• Buradasın

    Yöneylem Araştırması I TDP algoritmaları nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yöneylem Araştırması I TDP (Tamsayılı Doğrusal Programlama) algoritmalarından bazıları şunlardır:
    • Dal-Sınır (DS) Yöntemi (Branch and Bound) 2.
    • Kesme Düzlemi Yöntemi (Cutting Plane Algorithms) 2.
    Bu yöntemler, TDP problemi çözüm algoritmaları olarak bilinir 2.
    Ayrıca, TDP algoritmaları doğrusal programlama algoritmaları üzerine kuruludur ve genellikle üç ana adım içerir 2:
    1. Adım:
      • Sürekli değerler alacak şekilde bir 0-1 tamsayılı y değişkeni değiştirilir 2.
      • Tamsayılı değişkenlerle ilgili tamsayı olma kısıtı gevşetilir 2.
      • Problem klasik DP (Doğrusal Programlama) haline getirilir 2.
    2. Adım: DP modeli çözülerek optimum belirlenir 2.
    3. Adım: Eldeki optimumdan başlayarak, tekrarlı bir şekilde özel kısıtlar eklenerek çözüm uzayı düzeltilir 2.
    TDP algoritmaları hakkında daha fazla bilgi için "avys.omu.edu.tr" adresindeki "YONII_Ders2_TamsayiProg.pdf" dosyası incelenebilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. acikders.ankara.edu.tr
        1
      2. miesofficial.com
        2
      3. academia.edu
        3
      4. slideplayer.biz.tr
        4
      5. avys.omu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yöneylem analizinin amacı nedir?

    Yöneylem analizinin amacı, belirli kısıtların olduğu bir durumda, belirli bir amaca yönelik en uygun çözümü bulmaktır. Yöneylem analizinin diğer amaçları şunlardır: Kıt kaynakların en etkin biçimde kullanılması. Kuruluşların verimliliğini geliştirmek ve en üst düzeye çıkarmak. Gerçek hayat sistemlerini matematiksel modellerle temsil etmek. Problemin kontrol edilebilir unsurları ile ilgili alternatifleri değerlendirmek. En iyi (optimum) çözümü bulmak.
    5 kaynak

    Yöneylem araştırmasında hangi teknikler kullanılır?

    Yöneylem araştırmasında kullanılan bazı teknikler şunlardır: Doğrusal programlama. Ulaşım sorunları modeli. Kuyruk teorisi. Oyun teorisi. Simülasyon ve Monte Carlo tekniği. Dinamik programlama. PERT (Program Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği). CPM (Kritik Yol Yöntemi). Yöneylem araştırmacıları ayrıca istatistik, optimizasyon, rastgelelik, karar analizi gibi araçları da kullanır.
    5 kaynak

    Algoritma nedir ve örnekleri?

    Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için çözüm yolunun adım adım tasarlanmasıdır. Algoritma örnekleri: Yemek tarifi: Bir yemek yaparken izlenen adımlar bir algoritmadır. Bilgisayar tamiri: Açılmayan bir bilgisayar için çözüm yolu şu sıralamada olmalıdır: Fişin takılı olup olmadığını kontrol etmek, takılı değilse takıp açmak, eğer takılı ise monitörün açık olup olmadığını kontrol etmek. Dört sayının ortalamasını hesaplama: ``` A0 --> Başla A1 --> Sayaç=0 A2 --> Sayı=? : T=T+Sayı A3 --> Sayaç=Sayaç+1 A4 --> Sayaç<4 ise A2'ye git A5 --> O=T/4 A6 --> O'yu göster A7 --> Dur ``` Algoritma türleri: arama algoritmaları; sıralama algoritmaları; graf algoritmaları; dinamik programlama algoritmaları; böl ve fethet algoritmaları. Tüm programlama dillerinin temelinde algoritma vardır.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir sıraya koymak için kullanılır. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. Dinamik Programlama Algoritmaları: Karmaşık problemleri daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Böl ve Fethet Algoritmaları: Problemi daha küçük parçalara bölerek ve her parçayı ayrı ayrı çözerek çalışır. Yinelemeli Algoritmalar: Sorun çözüme ulaşana kadar sürekli tekrar eder. Greedy Algoritması: Optimizasyon sorunları için olası en iyi çözümü bulmaya yarar. Kaba Kuvvet Algoritması: Çözüm bulamasa da tüm çözümleri zorlayarak dener. Yol Yapılı ve Ağaç Yapılı Algoritmalar: Sonlu algoritmaların alt türleridir. Ayrıca, algoritmalar prosedürleri işletme şekillerine göre ardışık, yakınsak, sezgisel, yaklaşık, sonlu, direkt gibi farklı kategorilere de ayrılabilir.
    5 kaynak

    Yöneylem araştırması nedir kısaca?

    Yöneylem araştırması, belirli bir amaca yönelik en uygun çözümü bulmak için matematiksel modelleme, istatistik ve algoritma gibi bilimsel yöntemleri kullanan disiplinlerarası bir bilim dalıdır. Yöneylem araştırması, kıt kaynakların en etkin biçimde kullanılması için kararlara yardımcı olmak üzere matematik-istatistik tekniklerden yararlanan bilimsel bir problem çözme aracıdır. Yöneylem araştırması, 1930'lu yılların sonunda ilk olarak Birleşik Krallık'ta kullanılmış ve 1969 yılına kadar "Harekât Araştırması" olarak Türkiye'de de uygulanmıştır. Yöneylem araştırmasının bazı kullanım alanları şunlardır: üretim planlaması; stok ve stok yönetimi; proje yönetimi; tedarik zinciri yönetimi; yol trafiği yönetimi; bilgisayar çipi tasarımı; insan gücü planlaması.
    5 kaynak

    Problem çözme ve algoritmalar nedir?

    Problem çözme ve algoritmalar şu şekilde tanımlanabilir: 1. Problem Çözme: Problemleri formüle edebilme, farklı ve yaratıcı çözüm yolları önerebilme, çözümü kesin ve doğru biçimde ifade edebilme becerisidir. 2. Algoritmalar: Bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yollardır. Algoritma geliştirme süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Problemin Tanımlanması: Problemin tam olarak anlaşılması ve gereksinimlerin belirlenmesi. 2. Algoritmanın Geliştirilmesi: Çözüm için yol haritasının oluşturulması. 3. Girdi ve Çıktı Biçimlerinin Belirlenmesi: Sonuçların nasıl aktarılacağının tasarlanması. 4. Akış Şeması Çizme: İşlem adımlarının şema halinde gösterilmesi. 5. Kodlama: Akış şemalarının, bilgisayarın anlayabileceği duruma getirilmesi. 6. Programın Sınanması: Yazılan kodun doğru çalışıp çalışmadığının test edilmesi.
    5 kaynak

    Algoritma ve veri yapıları nedir?

    Algoritma ve veri yapıları şu şekilde tanımlanabilir: Algoritma. Veri yapısı. Bazı veri yapıları ve algoritmalar şunlardır: Veri yapıları. Algoritmalar. Algoritma ve veri yapıları, bilgisayar bilimlerinin temel taşlarındandır ve yazılım geliştirme, veri analizi, yapay zeka gibi birçok alanda önemlidir.
    5 kaynak