Yapay Zeka Temelli Optimizasyon Matlab ve Python Uygulamalarıyla Prof. Dr. Hacı Hasan Örkcü, Doç. Dr. Volkan Soner Özsoy, Dr. Emre Koçak  - Kitap

Yapay Zeka Temelli Optimizasyon

Matlab ve Python Uygulamalarıyla

1. Baskı, 
Eylül 2024
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa:
294
Barkod:
9789750296246
Kapak Türü:
Karton Kapaklı
Kitabın Fiyatı:
270,00
İndirimli (%15):
229,50
24 saat içerisinde temin edilir.
Kitabın Açıklaması
Kitap, uzun yıllardır üniversitelerde "Optimizasyon Teknikleri", "Yöneylem Araştırması", "İstatistik", "Stokastik Süreçler" vb. dersleri anlatan yazarların notlarından, ders anlatımı esnasında öğrencilerinden gelen sorulardan ve mesleki tecrübelerinden oluşmaktadır. Optimizasyon yöntemlerinin temellerini teori, uygulama ve bilgisayar uygulamaları ile ele alan bu kitap, 5 bölümden oluşmakta ve optimizasyon, doğrusal olmayan programlama, sayısal yöntemler ve matematiksel programlama alanlarında hem yeni başlayanlar hem de ileri düzeydeki öğrencilerin kullanımına yönelik olarak hazırlanmıştır.
Konuların teorik altyapısının yanı sıra kapsadığı problem türleri ve çözüm yaklaşımları, örneklerle anlatılmıştır. Konular, çok sayıda örnekle desteklenmiş, çözümler Matlab ve Python dillerinde de elde edilmiştir. Temel düzeyde matematik bilgisiyle her öğrencinin anlayabileceği ve takip edebileceği bir dille yazılmıştır. Kitapta anlatılan konuların daha iyi anlaşılması için 78 çözümlü örnek soru ve 93 çalışma sorusuna yer verilmiştir.
İnsanoğlu, Dünya'da var olduğundan beri karşı karşıya kaldığı her durumda seçimler yapmak zorunda kalmış, söz konusu seçimleri yaparken optimizasyondan, yani en iyiyi bulma çabasından doğrudan ya da dolaylı olarak yararlanmıştır. "Karacaoğlan der ki söyle sözünü, Hakka teslim eyle kendi özünü, El içinde karalama yüzünü, Yolun doğrusunu buldun mu gönül." Ne mutlu optimal çözümü bulana, bulduğunun global (mutlak) olduğundan emin olana…
Kitabın Konu Başlıkları
.
Optimizasyon – Temel Tanım ve Kavramlar
.
Modelleme
.
Tek Değişkenli Kısıtsız Optimizasyon
.
Newton–Raphson Yöntemi
.
İki Simetrik Nokta Araması
.
Altın Oranı Araması
.
Çok Değişkenli Kısıtsız Optimizasyon
.
İniş Algoritması
.
Çok Boyutlu Newton Yöntemi
.
Nelder–Mead Simpleks Yöntemi
.
Kısıtlı Optimizasyon
.
Lagrange Çarpanları Yöntemi
.
Kuhn–Tucker Yöntemi
Kitapla İlgili Kategoriler
Yorumlar
Kitabın İçindekileri
Önsöz 
5
1. BÖLÜM
TEMEL BİLGİLER
1.1. Matris Cebiri 
15
1.1.1. Matris Tanımı 
15
1.1.2. Matris İşlemleri 
16
1.1.3. Matris Türleri ve Özellikleri 
18
1.1.4. Matrisin Minör, Kofaktör ve Determinantı 
21
1.1.5. Matris Tersi 
23
1.1.6. Özdeğer ve Özvektörler 
26
1.1.7. Matrisin Başlıca Esas Minörleri ve Esas Minörleri 
27
1.1.8. Matris Tanımlılığı 
28
1.1.9. Matris Rankı 
33
1.1.10. Doğrusal Denklem Sistemleri ve Matris ile Gösterimleri 
34
1.1.10.1. Doğrusal Denklemlerin Çözümünde Matris Kullanımı 
35
1.1.11. Vektör Normu 
36
1.2. Geometrik Kavramlar 
36
1.2.1. Nokta 
36
1.2.2. Doğru ve Doğru Parçası 
36
1.2.3. Hiperdüzlem ve Yarı Uzay 
36
1.3. Matematiksel Analiz Kavramları 
36
1.3.1. Komşuluk 
37
1.3.2. Fonksiyon 
37
1.3.3. Limit 
38
1.3.4. Süreklilik 
39
Bolzano teoremi 
40
Ara değer teoremi 
40
1.3.5. Türev 
40
1.3.6. Taylor Serisi 
42
1.3.7. Kısmi Türev 
43
1.3.8. Gradyan 
43
Örnek 1.1. 
44
1.3.9. Çok Değişkenli Fonksiyonlar İçin Taylor Serisi 
45
1.3.10. Hessian Matrisi 
45
Örnek 1.2. 
46
1.3.11. Konveks ve Konkav Küme 
46
1.3.12. Konveks ve Konkav Fonksiyon 
47
Örnek 1.3. 
49
Örnek 1.4. 
50
Örnek 1.5. 
52
Örnek 1.6. 
52
Örnek 1.7. 
53
Örnek 1.8. 
54
Örnek 1.9. 
54
Örnek 1.10. 
57
Örnek 1.11. 
59
Örnek 1.12. 
60
Örnek 1.13. 
61
1.3.13. Karesel Form 
62
Örnek 1.14. 
62
Çalışma Soruları 
63
2. BÖLÜM
OPTİMİZASYON TARİHÇE VE TEMEL KAVRAMLAR
2.1. Optimizasyonun Tarihçesi 
65
2.2. Optimizasyon Modeli ile İlgili Temel Kavramlar 
67
2.2.1. Amaç Fonksiyonu 
68
2.2.2. Değişkenler 
68
2.2.3. Kısıtlar 
69
2.2.4. Optimizasyon Modeli 
70
2.2.5. Uygun Çözüm Bölgesi 
70
2.2.6. Uygun Olmayan Çözüm 
70
2.2.7. Komşuluk ve Yerel Ekstremum 
70
2.2.8. Optimal Çözüm 
71
2.3. Model Örnekleri 
71
Örnek 2.1. 
71
Örnek 2.2. 
73
Örnek 2.3. 
74
Örnek 2.4. 
75
Örnek 2.5. 
75
Örnek 2.6. 
77
Çalışma Soruları 
78
3. BÖLÜM
TEK DEĞİŞKENLİ KISITSIZ OPTİMİZASYON
3.1. Türeve Dayalı Çözüm Yöntemi 
79
3.1.1. Yerel Ekstremum İçin Gerek Şart (Fermat Teoremi) 
80
3.1.2. Yerel Ekstremum İçin Yeter Şart 
83
Örnek 3.1. 
85
Örnek 3.2. 
86
Örnek 3.3. 
88
Örnek 3.4. 
90
Örnek 3.5. 
92
Örnek 3.6. 
93
Örnek 3.7. 
96
3.2. Türeve Dayalı Sayısal Çözüm Yöntemleri 
97
3.2.1. Newton Yöntemi 
98
Örnek 3.8. 
101
Örnek 3.9. 
104
Örnek 3.10. 
107
3.3. Türevden Bağımsız Çözüm Yöntemleri 
110
3.3.1. Tek Modlu Fonksiyon 
111
3.3.2. Sınırlandırılmamış Arama (Aralık) 
113
Sabit Adımlı Arama 
113
Örnek 3.11. 
115
Örnek 3.12. 
117
Artmalı Adım Araması 
118
Örnek 3.13. 
120
Örnek 3.14. 
121
3.3.3. Tam Arama 
123
Örnek 3.15. 
125
3.3.4. İki Simetrik Nokta Araması 
127
Örnek 3.16. 
129
Örnek 3.17. 
133
3.3.5. Üç Nokta Araması 
137
Örnek 3.18. 
139
3.3.6. Altın Oranı Araması 
143
Örnek 3.19. 
145
Örnek 3.20. 
149
Çalışma Soruları 
153
4. BÖLÜM
ÇOK DEĞİŞKENLİ KISITSIZ OPTİMİZASYON
4.1. Türeve Dayalı Çözüm Yöntemi 
157
4.1.1. Teorem (Yerel Ekstremum İçin Gerek Şart) 
157
4.1.2. Teorem (Yerel Ekstremum İçin Yeter Şart) 
157
Örnek 4.1. 
158
Örnek 4.2. 
161
Örnek 4.3. 
162
Örnek 4.4. 
165
Örnek 4.5. 
167
Örnek 4.6. 
169
Örnek 4.7. 
170
Örnek 4.8. 
174
Örnek 4.9. 
176
Örnek 4.10. 
177
Örnek 4.11. 
179
Örnek 4.12. 
181
Örnek 4.13. 
185
4.2. Türeve Dayalı Sayısal Çözüm Yöntemleri 
188
4.2.1. Dik İniş Yöntemi 
188
Örnek 4.14. 
190
Örnek 4.15. 
194
Örnek 4.16. 
198
Örnek 4.17. 
201
4.2.2. Newton Yöntemi 
205
Örnek 4.18. 
206
Örnek 4.19. 
209
Örnek 4.20. 
212
Örnek 4.21. 
216
4.3. Türevden Bağımsız Çözüm Yöntemleri 
218
4.3.1. Nelder–Mead Simpleks Yöntemi 
218
Örnek 4.22. 
223
Örnek 4.23. 
227
Çalışma Soruları 
231
5. BÖLÜM
KISITLI OPTİMİZASYON
5.1. Eşitlik Kısıtlı Optimizasyon 
233
Örnek 5.1. 
233
5.1.1. Yerine Koyma Yöntemi 
234
Örnek 5.2. 
234
Örnek 5.3. 
236
Örnek 5.4. 
237
5.1.2. Lagrange Çarpanları Yöntemi 
240
Teorem (Yerel Ekstremum İçin Gerek Şart) 
240
Teorem (Yerel Ekstremum İçin Yeter Şart) 
241
Örnek 5.5. 
242
Örnek 5.6. 
245
Örnek 5.7. 
249
Örnek 5.8. 
251
5.2. Eşitsizlik Kısıtlı Optimizasyon 
255
5.2.1. Kuhn–Tucker Yöntemi 
255
Örnek 5.9. 
259
Örnek 5.10. 
263
Örnek 5.11. 
267
Örnek 5.12. 
271
Örnek 5.13. 
275
Örnek 5.14. 
279
Örnek 5.15. 
283
Çalışma Soruları 
287
Kaynakça 
293