MATLAB Projeleri

Yapay Sinir Ağları Uygulaması-Matlab

Yapay Sinir Ağları ile Tahmin-Zaman Serisi Analizi Eğitim videosu:

1-Yapay Sinir Ağları Temeli : (ysa nedir,ysa nasıl çalışır?, ysa’ nin elemanlari, ysa’ nin yapisi

2- YSA’ nin uygulamalari, ysa’ nin avantajlari, …)

3-Zaman Serisi Analizi (Time Series Analysis)Zaman serisi analizinin ne olduğu, hangi durumlarda kullanıldığı, zaman serisi analizinin nasıl yapıldığı ile ilgili temel bir giriş yapılmıştır.

4-MATLAB ’ da Ysa’ nın kod (m_file) yazımı, yapay sinir ağı sistemi, MATLAB ’ da bir M’file içerisinde kodu yazılmış. Daha sonra, geliştirilen bir algoritma sayesinde, Zaman serisini analizi ve tahmin yapılmıştır.

5-Son olarak yapay sinir ağlarından gelen sonuçları gerçek sonuçlarla karşılaştırılmış ve grafiksel olarakda nasil gösterebiliriz anlatılmış.



Bulanık Mantık -Fuzzy Logic

Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır. Klasik yaklaşımda bir varlık ya kümenin elemanıdır ya da değildir. Matematiksel olarak ifade edildiğinde varlık küme ile olan üyelik ilişkisi bakımından kümenin elemanı olduğunda “1”, kümenin elemanı olmadığı zaman “0” değerini alır. Bulanık mantık klasik küme gösteriminin genişletilmesidir. Bulanık varlık kümesinde her bir varlığın üyelik derecesi vardır. Varlıkların üyelik derecesi, (0, 1) aralığında herhangi bir değer olabilir ve üyelik fonksiyonu M(x) ile gösterilir .

Bulanık Mantık(Fuzzy Logic) Uygulaması Video Eğitimde neler var?

Bulanık mantığın temelini örneklereanlattıktan sonra Mamdani ve Takagi-Sugeno Çıkarım Yöntemlerini anlatılıyor ve Matlab programında nasıl uygulayabiliriz gösteriliyor daha sonra Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sisteminin (ANFIS) nedir ve nasıl uygulayabiliriz bir örnekle gösteriliyor en sonunda  Zaman Serisi Analizi ANFIS model ile tahmin yapılıyor.



Araç Rotalama Problemi(VRP) SA Algoritma ile Çözümü

Araç Rotalama Problemi (ARP), bir veya birkaç depodan müşterilere hizmet götürecek araçlar için en uygun rotaları belirlemeyi amaçlayan bir kombinatoryal eniyileme (optimizasyon) problemidir. ARP ile ilgili ilk makale George Dantzig ve Ramser John tarafından 1959 yılında yayınlanmıştır ve benzin teslimatında ortaya çıkan ARP’ler için algoritmik ilk yöntemi içermektedir. Genellikle, ARP merkezi bir depodan müşterilere siparişlerinin taşınmasını planlama amaçlı çözülür. ARP’nin amaç fonksiyonu toplam yol maliyetini en aza indirmektir.



PARALEL MAKİNE ÇİZELGELEME SA Algoritma ile Çözümü

Optimization Of Job Scheduling On Parallel Machines By Simulated Annealing Algorithms

İşletmelerin üretim planlama faaliyetleri kapsamında belirli bir dönem aralığında yapılacak işlerin sıralarının ve sürelerinin belirlenmesi ki çoğunlukla aynı işi yapan birden fazla makina olması sebebiyle sıkça rastlanan bir durumdur sonuçta hangi işler için hangi makina daha uygun olduğunun belirlenmesi ve makinalarda işlerin sıralanmasını tahsis edilerek optimum üretim hedeflerini yakalama çalışmaları olarak tanımlanabilir.



ÇOK AMAÇLI OPTIMIZASYON PROBLEMLERININ GENETIK ALGORITMA (NSGA-II) ILE ÇÖZÜMÜ Video Eğitimde neler var?

Genetik algoritmalar en iyileme (optimizasyon) problemlerinin çözümünde kullanılan çok etkili arama yöntemleridir. Eğer bir optimizasyon probleminde birden fazla amaç değerlendiriliyorsa, o zaman buna çok amaçlı problem adı verilir ve bu problemlerin çözümünde NSGA-II yöntemleri kullanılır.Genetik algoritmalar en iyileme (optimizasyon) problemlerinin çözümünde kullanılan çok etkili arama yöntemleridir.

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

  1. 2. Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algorıtmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

4.Bölüm. ÇOK AMAÇLI OPTIMIZASYON PROBLEMLERININ GENETIK ALGORITMA (NSGA-II) ILE ÇÖZÜMÜ



Genetik Algoritma İle  Dağıtım Merkezi (DM) Yer Seçimi Problemi Çözümü

Solving Hub Location Problem with Genetic Algorithm

Bir işletmenin kuruluş aşamasında üzerinde en fazla durulması gereken başlıca 3 konu vardır. Bunlar;

1. En uygun işletme büyüklüğünün veya üretim kapasitesinin seçimi,

2. En uygun üretim teknolojisinin veya üretim yönetiminin seçimi,

3. En uygun işletme kuruluş yerinin seçimidir.

Genetik Algoritma İle  Dağıtım Merkezi (DM) Yer Seçimi Problemi Çözümü  ,Video içeriği:

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

  1. 2. Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algoritmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

4.Bölüm. Genetik Algoritma ile Dağıtım Merkezi (DM) Yer Seçimi Problemi için çözümler sunuluyor.



A Genetic Algorithm for Optimization Of Supply Chain Management

Tedarik Zinciri Yönetimi Genetik Algoritma ile Optimizasyon

Bir Tedarik Zinciri (Supply Chain Management, SCM), ürünlerin, tedarikçiler, üreticiler, toptancılar, dağıtımcılar, perakendeciler ve nihai olarak da tüketiciler arasındaki hareketini sağlayan ilişkiler ve bağlantılar bütünüdür. Tedarik Zinciri Yönetimi müşteriye, doğru ürünün, doğru zamanda, doğru yerde, doğru fiyatayani tüm süreçlerinin entegrasyonunu sağlayarak en düşük maliyetle ulaşmasını sağlayan yönetimidir.

Tedarik Zinciri Yönetimi Genetik Algoritma ile Optimizasyon  ,Video içeriği:

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

  1. 2. Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algoritmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

4.Bölüm. Genetik Algoritma ile Tedarik Zinciri Yönetimi  için çözümler sunuluyor.



Bulanık Mantık Sınıflandırma Video Eğitimde neler var? Bulanık mantığın temelini örneklere anlattıktan sonra Mamdani ve Takagi-Sugeno Çıkarım Yöntemlerini anlatılıyor ve Matlab programında nasıl uygulayabiliriz gösteriliyor daha sonra Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sisteminin (ANFIS) nedir ve nasıl uygulayabiliriz bir örnekle gösteriliyor en sonunda sınıflandırma sorusu için  ANFIS model ile tahmin yapılıyor.



Uyarlamalı Sinirsel Bulanık (ANFIS)+PSO Algoritması

Uyarlamalı Sinirsel Bulanık (ANFIS)+PSO Algoritması Video Eğitimde neler var?

1-ANFIS  yapısını Matlab programında uygulaması

2-Hazırladığımız ANFIS  yapıdan parametreleri alma ve kurulum yapma

3-Maliyet fonksiyonu tanımlama ve kodunu yazma

4-Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritmasına entegre etmek

5-Örnek olarak Sinüs Fonksiyonu  tahminde bulunmak.



Genetik Algoritma ile Sırt çantası probleminin çözümü ,Video içeriği:

MATLAB GA Toolbox Kullanmadan  Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algorıtmanın kodu yazılır. .(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

Ardından Genetik Algoritma ile Sırt çantası (Knapsack) probleme çözümler sunuluyor.



Gezgin Satıcı Probleminin Çözümü,Video içeriği: PSO Algoritmanıın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.PSO Algoritmanın Matlab’da kod yazımı ve uygulaması (kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO)Ardından Gezgin satıcı problemine (EPSO) algoritma ile  çözümler sunuluyor.



Ulaştırma Probleminin Genetik Algoritma ile ÇözümüGENETIC ALGORITHM FOR SOLVING TRANSPORTATION PROBLEM (MATLAB)Ulaşım modelleri malların kaynaklardan (fabrika,depo gibi) hedeflere( tüketim merkezleri,depolar gibi) taşınmasıyla ilgili problemlere çözüm getirmeyi amaçlar. Tüketim merkezlerinin talepleri, kaynakların arz miktarlarıyla karşılanırken, toplam taşıma maliyetinin de minimum olması hedeflenmektedir.

Ulaştırma Probleminin Genetik Algoritma ile Çözümü Video içeriği:1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.2. Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan Matlab ‘da Bir M-file içerisinde Genetik algorıtmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)4.Bölüm. Genetik Algoritma ile TRANSPORTATION PROBLEM(TSP) probleme çözümler sunuluyor.Eğitime katılmak için tıklayın.



Genetik Algoritma uygulaması Eğitim videosu:

1.Bölüm: Genetik Algoritmalar(GA)ın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

2. Bölüm.GENETİK İŞLEMCİLER (Çaprazlama, Mutasyon,Yardımcı İşlemciler,Seçme,…) anlatılıyor.

3.Bölüm. MATLAB GA Toolbox Kullanmadan  Matlab ‘da Bir M-file içerisinde  Genetik algorıtmanın kodu yazılır.(kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılır.)

4.Bölüm. Genetik Algoritma ile optimizasyon.Eğitime katılmak için tıklayın.



Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)Algoritması Eğitim videosu:

PSO kuş veya balık sürüsünün davranışlarını benzetir. Bir alanda rasgele yiyecek arayan bir kuş grubunun olduğunu ve arama yapılan alanda yalnızca bir parça yiyecek olduğunu varsayalım. Kuşların hiçbiri yiyeceğin nerede olduğunu bilmesin. Bu durumda en iyi strateji nedir?

Video içeriği: PSO Algoritmanıın-Tarihçesi-Tanımı-Temel Kavramları anlatılıyor.

PSO Algoritmanın Matlab’da kod yazımı ve uygulaması .Eğitime katılmak için tıklayın.


Yapay Arı Kolonisi Algoritması

Arının kovandan ayrılmasıyla başlayan arama süreci,başlangıçta rastgele yapılan yiyecek araştırmaları ile devam eder. Bulunan kaynakta yiyecek miktarının azalması neticesinde arılar yeni yem aramaya ya da arılardan aldığı bilgiye göre başka kaynaklara yönelmeye başlarlar. Bulunan kaynakların bilgilerinin arılarca birbirine iletilmesi ve bulunan polen, su vb. kaynakların kovana getirilmesi bu süreç içinde yapılan faaliyetlerdir.

Yapay arı kolonisi algoritması (Artificial bee colony algorithm), bal arısı sürülerinin kendilerine özgü zeki davranışlarını örnek alarak, arıların besin ararken kullandıkları yöntemlerden esinlenerek oluşturulmuş bir optimizasyon algoritmasıdır. Sürü zekasına dayanan bu algoritma, doğada sürü halinde hareket eden arıların besin bulmada sergilemiş oldukları davranışları temel alarak optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılmaktadır.




Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama) algoritması

Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama) Nasıl Çalışır?

  • Algoritmanın çalışması aslında isminin de geldiği demir tavlama işlemine benzer. Yani nasıl demir tavlama işlemi sırasında bir demir parçayı ısıtıp sonra soğumaya bırakıyorsak, herhangi bir sayısal ölçüme de benzeri yaklaşım uygulanabilir.
  • Bu yöntem bölgesel en iyi çözümlere (local optimum) takılmamak için iyidir. Soğutma işlemi bu algoritmada daha iyi sonuçların bulunmasını sağlayacak yeni komşu çözümlerin üretilmesini sağlayan üstel (exponential) bir ifadedir.

Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama) eğitim videosu:

1-Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama) nedir,Nasıl Çalışır?,Algoritma Teorisi hakkında bilgiler verilir.

2-Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama) Algoritmanın Matlab’da bir M-file içerisinde kodu yazımı ve uygulaması (kod yazarken her satırda kullanılan komutlar anlatılıyor.)

3-Seyyar satıcı problemi(TSP) Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama) algoritma ile çözümler sunuluyor.Eğitime katılmak için tıklayın.


matlabdersi,matlabdersi.com,matlab dersi.matlab,matlab ders notlari

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir