının kullanıldığı ve genellikle makine öğrenmesi ve yapay zekâ uygulamalarında kullanılan bir dizi algoritmadır. Sinir ağları, insan beyninin sinir hücrelerinin (nöronların) işleyişini modellemeye çalışır ve genellikle bir dizi katman ve düğüm (nöron) içerir. Sinir ağlarının çeşitli türleri vardır ve çeşitli uygulamalar için farklı şekillerde uyarlanabilirler: 1. Feedforward Neural Networks (İleri Beslemeli Sinir Ağları): Verilerin ağı girişten çıkışa

Dendritik Hücre Algoritması (DCA)

Dendritik Hücre Algoritması (DCA), bağışıklık sisteminin biyolojik süreçlerini modelleyerek ve uyarlanabilir öğrenmeyi gerçekleştirebilen bir yapay bağışıklık algoritmasıdır. Bu algoritma, türler arası bağışıklık sistemine ait bir bileşen olan dendritik hücrelerin (DC) özelliklerine ve işlevlerine dayanır. Dendritik Hücre Algoritması, özellikle zamanla değişen veri akışlarını işleyebilmesi, anomali tespiti ve değişim noktası tespiti konularında uygulanabilir. DCA'nın çekirdek fikri, dendrit

Bağışıklık Ağı Algoritması (Immune Network Algorithm, aiNet)

Bağışıklık Ağı Algoritması (Immune Network Algorithm, aiNet), yapay bağışıklık sistemi algoritmalarının bir alt kümesidir. Bu algoritmalar, doğal bağışıklık sistemlerinin biyolojik süreçlerinden ilham alır. İnsan bağışıklık sistemi, vücudumuzu virüsler, bakteriler ve diğer patojenlerden korumak için bir dizi karmaşık mekanizma kullanır. Bu mekanizmalar arasında, antijenleri (yani patojenleri) tanıma ve onlara yanıt verme yeteneği bulunur. Bağışıklık Ağı Algoritması, bağışıklık sisteminin "h

Yapay Bağışıklık Tanıma Sistemi (Artificial Immune Recognition System - AIRS)

Yapay Bağışıklık Tanıma Sistemi (Artificial Immune Recognition System - AIRS), insan bağışıklık sisteminin bazı özelliklerinden esinlenerek oluşturulan bir sınıflandırma algoritmasıdır. Bu algoritma, sınıflandırma problemlerini çözme ve veri madenciliği uygulamaları için kullanılır. Bağışıklık sistemi, vücuda giren yabancı maddeleri (antijenleri) tanıyabilen ve onlara karşı özelleşmiş bir yanıt oluşturabilen hücreleri (antikorları) içerir. AIRS algoritması, bu mekanizmayı modelleyerek, veri

Negatif Seçim Algoritması (Negative Selection Algorithm)

Negatif Seçim Algoritması (Negative Selection Algorithm), yapay bağışıklık sistemlerinin bir parçasıdır ve bir sistemdeki normal dışı (anomali) davranışları veya durumları tespit etmek için kullanılır. Doğal bağışıklık sistemlerinin "öz" (self) ve "öz olmayan" (non-self) kavramlarını taklit eder.  Bu algoritmanın genel prensipleri şunlardır: 1. Detektörlerin Oluşturulması (İnitialization): Algoritma, rastgele oluşturulan bir dizi detektör (çözüm adayı) ile başlar. 2. Eğitim (Train

Klonal Seçim Algoritması (Clonal Selection Algorithm, CSA)

Klonal Seçim Algoritması (Clonal Selection Algorithm, CSA), bağışıklık sistemlerinin klonal seçim prensibini taklit eden bir bağışıklık algoritmasıdır. Bu prensip, antikorların (çözüm adayları) klonlanmasını, mutasyona uğramasını ve seçilmesini içerir. Klonal Seçim Algoritması'nın kavramlarını ve aşamalarını aşağıda bulabilirsiniz: 1. Başlangıç Popülasyonunun Oluşturulması: Algoritma, rastgele oluşturulmuş bir dizi antikor (çözüm adayı) ile başlar. 2. Klonlama: Her bir antikor, uy

Bağışıklık Algoritmaları (Immune Algorithms)

Bağışıklık algoritmaları, doğal bağışıklık sisteminin prensiplerini ve mekanizmalarını taklit eden doğa-inspireli optimizasyon algoritmalarıdır. Bunlar, karmaşık ve zor optimizasyon problemlarını çözmede etkilidir. Bağışıklık algoritmalarının temel özelliklerini ve kavramlarını aşağıda bulabilirsiniz: 1. Antijenler ve Antikorlar: Bağışıklık algoritmalarında, çözüm adayları genellikle "antikor" olarak adlandırılır, çünkü onlar probleme (antijen) karşı bir yanıtı temsil ederler.  2. Çeşi

Bakteriyel Toplayıcı Optimizasyon Algoritması (Bacterial Foraging Optimization Algorithm, BFOA)

Bakteriyel Toplayıcı Optimizasyon Algoritması (Bacterial Foraging Optimization Algorithm, BFOA), bakteriyel beslenme davranışını taklit ederek oluşturulmuş bir doğa-inspireli optimizasyon algoritmasıdır. Algoritma, genellikle global optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılır.  Bakteriler genellikle iki temel mekanizma ile besin ararlar: taksis ve tümevarım. Taksis, bakterinin çevresindeki kimyasal gradyanı (besin yoğunluğu) kullanarak hareket etmesi sürecidir. Bakteri, yüksek besin y

Arı Algoritması (Bees Algorithm)

Arı Algoritması, arıların yiyecek arama davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş bir optimizasyon algoritmasıdır. Algoritma genelde global optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılır. İşlem aşamaları ve kavramları genellikle arıların gerçek hayattaki davranışlarını taklit eder. Arı algoritmasının çeşitli versiyonları vardır, ama en yaygın olanı üç tür 'arı' kullanır: işçi arılar, izleyici arılar ve keşifçi arılar. 1. İşçi Arılar: İşçi arılar mevcut çözüm bölgelerini araştırırla

Karınca Kolonisi Sistemi (Ant Colony System - ACS)

Karınca Kolonisi Sistemi (Ant Colony System - ACS), Karınca Kolonisi Optimizasyonu algoritmasının (ACO) bir türüdür. ACS, 1997 yılında Dorigo ve Gambardella tarafından önerilmiştir. Bu algoritma, gerçek karıncaların yiyecek arama davranışından esinlenerek karmaşık optimizasyon problemlarını çözmek için kullanılır.  Gerçek karınca kolonileri, yiyecek kaynaklarına ve koloniye geri dönüşte en kısa yolun nerede olduğunu bulmak için feromon isimli bir kimyasal madde kullanır. Yiyeceğe giden her

Karınca Kolonisi Optimizasyonu (Ant Colony Optimization - ACO)

Karınca Kolonisi Optimizasyonu (Ant Colony Optimization - ACO), ilk olarak Marco Dorigo ve arkadaşları tarafından 1990'ların sonunda geliştirilmiş bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma, karınca kolonilerinin yiyecek kaynaklarına en kısa yolun nerede olduğunu bulma şeklini taklit eder. Gerçek karınca kolonileri, yiyecek kaynaklarına en kısa yolu bulmak için feromon denilen bir kimyasal madde kullanır. Yiyeceğe giden her karınca, geri dönerken feromon bırakır. Diğer karıncalar bu fero

Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization - PSO)

Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization - PSO), bir sürü tabanlı, hesaplamalı yöntemdir ve küresel optimizasyon problemlarının çözümünde sıklıkla kullanılır. PSO, ilk olarak 1995 yılında James Kennedy (sosyal psikolog) ve Russel Eberhart (elektrik mühendisi) tarafından kuş sürülerinin ve balık sürülerinin davranışlarını taklit ederek geliştirilmiştir. PSO, bir çözüm arama alanını keşfeden bir "sürü" veya bir grup "parçacık" ile çalışır. Her parçacık bir çözümü temsil eder

Sürü Algoritmaları (Swarm Algorithms)

Swarm Algorithms veya Swarm Intelligence (Sürü İstihbaratı), doğadaki sürü davranışını taklit eden bir yapay zeka yöntemidir. Bu tür algoritmalar genellikle karmaşık sistemlerin optimizasyonu için kullanılır. Yapay arı kolonisi (ABC), parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve karınca kolonisi optimizasyonu (ACO) gibi çeşitli yöntemler bu kategoriye girer. Bu algoritmalar genellikle birden çok ajan (veya "parçacık") kullanır, her biri belirli bir çözümü temsil eder. Her ajan, çevresine ve diğer

Çapraz Entropi Yöntemi (Cross-Entropy Method, CEM)

Çapraz Entropi Yöntemi (Cross-Entropy Method, CEM), bir tür tahmini dağılım optimizasyonu (EDO) algoritmasıdır. Yöntem, önce bir dizi örnekleme yolu oluşturur, ardından bu örneklerden en iyi performans gösterenleri seçer ve bu örneklerden bir tahmini dağılım oluşturur. Bu işlem birkaç döngü boyunca tekrarlanır. CEM genellikle global optimizasyon problemlarında kullanılır, özellikle de optimizasyon alanı düz olmayan veya düzensiz, yani yerel minimumlarla dolu olduğunda. Ayrıca, genellikle be

Kompakt Genetik Algoritma (Compact Genetic Algorithm - cGA)

Compact Genetic Algorithm (cGA), bir çeşit Genetik Algoritma (GA) ve tahmini dağılımlı algoritmalardan biridir. Geleneksel genetik algoritmaların aksine, cGA bir popülasyonu açıkça tutmaz; bunun yerine, bir olasılık dağılımını (genlerin olasılıklarını içeren bir vektör) saklar ve bu dağılımdan çözümler oluşturur.  cGA'nın temel adımları şunlardır: 1. Başlatma: Başlangıçta, cGA'nın çözüm vektörünün tüm elemanları 0.5 ile başlar. Bu, tüm bitlerin 0 veya 1 olma olasılığının eşit olduğunu

Gradyan İnişi Algoritması Nedir?

Gradyan inişi algoritmasının çalışma prensibi oldukça basittir. Türevler veya gradyanlar, bir fonksiyonun belirli bir noktadaki eğimini temsil eder. Eğer bir fonksiyonun türevini alırsak ve bu türev pozitif bir değerse, bu fonksiyonun o noktada arttığını biliriz. Eğer türev negatif bir değerse, fonksiyonun azaldığını biliriz. Bu bilgi, fonksiyonun minimum veya maksimum değerlerini bulmak için kullanılabilir. Bir fonksiyonun minimum değerini bulmak istiyorsak, türevin negatif yönünde bir adı

Hedef ve Amaç Fonksiyon Nedir?

Bir problemin çözümünü bulmak için belirli bir hedefe doğru ilerleriz. İşte bu hedefi tanımlayan şey genellikle bir "hedef fonksiyonu" veya "amaç fonksiyonu" olarak adlandırılır. Bu hedef fonksiyonu, genellikle bir dizi girdinin (genellikle bir veya daha fazla değişkenin) alınıp işlenmesi ve bir çıktının üretilmesi şeklinde bir fonksiyondur. Hedef fonksiyonları genellikle optimizasyon problemlarında karşımıza çıkar. Optimizasyon problemları, belirli bir hedef fonksiyonunu maksimize etme vey

Bayes Optimizasyon Algoritması (Bayesian Optimization Algorithm - BOA)

Bayesian Optimization Algorithm (BOA), bir bayes ağına dayalı bir evrimsel algoritmadır. Probabilistik model tabanlı bir optimizasyon yöntemi olan BOA, etkileşimli değişkenler arasındaki bağımlılıkları modellemek için bayes ağları kullanır.  Algoritmanın adımları genellikle şöyle işler: 1. Popülasyon oluşturma: İlk olarak, rastgele bir popülasyon oluşturulur. 2. Uygunluk değerlendirmesi:Her bireyin uygunluk değeri (ne kadar iyi performans gösterdiği) hesaplanır. 3. Seçilim:En

Tek Değişkenli Marjinal Dağılım Algoritması (Univariate Marginal Distribution Algorithm - UMDA)

Tek Değişkenli Marjinal Dağılım Algoritması (Univariate Marginal Distribution Algorithm - UMDA), Olasılık Model Tabanlı Genetik Algoritmaların (PMGA) bir türüdür ve bir popülasyondaki çözümler üzerinden olasılık dağılımı modelini öğrenir. UMDA, genetik algoritma döngüsüne benzer şekilde çalışır: bir popülasyon oluşturulur, bu popülasyon değerlendirilir ve ardından bir sonraki nesil için seçim yapılır. Ancak, seçim yapıldıktan sonra, kalan bireylerden bir olasılık modeli öğrenilir ve bu mode

Nüfusa Dayalı Artımlı Öğrenme (Population-Based Incremental Learning - PBIL)

Population-Based Incremental Learning (PBIL), genetik algoritmaların bir türüdür ve aynı zamanda bir tür olasılıksal algoritmadır. PBIL, genetik algoritmalardan farklı olarak, bir popülasyon yerine bir olasılık dağılımı üzerinde çalışır ve bu dağılımı, belirli bir hedefe doğru iteratif bir şekilde günceller. PBIL algoritmasının temel adımları şunlardır: 1. Başlangıçta, tüm olasılıkların eşit olduğu bir olasılık vektörü oluşturulur. Bu vektör, popülasyonun çeşitli özelliklerinin olasılı

Olasılıksal (Probabilistic) Algoritmalar

Olasılıksal (Probabilistic) algoritmalar, belirsizlik ve rastgelelikle başa çıkmak için olasılık teorisini kullanır. Bu tür algoritmalar, belirsiz durumlarda bile karar verme yeteneği sağlar ve genellikle bir sonucun olasılığını tahmin etmek, belirsiz verilere dayalı tahminlerde bulunmak veya belirsiz süreçleri modellemek için kullanılır.  Olasılıksal algoritmaların genellikle dört ana tipi vardır: 1. Monte Carlo Algoritmaları: Bu algoritmalar, belirli bir olasılık dağılımından bir diz

Memetik algoritmalar (MA)

Memetik algoritmalar (MA), genetik algoritmaların ve yerel arama algoritmalarının birleşimidir. İsmi, Richard Dawkins'in "meme" kavramından türetilmiştir. Dawkins, "meme" kavramını, kültürel bilgi birimlerini ifade etmek için kullanmıştır, bu kavram zamanla bir organizmadan diğerine aktarılır ve evrimleşir. Dawkins, genetik evrimin biyolojik özelliklerin nasıl evrimleştiğini açıkladığı gibi, memetik evrimin de kültürel özelliklerin nasıl evrimleştiğini açıkladığını belirtmiştir. Memetik alg

Kültürel Algoritmalar (Cultural Algorithms)

Kültürel Algoritmalar (Cultural Algorithms), doğadan esinlenmiş bir tür evrimsel algoritmadır. Ancak, geleneksel evrimsel algoritmaların aksine, Kültürel Algoritmalar, popülasyonlar arasında bilgi paylaşımı için bir "kültür" kavramı getirir. Bu, algoritmanın genel performansını ve adaptasyon hızını artırmaya yardımcı olabilir. Kültürel Algoritmalar, sosyal ve bireysel öğrenme süreçlerini birleştirir. Her birey (veya çözüm), doğal seçilim yoluyla evrimleşirken, aynı zamanda kültürler arası e

×
×
  • Create New...