tag KombinatoryalOptimizasyon

Bu sayfada KombinatoryalOptimizasyon etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing), fizikteki metal tavlama sürecinden esinlenen olasılıksal bir optimizasyon algoritmasıdır. Metal tavlama işleminde erimiş metal yavaşça soğutularak atom dizilişi minimum enerji durumuna ulaşır; benzer şekilde bu algoritma da çözüm uzayında küresel minimumu (veya maksimumu) aramak için kontrollü bir soğuma stratejisi kullanır. Algoritma 1983 yılında Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt Jr. ve Mario P. Vecchi tarafından önerilmiştir. Benzetimli Tavlama, yerel minimumlara takılmaktan kaçınmak için başlangıçta yüksek bir sıcaklık parametresiyle çalışır. Bu aşamada kötü çözümleri belirli bir olasılıkla kabul edebilir. Sıcaklık yavaş yavaş azaldıkça (soğuma programı), algoritma giderek daha seçici hale gelir ve yalnızca daha iyi çözümleri kabul etmeye başlar. Bu sayede evrimsel süreçlerde görülen lokal optimallerden kaçış mekanizmasına benzer bir davranış elde edilir. Algoritma, pratik uygulamalarda son derece geniş bir kullanım alanına sahiptir: gezgin satıcı problemi (TSP), çizelgeleme optimizasyonu, devre tasarımı, portföy optimizasyonu ve ağ yönlendirme problemleri bunların başında gelir. Derin öğrenme çağında bile hiperparametre optimizasyonu ve sinir ağı ağırlıklarının başlangıç değerlerini ayarlamak için kullanılmaktadır. Temel parametre olan soğuma hızı (cooling schedule), algoritmanın başarısını doğrudan etkiler. Çok hızlı soğuma lokal minimuma takılmaya; çok yavaş soğuma ise aşırı uzun çalışma sürelerine yol açar.

thermostat

Simulated Annealing (Benzetimli Tavlama)

Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing), fizikteki metal tavlama sürecinden esinlenen olasılıksal bir optimizasyon algoritmasıdır. Metal tavlama işleminde erimiş metal yavaşça soğutularak atom dizilişi minimum enerji durumuna ulaşır; benzer şekilde bu algoritma da çözüm uzayında küresel minimumu (veya maksimumu) aramak için kontrollü bir soğuma stratejisi kullanır. Algoritma 1983 yılında Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt Jr. ve Mario P. Vecchi tarafından önerilmiştir. Benzetimli Tavlama, yerel minimumlara takılmaktan kaçınmak için başlangıçta yüksek bir sıcaklık parametresiyle çalışır. Bu aşamada kötü çözümleri belirli bir olasılıkla kabul edebilir. Sıcaklık yavaş yavaş azaldıkça (soğuma programı), algoritma giderek daha seçici hale gelir ve yalnızca daha iyi çözümleri kabul etmeye başlar. Bu sayede evrimsel süreçlerde görülen lokal optimallerden kaçış mekanizmasına benzer bir davranış elde edilir. Algoritma, pratik uygulamalarda son derece geniş bir kullanım alanına sahiptir: gezgin satıcı problemi (TSP), çizelgeleme optimizasyonu, devre tasarımı, portföy optimizasyonu ve ağ yönlendirme problemleri bunların başında gelir. Derin öğrenme çağında bile hiperparametre optimizasyonu ve sinir ağı ağırlıklarının başlangıç değerlerini ayarlamak için kullanılmaktadır. Temel parametre olan soğuma hızı (cooling schedule), algoritmanın başarısını doğrudan etkiler. Çok hızlı soğuma lokal minimuma takılmaya; çok yavaş soğuma ise aşırı uzun çalışma sürelerine yol açar.

arrow_forward