Bu videoda benim için önemli kısımlar; while döngüsü kullanarak iterasyona sokulması. Problem boyutu küçük olduğunda çözülmesi daha kolay oluyor ve elde ettiğimiz sonuçlarda iyi oluyor. Problem boyutunun tutarlı seçilmesi gerekli. Objit ile iyileşmelerin iterasyon boyunca nasıl olduğunu plot komutuyla görselleştirilmesi ve gözle görülebilmesi.
Bu videoda benim için önemli kısımlar; parçacığın en iyisi bulunurken her parçacığa tek tek bakılması gerekir. Amaç fonksiyonu değerlerinde eski ve yeni arasında karşılaştırma yapıp en iyi değeri kabul eder. Sürülerin en iyisini güncellenmesin de ise en iyi amaç fonksiyonlarına göre en iyi değer belirlenir.
Bu videoda benim için önemli kısımlar; parçacıkların pozisyonlarını güncellerken alt ve üst sınırların korunması gerektiği. Bunun içinde her satır ve sutün için for döngüsüne alınmalı. Bu döngüde hızda yaptığımız gibi yaptık kodu alt ve üst sınırına göre güncellendi. Yeni gelen durum da amaç fonksiyonu hesaplandı. İlk iterasyon da parçacığım en iyi değeriydi bu yüzden kontrol yapılmadı. Şu anda eski ve yeni pozisyonu var bunun için kod güncellenmeli.
Bu videoda benim için önemli kısımlar; arama alanında parçacığımız var ve hızı büyükse atlar. Bu global bir arama buda rassal aramayla aynı bu yüzden maxhız diye sınır belirlenmeli. Arama alanı dışındaki değerlerin gitmesi için kod güncellenmeli. Tüm bu adımlar yapıldıktan sonra hız güncellendi ve pozisyon güncelleme adımını geçildi. Bu kısım da hız pozisyon farkına eşittir.
Bu videoda benim için önemli olan kısımlar; hız güncelleme işlemini her satır için yapılması ve formüle göre kodumuzu yazarken üç kısımdan oluşturabiliriz. İlk kısım eylemsizlik, ikinci kısım bilişsel kısım ve üçüncü kısım sosyal kısımdır.
Bu videoda benim için önemli olan kısımlar; yazılan kodumuzda hız güncellenmesi yazımın da sıfır hız veya çok küçük hızlarla başlanılması, kaç adet parçacık varsa ona göre hız güncellenmesi, velocity formülüne göre parametrelerin belirlenmesi ve kodda buna uygun ifadelerle yazılması, yazılan parametrelerde herkesin anlayabileceği ifadelerin kullanılması. Örneğin pbest yazarken p nin particle veya sbest de s nin swarmı ifade etmesi.
Bu videoda benim için önemli olan kısımlar ; yazdığımız matlab kodunun çıktısının nasıl alınacağı, obj amaç fonksiyonunu belirlenmesi, for döngüsü ile her satır için amaç fonksiyonu değerini hesaplanması ve elemanter düzeyde işlemin nasıl yapıldığını öğrenilmesidir.
Bu videoda benim için önemli olan kısımlar, Matlab de function fonksiyonunun oluşturulduğu kısımdır. Algoritmayı yazdığımızda ana kısım bu kısım oluyormuş. PSO nun akış diyagramına göre kodu yazmaya başladık. İlk kısım da parametre değerleri belirlemedik. Sonradan da bu değerleri verebiliyoruz. Bundan dolayı ilk başlangıç sürüsü belirlendi. Parametreleri keyfi değerler veriyoruz ama algoritmanın performansını etkileyen faktördür. as=alt sınır, us=üst sınır, ssize=sürü büyüklüğü, d=problem boyutunu ifade etti. Swarm başlangıç sürüsünü ifade edecek biçimde yazıldı. Burada unifrnd kullandık. Bu sürekli uniform dağılan sayılar oluşturur.
Parçacık en iyi pozisyonu güncellenirken her parçacığa tek tek bakılır. Her parçacık için eski ve yeni pozisyon değerleri karşılaştırılır. MATLAB'da for döngüsü ile bu işlem yapılır. Sürünün en iyisi güncellenirken ise minumum değeri veren amaç fonksiyonun indexine bakılır.
Parçacığın hız güncellemesinde Vmax diye bir limit belirlenir. Bu limit genelde alt sınır ve üst sınırın ortalaması olarak atanır. Eğer parçacığın hız değeri Vmax'dan büyükse yada parçacığın hızı -Vmax'dan küçükse hızı Vmax yada -Vmax'a sabitlenir.
Hız güncelleme işlemi her parçacık için yapılıyor. Bu işlemde parçacığın eylemsizlik ağırlığı, bilişsel katsayısı ve sosyal katsayısı parametreleri önemlidir.
Video'nun başında parçacıkların başlangıç hızlarının olması gerektiğine değiniyor. Başlangıç hız olarak 0 yada çok düşük değer girilmelidir. 5:00 ilk iterasyon formulunde en iy yol ve değer tespitinde sürünün kendisi olduğudur.
Video'da MATLAB ortamında parametrelein workspace ortamından çekildiğini anlatması önemlidir. Ayrıca amaç fonksiyonunun bulunması için sürü matrisi ile obj sutun vektörünün işlemme sokulması önemli. Püf nokta olarakta obj sütun vektörünün 0'dan başlaması gerekir.
Bu video da önemli kısımlar; 1- 3:15 de 5x5 matrisin sürü olarak adlandıırlması ve her bir satırın bir çözüm belirtmesi önemlidir. Herhangi bir çözüme ise parçacık adının verilmesi konuyu anlama açısından önemli. 2- 6:00 da alt ve üst sınırın nasıl tanımlandığının gösterildiği kısım
bu videodaki en önemli kısım Algoritmayı çalıştırmak için iterasyon yapıyorken sonsuz döngüye girilmemesi için +1 eklememizdir ve ayrıca While döngüsüyle iterasyon yapılması çok önemliydi bu sayede her iterasyonda istediğimiz değere daha da yaklaşıyor olmamızdır
bu videodaki en önemli kısım Her iterasyon sonucu birbiri ile karşılaştırıp . Burada önemli olan amaç fonksiyonunun minimalize mi yoksa maximize mi edilmesi istendiğidir, ve ayrıca sürünün en iyisini güncellerken minimum değeri veren amaç fonksiyonunun index ile bulunduktan sonra sürü en iyi pozisyonu olarak yazılması da bir diğer önemli hususdur
bu videodaki en önemli kısımalt üst sınırlarımızı belirlemek sınırları aşmaması gereken değerleri sınırlayan kodu yazdık bu sayede alt sınırdan küçükse sınırların dışına çıkmaması sağladık alt sınıra eşitledik
bu videodaki en önemli kısım bence hız güncellenirken yanlış yapılmaması için belirli sınırlandırılma yapılmasıdır. Eğer vmax' tan büyükse vmax ile sınırlandrılmıştır eger - vmax tan küçükse -vmax ile sınırlandırılmasıdır ve diğer önemli kısım Her satır ve sütun için ilgili hucredeki hız değerini max hızdan buyukse max hıza eşit olmasını sağlayan kod yazarız pozisyonu bulmak için yeni pozisyon= eski poziyon+hız olarak yazmamızdır
bu videodaki en önemli kısım Bana göre bu videodaki en önemli kısım hız güncellemesi için kullandığımız formülün kodlamaya çevrilmesi. 09.33 te ise amaç fonksiyonumuzun hızı 0 geldi çünkü ilk iterasyonda hızımızı 0 aldıdığımız yerde videodaki bir önemli kısım
bu videodaki en önemli kısım bence Hız güncellemesi için başlangıç hız değeri olarak sıfır ile başlaması ve ayrıca Hız güncellemesi, sürü içindeki parçacıkların optimal bir çözüm arayışı içinde çözüm uzayında nasıl hareket ettiğini yöneten çok önemli bir adımdır.
bu videodaki en önemli kısım bence bir önceki videoda tanımladığımız parametrelerimize değerler atadık ve çalıştırdığımızda rassal ve 10 çözümden oluşan bir sürü oluşturduk ,06.05 de for döngüsünü kullanarak her cevap için her satır için satırdaki sayıların karelerinin toplamını almamızı sağlayan kodu yazmamız bir diğer önemli kısımdır
bu videodaki en önemli kısımlar Alt sınırlar(as), üst sınırlar(us) , problemin boyutu (d), sürü büyüklüğü (ssize) belirlenir. Bunların her biri birer parametredir,ve ayrıca Algoritmada ilk adım parametreleri belirle, başlangıç pozisyonlarını ve hızlarını yaratmaktır.
bu videodaki önemli kısım, while döngüsünü kullanmaktır. bu komut ile iterasyonların oluşmasını sağlıyoruz. İterasyonların sonsuz döngüye girmemesi için +1 ekliyoruz 50ye kadar oluşturmuş oluyoruz ve en iyi nokta , en iyi amaç fonksiyonunu buluyoruz.
bu videodaki önemli nokta, parçacıkların pozisyonlarını güncellerken alt ve üst limitleri sağlamaktır. eğer limitleri aşan durumlara sahip parçacıklarımız var ise if elseif yapıları iler bu parçacıkları değerlerimize uygun hale getirmeliyiz.
bu videoda önemli gördüğüm nokta şöyledir; parçacıkların hızını kontrol edebilmek için vmax değeri belirliyoruz ve bu değeri de alt üst sınırların farkının yarısı olarak kodumuza ekliyoruz. Bu şekilde parçacağın hızını kontrol edebilmiş oluyoruz bunu da workspace kısmından karşılaştırarak görebiliyoruz.
videodaki önemli noktalar; hız güncellemesinin for döngüsünde her satırda ayrı ayrı yapılmasıdır ve w, c1,c2 paraametrelerimizi fonksiyonda tanımlamak ve kalan işlemlerimize bu tanımlamalar sonrasında devam etmektir.
Videoda, PSO algoritması için parametrelerin belirlenmesi (alt sınır, üst sınır, problem boyutu, sürü büyüklüğü) önemlidir. Oluşturulan matrisin her satırı bir çözümü temsil ederken, unifrnd komutuyla sürekli dağılan rassal sayılar kullanılarak matris oluşturulmalıdır.
Videoda, PSO algoritmasında parametrelerin doğru atanması ve obj değişkeninin sıfırdan başlatılmasının önemi vurgulanıyor. Amaç fonksiyonu, her satırdaki sayıların karelerinin toplanmasıyla oluşturuluyor ve bu süreçte dikkat edilmesi gereken noktalar üzerinde duruluyor.
Videoda, hız güncellemesinin satır satır yapılması ve en iyi parçacığın belirlenmesi vurgulanıyor. Parçacıkların hızları genellikle sıfır veya çok küçük bir değerle başlatılıyor. Hız vektörünün swarm matrisiyle aynı satır ve sütun sayısına sahip olması gerekiyor. Pbestpos parçacığın en iyi konumunu, pbestval en iyi değerini ve sbestval ise sürünün en iyi değerini gösteriyor.
Videodaki en önemli kısım, hız güncellemesinin her satırda ayrı yapılmasıdır. Eylemsizlik katsayısı (w), bilişsel (c1) ve sosyal (c2) katsayılarının doğru tanımlanması ve atanması gereklidir. İlk iterasyonda hız 0 alındığında, en iyi amaç fonksiyonu hızı da 0 olur çünkü parçacık kendisini en iyi pozisyonu olarak kabul eder
Videoda parçacıkların hızını kontrol etmek amacıyla Vmax değeri belirleniyor. Vmax, alt (as) ve üst (us) sınırlar arasındaki farkın yarısı olarak hesaplanıyor. Eğer parçacığın hızı Vmax'tan büyükse, Vmax'a; -Vmax'tan küçükse, -Vmax'a eşitleniyor. Bu sayede parçacıkların aşırı yer değiştirmesi önleniyor. Pozisyon güncellemesi ise eski pozisyon ile hızın toplamı olarak yapılmaktadır.
Videoda, parçacıkların pozisyon güncellemeleri sırasında alt ve üst sınırların korunması gerektiği vurgulanmaktadır. Sınırları aşan değerler için if-elseif yapıları kullanılarak, pozisyonlar uygun sınır değerlerine eşitlenir, böylece hatalı sonuçların önüne geçilir
Videoda, parçacıkların güncellenmesi sırasında eski ve yeni amaç fonksiyonları karşılaştırılarak en küçük değer seçilir. Bu işlem minimizasyon hedefi güder ve her parçacığın en iyi pozisyonu, uygun if döngüleri kullanılarak güncellenir
Bu videodaki en önemli kısım bence iterasyon yapılmasıdır. Bunu da while döngüsü ile sağlamaktır. Diğer bir önemli kısım ise problemin boyutu küçüldükçe daha iyi sonuç elde edilmesidir.
Videodaki önemli noktalar, algoritmanın çalışması için iterasyona sokulması ve bu iterasyonların while döngüsü kullanılarak gerçekleştirilmesidir. Her iterasyonda en iyi değerler kaydedilerek objit değişkeni ile izlenir. İyileşme süreci ise plot(objit) komutu ile grafiksel olarak görselleştirilir. Problemin boyutu küçüldükçe çözüm daha kolay hale gelir.
Bu videodaki benim için önemli kısımlar, algoritmanın çalışabilmesi için while döngüsü ile iterasyonlar oluşturulması, her iterasyonda en iyi değerlerin objit ile kaydedilip plot(objit) ile görselleştirilmesi, böylece iterasyonların performansını grafik üzerinden de görebilmemiz.
Bu videodaki benim için önemli kısımlar, parçacıkların güncellerken her bir iterasyonun sonuçları değerlendirilerek en küçük değere sahip olanın seçilmesi, amaç fonksiyonları arasındaki bu karşılaştırmanın minimizasyonu sağlaması.
Bu videodaki benim için önemli kısımlar, parçacıklarır güncellerken her birine teker teker bakmamızın gerekmesi, eski ve yeni amaç fonksiyonlarını karşılaştırıp minimize etmek ve yeni yaptığımız iterasyon sonucu eskisinden küçükse yeni iterasyon sonucu eğer eskisinden büyükse eski sonucu alıyor olmamız.
Bu videodaki benim için önemli kısımlar parçacıkların pozisyon ve hız güncellemeleri sırasında alt ve üst sınırların korunması, eğer belirlenen sınırların dışına çıkılırsa, if-elif yapıları ile bu değerler uygun sınıra eşitleniyor ve böylece hatalı sonuçların önüne geçiliyor.
Bu videodaki benim için önemli kısım, parçaların pozisyonlarını güncellerken alt, üst sınırlarının korunması gererktiği ve bu sınırları aşmaması için de if-elseif komutlarını kullanmamız gerektiği önemliydi.
Bu videodaki benim için önemli kısımlar, parçacık hızlarının kontrol edilmesi ve sınırlandırılması süreci, hızın vmax ve -vmax değerleri arasında kalmasını sağlamak için bir üst sınır belirlenmesi gerekmesi, hız vmax veya -vmax olarak sınırlandırılıyor. Bu sayede, hızın aşırı büyümesi engellenerek parçacıkların dengeli bir şekilde konumlarını güncellemeleri sağlanıyor. Pozisyon güncellemeleri de bu sürece uygun şekilde yapılıyor.
Bu videodaki benim için önemli kısımlar , parçacıkların hızlarının sınırlandırılmasıydı. Vmax hesaplanarak, hızın -vmax ile +vmax arasında kalması sağlanmadı. Vmax, alt ve üst sınırların yarısı olarak hesaplanıyor ve bu sayede parçacıkların hareketleri daha kontrollü hale getiriliyor.
bu videoda benim için önemli olanlar; ilk olarak başlangıç hızlarını çok küçük veya sıfır seçmek önemlidir. Diğer bir önemli konuda velocity fonksiyonunun, swarm matrisi ile aynı satır ve sütuna eşit olmasıdır, çünkü her bir swarm elemanının hızı olacaktır. Güncellemeden sonra parçacıklar en iyi haline ulaşmaya çalışacaktır. Ayrıca: pbestpos, parçacığın şu ana kadar bulunduğu en iyi durumdur; pbestval, parçacığın en iyi değerinin amaç fonksiyon değeridir; sbestval, sürünün en iyi değerinin amaç fonksiyon değeridir.
Bu videodaki önemli kısım; parça en iyisini belirlerken minimuma veya maksimuma yaklaşacağımızı belirledikten sonra sonuç girdiye göre parça en iyisine daha yakınsa sonuçla girdi daha yakınsa girdiyle devam ederek parça en iyisine daha hızlı yaklaşmamız.
