Sezgisel algoritma

Vikipedi, özgür ansiklopedi
Şuraya atla: kullan, ara

Bilgisayar bilimlerinde, sezgisel ya da buluşsal (heuristic) bir problem çözme tekniniğidir. Sonucun doğruluğunun kanıtlanabilir olup olmadığını önemsememektedir fakat genelde iyiye yakın çözüm yolları elde eder. Sezgisel algoritmalar ise geçiş süresinde daha verimli hale gelebilmek için en iyi çözümü aramaktan vaz geçerek çözüm zamanını azaltan algoritmalardır.

Sezgisel algoritmalar en iyi sonucu bulacaklarını garanti etmezler fakat makul bir süre içerisinde bir çözüm elde edeceklerini garanti ederler. Genellikle en iyiye yakın olan çözüm yoluna hızlı ve kolay bir şekilde ulaşırlar.

Sezgisel arama algoritmalarına örnek olarak;

  • A* araması (A star)
  • Demet araması (Beam search)
  • Tepe tırmanma (Hill climbing) algoritması
  • En iyi öncelikli arama (Best first search)
  • Açgözlü en iyi öncelikli arama (Greedy best first search)
  • Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing) algoritması
  • Geri izleme (backtracking)

Heuristic diğer bir anlamıyla; bir düğümden (node) başka bir düğüme olan en kısa yolun maliyetini hesaplayan fonksiyonlar olarak bilinir.

Sezgisel optimizasyon[değiştir | kaynağı değiştir]

Sezgisel algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı ve kimya tabanlı olmak üzere altı farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir [1].

Sezgisel optimizasyon yöntemlerine örnek olarak;

  • Genetik Algoritma (Genetic Algorithm)(GA)
  • Karınca Kolonisi Optimizasyonu (Ant Colony Optimization)(ACO)
  • Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization)(PSO)
  • Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony)(ABC)
  • Diferansiyel Gelişim Algoritması (Differential Evolution Algorithm) (DEA)
  • Benzetim Tavlama (Simulated Annealing)(SA)
  • Yerçekimi Arama Algoritması (Gravity Search Algorithm)(GSA)
  • Gaz Brownian Hareketi Optimizasyonu( Gases Brownian Motion Optimization) (GBMO)
  • Isı Transferi Arama (Heat transfer search)(HTS)
  • Elektromanyetik Alan Optimizasyonu (Electromagnetic Field Optimization) (EFO)
  • Optikten Esinlenen Optimizasyon (Optic Inspired Optimization)(OIO)
  • Ağırlıklı Süperpozisyon Çekimi (Weighted Superposition Attraction (WSA)
  • Orman Optimizasyonu Algoritması (Forest Optimization Algorithm)(FOA)
  • Kasırga Temelli Optimizasyon Algoritması (Hurricane Based Optimization Algorithm)
  • Kara Delik Optimizasyon Algoritması
  • Su Döngüsü Optimizasyon Algoritması
  • Meyve Sineği Optimizasyon Algoritması
  • Krill Sürü Optimizasyon Algoritması
  • Bakteri Yiyecek Arama Davranışı
  • Yarasa Algoritması
  • Ateş Böceği Algoritması
  • Aslan Algoritması
  • Gri Kurt Algoritması
  • Yunus Balığı Algoritması
  • Çalı Kolonisi Algoritması
  • Yapay Alg Algoritması
  • Virüs Koloni Arama Algoritması
  • Köpekbalığı Koku Alma Optimizasyon Algoritması
  • Sosyal Örümcek Algoritması
  • Ağaç-Tohum Algoritması(Tree-Seed Algorithm)(TSA)

Kaynaklar[değiştir | kaynağı değiştir]

Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir]