Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Mobilim eve geçince makaleyi paylaşacağım. zetle adamların yaptıgı şey bir redüktr içindeki mil ve dişlililerin boyutlarını minumuma indirgemek. Bunun içinde bir veya birden fazla uygunluk fonksiyonu tanımlıyor. Bir alt ve üst sınır belirliyor. rneğin mil için 5 ile 100 arasında en optimum çapı bulmağa çalışıyor aynı işlemi diğer ekipmanlar içinde senkronize olarak yapıyor. Sonuç olarak bizde belirlediğimiz güç ve devri iletebilen optimum bir tasarıma sahip oluyoruz. Mobilde oldugum için bu editre yapıştramıyorum linki ama makale adı optimizatio of module shaft diameter and rolling bearin for spur gear through genetic algorithm Mendi f tarafından yayınlanmış @mizahi Hocam amaç makaleyi incelemek oldugu için g. a. ile yapılması gerek bu verdiğim soru sadece basit bir tnek kendi kendime oluşturduğum maksat bu problem üzerinden algoritmanın nasıl işlediiini anlamak arbeit macht frei

meraktayım takipteyim

NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) Yazdiklari bana populasyon genetigi analizi gibi bir sey olacakmis ama tam olamiyormus gibi hissettirdi. Du bakiim nasil genetik diyormus, bilgisayardayken bakicam makaleye :)) https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. Bildigin dogal seleksiyon bu? Zaten inkar etmiyoruz. D arbeit macht frei

izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) Yazdiklari bana populasyon genetigi analizi gibi bir sey olacakmis ama tam olamiyormus gibi hissettirdi. Du bakiim nasil genetik diyormus, bilgisayardayken bakicam makaleye :)) https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. Bildigin dogal seleksiyon bu? Zaten inkar etmiyoruz. D Ne kiziyonuz anlamaya calisiyorum :D okuyayim da oyle yazayim hehe sigara değil, balık olan.

NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) Yazdiklari bana populasyon genetigi analizi gibi bir sey olacakmis ama tam olamiyormus gibi hissettirdi. Du bakiim nasil genetik diyormus, bilgisayardayken bakicam makaleye :)) https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. If my calculations are correct, when this baby hits eighty-eight miles per hour... you"re gonna see some serious shit.

Biraz ilerleme kaydettiğimde burada paylaşacağım. @Kurtismail Tçıkış 2=Tuçuş arbeit macht frei

1234567B bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) Yazdiklari bana populasyon genetigi analizi gibi bir sey olacakmis ama tam olamiyormus gibi hissettirdi. Du bakiim nasil genetik diyormus, bilgisayardayken bakicam makaleye :)) https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. Bildigin dogal seleksiyon bu? Zaten inkar etmiyoruz. D Ne kiziyonuz anlamaya calisiyorum :D okuyayim da oyle yazayim hehe 1234567B'nin verdiği atış rneğinden bir zet geçeyim: yle bir program düşün ki; programa diyorsun ki: al bu taşı; yle bir hızla, yle bir açıyla at ki taşın düştüğü mesafe 100metre olsun. o mesafeyi hesaplama formülü de bu. Program o taşı V1 hızında atıyor, 10 derece açıda atıyor olmuyor. 20 derece açıda atıyor olmuyor. kendi kendine diyor ki. açıyı arttırınca daha uzağa gidiyor. arttıyor arttırıyor atrıyor 45 derece oluyor maks mesafe gidiyor. 46 yapıyor. lan niye geriledi bu diyor. 50-60-70 derece atıyor. bakıyor uzaklık azaldı. diyorki tmm 45 derece atıcam en uzağa gidecek. ama ulaştığı en uzak mesafe 100 metre değil. hızı arttırsam ne olur diyor. her seferinde biraz daha hızlı atıyor. 100 metre olunca tmm ben optimum hızı ve açıyı buldum diyor. program bunları yapmayı her seferinde ğrendiği için genetik algoritma diyorlar işte. byle yazdığın bir algoritmayı saece yer çekimi ivmesini değiştirerk ayda çalıştırabilirsin vs vs. bunun daha kompleksini mario oynamayı kendine kendine ğrendiğini düşün ve daha büyük lçekli hayal et. Nereye varıyoruz: Person of interest :) -- müridin sorduğu optimum gvde büyüklüğü ve torku elde edebileceğim redüktrü yapmayı ğrenen program yaparken ki problemini çzmek :) yanlışım varsa düzeltin. If my calculations are correct, when this baby hits eighty-eight miles per hour... you"re gonna see some serious shit.

Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) NoktaliVirgul tarafından 28/Kas/17 09:58 tarihinde düzenlenmiştir If my calculations are correct, when this baby hits eighty-eight miles per hour... you"re gonna see some serious shit.

Merhaba dostlar Şimdi bir makale ile ilgili sunum yapmam gerekiyor fakat makalenin bazı kısımlarında anlamadıgım noktalar var. Şimdi konu redüktr optimizasyonu oldugu için makaleden rnek vermeyeceğim teorisi biraz karışık gelebilir. Hepimizin bildiği bir rneği basit bir atış sorusunu ele alalım En uzağa atmak için gerekli açıyı bulmaya çalışalım. V1 ve g sabit sadece alpha değeri değişkenlik gsterecek? Şimdi byle bir problem için populasyon boyutu nasıl belirlenir? başlangıç populasyonu nasıl tanımlanır? kromozom nasıl tanımlanır? Tanımladıgım fitness fonksiyonu dogrumudur değilmidir? Birde seçilim ve mutasyon ile ilgili php, matlab, c# veya anlaması kolay bir dilde rnek olursa tadından yinmez. Saygılar sevgiler. arbeit macht frei

izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Mobilim eve geçince makaleyi paylaşacağım. zetle adamların yaptıgı şey bir redüktr içindeki mil ve dişlililerin boyutlarını minumuma indirgemek. Bunun içinde bir veya birden fazla uygunluk fonksiyonu tanımlıyor. Bir alt ve üst sınır belirliyor. @mizahi Hocam amaç makaleyi incelemek oldugu için g. a. ile yapılması gerek bu verdiğim soru sadece basit bir tnek kendi kendime oluşturduğum maksat bu problem üzerinden algoritmanın nasıl işlediiini anlamak Donup dolasip ya bana ya boyd a gideceksin gibi bir his var hocam bende. O yuzden cozum yazmadim, cozum yolu yazdim. Neyse bekleyip gorelim All I need is a possibility.

Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? sigara değil, balık olan.

Dostum ben populasyon, genetik, mutasyon bilmem. Ama optimizasyon bilirim. Verdigin soruda problem maximize l with respect to alpha with no constraint. eger fonksiyon artan alpha degeriyle artiyor/azaliyor ve sadece bir noktada dip goruyorsa convextir. Isin cok kolay, alphaya gore turevini al sifira esitle. Turev alinamiyorsa quadratic formdadir, parcala carpanlara ayir 0 a esitle. Eger fonksiyon artan alpha degeriyle random degiskenlik gosteriyorsa o zaman isler biraz karisik. Non-convex bir problem vardir, once birkac assumption yapip fonksiyonu convex hale getireceksin, sonra yukari paragraftaki mantigi uygulayacaksin. daha fazla bilgi edinmek istersen, tarihi mecmuaya "stephen boyd convex optimization" yaz, kendi sitesinde bircok ornek var. Edit: Stephen reyizin CVX diye bir toolu var, matlabda calisiyor. Nasil yaptigini bilmeyip, sadece optimum bul bana diyorsan isini fazlasiyla gorur mizahi tarafından 28/Kas/17 00:54 tarihinde düzenlenmiştir All I need is a possibility.

Hocam genetic algorithmlere hakim oldugum soylenemez ancak eger sorun asla 45 e tam olarak gelememesiyse curve fittinge dayalı metodlarin cogunda boyle olsa gerek. Sonucta belli bir oranda parametreleri update ediyorsun her seferinde. İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Merhaba dostlar Şimdi bir makale ile ilgili sunum yapmam gerekiyor fakat makalenin bazı kısımlarında anlamadıgım noktalar var. Şimdi konu redüktr optimizasyonu oldugu için makaleden rnek vermeyeceğim teorisi biraz karışık gelebilir. Hepimizin bildiği bir rneği basit bir atış sorusunu ele alalım En uzağa atmak için gerekli açıyı bulmaya çalışalım. V1 ve g sabit sadece alpha değeri değişkenlik gsterecek? Şimdi byle bir problem için populasyon boyutu nasıl belirlenir? başlangıç populasyonu nasıl tanımlanır? kromozom nasıl tanımlanır? Tanımladıgım fitness fonksiyonu dogrumudur değilmidir? Birde seçilim ve mutasyon ile ilgili php, matlab, c# veya anlaması kolay bir dilde rnek olursa tadından yinmez. Saygılar sevgiler. Dostum selamlar. Bi şey soracamda işlem tamamen doğrudur da neden 2 ile carptin. 2 nerden geldi bunu yanitlarmisin Işık Savaşçısı...

izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) Yazdiklari bana populasyon genetigi analizi gibi bir sey olacakmis ama tam olamiyormus gibi hissettirdi. Du bakiim nasil genetik diyormus, bilgisayardayken bakicam makaleye :)) sigara değil, balık olan.

izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı Ben de optimizasyon bilmem ama genetik bilirim, orijinal makaleyi ve tam olarak amacini daha acik sekilde anlatir misin? Senin bahsettiğin genetik ve onun bahsettiği genetik farklı sanki. -- genetik ve optimizasyon bilmem ama ilk sorunun cevabı 45 derece olmalı :) Yazdiklari bana populasyon genetigi analizi gibi bir sey olacakmis ama tam olamiyormus gibi hissettirdi. Du bakiim nasil genetik diyormus, bilgisayardayken bakicam makaleye :)) https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. Bildigin dogal seleksiyon bu? sigara değil, balık olan.

Şimdi geldim. Dün hızlıca yazdıgım için sanırım biraz karışık olmuş konuya açıklık getireyim. Genetik algoritmanın şekil optimizasyonunda kullanılması yeni değil. Bu konuyla ilgili ephey çalışma var. Temel olarak algoritma şeması byle. İncelediğim makalede yapılan problemde şu. Temel olarak burdaki değişkenlere yapay zekacık kullanarak gerekli şartları sağlayan minumum bir redüktr tasarımı yapmayı hedefliyorlar. Bir sonuç elde etmişler ama ben çalışmanın eksik oldugunu düşünüyorum. Ama tamamen problemi kendim çzdüremediğim için kesin olarak adamların çalışması fakir bir çalışma diyemiyorum. Aslında çalışma fakirde değil. Sadece optimize etmeye çalıştıkları şey çok kapsamlı. Makalede çok yüzeysel bir çalışma yapılmış. Ben soru daha anlaşılabilir olsun diye basit bir fizik sorusu uyarladım. Şimdi genetik algoritma çalışırken ona bir çzüm aralığı veriyorsunuz mesala atış problemi için diyorum ki v1 ve g zaten bilinen bir değer. Sen 10 ve 70 arasında alfayı değiştir. En uzağa attıgın açıyı bana syle. Fakat bu 10 ve 70 arasında direk for dngüsü ile sonuçları çzmek gibi değil. Burda algoritmanın cafcaflı tarafı devreye giriyor. Bir yapay zekacık olarak nitelendirilebilir. Verdiğim başlangıç populasyonununu evire evire en iyiye yaklaşmayı hedefler. Yani içerisinde bir eniyileme var. Ama hiç bir zaman sonuç direk 45 çıkmaz. 44,8, 44.9 gibi yaklaşımlar yapacaktır. Misal incelediğim makalede generasyonların nasıl minumuma yaklaştıgı aşağıdaki grselde gsterilmiş. Benim sizlere sorum populasyon tanımlama, selection ve mutation ilgiliydi. Bunları daha nce yapan biri varsa diye buraya konu açtım. Konuyu açtıktan sonra araştırmaya devam ettim. Ufaktan aydınlanır gibiyim. Tamamen anladıgımda buraya detaylı bir yazı yazarım. Alan aslında çok keyifli. Bir kaç rnek buldum. Misal aşağıdaki rnekte amca kepçenin bom unu optimize ediyor. Baya ilginç, @NoktaliVirgul Hocam hemen hemen dogru anlamışsın problemi :D hızda sabit sadece açıyı değiştirmeye çalışacak algoritma. @mizahi Hocam dediğin şeyi bilmediğim için oraya varıp varamayacağım konusunda net birşey syleyemem. Ama yinede teşekkürler. 1234567B tarafından 28/Kas/17 15:24 tarihinde düzenlenmiştir arbeit macht frei

NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı 1234567B bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. 1234567B'nin verdiği atış rneğinden bir zet geçeyim: yle bir program düşün ki; programa diyorsun ki: al bu taşı; yle bir hızla, yle bir açıyla at ki taşın düştüğü mesafe 100metre olsun. o mesafeyi hesaplama formülü de bu. Program o taşı V1 hızında atıyor, 10 derece açıda atıyor olmuyor. 20 derece açıda atıyor olmuyor. kendi kendine diyor ki. açıyı arttırınca daha uzağa gidiyor. arttıyor arttırıyor atrıyor 45 derece oluyor maks mesafe gidiyor. 46 yapıyor. lan niye geriledi bu diyor. 50-60-70 derece atıyor. bakıyor uzaklık azaldı. diyorki tmm 45 derece atıcam en uzağa gidecek. ama ulaştığı en uzak mesafe 100 metre değil. hızı arttırsam ne olur diyor. her seferinde biraz daha hızlı atıyor. 100 metre olunca tmm ben optimum hızı ve açıyı buldum diyor. program bunları yapmayı her seferinde ğrendiği için genetik algoritma diyorlar işte. byle yazdığın bir algoritmayı saece yer çekimi ivmesini değiştirerk ayda çalıştırabilirsin vs vs. bunun daha kompleksini mario oynamayı kendine kendine ğrendiğini düşün ve daha büyük lçekli hayal et. Nereye varıyoruz: Person of interest :) -- müridin sorduğu optimum gvde büyüklüğü ve torku elde edebileceğim redüktrü yapmayı ğrenen program yaparken ki problemini çzmek :) yanlışım varsa düzeltin. Anlatımına hayran kaldım Yanlış olabilirim, hemen hayran kalmayın :) If my calculations are correct, when this baby hits eighty-eight miles per hour... you"re gonna see some serious shit.

Ben olayi biraz yanlis anladim sanirim ama su arkadasvolayi cok guzel sekilde ozetlemis; https://youtu.be/XP8R0yzAbdo Indie Game Developer. Son oyunum; https://play.google.com/store/apps/details?id=com. SpektraGames. RealCarParkingParkingMaster

izzmarit bunu yazdı 1234567B bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı NoktaliVirgul bunu yazdı izzmarit bunu yazdı https://www.wikizero.com/tr/Genetik_algoritma Buradan başlanılabilir. 1234567B'nin verdiği atış rneğinden bir zet geçeyim: yle bir program düşün ki; programa diyorsun ki: al bu taşı; yle bir hızla, yle bir açıyla at ki taşın düştüğü mesafe 100metre olsun. o mesafeyi hesaplama formülü de bu. Program o taşı V1 hızında atıyor, 10 derece açıda atıyor olmuyor. 20 derece açıda atıyor olmuyor. kendi kendine diyor ki. açıyı arttırınca daha uzağa gidiyor. arttıyor arttırıyor atrıyor 45 derece oluyor maks mesafe gidiyor. 46 yapıyor. lan niye geriledi bu diyor. 50-60-70 derece atıyor. bakıyor uzaklık azaldı. diyorki tmm 45 derece atıcam en uzağa gidecek. ama ulaştığı en uzak mesafe 100 metre değil. hızı arttırsam ne olur diyor. her seferinde biraz daha hızlı atıyor. 100 metre olunca tmm ben optimum hızı ve açıyı buldum diyor. program bunları yapmayı her seferinde ğrendiği için genetik algoritma diyorlar işte. byle yazdığın bir algoritmayı saece yer çekimi ivmesini değiştirerk ayda çalıştırabilirsin vs vs. bunun daha kompleksini mario oynamayı kendine kendine ğrendiğini düşün ve daha büyük lçekli hayal et. Nereye varıyoruz: Person of interest :) -- müridin sorduğu optimum gvde büyüklüğü ve torku elde edebileceğim redüktrü yapmayı ğrenen program yaparken ki problemini çzmek :) yanlışım varsa düzeltin. Anlatımına hayran kaldım They were crying when their sons left. God is wearing black. He's gone so far to find no hope, He's never coming back. They were crying when their sons left. All young men must go. He's come so far to find the truth, He's never going home.

Simdi hocam su genetik algoritma isini bu konuyu acmaniz sayesinde ogrendim ilgimi cekti fikrimi belirteyim dedim. Yazacaklarim tamamen alakasiz ve sacma olabilir affiniza siginirim :D Oncelikle son buldugunuz formulu daha kisa bi sekilde V1'in karesi sin(2a) / g olarak yazabiliriz. Zaten sin2a'nin max. olmasi icin alfanin 45 olmasi gerekir. Populasyon, icerisindeki bireyleri deneyecegimiz kumeyi ifade edecegi icin populasyonu 0-90 arasindaki tam sayilar yada gercel sayilar olarak ifade edebiliriz. 90 dereceden sonraki degerler zaten bizi ilgilendirmeyecek cunku 180-a ile ayni degerleri dondurecek. Gen de bize probleme ait en kucuk bilgiyi veren kisim oldugu icin bunu menzil olarak tanimlayabiliriz diye dusunuyoğum :D Gercel sayi kumesinde tanimlarsak daha optimal bi cozum uretir. Ama kromozom kismini tam anlayamadim. Dedigim gibi sadece ilgimi cektigi icin goruslerimi belirtmek istedim konu hakkinda bilgim yok :s Indie Game Developer. Son oyunum; https://play.google.com/store/apps/details?id=com. SpektraGames. RealCarParkingParkingMaster