Optimizasyon Algoritmalarına Genel Bakış: Klasik ve Modern Yöntemler
Görüntüleme
159
Özet
Bu çalışma, optimizasyon ve arama algoritmalarının temel prensipleri, yöntemleri ve uygulama alanlarına odaklanmaktadır. Optimizasyonun tanımı, karar değişkenleri, amaç fonksiyonu ve kısıtlar gibi temel kavramlar ele alınarak, analitik, sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin özellikleri detaylandırılmıştır. Doğadan ilham alan meta-sezgisel yöntemlerin, karmaşık problemler için hızlı ve etkili çözümler sunduğu vurgulanmıştır. Dijkstra, Bellman-Ford, A*, Ateş Böceği, Karınca Koloni ve Kurt Kolonisi algoritmaları incelenerek, bu algoritmaların çeşitli uygulama alanlarındaki (örneğin mühendislik, yapay zeka, veri analitiği ve robotik) etkinliği ve kullanım örnekleri tartışılmıştır. Çalışma, optimizasyon tekniklerinin karmaşık problemlere yönelik çözümler geliştirme sürecindeki önemini vurgulamaktadır.
Anahtar Kelimeler:
Optimizasyon, Meta-sezgisel algoritmalar, Doğa-esinli yaklaşımlar, Arama algoritmaları, Yapay zekaİndirmeler
İndir
Yayınlanmış
Sayı
Bölüm
Kategori
Nasıl Atıf Yapılır
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Güray TONGUÇ
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
Key Points of CC BY 4.0
- Attribution Requirement: Others can share, adapt, and use the work, even commercially, as long as they credit the original author(s) and the journal (JQTAIR) as the source.
- Flexibility in Usage: This license maximizes dissemination, as anyone can use the research in new projects, derivative works, or even commercial applications.
- Global and Broad: The 4.0 version is legally global, compatible with other open-access content, and widely accepted by institutions and funders worldwide.
- Freedom to Remix and Adapt: Researchers, educators, and industry professionals can freely build upon the work, encouraging collaboration and innovative uses in various fields.
Attribution Requirement for Users
To comply with CC BY 4.0, anyone who uses, shares, or builds upon the journal’s work must include:
- The title of the work.
- A link to the full text (ideally hosted on JQTAIR’s site or repository).
- Credit to the original authors and the journal (e.g., “Published by JQTAIR” or “Original work by [Author Name], published in JQTAIR”).